Usage of EDR(Event Data Recorder) report for traffic accident analysis is currently increasing due to government regulation of EDR data release. Nevertheless, a lot of investigators simply adopt by comparing the number of ignition cycles(crash) at event to the number of ignition cycles(download) without an exact judgment whether event data occurred by this accident or not. In the EDR report, besides ignition cycles, there are many factors such as event record type, algorithm active(rear/rollover/side/frontal), time between events, event severity status(rollover/rear/right side/reft side/frontal), belt switch circuit status, driver/passenger pretensioner/air-bag deployment, PDOF(Principal Direction of Force) by ΔV to be able to decide whether or not to adopt. also the event data is considered enough to vehicle damaged state, accident situation at the scene of the accident. and there is described in "all data should be examined in conjunction with other available physical evidence from the vehicle and scene" in the CDR(Crash Data Retrieval) report. Therefore many investigators have to decide whether or not to adopt after they consider sufficiently to above factors when they are the traffic accident analysis and investigate the causes of a accident on the adopted event data. In this paper, we report to traffic accident investigators notable points and analysis methods on the basis of thousands of cases and the results of one's own experiment in NFS(National Forensic Service).
Mansourian, Leila;Abdullah, Muhamad Taufik;Abdullah, Lilli Nurliyana;Azman, Azreen;Mustaffa, Mas Rina
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.769-786
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2016
Object recognition and object location have always drawn much interest. Also, recently various computational models have been designed. One of the big issues in this domain is the lack of an appropriate model for extracting important part of the picture and estimating the object place in the same environments that caused low accuracy. To solve this problem, a new Salient Based Bag of Visual Word (SBBoVW) model for object recognition and object location estimation is presented. Contributions lied in the present study are two-fold. One is to introduce a new approach, which is a Salient Based Bag of Visual Word model (SBBoVW) to recognize difficult objects that have had low accuracy in previous methods. This method integrates SIFT features of the original and salient parts of pictures and fuses them together to generate better codebooks using bag of visual word method. The second contribution is to introduce a new algorithm for finding object place based on the salient map automatically. The performance evaluation on several data sets proves that the new approach outperforms other state-of-the-arts.
서지 데이터베이스를 이용한 인용분석연구를 진행하기 이전에 이루어져야 할 과정 중 하나가 모호한 저자명의 식별이라고 할 수 있다. 대부분 서지 데이터베이스에는 저자의 성(姓)과 이름의 이니셜만을 표기하는 경우가 많은데, 중국이나 한국 등 아시아 국가 출신의 연구자들은 같은 성을 가진 사람이 매우 많고, 이름의 이니셜까지 같은 경우도 상당히 많아서 이름검색만으로 찾고자 하는 저자를 식별해내기가 쉽지 않기 때문이다. 아시아 국가 출신의 학자들이 유난히 많은 연구분야들에서는 이러한 문제들이 더더욱 큰 문제가 되며, 인용분석 뿐만 아니라 일반적인 정보검색에서도 매우 중요한 요인이 될 수 있다. 모호한 저자명을 식별해내는 방법에는 자동화된 알고리듬을 이용하여 각각의 저자를 식별해내는 방법과 저자 클러스터링을 얻어내기 위해 일일이 수작업으로 데이터셋을 구축하는 방법, 그리고 두 가지 방법을 혼용한 반자동화된 방법 등이 있다. 본 연구는 "모호한 저자명 식별"을 위해 개발된 여러 가지 방법들을 고찰해보기로 한다.
오늘날 대부분의 멀티미디어 데이터는 압축된 형태로 저장되고 전송된다. MPEG-7 에지 히스토그램 기술자는 공간영역에서 특정정보를 추출하기 때문에 특정정보추출을 위해 필요로 되는 복호화과정과 공간영역에서의 필터링 과정은 특정추출시간 과 연산량을 증가시키는 원인이 된다. 영상 검색 효율을 높이기 위하여 본 논문에서는 DCT 영역에서 직접적으로 에지 히스토그램을 추출하는 기법을 제안한다. OCT 계수들 중 AC 계수로부터 얻을 수 있는 에지에 대한 정보를 이용하여 DCT 영역에서 직접적으로 에지의 방향과 강도를 구한다. 실험결과는 제안하는 기법을 통해 검색 효율과 연산량에서 모두 만족할만한 결과를 얻을 수 있음을 보여준다.
