그림자는 자연 경관에서 관찰되는 일반적인 현상이지만 물체 인식, 특징 검출 및 장면 분석등과 같은 영상 분석에 부정적인 영향을 미치는 요소이므로 디지털 영상에 포함된 그림자 처리는 디지털 영상 분석 과정에서 필수적으로 고려되어야 한다. 본 논문에서는 단일 자연 영상에 포함된 그림자를 검출하고 제거하기 위한 특징 요소 중의 하나인 1D 불변 영상의 획득을 위한 기존 방법들에 대해 기술하고, 선형 회귀 기반의 1D 불변 영상 획득 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 RGB 칼라 영상의 각 채널 간의 밴드 비의 로그를 계산한 후 선형 회귀를 통해 그레이스케일 영상 라인을 획득하고, 최종 1D 불변 영상은 밴드 비의 로그 영상들을 추정된 그레이스케일 영상 라인으로 투영시켜 획득하였다. 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 엔트로피 최소화 기반의 투영 각도를 계산하는 방법보다 계산 복잡도가 낮았으며, 1D 불변 영상을 이용한 그림자가 검출 및 제거가 효과적으로 수행됨을 보였다.
Kim, Hye-Jin;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-II
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.365-367
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2008
A digital city model represents a 3D environment of a city with various city object information such as 3D building model, road, and land cover. Usually, at least two satellite images with some image overlap are necessary and a complex satellite-related computation needs to be carried out to create a city model. This is an expensive technique, because it requires many resources and excessive computational cost. The authors propose a methodology to create a digital city model including 3D building model and land cover information from a single high resolution satellite image. The approach consists of image pan-sharpening, shadow recovery, building occlusion restoration, building model extraction, and land cover classification. We create a digital city model using a single KOMPSAT-2 image and review the result.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.426-439
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1996
In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the numbers of the passing cars by using an image processing sensor for the digital black and white images with 256 tone level. Shadow is one of the most troublesome factor in image processing. By differencing the tone level, we cannot discriminate between the body of the car and its shadow. In our proposed algorithm, the area of the shadow is excluded by recognizing the position of each traffic lane. For real-time operation and simple calculation, two lines of the tone level are extracted and the existences of cars are recognized. In the experimental application on a high-way, the recognition rate of the real-time operation is more than 94%.
ASTER image has some advantages for classification such as 15 spectral bands and 15m ${\sim}$ 90m spatial resolution. However, in the classification using general remote sensing image, shadow areas are often classified into water area. It is very difficult to divide shadow and water. Because reflectance characteristics of water is similar to characteristics of shadow. Many land cover items are consisted in one pixel which is 15m spatial resolution. Nowadays, very high resolution satellite image (IKONOS, Quick Bird) and Digital Surface Model (DSM) by air borne laser scanner can also be used. In this study, mixed pixel analysis of ASTER image has carried out using IKONOS image and DSM. For mixed pixel analysis, high accurated geometric correction was required. Image matching method was applied for generating GCP datasets. IKONOS image was rectified by affine transform. After that, one pixel in ASTER image should be compared with corresponded 15×15 pixel in IKONOS image. Then, training dataset were generated for mixed pixel analysis using visual interpretation of IKONOS image. Finally, classification will be carried out based on Linear Mixture Model. Shadow extraction might be succeeded by the classification. The extracted shadow area was validated using shadow image which generated from 1m${\sim}$2m spatial resolution DSM. The result showed 17.2% error was occurred in mixed pixel. It might be limitation of ASTER image for shadow extraction because of 8bit quantization data.
코로나19는 소비자의 소비패턴을 비대면 방식으로 전환시켰다. 소비패턴이 디지털화되면서 소비자는 자신이 스스로 해야 하는 일들이 수반되는 이른바 그림자노동을 수행하는 것이 일상이 되었다. 온라인 식료품 서비스 이용 과정에서 소비자가 그림자노동을 인식한다면, 이는 온라인 쇼핑 회피는 물론 다른 채널로의 전환에도 영향을 줄 수 있다. 이에 본 연구에서는 소비자의 그림자노동인식이 모바일 쇼핑회피와 채널전환의도에 어떠한 영향을 미치는지를 검증하고자 한다. 본 연구는 식료품 구독 서비스 경험이 있는 소비자 283명을 대상으로 온라인 설문조사를 통해 연구자료를 수집하고 PLS 분석을 통해 그림자노동인식에 대한 효과를 검증하였다. 분석결과, 사용자의 그림자노동인식은 모바일 쇼핑회피는 물론 채널전환의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 모바일 쇼핑회피 또한 채널 전환의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 그림자노동 관련 연구와 모바일 쇼핑 서비스관련 연구분야에 학문적 기여가 가능하며, 플랫폼 및 큐레이션 기업에 실무적 시사점을 제안할 수 있다.
