무마커 기반 증강현실 응용에서 빠르고 정확한 무마커 추적이 수행되어야 한다. 무마커 추적은 등록된 패턴의 특징점들과 입력 영상에서의 특징점들의 매칭을 통하여 수행된다. 매칭에서 이상점은 시차를 크게 유발시키는 요인이 되므로 정확도 향상을 위해서는 이상점을 제거해야 한다. 본 논문에서는 무마커 추적의 정확도 향상을 위한 이상점 제거 방식을 제안한다. 무마커 추적에서 사용되는 SURF 알고리즘을 사용하여 실영상을 캡처하여 실험하였고 정확도 및 실행시간을 비교하였다.
본 논문은 패턴인식에서 자주 사용되는 투영행렬을 희소화하는 문제를 다룬다. 최근 임베디드 시스템이 널리 사용됨에 따라 탑재되는 프로그램의 용량이 제한받는 경우가 빈번히 발생한다. 개발된 프로그램은 상수 데이터를 포함하는 경우가 많다. 예를 들어, 얼굴인식과 같은 패턴인식 프로그램의 경우 고차원 벡터를 저차원 벡터로 차원을 축소하는 투영행렬을 사용하는 경우가 많다. 인식성능 향상을 위해 영상으로부터 매우 높은 차원의 고차원 특징벡터를 추출하는 경우 투영행렬의 사이즈는 매우 크다. 최근 라소 회귀분석 방법을 이용한 RSR(rotated sparse regression) 방법론[1]이 제안되었다. 이 방법론은 여러 실험을 통해 희소행렬을 구하는 가장 우수한 알고리즘 중 하나로 평가받고 있다. 우리는 본 논문에서 RSR을 개선할 수 있는 세 가지 방법론을 제안한다. 즉, 학습데이터에서 이상치를 제거하여 일반화 성능을 높이는 방법, 학습데이터를 랜덤 샘플링하여 희소율을 높이는 방법, RSR의 목적함수에 엘라스틱 넷 회귀분석의 패널티 항을 사용한 E-RSR(elastic net-RSR) 방법을 제안한다. 우리는 실험을 통해 제안한 방법론이 인식률을 희생하지 않으며 희소율을 크게 증가시킴으로써 기존 RSR 방법론을 개선할 수 있음을 보였다.
DGPS(Differential Global Positioning System) 측위에 보정정보로 사용되는 의사거리 보정치(PRC, Pseudo Range Correction)에는 불규칙적으로 이상점, 노이즈, 이상현상이 발생한다. 이러한 의사거리 보정치를 보정정보로 사용한 DGPS 측위의 경우 측위 오차는 증가하게 된다. 따라서 이 연구에서는 발생되는 의사거리 보정치의 이상점, 노이즈, 이상현상을 다항식 곡선 접합을 적용한 모델링을 통해 검출 및 보정하는 기법을 제안하였다. 또한 의사거리 보정치 모델의 검증을 위해 보정 전 후의 의사거리 보정치를 DGPS 측위에 사용하여 측위오차를 분석하였다. 분석 결과, 이상점, 노이즈, 이상현상이 발생하는 의사거리 보정치를 사용한 측위의 RMS 오차는 수평방향으로 3.84m로 나타났고, 보정된 의사거리 보정치를 사용한 측위에서는 RMS 오차가 수평방향으로 1.49m로 나타나서 측위 정확도가 향상되는 것을 확인하였다.
TCS (Toll Collection System) 데이터는 원시 데이터 자체로서도 구간의 교통상황을 어느 정도 반영할 수 있는 교통특 성을 내포하고 있다. 그러나 TCS 데이터에는 이상치가 포함되어 있어 이러한 데이터는 해당 구간의 통행시간을 대표한다고 볼 수 없으므로 만약 이러한 이상치들이 포함되어 있음에도 불구하고 제거하지 않고 집락을 한다면 이상치들로 인해 통행시간은 크게 왜곡 될 가능성이 있다. 특히 장거리 구간일수록 통행시간의 분산이 증가하여 동일구간 동일시간대라도 다양한 통행시간이 분포하고 있다. 구간이 길어질수록 통행시간의 변동이 심하여 적절한 통행시간 대푯값을 구하기가 어렵다. 따라서 TCS 자료를 이용하여 통행시간의 대푯값을 산정하기 위해서는 통행시간의 변동 특성을 파악하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 TCS 데이터의 전처리 기법을 개선하되 구간의 길이와 교통상황에 따른 통행시간의 변동을 고려하여 TCS 원시데이터로부터 시 공간적 통행패턴을 파악할 수 있는 의미 있는 통행시간을 추출하고자 한다.
피어리뷰(peer review)를 통한 학습은 학습자간 피드백을 주고받으며 다양한 정보를 관찰, 분석하는 과정을 통해 학습성과를 향상시키는 방법이다. 피어리뷰 시스템의 중요한 문제 중 하나는, 학습자의 여러 특징을 고려하여 학습자의 학습성과를 향상시키는데 적합한 평가자를 찾는 것이다. 그러나 기존 피어리뷰 시스템에서는 학습자들이 가지는 다양한 특징을 고려하지 않고 단순히 피어리뷰 평가자를 임의로 할당하거나 제한적인 학습 전략에 따라 피어리뷰 평가자를 편성하였다. 본 논문에서는 학습자와 평가자의 다양한 특징을 고려하여, 특정 학습자와 평가자의 조합으로 피어리뷰 학습이 이루어졌을 때 학습자에게 어느 정도의 학습성과 향상이 있을지 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습자와 평가자의 프로파일 정보로부터 대표 속성을 추출하고 다양한 회귀 모델을 적용하였다. 또한 학습자들의 다양한 특징으로 인하여 나타날 수 있는 이상치(outlier)가 학습성과 예측에 미치는 영향을 알아보기 위해, 회귀 모델에 다양한 이상치 제거 방법을 적용하여 학습성과 예측성능을 비교하였다. 실험 결과 이상치를 제거 하지 않은 SVR 모델이 평균 0.47%의 에러율을 보이며 가장 우수한 학습성과 예측결과를 보였다.