한글 XML 문서의 구조적인 특징을 고려한 XML 질의 처리에 관한 연구가 활발히 수행되고 있다. 이들 연구들은 하나의 XML 문서 또는 XML 저장소를 대상으로 효과적인 검색을 수행하기 위한 XML 질의어의 개발이나 확장, 그리고 질의 최적화를 중심으로 수행되고 있다. XML 문서 검색의 성능 향상을 위해서 XML 저장소에는 XML 문서들 외에 그들로부터 도출된 XML 뷰를 실체뷰로 저장해 둘 수 이는데, 이들 실체뷰는 XML 질의 처리에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 XML 저장소에 저장된 하부 XML 문서들로부터 XQL을 통해 정의된 XML 실체뷰가 지원될 경우 이를 이용한 XQL 질의 처리에 대해 연구한다. 이를 위해 실체뷰를 지원하는 XML 저장소의 구조를 기술하고, XQL 질의가 제기되었을 때 관련 실체뷰를 이용한 처리가 가능한지를 판별한 후 그에 따라 원래으 XQL 질의를 해당 실체뷰에 대한 XQL 질의로 변환하는 알고리즘을 제시한다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.361-365
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2002
Rain-rate retrieval using the NOAA/AMSU (Advanced Microwave Sounding Unit) (Zaho et al., 2001) has been implemented at METRI/KMA since 2001. Here, we present the results of the AMSU derived rain-rate and validation result, especially for the rainfall associated with the tropical cyclone for 2001. For the validation, we use rain-rate derived from the ground based radar and/or rainfall observation from the rain gauge in Korea. We estimate the bias score, threat score, bias, RMSE and correlation coefficient for total of 16 tropical cyclone cases. Bias score shows around 1.3 and it increases with the increasing threshold value of rain-rate, while the threat score extends from 0.4 to 0.6 with the increasing threshold value of precipitation. The averaged rain-rate for at all 16 cases is 3.96mm/hr and 1.41mm/hr for the retrieved from AMSU and the ground observation, respectively. On the other hand, AMSU rain-rate shows a much better agreement with the ground based observation over inner part of tropical cyclone than over the outer part (Correlation coefficient for convective region is about 0.7, while it is only about 0.3 over the stratiform region). The larger discrepancy of tile correlation coefficient with the different part of the tropical cyclone is partly due to the time difference in between ice water path and surface rainfall. This results indicates that it might be better to develop the algorithm for different rain classes such as convective and stratiform.
본 논문은 대량의 영상에서 특정 출연자가 나오는 영상부분을 탐색하여 재생하고자 한다. TV영상 프로그램에서 주인공이나 특정 장면을 탐색 하려면 영상을 플레이하거나 코너를 설정하여 시청한다. 기존 방식은 장면 탐색이나 코너별 시청시 수동으로 offset값을 설정 하여야만 한다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방식은 주인공 얼굴을 학습 시킨후 영상인식으로 주인공을 찾고 주인공이 등장하는 장면으로 이동하여 영상을 재생 하게 된다. 특정 출연자에 대한 데이터는 크롤링 기법을 활용하여 추출 및 수집한다. 수집된 데이터를 기반으로 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크 알고리즘을 사용하여 학습하고 이를 이용하여 성능 평가를 진행한다. 성능 평가는 드라마를 재생하면서 추출된 키 프레임에서 학습 된 특정 출연자를 추출, 판단하는 방법으로 정확도를 측정한다. 학습된 장면을 얼마나 빨리 그리고 정확하게 탐색 하는지 성능 확인결과 약 93%의 정확도를 확보하였다. 도출된 성능을 기반으로 특정 장면만을 시청하는 코너별 시청, 인물 탐색 및 상세정보 retrieval 등 영상서비스에 응용 하고자 한다.
