본 논문에서는 입력된 자연영상으로부터 도로 영역을 검출하기 위한 소실점 자동 예측 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 도로 환경에서 안정적으로 소실점을 검출하기 위해 영상의 주방향성을 분석하여 영상 특징성분들이 집중되는 곳을 소실점으로 예측한다. 이를 위해 첫번째 단계에서는, 영상을 일정크기의 서브블록으로 분할하고 분할된 서브블록 내에서 임의의 에지 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 직선 모델을 예측함으로서 각 서브블록의 주방향성을 분석한다. 모든 블록에 대하여 주방향성을 검출한 후, 두 번째 단계에서 임의의 직선 샘플을 선택하고 RANSAC을 적용하여 교점 모델을 예측함으로서 각 직선들로 인한 교점 모델의 비용값을 측정하고 가장 높은 비용값의 교점 모델에 의한 평균점으로 소실점을 예측한다. 마지막으로 성능 검증을 위해 다양한 상황에 따른 정량적, 정성적 분석을 통해 제안하는 소실점 검출 알고리즘의 타당성과 효율성을 입증한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권9호
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pp.2312-2325
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2013
In this paper, we propose a preprocessing method that it is to correct the distortion of text area in Korean signboard images as a preprocessing step to improve character recognition. Distorted perspective in recognizing of Korean signboard text may cause of the low recognition rate. The proposed method consists of four main steps and eight sub-steps: main step consists of potential vertical components detection, vertical components detection, text-boundary estimation and distortion correction. First, potential vertical line components detection consists of four steps, including edge detection for each connected component, pixel distance normalization in the edge, dominant-point detection in the edge and removal of horizontal components. Second, vertical line components detection is composed of removal of diagonal components and extraction of vertical line components. Third, the outline estimation step is composed of the left and right boundary line detection. Finally, distortion of the text image is corrected by bilinear transformation based on the estimated outline. We compared the changes in recognition rates of OCR before and after applying the proposed algorithm. The recognition rate of the distortion corrected signboard images is 29.63% and 21.9% higher at the character and the text unit than those of the original images.
본 논문에서는 디지털 선도형의 특징점 검출의 새로운 기법을 제안한다. 이 기법은 구하려는 특징점의 수를 특징점 검출에 앞서 규정하고, 이를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 점으로부터 특징점을 검출하는 기법이다. 특징점 검출은 주어진 윤곽선 도형과 특징점으로 구성되는 근사 선도형과의 유사도를 나타내는 목적함수를 극소화함에 의하여 행햐여진다. 목적함수에 제약조건으로부터 구하여지는 패날티함수를 첨가한 확장 라그란지함수를 생각하여, 이의 해법으로 페날티승수법을 이용한다. 이때 확장 라그란지함수의 극소화는 부분문제 분할에 의한 국소탐색법에 의하여 연산이 가능함을 보인다. 본 기법은 구하려는 특징점의 수를 제약조건으로 하여 주어진 윤곽선 도형 상의 전체의 점으로부터 특징점 검출이라는 방식을 취하므로, 다양한 크기의 특징으로 구성되어 있는 도형 및 이의 상사도형에 대하여도 안정된 특징점 검출이 가능하다는 장점을 가지고 있다. 몇 개의 도형을 이용한 실험을 통하여 기존의 기법들과 비교${\cdot}$평가하여 제안 기법이 특징점 검출에 적절한 기법임을 검증하고 있다.
This paper describes an approach to analyze geometrical information of building images for understanding outdoor environment of autonomous navigation robot. Line segments and color information are used to classily a building with the other objects such as sky, trees, and roads. The line segments and their two neighboring regions are extracted from detected edges in image. The model of line segment (MLS) consists of color information of neighbor regions. This model rules out the line segments of non-building face. A building face converges into dominant vanishing points (DVPs) which include one vertical point and one of five horizontal points in maximum. The intersection of vertical and horizontal lines creates a facet of building. The geometrical characteristics such as the center coordinates, area, aspect ratio and aligned coexistence are used for extracting the windows in the building facet. In experiments, 150 building faces and 1607 windows were detected from the database of outdoor environment. We found that this result shows 94.46% detection rate. These experimental images were all taken in Ulsan metropolitan city in Korea under difference of viewpoints, daytime, camera system and weather condition.
