KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권11호
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pp.2737-2753
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2013
In this study, we propose a novel salient object detection strategy based on regional contrast and relative spatial compactness. Our algorithm consists of four basic steps. First, we learn color names offline using the probabilistic latent semantic analysis (PLSA) model to find the mapping between basic color names and pixel values. The color names can be used for image segmentation and region description. Second, image pixels are assigned to special color names according to their values, forming different color clusters. The saliency measure for every cluster is evaluated by its spatial compactness relative to other clusters rather than by the intra variance of the cluster alone. Third, every cluster is divided into local regions that are described with color name descriptors. The regional contrast is evaluated by computing the color distance between different regions in the entire image. Last, the final saliency map is constructed by incorporating the color cluster's spatial compactness measure and the corresponding regional contrast. Experiments show that our algorithm outperforms several existing salient object detection methods with higher precision and better recall rates when evaluated using public datasets.
PURPOSES : This study is to suggest suitable lighting facility installation plans by finding out driver's preference for combination of lighting facility installation among landscape factors that affect driver visibility in tunnels. METHODS : SD method is used to extract emotional factors that affect drivers' preference, Components of tunnel lighting facility installation are evaluated through conjoint analysis and it suggested relative importance of attributes and utility values. RESULTS : In the aspects of satisfaction levels of components of tunnel lighting facility installation, Tunnel side, two lows, and solid line arrangement type has the highest level of satisfaction. Extract emotional factors that affect drivers' preference are "safety", "openness" and "amenity." In addition, the result of analyzing relative importance of attributes of tunnel lighting facility shows that numbers of lighting array has the highest importance and lighting facility arrangement has the lowest importance. Result of analyzing partial utility shows that the 2 low type among number of lows, the solid line arrangement type between arrangement types, placing in the middle part among lighting facility arrangement were highly preferred. CONCLUSIONS : In the case of lighting numbers, utility values of the first line and the second line showed us a big difference. Increasing the number arrays in the future reformation of lighting facility installation combination will be effective in enhancing the utility of the driver.
The purpose of this study is not only to compare between 'Opened Landscape' and 'Filtered Landscape' image and preference but also to suggests a guide line of planting design for progressive realization. For this, the image structures of photo-sketch simulation for parallax landscape have been investigated by Semantic Differential scale(S.D. scale) and the Factor analysis. The results could be summarized as follows. The results of S.D. scale values for landscape through parallax were greater than non-parallax landscape. The scenes through parallax were better preferred to direct view. Thus the results of photo-sketch simulation test support the expected hypothesis that the visual environment of complexity and variety is closely correlated with the parallax effect and monotonous or non-parallax environment, and parallax effect on close view more bigger than the distant view. Factors covering the spatial image of parallax landscape were found to be seven and Total values were 60.35 %. The most important factors determining the parallax effect were Factors I 'depth of space' and VI 'expectation of space and interest'. An outstanding view must be handled properly to be preserved or accentuated. In this sense, the parallax spatial beauty with tree could be improved through the visual aspects of plan arrangements and the progressive realization appeared to be one effective design technique for landscape planning and design.
본 논문에서는, 동영상에서 의미 있는 객체 영역을 추출하기 위해서, 첫 장의 영상 분할은 사람에 의해서 주어진 것으로 가정하고, 그 다음 프레임부터는 사람의 도움 없이 객체를 추적해 가는 반자동 방식의 이동체 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 계층적인 구조를 가지며, 각각의 계층에서는 seed 추출, watershed 알고리즘을 이용한 영상 분할, 영역 구분의 단계를 거쳐 영상 분할을 수행한다. 영역 구분 단계에서는, 순방향으로 추정된 움직임 벡터장으로부터 영역 분할의 판단 기준을 만들고 이를 이용하여 각각의 영역을 '객체 영역', '배경 영역', '불확실 영역'으로 구분한다. 이때, '불확실 영역'으로 구분된 영역들에 대해서는 좀 더 낮은 계층에서 위의 단계들을 반복하여 다시 수행하게 한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 모의실험을 통해서 'Claire', 'Miss America', 'Akiyo', 'Mother and daughter'의 영상에서 바람직한 추적 결과를 나타냄을 확인하였다.
웹은 양적으로 폭발적인 성장을 이루게 되었지만 맥락적 의미의 결여로 사용자에게 검색에 대한 지적 부담을 높이고 있다. 정보의 양은 많으나 사용자에게 적합한 정보를 얻기 위하여 많은 노력을 기울여 검색 용어를 찾고 검색된 각 웹 문서들을 다시 살펴보아야 한다. 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web)에서 중요하게 다루어지고 있는 온툴로지를 이용하여 특정 도메인 컴퓨터 하드웨어 - 에 관한 맥락적 지식을 표현하고, 이를 이용한 e-Learning 학습 자료 검색 시스템을 설계 및 구현함으로써 검색의 주체인 학습자에게 적합한 교수-학습 자료와 그에 연관된 멀티미디어 자료들을 제공하도록 하였다. 또한 유사어나 철자 오류를 보정하여 검색하는 기능, 온톨로지 상의 클래스, 인스턴스, 프로퍼티를 이용하여 검색하는 등 다양한 부가 기능들을 추가함으로써 학습자 중심의 효율적인 검색시스템을 구현하였다.
