동영상 데이터의 장면 분할은 내용기반 분석을 위해 필요한 기초작업이다. 본 논문에서는 동영상의 매 프레임을 워터쉐드 알고리즘을 통해 객체 중심의 작은 영역들로 나누어 각 영역이 연속적인 프레임 상에서 계속 존재하는가를 파악하는 방법을 통해 장면을 구분하는 새로운 영역기반 장면 분할 기법을 제안한다. 이를 위해 각 영역들에 대한 형태와 공간상의 유사도를 측정해 영역들의 움직임 정도에 따라 동영상 데이터를 동적 구간과 정적 구간으로 나누고 인접한 구간간의 유사도에 따라 그룹화 하는 방법을 통해 장면 분할을 시도한다. 제안하는 기법은 객체들을 표현하는 각 영역을 비교 대상으로 삼기 때문에 명암 변화나 변화에도 오검출 하지 않으면서 효과적으로 장면을 구분해낼수 있는 장점을 갖는다.
This study analyzed the concentration of the lead in blood (n=774) from May, 2007 to Oct 2007. The subject was residents in G, Y, H industrial area, Jeollanam-do, in which exposure to the lead is expected due to the adjacency of the industrial complex. As to the lead concentration in the blood of the residents in the whole exposed region and the comparing region, $2.81{\mu}g/dl$ in the exposed region group, and $2.86{\mu}g/dl$ in the comparing region group Respectively, which indicates that the concentration of the comparing group was higher than that of the exposed group. The geometric mean concentration of lead in blood was $3.26{\mu}g/dl$ as to men, and $2.46{\mu}g/dl$ as to women, which indicates that the concentration of men is higher than that of women (p<0.01). The lead concentration for each age group increased in proportion to age except those under 10 for some substances (p<0.01). As to geometric mean concentration in blood according to the smoking history of the subject, the concentration of the smoking group and the non-smoking group was $3.57{\mu}g/dl$ and $2.66{\mu}g/dl$ respectively, which indicates the former is higher than the latter (p<0.01). To clarify the factors affecting the heavy metal concentration in blood among the subjects, the multiple regression analysis was conducted. As a result, it turned out that as to lead content in blood, gender, age, smoking all affect the lead concentration of the subjects ($R^2$=23.3%).
기존 화소 기반 영역분할 방법은 주변 화소와 비교를 통하여 영역 분할을 수행하기 때문에 처리 시간이 길고, 영역 분할이 부정확한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 대용량 위성 영상을 효과적으로 영역 분할하기 위하여 영역 분할 및 합병 기법을 이용한 수정된 중심 연결 방법을 제안한다. 자신의 화소 값을 주변의 화소 값들과 비교하여 조건이 비슷할 경우 주변의 화소들을 합병하여 영역을 생성하는 방법으로 2방향으로만 주변 화소 값들과 비교를 수행하여 분할영역을 생성 및 합병한다. 실험결과 제안된 방법이 기존의 화소 기반 영역 분할 방법들보다 알고리즘이 간단하고 연산량이 작아 처리 시간이 짧으면서도 분할의 정확도가 우수한 영역기반 위성영상 영역분할 방법임을 알 수 있었다.
Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
This paper is to make up the climograph using standard weather data of the region of Seoul. It is made up by existed standard weather data of which the subjected region is Seoul in order to easily use work. The factors of weather data are outside air temperature and its absolute humidity, total solar radiation, amount of clouds, wind direction, and wind velocity. The standard weather data are verified by comparing with values of the existed degree day method. As the result of their verification, the difference of the data showed less than 3% each other. And, reliability of standard weather data is thought to be same as those of degree day.
