KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권10호
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pp.4976-4994
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2018
The diffusion-based salient object detection methods have shown excellent detection results and more efficient computation in recent years. However, the current diffusion-based salient object detection methods still have disadvantage of detecting the object appearing at the image boundaries and different scales. To address the above mentioned issues, this paper proposes a multi-scale diffusion-based salient object detection algorithm with background and objectness seeds. In specific, the image is firstly over-segmented at several scales. Secondly, the background and objectness saliency of each superpixel is then calculated and fused in each scale. Thirdly, manifold ranking method is chosen to propagate the Bayessian fusion of background and objectness saliency to the whole image. Finally, the pixel-level saliency map is constructed by weighted summation of saliency values under different scales. We evaluate our salient object detection algorithm with other 24 state-of-the-art methods on four public benchmark datasets, i.e., ASD, SED1, SED2 and SOD. The results show that the proposed method performs favorably against 24 state-of-the-art salient object detection approaches in term of popular measures of PR curve and F-measure. And the visual comparison results also show that our method highlights the salient objects more effectively.
이 논문에서는 웹 미디어(웹 기반의 하이퍼미디어) 시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
컴퓨팅 그리드 환경에서는 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능이 균일하지 않기 때문에, 영역을 균등하게 분할하는 일반적인 로드밸런싱 기법을 적용하기가 적절하지 않다. 본 연구에서는 그래프 분할기법을 기반으로 하여, 컴퓨팅 그리드 시스템을 구성하는 단위 시스템들의 성능가중치를 계산하여 분할하는 2단계 영역 분할 기법을 제시하였다. 2단계 영역 분할 기법 시 발생하는 통신량의 증가는 그래프 분할기법인 WEVM을 적용하여 최소화 할 수 있었으며, 멀티 클러스터 환경과 WAN에서 타당성과 효율성을 검증해 보았다.
In this paper, we propose a transformation scheme used to analyze online gaming traffic properties and develop a traffic model. We analyze the packet size and the inter departure time distributions of a popular first-person shooter game (Left 4 Dead) and a massively multiplayer online role-playing game (World of Warcraft) in order to compare them to the existing scheme. Recent online gaming traffic is erratically distributed, so it is very difficult to analyze. Therefore, our research focuses on a transformation scheme to obtain new smooth patterns from a messy dataset. It extracts relatively heavy-weighted density data and then transforms them into a corresponding dataset domain to obtain a simplified graph. We compare the analytical model histogram, the chi-square statistic, and the quantile-quantile plot of the proposed scheme to an existing scheme. The results show that the proposed scheme demonstrates a good fit in all parts. The chi-square statistic of our scheme for the Left 4 Dead packet size distribution is less than one ninth of the existing one when dealing with erratic traffic.
In a multiview video system, interactivity is important for users and should be considered in the design of multiview video coding (MVC). In this paper, we present an interactivity evaluation model for MVC schemes by using both weighted random graph and Markov approaches. The main factors that affect both the interactivity and rate-distortion (RD) performances of MVC schemes are analyzed and discussed in detail. By taking these factors into consideration, a new MVC scheme is proposed for high interactivity and RD gains. Experimental results show that the proposed scheme has a significant interactivity gain with little coding loss, compared to the state-of-the-art benchmark. As an extension to RD performance analysis, the interactivity evaluation model can be used as a design tool of alternative schemes for a future interactive multiview video system.
For many years, matching in a bipartite graph has been widely used in various assignment problems, such as stable marriage problem (SMP). As an application of bipartite matching, the problem of stable marriage is defined over equally sized sets of men and women to identify a stable matching in which each person is assigned a partner of opposite gender according to their preferences. The classical SMP proposed by Gale and Shapley uses preference lists for each individual (men and women) which are infeasible in real world applications for a large populace of men and women such as matrimonial websites. In this paper, we have proposed an enhancement to the SMP by computing a weighted score for the users registered at matrimonial websites. The proposed enhancement has been formulated into profit maximization of matrimonial websites in terms of their ability to provide a suitable match for the users. The proposed formulation to maximize the profits of matrimonial websites leads to a combinatorial optimization problem. We have proposed greedy and genetic algorithm based approaches to solve the proposed optimization problem. We have shown that the proposed genetic algorithm based approaches outperform the existing Gale-Shapley algorithm on the dataset crawled from matrimonial websites.