본 논문은 영상 분할 기법 및 특징 점 추출 기법을 이용한 객체 추출 방법과 영상 검색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 네 단계의 과정으로 이루어져 있다. 첫 번째 단계에서는 데이터베이스 영상에 대해서 JSEG 알고리즘을 이용하여 영상을 분할한다. 두 번째 단계에서 각 분할된 영역과 질의 영상에서 대표 색상을 추출하고, 색상 히스토그램을 생성한다. 질의 영상과 데이터베이스 영상의 각 영역간의 대표 색상과 색상 히스토그램을 비교한 결과를 종합하여 객체 후보 영역을 추출한다. 영상분할 과정에서 지나치게 분할된 영역을 위해 인접해 있는 후보 영역들을 합병한다. 세 번째 단계에서는 각 후보 영역과 질의 영상에서 DoG(Difference of Gaussian) 피라미드의 극치 점으로부터 영상의 크기 변화에 일관된 중요 특징 점들을 추출한다. 추출된 특징 점들을 정합하여 질의 영상에 해당하는 객체를 검출한다. 마지막 단계에서는 질의 영상과 객체 영역이 추출된 DB 영상과의 유사도 측정을 통한 검색을 수행하며, 유사도 측정은 색상 상관도표(Color correlogram)를 사용한다. 실험 결과를 통하여 본 논문에서 제안하는 영상 검색 방법은 질의 객체 영상에 대해 영상 전체를 비교하는 것이 아니라 객체가 존재하는 영역을 추출한 후 유사도를 측정함으로써, 배경에 의한 오검색률이 감소하고, 검색 성능이 향상됨을 확인하였다.
Alport syndrome (ATS) is an inherited glomerular disease caused by mutations in one of the type IV collagen novel chains (${\alpha}3$, ${\alpha}4$, and ${\alpha}5$). ATS is characterized by persistent microscopic hematuria that starts during infancy, eventually leading to either progressive nephritis or end-stage renal disease. There are 3 known genetic forms of ATS, namely X-linked ATS, autosomal recessive ATS, and autosomal dominant ATS. About 80% of patients with ATS have X-linked ATS, which is caused by mutations in the type IV collagen ${\alpha}5$ chain gene, COL4A5. Although an 80% mutation detection rate is observed in men with X-linked ATS, some difficulties do exist in the genetic diagnosis of ATS. Most mutations are point mutations without hotspots in the COL4A3, COL4A4, and COL4A5 genes. Further, there are insufficient data on the detection of COL4A3 and COL4A4 mutations for their comparison between patients with autosomal recessive or dominant ATS. Therefore, diagnosis of ATS in female patients with no apparent family history can be challenging. Therefore, in this study, we used whole-exome sequencing (WES) to identify mutations in type IV collagen in 2 girls with glomerular basement membrane structural changes suspected to be associated with ATS; these patients had no relevant family history. Our results revealed de novo c.4688G>A (p.Arg1563Gln) and c.2714G>A (p.Gly905Asp) mutations in COL4A5. Therefore, we suggest that WES is an effective approach to obtain genetic information in ATS, particularly in female patients without a relevant family history, to detect unexpected DNA variations.
In this study a tendency of abnormal sea surface temperature (SST) occurrence in the seas around South Korea is analyzed from daily SST data from satellite and 14 buoys from August 2020 to July 2021. As thresholds 28℃ and 4℃ are used to determine marine heatwaves(MHWs) and abnormal low water temperature (ALWT), respectively, because those values are adopted by the National Institute of Fisheries Science for the breaking news of abnormal temperature. In order to calculate frequency of abnormal SST occurrence spatially by using satellite SST, research area was divided into six areas of coast and three open seas. ALWT dominantly appeared over a wide area (7,745 km2) in Gyeonggi Bay for total 94 days and it was also confirmed from buoy temperature showing an occurrence number of 47 days. MHWs tended to be high in frequency in the coastal areas of Chungcheongdo and Jeollabukdo and the south coastal areas while in case of buoy temperature Jupo was the place of high frequency (32 days). This difference was supposed to be due to the low accuracy of satellite SST at the coasts. MHWs are also dominant in offshore waters around Korean Peninsula. Although detecting abnormal SST by using satellite SST has advantage of understanding occurrence from a spatial point of view, we also need to perform detection using buoys to increase detection accuracy along the coast.
