특징 정규화는 인식기를 적용하기 이전의 전처리 단계로 특징의 스케일에 따른 오류를 줄이기 위해 널리 사용되고 있다. 하지만 기존 정규화 방법은 특징의 분포를 가정하는 경우가 많으며, 클래스 라벨을 고려하지 않으므로 정규화 결과가 인식률에서 최적임을 보장하지 못하는 문제점이 있다. 이 논문에서는 특징의 분포를 가정하지 않는 랭크 정규화 방법과 클래스 라벨을 사용하는 교사 학습법을 결합한 교사 랭크 정규화 방법을 제안하였다. 제안하는 방법은 데이터의 분포를 바탕으로 특징의 분포를 자동으로 추정하므로 특징의 분포를 가정하지 않으며, 데이터 포인트의 최근접 이웃이 가지는 클래스 라벨을 바탕으로 정규화를 시행하므로 오류의 발생을 최소화할 수 있다. 특히 SVM의 경우 서로 다른 클래스에 속하는 데이터 포인트들이 혼재되어 나타나는 영역에 경계선을 설정하므로 이 영역의 밀도를 줄임으로써 경계선 설정을 보다 용이하게 하고 결과적으로 일반화 오류를 감소시킬 수 있다. 이러한 사실들은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
히스토그램은 최근들어 많은 관심을 끌고 있다. 히스토그램은 주로 상용 데이타베이스 관리 시스템에서 질의 최적화를 위해 속성의 값에 대한 데이타 분포를 추정하는데 사용되었다. 최근에는 근사 질의와 스트림 데이타에 대한 연구 분야에서 히스토그램에 대한 관심이 커지고 있다. 관계형 데이타베이스에서 두 개 이상의 속성에 대한 결합 데이타 분포를 근사시키는 가장 간단한 방법은 각 속성의 데이타 분포가 결합 데이타 분포에 독립적이라고 가정하는 속성 값 독립(Attribute Value Independence: AVI) 가정하 에서 각각의 속성에 대해서 히스토그램을 만드는 것이다 그러나 실제 데이타에서 이 가정은 잘 맞지 않는다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해서 웨이블릿, 랜덤 샘플링, 다차원 히스토그램과 같은 기법들이 제안되 었다. 그 중에서 GENHIST는 실수형 속성에 대한 데이타 분포를 근사시키기 위해 고안된 다차원의 히스토그램이다. GENHIST는 데이타 분포를 좀 더 효과적으로 근사시키기 위해서 중첩되는 버킷을 사용한다. 본 논문에서는 SSE(Sum Squared Error)를 최소화시키는 중첩되는 버킷들의 최적 빈도를 결정하는 OPT 알고리즘을 제안한다. 처음에 GENHIST에 의해 중첩되는 버킷으로 구성되는 히스토그램을 만든 후에 OPT 알고리즘에 의해서 각 버킷의 빈도를 다시 계산해서 GENHIST를 개선시킬 수 있다. 실험 결과는 OPT 알고리즘이 GENHIST에 의해 만들어진 히스토그램의 정확도를 크게 개선시킴을 보여준다.