One of the most important factors in tall buildings design in urban spaces is wind. The present study aims to investigate the aerodynamic behavior in the square and triangular footprint forms through aerodynamic modifications including rounded corners, chamfered corners and recessed corners in order to reduce the length of tall buildings wake region. The method used was similar to wind tunnel numerical simulation conducted on 16 building models through Autodesk Flow Design 2014 software. The findings revealed that in order to design tall 50 story buildings with a height of about 150 meters, the model in triangular footprint with aerodynamic modification of chamfered corner facing wind direction came out to have the best aerodynamic behavior comparing the other models. In comparison to the related reference model (i.e., the triangular footprint with sharp corners and no aerodynamic modification), it could reduce the length of the wake region about 50% in general. Also, the model with square footprint and aerodynamic modification of chamfered corner with the corner facing the wind could present favorable aerodynamic behavior comparing the other models of the same cluster. In comparison to the related reference model (i.e., the square footprint with sharp corners and no aerodynamic modification), it could decrease the wake region up to 30% lengthwise.
This study analyzed the concentration of the heavy metals(Cd, Hg, iAs) of urine(n=576) from May, 2007 to Oct 2007. The subject was residents in G, Y, H industrial area, Jeollanam-do, in which exposure due to the adjacency of the industrial complex. As to the heavy metal concentration in the urine of the residents in the whole exposed region and the comparing region, the content of cadmium, mercury, and inorganic arsenic in the exposed region group were 1.23, 1.85, and 8.80 ${\mu}g$/g_ct respectively, and those of the comparing region group were 1.87, 2.00, and 8.93 ${\mu}g$/g_ct respectively, which indicates that the concentration of the comparing group was higher than that of the exposed group. The heavy metal concentration for each age group increased in proportion to age except those under 10 for some substances(p<0.01). As to geometric mean concentration cadmium and inorganic arsenic in urine according to the smoking history of the subject, the concentration of the smoking group and the non-smoking group were 1.65 ${\mu}g$/g_ct and 9.13 ${\mu}g$/g_ct respectively, while those of the non-smoking group were 1.47 ${\mu}g$/g_ct and 8.91 ${\mu}g$/g_ct respectively, which indicates that the former is higher than the latter. As to the inorganic arsenic concentration in urine according to the food preference, in order of vegetable, fish, and meat showed high concentration (p<0.01). To clarify the factors affecting the heavy metal concentration in urine among the subjects, the multiple regression analysis was conducted. As a result, it turned out that as to cadmium content in urine, gender, age, drinking, and smoking have influence on the subjects, with explanatory adequacy of 37.5 %.
This paper presents a new algorithm that extracts lung region in X-Rays and enhance.j the region. Comparing to prior algorithms that enhance whole X-Ray image, this algorithm leads more effective results. For this algorithm extracts lung region first, and enhances the lung region excluding parameters of other region. For choosing optimal threshold, we compare OTSU's mothod with the proposed method. We obtain lung boundary using contour following algorithm and Rray level searching method in gray level rescaled image. We Process histogram equalization in lung region and obtain enhanced lung image. By using the proposed algorithm, we obtain lung region effectively in chest X-Ray that need in medical image diagnostic system.
본 논문은 중앙 영역에서의 컬러 특징 추출 기법과 추출된 컬러 특징들의 비교 빈(bin)를 최적화한 새로운 내용기반 영상 검색 방법을 제안한다. 인간의 시각적 특징이 중심 객체의 유무에 영향을 받고, 대부분의 영상의 중심 객체는 중앙에 존재한다는 가정 하에 영상의 중앙 영역에서 컬러 특징을 추출한다. 따라서, 배경이 단순한 경우 영상의 전체영역을 특징으로 하여 검색했을 때 배경의 영향에 좌우되는 단점을 극복할 수 있다. 또한 영상의 컬러 특징값은 HSV 컬러 공간으로 변환한 후 16레벨로 양자화를 하여 추출한다. 실험값을 통해 기존의 16개 빈을 모두 비교하여 검색한 경우에 비해 상위 8개 빈만을 가지고 검색한 경우 주관적인 평가와 객관적인 평가 모두 다 좋은 결과를 보인다. 영상 전체를 특징으로 추출한 경우보다 중앙 영역만으로 특징을 추출한 경우 평균 precision이 약 5%정도 좋았다.
In this paper, content-based retrieval for region of interest(ROI) has been described, using maximum bin color. From a given query image, the object of interest is selected by a user. Using maximum bin color of the selected object, candidate regions are extracted from database images. The final regions of interest are determined by comparing the normalized histograms of the selected object and each candidate region.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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