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Noise Removal for Level Set based Flower Segmentation
박상철,오강한,나인섭,김수형,양형정,이귀상,Park, Sang Cheol,Oh, Kang Han,Na, In Seop,Kim, Soo Hyung,Yang, Hyung Jeong,Lee, Guee Sang THE KOREAN INSTITUTE OF SMART MEDIA 2012 스마트미디어저널 Vol.1 No.2
본 연구에서는 노이즈를 제거하고 자연 영상에서 자동으로 꽃을 분할하는 후처리방법을 제시한다. 레벨 셋 알고리즘을 이용한 자연영상 꽃 분할에서는 레벨 셋이 에지 정보에만 의존하기 때문에 기대하지 않았던 분리된 노이즈들이 발생한다. 실험 결과는 제안 방법이 꽃 영역과 배경 영역의 많은 노이즈를 성공적으로 제거하였음을 보여준다. In this paper, post-processing step is presented to remove noises and develop a fully automated scheme to segment flowers in natural scene images. The scheme to segment flowers using a level set algorithm in the natural scene images produced unexpected and isolated noises because the level set relies only on the color and edge information. The experimental results shows that the proposed method successfully removes noises in the foreground and background.
영상 대 영상 매칭을 이용한 한글 문서 영상에서의 단어 검색
박상철,손화정,김수형,Park Sang Cheol,Son Hwa Jeong,Kim Soo Hyung 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.3
본 논문에서는 두 단계 이미지 매칭을 이용하여 한글 문서영상에서 사용자 검색어를 빠르고 정확하게 검색할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 시스템은 문자 분리, 검색어 영상 생성, 특징 추출 그리고 이미지 매칭 과정으로 구성된다. 매칭 과정에서 차원이 다른 두 가지 특징 벡터를 이용한다. 8쪽 분량의 문서 영상을 한국정보과학회 웹사이트에서 다운로드하였고, 그 문서로부터 1600개의 한글단어 영상을 획득하여 실험데이터로 사용하였다 그 결과 제안한 시스템은 기존에 제안된 영상-기반 한글 단어 검색 시스템보다 성능이 크게 향상되었음을 알 수 있었다. In this paper, we propose an accurate and fast keyword spotting system for searching user-specified keyword in Hangul document images by using two-level image-to-image matching. The system is composed of character segmentation, creating a query image, feature extraction, and matching procedure. Two different feature vectors are used in the matching procedure. An experiment using 1600 Hangul word images from 8 document images, downloaded from the website of Korea Information Science Society, demonstrates that the proposed system is superior to conventional image-based document retrieval systems.
박상철,김태수,이광휘,Park, Sang-Cheol,Kim, Tae-Su,Lee, Gwang-Hwi 한국정보처리학회 2001 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.8 No.5
본 논문에서는 인터넷 망을 위한 SNMP(Simple Network Management Protocol)를 이용하는 망 관리 시스템과 OSI 망을 위한 CMIP (Common Management Information Protocol)을 사용하는 망 관리 시스템을 상호 연동할 수 있는 통합 망 관리 에이전트 (agent)를 설계, 구현하였다. 서로 다른 두 망 관리 시스템을 통합하기 위하여 본 연구에 앞서 수행한 MOVI(Managed Object View Interface) 개념을 이용하였다. 통합 망 관리 에이전트 설계를 위한 3가지 모델을 검토하고 이 모델들의 장단점을 비교하여 적합한 모델을 선택 하였다. 선택한 모델을 구체화할 수 있는 통합 망 관리 에이전트의 논리적 구조와 구체적인 구현방법 그리고 각 모듈별 작동에 대하여 언급하였다. 본 연구에서는 기존의 망 관리 시스템인 osimis와 ucd-snmp 시스템을 참조 모델로 이용하였다. 본 연구를 통하여 인터넷 망과 OSI 망을 망 관리적 측면에서 연동할 수 있을 뿐 아니라 앞으로 MOVI 개념에서 언급하고 있는 것과 같이 새롭게 정의될 수 있는 망 관리 시스템과의 연동에 대한 확장도 가능하다는 장점을 가진다. In this paper, an integrated network management agent has been proposed and implemented to support different network management protocols, SNMP (Simple Network Management Protocol) for Internet and CMIP (Common Management Information Protocol) for OSI networks. We used MOVI (Managed Object View Interface) concept to integrate the different network management systems. We reviewed three models to design the integrated network management agent and then selected a suitable model among them. The logical structure of an agent, the implementation method and the operation of each module have been shown in this paper. The osimis and ucd-snmp network management system have been used as the reference systems for implementing our system. The integrated network management agent can support the internetworking between Internet and OSI networks in the aspect of network management. Using MOVI concept, if a new management system is introduced, internetworking with this can be achieved by adding the new interface on the view interface of managed object.
