• 제목/요약/키워드: Temporal scale

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객체의 시공간적 움직임 정보를 이용한 내용 기반 비디오 검색 알고리즘 (Content-Based Video Retrieval Algorithms using Spatio-Temporal Information about Moving Objects)

  • 정종면;문영식
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제29권9호
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    • pp.631-644
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    • 2002
  • In this paper efficient algorithms for content-based video retrieval using motion information are proposed, including temporal scale-invariant retrieval and temporal scale-absolute retrieval. In temporal scale-invariant video retrieval, the distance transformation is performed on each trail image in database. Then, from a given que교 trail the pixel values along the query trail are added in each distance image to compute the average distance between the trails of query image and database image, since the intensity of each pixel in distance image represents the distance from that pixel to the nearest edge pixel. For temporal scale-absolute retrieval, a new coding scheme referred to as Motion Retrieval Code is proposed. This code is designed to represent object motions in the human visual sense so that the retrieval performance can be improved. The proposed coding scheme can also achieve a fast matching, since the similarity between two motion vectors can be computed by simple bit operations. The efficiencies of the proposed methods are shown by experimental results.

A Dual-scale Network with Spatial-temporal Attention for 12-lead ECG Classification

  • Shuo Xiao;Yiting Xu;Chaogang Tang;Zhenzhen Huang
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권9호
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    • pp.2361-2376
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    • 2023
  • The electrocardiogram (ECG) signal is commonly used to screen and diagnose cardiovascular diseases. In recent years, deep neural networks have been regarded as an effective way for automatic ECG disease diagnosis. The convolutional neural network is widely used for ECG signal extraction because it can obtain different levels of information. However, most previous studies adopt single scale convolution filters to extract ECG signal features, ignoring the complementarity between ECG signal features of different scales. In the paper, we propose a dual-scale network with convolution filters of different sizes for 12-lead ECG classification. Our model can extract and fuse ECG signal features of different scales. In addition, different spatial and time periods of the feature map obtained from the 12-lead ECG may have different contributions to ECG classification. Therefore, we add a spatial-temporal attention to each scale sub-network to emphasize the representative local spatial and temporal features. Our approach is evaluated on PTB-XL dataset and achieves 0.9307, 0.8152, and 89.11 on macro-averaged ROC-AUC score, a maximum F1 score, and mean accuracy, respectively. The experiment results have proven that our approach outperforms the baselines.

고해상도 광학 위성영상을 이용한 시공간 자료 융합의 적용성 평가: KOMPSAT-3A 및 Sentinel-2 위성영상의 융합 연구 (Applicability Evaluation of Spatio-Temporal Data Fusion Using Fine-scale Optical Satellite Image: A Study on Fusion of KOMPSAT-3A and Sentinel-2 Satellite Images)

  • 김예슬;이광재;이선구
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권6_3호
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    • pp.1931-1942
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    • 2021
  • 최근 고해상도 광학 위성영상의 활용성이 강조되면서 이를 이용한 지표 모니터링 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나 고해상도 위성영상은 낮은 시간 해상도에서 획득되기 때문에 그 활용성에 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 서로 다른 시간 및 공간 해상도를 갖는 다중 위성영상을 융합해 높은 시공간 해상도의 합성 영상을 생성하는 시공간 자료 융합을 적용할 수 있다. 기존 연구에서는 중저해상도의 위성영상을 대상으로 시공간 융합 모델이 개발되어 왔기 때문에 고해상도 위성영상에 대한 기개발된 융합 모델의 적용성을 평가할 필요가 있다. 이를 위해 이 연구에서는 KOMPSAT-3A 영상과 Sentinel-2 영상을 대상으로 기개발된 시공간 융합 모델의 적용성을 평가하였다. 여기에는 예측을 위해 사용하는 정보가 다른 Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)과 Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)을 적용하였다. 연구 결과, 시간적으로 연속적인 반사율 값을 결합하는 STGDFM의 예측 성능이 ESTARFM 보다 높은 것으로 나타났다. 특히 KOMPSAT 영상의 낮은 시간 해상도로 같은 시기에서 KOMPSAT 및 Sentinel-2 영상을 동시에 획득하기 어려운 경우, STGDFM의 예측 성능 향상이 더욱 크게 나타났다. 본 실험 결과를 통해 연속적인 시간 정보를 결합해 상대적으로 높은 예측 성능을 가지는 STGDFM을 이용해 낮은 재방문 주기로 인한 고해상도 위성영상의 한계를 보완할 수 있음을 확인하였다.

미디어 온톨로지의 시공간 정보 확장을 위한 분산 인메모리 기반의 대용량 RDFS 추론 및 질의 처리 엔진 (Distributed In-Memory based Large Scale RDFS Reasoning and Query Processing Engine for the Population of Temporal/Spatial Information of Media Ontology)

  • 이완곤;이남기;전명중;박영택
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권9호
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    • pp.963-973
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    • 2016
  • 대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

Multi-scale and Interactive Visual Analysis of Public Bicycle System

  • Shi, Xiaoying;Wang, Yang;Lv, Fanshun;Yang, Xiaohang;Fang, Qiming;Zhang, Li
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권6호
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    • pp.3037-3054
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    • 2019
  • Public bicycle system (PBS) is a new emerging and popular mode of public transportation. PBS data can be adopted to analyze human movement patterns. Previous work usually focused on specific scales, and the relationships between different levels of hierarchies are ignored. In this paper, we introduce a multi-scale and interactive visual analytics system to investigate human cycling movement and PBS usage condition. The system supports level-of-detail explorative analysis of spatio-temporal characteristics in PBS. Visual views are designed from global, regional and microcosmic scales. For the regional scale, a bicycle network is constructed to model PBS data, and an flow-based community detection algorithm is applied on the bicycle network to determine station clusters. In contrast to the previous used Louvain algorithm, our method avoids producing super-communities and generates better results. We provide two cases to demonstrate how our system can help analysts explore the overall cycling condition in the city and spatio-temporal aggregation of stations.

