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유강수(Kang Soo You),유기형(Gi-Hyoung Yoo),곽훈성(Hoon Sung Kwak) 한국통신학회 2008 韓國通信學會論文誌 Vol.33 No.1C
본 논문에서는 Perceptually Weighted Histogram (PWH)과 Gaussian Weighted Histogram Intersection (GWHI) 알고리즘을 기술한다. 이러한 알고리즘들은 영상검색에서 명확한 결과를 이끌어 낼 수 있지만 빛의 변화에 의해 히스토그램이 변화될 수 있다는 단점이 있다. 즉, 같은 두 영상이 빛의 세기가 약간 다를 때 쉽게 매치되지 않을 수 있다. 그래서 빛의 밝기나 색상에 의해 변화된 영상을 같은 영상으로 처리할 수 있는 히스토그램 매칭 알고리즘 (Histogram Matching Algorithm)을 제안한다. 실험결과, 제안한 알고리즘은 기존의 PWH와 GWHI 알고리즘보다 recall에서 각각 32%, 30%, precision에서 각각 38%, 34%까지 우수한 결과를 보였다. 따라서 제안한 알고리즘은 빛의 변화가 일어난 영상도 쉽게 검색할 수 있음을 알 수 있다. In this paper, we describe the Perceptually Weighted Histogram (PWH) and the Gaussian Weighted Histogram Intersection (GWHI) algorithms. These algorithms are able to provide positive results in image retrieval. But these histogram methods alter the histogram of an image by using particular lighting conditions. Even two pictures with little differences in lighting are not easily matched. Therefore, we propose that the Histogram Matching Algorithm (HMA) is able to overcome the problem of an image being changed by the intensity or color in the image retrieval. The proposed algorithm is insensitive to changes in the lighting. From the experiment results, the proposed algorithm can achieve up to 32% and up to 30% more recall than the PWH and GWHI algorithms, respectively. Also, it can achieve up to 38% and up to 34% more precision than PWH and GWHI, respectively. Therefore, with our experiments, we are able to show that the proposed algorithm shows limited variation to changes in lighting.
적응적 순위 기반 재인덱싱 기법에서의 동일 빈도 값에 대한 우선순위 방법
유강수,유희진,장의선,You Kang Soo,Yoo Hee Jin,Jang Euee S. 한국통신학회 2005 韓國通信學會論文誌 Vol.30 No.12C
본 논문은 인덱스 영상의 무손실 압축을 위한 적응적 순위 기반 재인덱싱 기법에서 동일 빈도 값에 대한 우선 순위 결정 방법을 제안한다. 발생빈도행렬에서 동일 빈도 값에 대한 우선순위 결정은 발생빈도행렬의 임의의 행에서 물리적으로 처음 위치한 빈도 값, 주대각선 주위에 위치한 빈도 값, 민도 값이 큰 원소의 주위에 위치한 빈도값을 사용한다. 실험 결과, 제안 방법은 기존의 Zeng과 Pinho의 방법보다 1.71 비트까지 절감 효율을 보였다. In this paper, we propose a priority method on same co-occurrence count in adaptive rank-based reindexing scheme for lossless indexed image compression. The priority on same co-occurrence count in co-occurrence count matrix depends on a front count value on each raw of co-occurrence count matrix, a count value around diagonal line on each raw of the matrix, and a count value around large co-occurrence count on each raw of the matrix. Experimental results show that our proposed method can be reduced up to 1.71 bpp comparing with Zeng's and Pinho's method.
합차신호를 이용한 차량용 듀얼 빔 레이저 레이더의 견고한 탐지 능력 향상 방안
이성기,유승선,유강수,김삼택,Lee Seung-Gi,Yoo Seung-Sun,You Kang-Soo,Kim Sam-Tek 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.7C
본 논문에서는 두 개의 다른 밀리미터 파장을 적용하는 광전계통의 구조 변경을 시도하고 신호 흡수나 환경적 간섭 왜곡에 취약한 싱글 빔(single beam) 레이저 방식의 단점을 보완한 듀얼 빔(dual beam) 방식의 레이저 레이더 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제한 한 듀얼 빔 방식 레이더 시스템은 적은 신호 검파의 신뢰성 측면에서 통계적이며 분석적인 방법으로 제안하여 시스템의 우수성을 입증하고 AWGN 배경 잡음과 흡수 또는 간섭에 의해 레이저 신호의 왜곡이 발생하는 채널환경에서 시뮬레이션을 수행함으로써 신호 검파의 신뢰성 향상이 가능하다는 분석적 결과에 대한 정량적 재검증을 한다. In the proposed method, two regular laser working at two different wavelengths perform moving object detection alternatively in time. The laser intensity and the beaming period of each laser is equally maintain as to the single laser radar, hence, externally, dual beam lasers radar works exactly same as the single beam laser radar except that the proposed dual lasers radar needs additional post-processing of received signals in the receiver. To verify the robustness of the proposed method, a set of computer simulation has been performed. The communication channel is assumed to be additive white Gaussian noise, and the perfect synchronization is assumed. All other simulation parameters such as signal power and signalling period are equally maintain in both systems while the signal processing time such as spreading and filtering are expected to be trivial in call cases.
색상과 질감을 이용한 객체 분할과 히스토그램 영역 계산을 이용한 내용기반 영상 검색
장세영 ( Se-young Jang ),한득수 ( Deuk-su Han ),유기형 ( Gi-hyoung Yoo ),유강수 ( Kang-soo Yoo ),곽훈성 ( Hoon-sung Kwak ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.2
본 논문에서는 새로운 HAC(Histogram Area Calculation)방법과 영상의 객체분할 방법을 소개한다. 히스토그램을 이용한 영상은 색상 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하여 빛의 강도에 따라 유사성이 저하되는 경우가 있다. 또한 공간적 정보를 가지고 있지 않아, 전혀 다른 모양의 영상일지라도 칼라분포가 같은 영상으로 볼 수 있다. 이 논문에서 제안한 방법은 히스토그램 영역을 임의의 영역으로 나눠, 영역들의 유사성을 매칭(matching) 시킨다. 2차 검색방법으로 원 영상에서의 색상·질감 정보가 동일한 영역을 군집화 하여, 영상 분할된 객체들을 이용하여 검색하는 방법이다. 실험 결과, 제안한 방법이 전통적인 히스토그램 방법보다 검색 성능이 효율적인 결과를 얻었다.
장세영 ( Se-young Jang ),박정만 ( Jung-man Park ),한득수 ( Deuk-su Han ),유기형 ( Gi-hyoung Yoo ),유강수 ( Kang-soo Yoo ),곽훈성 ( Hoon-sung Kwak ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
히스토그램은 컬러 공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을 때, 유사성을 떨어뜨릴 가능성이 커지기 때문에, 본 논문에서는 히스토그램의 영역을 몇 개의 영역으로, 나눠, 그 영역들을 계산하는 HAC(Histogram Area Calculation)라 불리는 새로운 검색 방법을 소개한다. 제안한 방식은 현재 히스토그램이 가지고 있는 특성에 기반 하여, 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사사성을 matching 시킴으로써, 명암도 변화에 대해서 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다.