본 연구의 목적은 윤리 의식의 학제적 융합적 적용을 통해, 광고 표현에서의 '그림자에 의한 실체의 잠식 현상' 제거 필요성을 환기시키는데 있다. 정성적 접근을 통해, 광고 표현이 윤리 의식에 대한 충분한 고려 없이 가시적 성과 중심으로 기획, 집행될 경우, 목표 달성의 단기적 효율성은 높일 수 있지만, 의도치 않은 '그림자의 부메랑 현상'을 이끌어 내기 쉽고, 이는 소비자의 윤리적 방어기제를 환기시켜, 결국 '그림자에 의한 실체의 잠식 현상'을 유발할 수 있음을 제시하고 있다. 결론적으로 본 연구는, 첫째, 자본주의 사회에서의 상업적 이윤 추구가 공동체 사회에서의 윤리 의식 공감대 확보를 전제로 진행되어야 하며, 둘째, 윤리 의식의 교육, 공유, 실천, 및 확인 과정이 통합적으로 전제될 때, 기업은 이윤 추구라는 미시 실용적 목적과 사회와의 생태적 교감이라는 거시 환경적 목적을 병행 달성할 수 있게 되고, 이는 장기적인 측면에서 기업의 지속가능 경영의 토대가 될 것임을 제시하고 있다.
Purpose: The purpose of this study was to explore dimensions to improve airline non-face-to-face(untact) service quality and identify shadow work dimensions in the digital environment among them. Methods: This study conducted mixed method. First of all, For finding out the dimensions of airline untact service quality, in-depth interviews were conducted from passengers. The collected data through the survey were analyzed using improved importance-performance analysis(IPA). Second, An online survey was conducted to quantitatively analyze user perception about airline untact service quality, and the importance performance of service quality at each dimension was identified through the revised IPA method. Results: The results of this study are as follows; Through in-depth interviews, 11 dimensions found out and 32 measurement items were developed. and then, through the revised IPA analysis, passengers were highly satisfied with "Cleanliness of in-flight service" and "Reliability of self check-in". Also, We found 3 shadow work dimensions such as "Ease of use of self check-in", "Usefulness of self check-in", and "Responsiveness of self check-in". Conclusion: Airline service providers have to keep high-satisfaction services and urgently improve less satisfied services. In particular, the dimensions related to shadow work have to be improved.
도심지 모델링과 분석을 효과적으로 수행하기 위해서는 다른 시기나 다른 지역의 추가적인 고해상도 위성영상이 반드시 필요하다. 그러나 같은 지상 개체라 하더라도 서로 다른 영상에서 방사적인 불일치가 존재하며 이는 영상 처리와 분석의 정확도를 저하시키는 원인이 된다. 더욱이 도심지의 경우 건물, 수목, 교량, 기타 구조물 등 높이를 갖는 개체들은 영상 전체에 걸쳐 그림자를 발생시키며 이는 상대 방사 정규화의 질을 저하시킨다. 본 연구에서는 태양과 위성의 기하학적 위치 정보, 부가적인 수치 표고 모델이 없어도 적용이 가능한 단영상 기반의 그림자 추출기법을 적용하고 그림자의 영향을 배제한 선택적인 히스토그램 매칭 기법을 제안하였다. 건물의 에지 버퍼 영역에 대한 인접 정보와 분할을 통해 생성된 객체의 공간 및 분광인자를 이용하여 그림자를 추출한 후, 아스팔트 도로와 같이 그림자로 잘못 추출된 이상 객체를 제거하였다. 최종적으로 그림자 지역이 마스킹 된 Quickbird-2 다시기 영상을 이용하여 비그림자 지역만을 이용하여 선택적 히스토그램 매칭을 수행하였다.
서비스 영역이 중심 셀로부터 3개의 궤도가 포함하고 있는 37개의 6각형 셀의 역방향 링크(이동체-기지국)에 대한 디지털 셀룰러 CDMA의 용량을 컴퓨터 시뮬레이션에 의하여 구하였다. 채널에는 shadow페이딩이 존재하며, 시스템은 이상적으로 전력제어가 이루어지고 있다고 가정하였다. 본 논문에서는 전파손실계수와 음성통화율 그리고 인접 셀의 통화량을 고려한 CDMA 시스템의 용량 평가를 통하여 CDMA 시스템의 용량은 전과손실계수가 증가하고 음성통화율이 감소함에 따라 증가하며 $\gamma=4일$ 때 아날로그 셀룰러 FM/FDMA와 디지털 셀룰러 TDMA의 용량에 비하여 각각 15배와 5배 가량 크며 인접하고 있는 셀의 통화량에 매우 민감하다는 결과를 얻었다.
본 논문은 회색(Gray-scale) 이미지를 기반으로 (2, 2) 비밀 공유(Secret Sharing) 계획을 제안한다. 일반적으로 비밀 공유 방법은 비밀 이미지를 두개이상의 이미지 (그림자 이미지: Shadow Image)로 분배한 후, 그림자 이미지를 참가자(비밀 공유하는 사람)에게 나누어준다. 이 후 참가자들이 비밀을 보기위해 k(k
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[게시일 2004년 10월 1일]
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