YOLO 알고리즘 기반 국토위성영상의 선박 모니터링 가능성 평가 연구: 부산 신항과 캘리포니아 오클랜드항을 대상으로
박상철,박영빈,장소영,김태호,Park, Sangchul,Park, Yeongbin,Jang, Soyeong,Kim, Tae-Ho 대한원격탐사학회 2022 大韓遠隔探査學會誌 Vol.38 No.6
Maritime transport accounts for 99.7% of the exports and imports of the Republic of Korea; therefore, developing a vessel monitoring system for efficient operation is of significant interest. Several studies have focused on tracking and monitoring vessel movements based on automatic identification system (AIS) data; however, ships without AIS have limited monitoring and tracking ability. High-resolution optical satellite images can provide the missing layer of information in AIS-based monitoring systems because they can identify non-AIS vessels and small ships over a wide range. Therefore, it is necessary to investigate vessel monitoring and small vessel classification systems using high-resolution optical satellite images. This study examined the possibility of developing ship monitoring systems using Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1) satellite images by first training a deep learning model using satellite image data and then performing detection in other images. To determine the effectiveness of the proposed method, the learning data was acquired from ships in the Yellow Sea and its major ports, and the detection model was established using the You Only Look Once (YOLO) algorithm. The ship detection performance was evaluated for a domestic and an international port. The results obtained using the detection model in ships in the anchorage and berth areas were compared with the ship classification information obtained using AIS, and an accuracy of 85.5% and 70% was achieved using domestic and international classification models, respectively. The results indicate that high-resolution satellite images can be used in mooring ships for vessel monitoring. The developed approach can potentially be used in vessel tracking and monitoring systems at major ports around the world if the accuracy of the detection model is improved through continuous learning data construction.
문자 별 특징 모델을 이용한 한글 문서 영상에서 키워드 검색
박상철,김수형,최덕재,Park, Sang-Cheol,Kim, Soo-Hyung,Choi, Deok-Jai 한국정보처리학회 2005 정보처리학회논문지B Vol.12 No.5
본 논문에서는 저 품질의 한글 문서 영상에서 OCR 기반 검색 시스템의 대안으로 키워드 검출 시스템(Keyword Spotting)을 제안하고 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교한다. 제안 시스템은 문자 분할, 키워드 특징 추출 그리고 단어 매칭으로 구성된다. 문자 분할 단계에서는 인접한 두 문자간의 연결을 효과적으로 분리하면서 문자 넓이 값의 분산이 최소가 되도록 하는 문자 분할 방법을 제안한다. 키워드 특징은 서체별 문자 모델의 결합으로 구성한다. 단어 매칭 단계에서는 문자 매칭에 기반한 단어 대 단어 매칭 방법을 적용한다. 본 논문에서 제안한 키워드 검출 시스템의 성능을 평가하기 위해 한글 문서 영상을 대상으로 OCR 기반 문서 검색 시스템과 비교하였다. 그 결과 한글 글자 크기가 작고 문서의 상태가 좋지 않은 경우 제안한 키워드 검출 시스템에 의한 검색 성능이 OCR 기반 검색 시스템 보다 우수함을 입증하였다. In this Paper, we propose a keyword spotting system as an alternative to searching system for poor quality Korean document images and compare the Proposed system with an OCR-based document retrieval system. The system is composed of character segmentation, feature extraction for the query keyword, and word-to-word matching. In the character segmentation step, we propose an effective method to remove the connectivity between adjacent characters and a character segmentation method by making the variance of character widths minimum. In the query creation step, feature vector for the query is constructed by a combination of a character model by typeface. In the matching step, word-to-word matching is applied base on a character-to-character matching. We demonstrated that the proposed keyword spotting system is more efficient than the OCR-based one to search a keyword on the Korean document images, especially when the quality of documents is quite poor and point size is small.