특징점의 궤적은 인접한 프레임에 존재하는 특정점 사이의 대응관계로 정의할 수 있다. 실제 영상열에서 존재할 수 있는 잘못된 특징점(false positive, false negative)들은 특징점의 대응관계를 결정할 때 많은 문제를 야기하기 때문에 특징점의 대응관계를 찾는 문제는 어려운 문제로 알려져 있다. 본 논문에서는 새로운 궤적의 나타남, 사라짐 등 불완전한 궤적을 갖는 특징점들을 고려하는 특징점 추적기법을 제안한다. 정합 척도로서 가중치가 부여된 유클리디언 거리를 사용하고 특징점의 운동특성을 잘 반영할 수 있도록 그 가중치를 자동으로 조정한다. 대응점 탐색과정에서 치명적인 영향을 줄 수 있는 애매한 특징점이 존재하는 경우를 고려하여 인접한 프레임 사이의 정합점 결정을 그래프에 의한 최적 대응점 탐색문제로 해결한다. 제안하는 대응점 탐색 알고리즘은 실제 영상열에서 나타날 수 있는 잘못된 특징점들이 대응관계를 결정할 때 주는 영향을 최소화하기 위하여 국부 최적(local optimal)을 찾게되며, 인접한 두 프레임에 m, n개의 특징점이 주어졌을 경우, 최선의 경우 O(mn), 최악의 경우 O($m^2n$)의 계산량을 필요로 한다. 제안하는 알고리즘은 정합과정에서 잘못된 특징점을 고려하고, 특징점의 운동특성을 잘 반영함으로써 대량의 특징점을 추적하는데도 충분히 적용할 수 있음을 실험을 통해 확인하였다.
본 연구에서는 유량점증방법론에 입각하여 물리 서식처 모의 시스템의 기반을 둔 2차원 수리 및 서식처 모의인 River2D를 적용하였다. 대상 지점은 전주천 상류부이며, 수리모의 결과에 대한 비교는 갈수량 조건에서 검정된 HEC-RAS 수리모의 결과를 바탕으로 River2D와 유속, 수심 모의 결과를 비교, 평가하였다. 그 결과 유속의 RMSE는 0.18, NSE는 0.71, 결정계수는 0.78이고, 수심의 RMSE는 0.02, NSE는 0.71, 결정계수는 0.73으로 수리모의 결과가 실측치에 잘 반영되는 것으로 평가된다. 서식처 적합도 지수를 구축하기 위해 선정한 대표 어종은 10년간 어류 모니터링을 통하여 가장 출현빈도가 높은 피라미, 쉬리 어종에 대하여 선정하였다. 또한 평수량, 조건에서의 서식처 적합도 지수를 바탕으로 가중가용면적-유량 관계곡선을 산출하였으며, 한강 및 금강 수계에서 적합도 지수를 구축한 강형식(2010)의 지수를 가지고 모의한 결과와 비교, 평가하였다. 생태유량 산정 결과 피라미는 $1.5{\sim}2.0m^3/s$ 쉬리는 $1.8{\sim}2.0m^3/s$으로 산정되었다. 대상유역의 수질, 하도 구성, 생물 다양성 등이 매우 양호한 생태이고, 모의 결과 값을 유황분석과 비교해볼 때, 산정된 어류별 생태유량은 전주천 상류부에 적합한 것으로 평가된다.
본 연구에서는 낙동강-금호강 합류부의 생태유량을 산정하기 위해 2차원 수치모형 River2D를 이용하여 가중가용면적(WUA, Weighted Usable Area)을 계산했다. River2D 모형의 검증을 위해 HEC-RAS모의결과와 비교하여 최적 매개변수를 결정했다. 그리고 낙동강의 우점종인 피라미와 갈겨니를 대상으로 낙동강과 금호강의 유량을 변화시키며 가중가용면적을 모의했다. 유량-WUA/A의 그래프로부터 생태유량을 산정한 결과, 낙동강의 경우 $33.3m^3/s{\sim}40.0m^3/s$, 금호강의 경우 $3.60m^3/s{\sim}4.32m^3/s$를 낙동강-금호강 합류부의 생태유량으로 결정하였다. 결정된 생태유량을 적용하여 낙동강 본류의 하상준설 이후 피라미와 갈겨니의 가중가용면적을 계산한 결과, 가중가용면적이 약 1/9로 감소했다. 그리고 준설 이후에 잉어에 대한 가중가용면적은 피라미와 갈겨니에 대한 것보다 2~3배 더 큰 것으로 계산됐다.
본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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