Chinese cabbage is one of the most important vegetables in Korea and a target crop for market stabilization as well. Remote sensing has long been used as a tool to extract plant growth, cultivated area and yield information for many crops, but little research has been conducted on Chinese cabbage. This study refers to the derivation of simple Chinese cabbage growth prediction equation by using RapidEye derived vegetation index. Daesan-myeon area in Gochang-gun, Jeollabuk-do, Korea is one of main producing district of Chinese cabbage. RapidEye multi-spectral imagery was taken on the Daesan-myeon five times from early September to late October during the Chinese cabbage growing season. Meanwhile, field reflectance spectra and five plant growth parameters, including plant height (P.H.), plant diameter (P.D.), leaf height (L.H.), leaf length (L.L.) and leaf number (L.N.), were measured for about 20 plants (ten plants per plot) for each ground survey. The normalized difference vegetation index (NDVI) for each of the 20 plants was measured using an active plant growth sensor (Crop $Circle^{TM}$) at the same time. The results of correlation analysis between the vegetation indices and Chinese cabbage growth data showed that NDVI was the most suited for monitoring the L.H. (r=0.958~0.978), L.L. (r=0.950~0.971), P.H. (r=0.887~0.982), P.D. (r=0.855~0.932) and L.N. (r=0.718~0.968). Retrieval equations were developed for estimating Chinese cabbage growth parameters using NDVI. These results obtained using the NDVI is effective provided a basis for establishing retrieval algorithm for the biophysical properties of Chinese cabbage. These results will also be useful in determining the RapidEye multi-spectral imagery necessary to estimate parameters of Chinese cabbage.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권9호
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pp.3102-3119
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2021
In the modern rapid growing web era, the scope of web publication is about accessing the web resources. Due to the increased size of web, the search engines face many challenges, in indexing the web pages as well as producing result to the user query. Methodologies discussed in literatures towards clustering web documents suffer in producing higher clustering accuracy. Problem is mitigated using, the proposed scheme, Semantic Conceptual Relational Similarity (SCRS) based clustering algorithm which, considers the relationship of any document in two ways, to measure the similarity. One is with the number of semantic relations of any document class covered by the input document and the second is the number of conceptual relation the input document covers towards any document class. With a given data set Ds, the method estimates the SCRS measure for each document Di towards available class of documents. As a result, a class with maximum SCRS is identified and the document is indexed on the selected class. The SCRS measure is measured according to the semantic relevancy of input document towards each document of any class. Similarly, the input query has been measured for Query Relational Semantic Score (QRSS) towards each class of documents. Based on the value of QRSS measure, the document class is identified, retrieved and ranked based on the QRSS measure to produce final population. In both the way, the semantic measures are estimated based on the concepts available in semantic ontology. The proposed method had risen efficient result in indexing as well as search efficiency also has been improved.
본 논문은 IPTV에서 방영되는 디지털 콘텐츠에서 검색하고자 하는 컷의 위치 정보를 검색하는데, 이때 색 분포에 관한 특징 정보를 이용한 FE-CBIRS을 제안한다. 기존 CBIRS에서는 색상과 모양에 대한 정보를 추출하여 이미지를 구분하는 특징정보로써 활용하며, 이미지를 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분영역 특징정보를 전체 이미지의 특징정보와 함께 사용하여 검색하는 방법을 제시하였다. 또한 적용되는 색상 특징 정보의 경우 색상, 채도, 명도의 각각에 대한 평균, 표준편차, 왜도를 사용하며 부분영역을 특징정보로 적용하는 경우 대표색상만을 사용한다. 아울러 모양특징정보의 경우 추출된 부분영역들에 대한 불변 모멘트가 주요하게 사용된다. 이로 인한 처리시간의 문제, 정확성의 문제가 제기되어 왔다. 그러나 본 논문에서 제시하는 방법에서는 추출된 색상 특징정보들을 클래스별로 구분하여 인덱싱 하고 검색 시 비교대상 이미지를 해당 컷에 한정하여 적용하므로서 검색속도를 향상시키도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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