목적: 자동포롭터의 표기 도수와 구면굴절력 및 원주굴절력 실측값을 비교하여 굴절력의 신뢰도를 평가하였다. 방법: 자동포롭터의 마이너스 구면렌즈 및 원주렌즈의 굴절력을 수동렌즈미터로 측정하여 표기도수와의 정확도를 비교하였으며 두 렌즈가 중첩되었을 때의 합성굴절력과 등가구면굴절력을 시험렌즈와 비교 평가하였다. 결과: 포롭터에 내장되어 있는 구면렌즈의 구면굴절력은 70.6%가 표기도수와 0.125 D 이상의 오차가 발생하였으며, 굴절력이 높아질수록 오차값도 증가하였다. 원주렌즈의 단일 원주굴절력은 표기도수와 거의 일치하였다. 포롭터에서 구면렌즈와 원주렌즈가 중첩되었을 때의 합성 구면굴절력은 단일렌즈 구면굴절력과 동일하여 중첩에 의한 구면굴절력의 변화가 없음을 알 수 있었다. 그러나 구면렌즈와 원주렌즈가 중첩되었을 때의 원주굴절력은 표기도수와 큰 차이가 있어 중첩에 의해 영향을 받는다는 것을 알 수 있었다. 포롭터를 이용하여 실측된 등가구면굴절력은 표기도수 및 시험테를 이용한 등가구면굴절력에 비해 낮았으며 고도수일수록 더 낮았다. 결론: 고도의 근시안 또는 근시성 난시 안에서 자동포롭터를 사용하여 시력검사를 하는 경우 표기도수와 차이가 발생하며 과교정이 될 것으로 보여 이에대한 개선이 필요할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 LISFLOOD 모형을 이용하여 범람해석을 수행하고, 그 결과를 FLUMEN 모형에 의해 작성된 홍수범람도와 비교함으로써 국내하천에 대한 LISFLOOD 모형의 적용성을 평가하는 것이다. 이를 위해서 파제 시나리오를 작성하여 LISFLOOD 모형을 이용한 범람해석에 적용하였으며, 파제 시나리오별 범람해석 결과를 평가하였다. LISFLOOD 모형을 이용한 파제 시나리오별 범람해석 결과, FLUMEN 모형에 의해 작성된 홍수범람도와의 각 파제 구간별 범람면적의 상대오차가 0.2% ~ 42% 정도로 파제 지점에 따라서 다소 상이한 결과를 나타내었다. 그러나 홍수위험지도 제작방법과 같이 파제 시나리오의 범람해석 결과를 중첩하여 작성된 두 모형의 최대 범람면적에서는 약 1.2%의 상대오차를 보임으로써 서로 유사한 결과를 나타내었다. 한편 LISFLOOD 모형은 입력자료의 구축이 용이한 격자형태의 DEM과 상류단 경계조건인 수문곡선만을 활용하여 범람해석을 할 수 있으며, 범람해석에 소요되는 시간이 FLUMEN 모형보다 짧은 것으로 나타났다. 그러므로 신속한 범람해석이 필요한 지역에 대해서는 LISFLOOD 모형의 활용이 가능할 것으로 판단된다.
The purpose of this study was to evaluate and compare the at of denture bases processed by injection pressing technic using laser scanner of reverse engineering technic. The auther duplicated 20 maxillary edentulous models and 20 mandibular edentulous models, which were scanned on HYSCAN 45C 3D BCANNER(Hymarc Co., Canada). The scanned data were stored in the personal computer using SURFACER (Imageware Co. U.S.A.) software program. After 40 dentures were cured by PERform Inkovac system, SR-Ivocap system, Palajet system, and Sulfon system, they were stored in water at room temperature fir 24 hours. The dentures were scanned on HYSCAN 45C 3D SCANNER(Hymarc Co., Canada). The scanned data were stored in the personal computer using SURFACER (Imageware Co., U.S.A.) software program. By overlapping two images using the same program, the fit between two surfaces was scaled by positive and negative errors. The obtained results were as follows 1. In the upper denture, most of the positive errors occurred on the lingual side of anterior alveolar ridge and the negative errors were on the flange of denture bases. 2. In the lower denture, most of the positive errors occurred on the inner side of lingual flange and the negative errors were on the border of anterior labial flange areas, 3. There were no statistical differences among the positive errors of the four types of injection denture curing methods and also no statistical differences between negative errors except only in negative maximum errors. 4. In PERform system and SR-Ivocap system, they have the tendency of inaccurate at of lower denture bases comparing to that of upper denture bases. 5. The negative error scales were greater than the positive error scales in all types of injection denture curing methods.
본 논문에서는 trellis 부호 및 엔트로피 마스킹을 이용한 정보부호화 기반 워터마킹 방법에 대하여 연구하였다. 영상을 $8{\times}8$ 블록으로 중복되지 않게 나누어 DCT 변환을 수행하고 각 블록으로부터 16개의 중간주파수 대역의 계수를 추출한다. 이를 trellis 부호화의 각 단계에서 평균이 0이고 분산이 1인 가우시안 난수와 비교하여 선형상관계수 및 왓슨거리의 선형결합이 최소인 벡터를 Viterbi 알고리즘으로 구하고 이를 원 영상에 삽입하여 워터마킹된 영상을 얻는다. 영상의 특성을 고려하기 위해 삽입벡터를 구할 때 엔트로피 마스킹 함수를 사용하여 선형상관계수와 왓슨거리의 가중치를 다르게 적용한다. 제안방법의 성능을 평가하기 위해 다수의 영상에 대한 평균비트오차율을 계산하여 성능을 비교하였으며, 평균비트오차율 측면에서 성능 개선이 있었다.