Several methods of in-field measurements of Nitrogen and other soil properties using cores extracted by a hydraulic soil sampler were evaluated. A prototype core scanner was built to accommodate Veris Technologies commercial Vis-NIRS equipment. The testing result for pH, P and Mg were close to RPD (Ratio of Prediction to Deviation = Standard deviation/RMSE) of 2, however the scanner could not achieve the goal of RPD of 2 on some other properties, especially on nitrate nitrogen ($NO_3$) and potassium (K). In situ NIRS/EC probe showed similar results to the core scanner; pH, P and Mg were close to RPD of 2, while $NO_3$ and K were RPD of 1.5 and 1.2, respectively. Correlations between estimations using the probe and the core scanner were strong, with $r^2$ > 0.7 for P, Mg, Total N, Total C and CEC. Preliminary results for mid-IR spectroscopy showed an $r^2$ of 0.068 and an RMSE for nitrate (N) of 18 ppm, even after the removal of calcareous samples and possible N outlier. After removal of calcareous samples on a larger sample set, results improved considerably with an $r^2$ of 0.64 and RMSE of 6 ppm. However, this was only possible after carbonate samples were detected and eliminated, which would not be feasible under in-field measurements. Testing of $NO_3$ and K ion-selective electrodes (ISEs) revealed promising results, with acceptable errors measuring soil solutions containing nitrate and potassium levels that are typical of production agriculture fields.
Although extensively developed, optical music recognition systems have mostly focused on musical symbols (notes, rests, etc.), while disregarding the chord symbols. The process becomes difficult when the images are distorted or slurred, although this can be resolved using optical character recognition systems. Moreover, the appearance of outliers (lyrics, dynamics, etc.) increases the complexity of the chord recognition. Therefore, we propose a new approach addressing these issues. After binarization, un-distortion, and stave and lyric removal of a musical image, a rule-based method is applied to detect the potential regions of chord symbols. Next, a lexicon-driven approach is used to optimally and simultaneously separate and recognize characters. The score that is returned from the recognition process is used to detect the outliers. The effectiveness of our system is demonstrated through impressive accuracy of experimental results on two datasets having a variety of resolutions.
Water body extraction is significant for flood disaster monitoring using satellite imagery. Conventional methods have focused on finding an index, which highlights water body and suppresses non-water body such as vegetation or soil area. The Normalized Difference Water Index (NDWI) is typically used to extract water body from satellite images. The drawback of NDWI, however, is that some man-made objects in built-up areas have NDWI values similar to water body. The objective of this paper is to propose a new method that could extract correctly water body with built-up areas in before and after images of flood. We first create a two-element feature vector consisting of NDWI and a Near InfRared band (NIR) and then select a training site on water body area. After computing the mean vector and the covariance matrix of the training site, we classify each pixel into water body based on Mahalanobis distance. We also register before and after images of flood using outlier removal and triangulation-based local transformation. We finally create a change map by combining the before-flooding water body and after-flooding water body. The experimental results show that the overall accuracy and Kappa coefficient of the proposed method were 97.25% and 94.14%, respectively, while those of the NDWI method were 89.5% and 69.6%, respectively.
This paper assesses the influences of modeling assumptions and uncertainties on the performance of the non-linear finite element (FE) model updating procedure and model clustering method. The results of a shaking table test on a four-story steel moment-resisting frame are employed for both calibrations and clustering of the FE models. In the first part, simple to detailed non-linear FE models of the test frame is calibrated to minimize the difference between the various data features of the models and the structure. To investigate the effect of the specified data feature, four of which include the acceleration, displacement, hysteretic energy, and instantaneous features of responses, have been considered. In the last part of the work, a model-based clustering approach to group models of a four-story frame with similar behavior is introduced to detect abnormal ones. The approach is a composition of property derivation, outlier removal based on k-Nearest neighbors, and a K-means clustering approach using specified data features. The clustering results showed correlations among similar models. Moreover, it also helped to detect the best strategy for modeling different structural components.
국도의 단속교통류의 특성을 고려한 교통량 동질구간이란 도로의 공급측면에서 주요 신호교차로의 분기, g/C 비율, 신호교차로간 거리등으로 분할할 수 있으며, 교통수요측면에서는 교통량 변화 패턴곡 서로 유사하면서 정량적인 교통특성(예를 들어, 교통량의 크기나 속도의 범위 등)이 거의 같은 인근 검지기들로 이루어진 구간을 말한다. 본 연구에서는 국도 3호선의 곤지암 IC에서 장지 IC간의 10.72km를 대상으로 수집한 구간통행시간 자료와 검지기에서 수집한 지점 교통량과 속도 자료를 이용하여 기존의 이상치 제거방법에서의 문제점을 제시하고 참조자료를 활용한 새로운 유효 데이터 확보방안을 제시한다. 나아가, 향후 통행시간 추정모형 제작 및 검지기 자료의 이상치 및 결측 자료의 보정을 위한 동질구간의 선정방법을 KHCM 방식에 의한 공급자 측면과 교통류의 특성을 고려한 수요자 측면을 동시에 고려하여 제시하였다. 이러한 구간자료와 지점자료를 공유한 국도 구간의 교통류 특성에 관한 연구는 향후 소요시간 추정과 결측 및 데이터 보정에 필요한 기초 자료로 활용될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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