MRQUTER: MapReduce 프레임워크를 이용한 병렬 정성 시간 추론기 (MRQUTER : A Parallel Qualitative Temporal Reasoner Using MapReduce Framework)

  • 김종훈;김인철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제5권5호
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    • pp.231-242
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    • 2016
  • 빠른 웹 정보의 변화에 잘 대응하기 위해서는, 사실과 지식이 실제로 유효한 시간과 장소들도 함께 표현하고 그들 간의 관계도 추론할 수 있도록 웹 기술의 확장이 필요하다. 본 논문에서는 그동안 소규모 지식 베이스를 이용한 실험실 수준의 정성 시간 추론 연구들에서 벗어나, 웹 스케일의 대규모 지식 베이스를 추론할 수 있는 병렬 정성 시간 추론기인 MRQUTER의 설계와 구현을 소개한다. Hadoop 클러스터 시스템과 MapReduce 병렬 프로그래밍 프레임워크를 이용해 개발된 MRQUTER에서는 정성 시간 추론 과정을 인코딩 및 디코딩 작업, 역 관계 및 동일 관계 추론 작업, 이행 관계 추론 작업, 관계 정제 작업 등 몇 개의 MapReduce 작업으로 나누고, 맵 함수와 리듀스 함수로 구현되는 각각의 단위 추론 작업을 효율화하기 위한 최적화 기술들을 적용하였다. 대규모 벤치마킹 시간 지식 베이스를 이용한 실험을 통해, MRQUTER의 높은 추론 성능과 확장성을 확인하였다.

TOPMODEL 유출계산에서 시간 스케일에 대한 영향 분석 (The Effects of Time Scale Variation on The Runoff Calculation of TOPMODEL)

  • 김경현;이학수;김원;정성원;김상현
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권2호
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    • pp.125-136
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    • 2002
  • 입력수문자료의 시간 스케일이 모형의 계산결과에 미치는 영향을 검토하였다. 동일한 강우사상에 대한 각기 다른 시간 스케일의 입력수문자료를 확보하고 이를 TOPMODEL에 적용하였다. 매개변수 보정을 위해 유전자 알고리즘을 사용하였다. 민감도 분석 결과는 상이한 시간 스케일이 TOPMODEL의 운영에 있어서 매개변수 공간에 대한 시각을 제공하였다. 입력수문자료의 시간 스케일의 변화는 모의효율과 평균 지하수위, 총유출량에 대한 지표유출과 지표하유출의 비, 그리고 매개변수 보정에 영향을 미쳤다. 시간 스케일이 커질수록 지표수유출이 많아지고 평균 지하수위가 높아지는 경향을 보였다. 이러한 결과는 TOPMODEL의 구조와 수문곡선의 형태 변화에서 비롯된 것으로 나타났다.

시간 모멘트식을 이용한 상분할추적자의 해석 (Partitioning Tracer Analysis with Temporal Moments Equations)

  • 조종수
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제16권3호
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    • pp.3-9
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    • 2011
  • Partitioning tracers have been used with non-partitioning, inert tracer such Br, for detection, estimation, and monitoring of remediation performance of the subsurface contaminated with nonaqueous phase liquids (NAPLs). Various partitioning tracers with different partition coefficients between aqueous and nonaqueous phase liquids can be used to determine the hydraulic conductivity, dispersivity, and residual mass of NAPLs in the subsurface soil matrices. Temporal moment-generating equations were used to analyze the field pilot-scale test results. The pilot-scale tests included conservative tracer tests and partitioning tracer tests. Analyses of nonaqueous phase liquid distribution and characteristics of groundwater bearing soil media were performed.

Temporal augmentation with calvarial onlay graft during pterional craniotomy for prevention of temporal hollowing

  • Kim, Ji Hyun;Lee, Ryun;Shin, Chi Ho;Kim, Han Kyu;Han, Yea Sik
    • 대한두개안면성형외과학회지
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    • 제19권2호
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    • pp.94-101
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    • 2018
  • Background: Atrophy of muscle and fat often contributes to temporal hollowing after pterional craniotomy. However, the main cause is from the bony defect. Several methods to prevent temporal hollowing have been introduced, all with specific limitations. Autologous bone grafts are most ideal for cranial defect reconstruction. The authors investigated the effectiveness of bony defect coverage and temporal augmentation using pterional craniotomy bone flap. Methods: This study was conducted in 100 patients who underwent brain tumor excision through pterional approach from 2015 to 2016. Group 1 underwent pterional craniotomy with temporal augmentation and group 2 without temporal augmentation. In group 1, after splitting the calvarial bone at the diploic space, the inner table was used for covering the bone defect and as an onlay graft for temporal augmentation. The outcome is evaluated by computed tomography at 1-year follow-up. Results: The mean operative time for temporal augmentation was 45 minutes. The mean follow-up was 12 months. The ratio of temporal thickness of operated side to non-operated side was 0.99 in group 1 and 0.44 in group 2, which was statistically different. The mean visual analogue scale score was 1.77 in group 1 and 6.85 in group 2. Conclusion: This study demonstrated a surgical technique using autologous bone graft for successfully preventing the temporal hollowing and improved patient satisfaction.