This paper presents a robust deep learning-based human tracking framework in crowded environments. For practical human tracking applications, a target must be robustly tracked even in undetected or overcrowded situations. The proposed framework consists of two parts: robust deep learning-based human detection and tracking while recognizing the aforementioned situations. In the former part, target candidates are detected using Detectron2, which is one of the powerful deep learning tools, and their weights are computed and assigned. Subsequently, a candidate with the highest weight is extracted and is utilized to track the target human using a Kalman filter. If the bounding boxes of the extracted candidate and another candidate are overlapped, it is regarded as a crowded situation. In this situation, the center information of the extracted candidate is compensated using the state estimated prior to the crowded situation. When candidates are not detected from Detectron2, it means that the target is completely occluded and the next state of the target is estimated using the Kalman prediction step only. In two experiments, people wearing the same color clothes and having a similar height roam around the given place by overlapping one another. The average error of the proposed framework was measured and compared with one of the conventional approaches. In the error result, the proposed framework showed its robustness in the crowded environments.
LiDAR (Light Detection And Ranging) strip adjustment is process to improve geo-referencing of the ALS (Airborne Laser Scanner) strips that leads to seamless LiDAR data. Multiple strips are required to collect data over the large areas, thus the strips are overlapped in order to ensure data continuity. The LSA (LiDAR Strip Adjustment) consists of identifying corresponding features and minimizing discrepancies in the overlapping strips. The corresponding features are utilized as control features to estimate transformation parameters. This paper applied SURF (Speeded Up Robust Feature) to identify corresponding features. To improve determination of the corresponding feature, false matching points were removed by applying three schemes: (1) minimizing distance of the SURF feature vectors, (2) selecting reliable matching feature with high cross-correlation, and (3) reflecting geometric characteristics of the matching pattern. In the strip adjustment procedure, corresponding points having large residuals were removed iteratively that could achieve improvement of accuracy of the LSA eventually. Only a few iterations were required to reach reasonably high accuracy. The experiments with simulated and real data show that the proposed method is practical and effective to airborne LSA. At least 80 % accuracy improvement was achieved in terms of RMSE (Root Mean Square Error) after applying the proposed schemes.
본 논문에서는 의료 서비스를 위한 뇌전기파(EEG: electroencephalogram) 신호 분석용 FFT(Fast Fourier Transform) 프로세서를 구현하였다. 실시간으로 발생하는 EEG 신호를 블록으로 나누어 short-time FFT 처리하기 위해 Hamming 창 함수를 사용하였으며, 이로 인해 감소되는 양끝의 값은 1/2 오버랩 시켜 보완하였다. 0~100 [Hz] 사이의 주파수 특성을 갖는 뇌전기파의 효율적인 대역 분석을 위해 256-point FFF 프로세서를 radix-4 알고리듬을 적용하여 구현하였으며, 단일 메모리 뱅크 구조를 사용하여 집적도를 높였다. 설계된 FFT 프로세서는 FPGA 구현을 통해 가능을 검증하였으며, 연산오차가 2% 이내로 높은 연산 정밀도를 갖는다.
Park, Scott;Choi, Hyun-Jun;Yang, Won-Jae;Kim, Dong-Wook;Seo, Young-Ho
Journal of information and communication convergence engineering
/
제12권3호
/
pp.173-180
/
2014
This paper investigates the robustness of watermarking techniques for stereo or multi-view images generated from texture and depth images. A three-dimensional (3D) warping technique is applied to texture and depth images to generate stereo or multi-view images for a 3D display. By using the 3D warping technique, in this paper, we developed watermarking techniques and evaluated the robustness of these techniques that can extract watermarks from texture images even when the viewpoints are moved. A depth image is used to generate a stereo image with the largest viewpoint difference to the left and right. The overlapping region in the stereo image that does not disappear after warping is then obtained, and DWT is applied to this region to embed a watermark in the LL sub-band. The proposed watermarking techniques were found to yield bit error rates of about 3%-16% when they were applied to stereo images generated from texture and depth images. Furthermore, the results showed that the copyright could be seen when the extracted watermark was visually confirmed.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.