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Web-based synthetic-aperture radar data management system and land cover classification
Dalwon Jang,Jaewon Lee,Jongseol Lee 한국인터넷정보학회 2023 KSII Transactions on Internet and Information Syst Vol.17 No.7
With the advance of radar technologies, the availability of synthetic aperture radar (SAR) images increases. To improve application of SAR images, a management system for SAR images is proposed in this paper. The system provides trainable land cover classification module and display of SAR images on the map. Users of the system can create their own classifier with their data, and obtain the classified results of newly captured SAR images by applying the classifier to the images. The classifier is based on convolutional neural network structure. Since there are differences among SAR images depending on capturing method and devices, a fixed classifier cannot cover all types of SAR land cover classification problems. Thus, it is adopted to create each user’s classifier. In our experiments, it is shown that the module works well with two different SAR datasets. With this system, SAR data and land cover classification results are managed and easily displayed.
Pairwise Boosted Audio Fingerprint
Dalwon Jang,Yoo, C.D.,Sunil Lee,Sungwoong Kim,Kalker, T. IEEE 2009 IEEE transactions on information forensics and sec Vol.4 No.4
<P>A novel binary audio fingerprint obtained by filtering and then quantizing the spectral centroids is proposed. A feature selection algorithm, coined pairwise boosting (PB), is used to determine the filters and quantizers by casting the fingerprinting problem of identifying a query audio clip into a binary classification problem. The PB algorithm selects the filters and quantizers which lead to accurate classification of matching and nonmatching audio pairs: a matching pair is an audio pair that should be classified as being identical, and a nonmatching pair is a pair that should be classified as being different. By iteratively reducing the classification error of both matching and nonmatching pairs, the PB algorithm improves both the robustness and discriminating ability. In our experiments, the proposed fingerprint outperformed previously reported binary fingerprints in terms of robustness and discriminating ability. In the experiment, we compared the performances of a number of distance measures.</P>
크로마 레벨 표현, 동적 시간 왜곡, 꺾인 거리함수에 기반한 멜로디 사이의 유사도 개발
장달원(Jang, Dalwon),박성주(Sung-Ju Park),장세진(Sei-Jin Jang),이석필 (Seok-Pil Lee) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
이 논문에서는 쿼리-바이-싱잉/허밍 (Query-by-singing/humming, QbSH) 시스템 또는 커버 노래 인식 (cover song identification) 시스템에서 사용 가능한 멜로디 유사도를 제안한다. QbSH 또는 커버 노래 인식은 디지털 음악의 사용이 보편화되면서 음악 검색의 방법으로 많은 연구가 진행되어 오고 있다. 멜로디 유사도는 이런 시스템을 구현하는데 필수적인 요소이며, 두 개의 음악에서 멜로디가 추출되었다고 가정하고, 추출된 멜로디 사이의 유사한 정도를 수치로 표현한다. QbSh 시스템이나 커버 노래 인식 시스템은 멜로디 유사도에 기반하여 입력 노래와 유사한 노래를 데이터베이스에서 검색하는 작업을 수행한다. 이 논문에서 제안하는 멜로디 유사도 방식은 기존의 많이 연구되던 동적 시간 왜곡 (dynamic time warping, DTW) 방법과 크로마 표현 방법 (chroma representation)을 사용하였다. DTW방법은 비대칭적으로 사용하고 미디 노트 영역에서 표현된 멜로디 특징은 0이상 12 미만의 크로마 레벨로 표현하였다. 기존의 방법에서는 정수값을 많이 사용하였으나 이 논문에서는 실수값을 사용한다. DTW 에 사용하는 거리 함수를 기존에 사용하던 차이의 절대값 대신 꺾인 함수 형태를 사용함으로써 성능을 높였다. QbSH 시스템에서의 실험을 통해서 성능을 검증하였다. 본 논문에서는 10-12초 길이의 1000번의 쿼리(Query)에 대해서 28시간 정도의 데이터베이스에서 실험한 결과, 순위 역의 평균 (Mean reciprocal rank, MRR) 값이 0.713을 보였다.