이미지를 각각의 카테고리로 분류하는 일은 컴퓨터 비전 분야의 중요한 문제 중 하나이다. 그러나 이미지에 존재하는 가변성, 모호성, 스케일 문제 등으로 인해 매우 도전적인 문제라고 할 수 있다. 본 논문에서는 장면 이미지를 구성하는 시멘틱 속성들의 고차원의 상호작용 관계를 고려 가능한 하이퍼그래프 기반의 모델링 기법을 제시하고 이를 장면 이미지 분류에 적용한다. 각 장면 카테고리에 준최적화된 하이퍼그래프를 생성하기 위해 확률 부분공간 기법에 기반을 둔 탐색기법을 제안하고, 이들 부분 공간 내에 속한 시멘틱 속성들의 발현량을 축약하기 위한 우도비 기반의 선형 변환 기법을 제안한다. 제안한 기법의 우수성을 검증하기 위한 실험을 통하여 제시한 기법을 통해 생성된 특징 벡터의 분별력이 기존의 기법들에서 사용된 특징 벡터들의 분별력보다 우수함을 보인다. 또한 제안한 기법을 장면 분류 데이터에 적용한 결과 기존의 기법들과 비교하여 경쟁력 있는 분류 성능을 보인다. 제안 한 기법은 이미지 분류에서 일반적으로 사용 되는 기법인 BoW+SPM 모델과 비교하여 3~4%이상의 성능 향상을 보였다.
정형기법을 사용하여 실시간 시스템을 명세할 때. 상태 기반 정형 기법이 가지는 큰 문제 중의 하나는 시간 값. 자료 값, 위치 값을 통한 상대 표현으로 발생하는 상태 폭발이다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 접근하기 위해, 시스템의 명세에 적용하는 추상화와, 명세된 시스템의 실행에 적용하는 추상화 기법을 정의하였다. 명세 구문에 정의한 추상화를 추문 추상화라 정의하고 명세 구문이 가진 패턴(연산 정보, 구조)을 정의하여 추상화한다. 실행에 적용되는 추상화는 의미 추상화라 정의하고 실행 시 생성되는 시간, 자료, 위치 상태 값이 파진 실행 의미의 패턴을 추상화한다. 추상화를 통하여 명세 모델과 실행 모델에 계층을 생성하여 상위 계층에서는 복잡도가 낮은 단계에서 시스템의 개략적인 정보를 분석할 수 있다. 하위 계층에서는 정확도가 높은 분석을 수행할 수 있는 반면에 많은 상태를 살펴야되기 때문에 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 추상화의 정의와 더불어, 적용 사례를 통하여 상태 감소와 계층성 생성, 복잡도 감소를 보인다.
The purpose of this thesis is to suggest objective basic data for the super graphics in the urban landscape through the quantitative visual quality analysis. For this, the image structure of super graphics have been measured mainly by questionnaries and semantic differential scle method and analyzed by the method of factor analysis, means and multiple regression. Degree of visual preference have been measured mainly by questionnaries and likert attitude scale method and finaly these data have been analyzed by using the stepwise method. The data were collected by presenting 12 super graphics photographs-4 each sample pictures from the 3 each selected districts representing typical urban landscape style(central business district, shopping district, apartment complex). Observer groups were categorized as professionals, students, the others. Result of this thesis can be summarized as fallows: 1. From all 12(3${\times}$4) sample super graphics, the value of each semantic differential scale among the observer groups were presented significant group difference. But no significant difference of the S.D. scale value were observed among central business district, shopping district and apartment complex super graphics. 2. For all experimental points, 4 types of factor have been observed. Factors covering the image of super graphics were found to be the evaluation, the intimacy, the potentiality and the tidiness. 3. Main factors of the super graphics image and factors indicating the group variations yielded high significance between areas. 4. The harmony with surrounding environment, the proper selection of super graphics subject yielded high values for all groups. Especially, the good color sense with building was the most important variable determining the degree of visual preference. 5. The urban C.B.D. super graphics obtained 5∼12 ranks of regional visual preference and the shopping district super graphics obtained 2∼11 ranks, and apartment complex super graphics obtained 1∼7 ranks.
현재 웹의 한계를 극복하기 위해 제안된 시맨틱 웹을 구축하기 위해서는 데이타에 잘 정의된 의미를 부여하는 온톨로지 언어를 사용해야 한다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 효율적인 질의 처리를 위한 저장 스키마와 그에 적절한 질의 처리 기법을 제안하고자 한다. 또한 OWL 데이타는 클래스와 프로퍼티들의 상속 관계 정보를 포함한다. 따라서 질의 수행 시질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티들 뿐 아니라 그것들과 관련된 계층 구조에 대한 탐색이 필요하다. 본 논문은 계층 정보를 유지하는 XML 문서를 생성하여 XML 데이타베이스 시스템에 저장한다. 이때 부모/자식 관계 추출에 용이한 기존의 넘버링 기법을 기반으로 노드의 순서 정보를 XML 문서의 애트리뷰트로 유지함으로써 질의에서 나타나는 클래스와 프로퍼티의 하위 정보들을 효율적으로 추출하고자 한다. 마지막으로 실험을 통한 질의 처리 성능의 비교를 통해서 본 논문에서 제안하고자 하는 기법들이 효과적임을 보인다.
최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서 저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 대통령 연설 기록문과 신문기사 공공데이터를 활용하여 한글 단어들이 시간에 따라 어떻게 의미가 변화되어 가는지를 통계적 기법을 통해 발굴하였다. 이를 이용하여 한글의 통시적 변화 연구에 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 기존 언어학자나 원어민의 직관에 의해 연구되던 한글의 이론적 언어 현상 연구에서 벗어나 누구나 사용할 수 있는 공공문서를 통해 수치화된 값을 도출하고 단어의 의미변화 현상을 설명하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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