Mert Bezcioglu;Cemal Ozer Yigit;Ahmet Anil Dindar;Ahmed El-Mowafy;Kan Wang
Structural Engineering and Mechanics
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제89권6호
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pp.589-599
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2024
This study presents the usability of the high-rate single-frequency Precise Point Positioning (SF-PPP) technique based on 20 Hz Global Positioning Systems (GPS)-only observations in detecting dynamic motions. SF-PPP solutions were obtained from post-mission and real-time GNSS corrections. These include the International GNSS Service (IGS)-Final, IGS real-time (RT), real-time MADOCA (Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis), and real-time products from the Australian/New Zealand satellite-based augmentation systems (SBAS, known as SouthPAN). SF-PPP results were compared with LVDT (Linear Variable Differential Transformer) sensor and single-frequency relative positioning (SF-RP) solutions. The findings show that the SF-PPP technique successfully detects the harmonic motions, and the real-time products-based PPP solutions were as accurate as the final post-mission products. In the frequency domain, all GNSS-based methods evaluated in this contribution correctly detect the dominant frequency of short-term harmonic oscillations, while the differences in the amplitude values corresponding to the peak frequency do not exceed 1.1 mm. However, evaluations in the time domain show that SF-PPP needs high-pass filtering to detect accurate displacement since SF-PPP solutions include trends and low-frequency fluctuations, mainly due to atmospheric effects. Findings obtained in the time domain indicate that final, real-time, and MADOCA-based PPP results capture short-term dynamic behaviors with an accuracy ranging from 3.4 mm to 8.5 mm, and SBAS-based PPP solutions have several times higher RMSE values compared to other methods. However, after high-pass filtering, the accuracies obtained from PPP methods decreased to a few mm. The outcomes demonstrate the potential of the high-rate SF-PPP method to reliably monitor structural and earthquake-induced ground motions and vibration frequencies of structures.
이 연구에서는 GPS(Global Positioning System) 정밀단독측위 기법을 이용하여 해양조석하 중(Ocean Tide Loading, OTL) 분조성분을 검출하고, 그 결과를 조석모델에 의한 예측값과 비교하였다. 고정밀 GPS 자료처리 프로그램인 GIPSY를 사용하여 인천, 서산, 제주 GPS 상시관측소를 대상으로 10분 단위의 수직좌표 시계열을 산출하였으며, 시계열의 조석조화분해를 통해 OTL 지각변위를 일으키는 주요 4대 분조($M_2$, $S_2$, $K_1$, $O_1$)의 진폭과 위상을 검출하였다. 조석모델의 예측값을 기준으로 GPS로 산출한 OTL 분조의 정확도를 평가한 결과 진폭은 제주관측소, 위상은 인천관측소에서 가장 높은 정확도를 나타내었다. 주요 11개 분조 중 최대비율을 차지하는 $M_2$분조의 경우 진폭성분에서 평균 23.8%의 상대오차를 보였다.
The DEEP-South (the Deep Ecliptic Patrol of the Southern Sky) photometric census of small Solar System bodies produces massive time-series data of variable, transient or moving objects as a by-product. To fully investigate unexplored variable phenomena, we present an application of multi-aperture photometry and FastBit indexing techniques for faster access to a portion of the DEEP-South year-one data. Our new pipeline is designed to perform automated point source detection, robust high-precision photometry and calibration of non-crowded fields which have overlap with previously surveyed areas. In this paper, we show some examples of catalog-based variability searches to find new variable stars and to recover targeted asteroids. We discover 21 new periodic variables with period ranging between 0.1 and 31 days, including four eclipsing binary systems (detached, over-contact, and ellipsoidal variables), one white dwarf/M dwarf pair candidate, and rotating variable stars. We also recover astrometry (< ${\pm}1-2$ arcsec level accuracy) and photometry of two targeted near-earth asteroids, 2006 DZ169 and 1996 SK, along with the small- (~0.12 mag) and relatively large-amplitude (~0.5 mag) variations of their dominant rotational signals in R-band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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