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내용 기반 영상 검색 시스템을 위한 효율적인 특징 벡터 추출에 관한 연구
유기형,곽훈성,Yoo Gi-Hyoung,Kwak Hoon-Sung 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지B Vol.13 No.3
Recently, multimedia DBMS is appeared to be the core technology of the information society to store, manage and retrieve multimedia data efficiently. In this paper, we propose a new method for content based-retrieval system using wavelet transform, energy value to extract automatically feature vector from image data, and suggest an effective retrieval technique through this method. Wavelet transform is widely used in image compression and digital signal analysis, and its coefficient values reflect image feature very well. The correlation in wavelet domain between query image data and the stored data in database is used to calculate similarity. In order to assess the image retrieval performance, a set of hundreds images are run. The method using standard derivation and mean value used for feature vector extraction are compared with that of our method based on energy value. For the simulation results, our energy value method was more effective than the one using standard derivation and mean value. 최근 다양하고 방대한 멀티미디어 데이터를 효율적으로 저장, 관리 및 검색할 수 있는 멀티미디어 데이터베이스 시스템이 정보화 사회의 중요한 핵심 기술로 대두되고 있다. 내용 기반 이미지 검색을 위해 본 논문에서는 웨이브렛 변환과 에너지 값을 사용하여 이미지 데이터로부터 특징 벡터를 완전 자동으로 추출하는 방법과 이를 이용한 효율적인 검색 기법을 제안한다. 웨이브렛 변환은 이미지 압축이나 신호 분석 등에서 많이 사용되며, 특히 웨이브렛 계수 값은 영상의 특성을 잘 반영하고 웨이브렛 영역에서 계산되는 예제영상(Query image)과 데이터베이스에 저장된 영상간의 유사성을 추정하는데 더 효율적이다. 영상 검색에 있어, 특징 벡터로 사용되는 표준편차와 평균 값을 에너지 값과 비교 분석하였다. 실험결과, 표준편차나 평균 값을 이용하는 것보다 에너지 값을 사용하는 것이 더 효과적이었다.
박민식,유기형,곽훈성,Park, Min-Sheik,Yoo, Gi-Hyoung,Kwak, Hoon-Sung 한국컴퓨터산업학회 2005 컴퓨터産業敎育學會論文誌 Vol.6 No.2
히스토그램은 컬러공간의 특징 때문에 조명에 매우 민감하며, 이동된 빛의 강도를 가지고 있을때 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 기반하여 히스토그램의 영역을 계산하고, 유사성을 매칭시킴으로써 명암도 변화에 대해서, 기존의 다른 전통적인 히스토그램 방법이나, 병합된 히스토그램 방법보다 제안한 방식의 성능이 훨씬 뛰어나다는 것을 보여준다. Histogram is very sensitive in lighting because of feature between color space. When it has intensity of moved light, It may be possibility that similarity drop down, So In this paper, introduce new image retrieval method that calls HAC (Histogram Area Calculation). This method divides area of Histogram by a few area and calculate areas. The proposed method is to calculate area of Histogram and compare similarity based on feature that histogram has presently. Performance of our proposed method was verified more excellent than other Conventional method and Merged Color Histogram.
SIP프로토콜 스텍을 기반으로 하는 분산형 IP PBX 단말기 설계
유승선,유기형,임평종,현철주,곽훈성,Yoo Seung-Sun,Yoo Gi-Hyoung,Lim Pyung-Jong,Hyun Chul-Ju,Kwak Hoon-Sung 한국통신학회 2006 韓國通信學會論文誌 Vol.31 No.4A
인터넷 기술의 급속한 발전에 따라 지금까지 구축된 IP PBX의 대략적인 구성은, 음성 데이터 통합 기술이 구내전화 시스템에 적용돼 구내 모든 전화기가 VoIP 지원하는 IP 폰으로 대체되고, 기업과 외부 PSTN의 접점에 VoIP 게이트웨이가 설치돼 통화를 중계한다. 따라서 국제 전화나 장거리 전화, 본사와 지사 간의 통화가 인터넷을 통해 연결돼 통신비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 따라서 본 연구에서는 프락시(Proxy)서버가 필요치 않고 단말기만으로 서로 PBX망을 형성하여 콜(Call)를 분배할 수 있도록 하는 IP PBX 단말기를 구현하였다. 따라서 본 단말기는 역할에 따라 마스터(Master), 서버(Server), 클라이언트(Client)로 등록하여 사용할 수 있도록 디자인하여 그 성능과 타당성을 입증하였다. According to fast VoIP technology development, more and more companies change voice network into IP based network among branch offices. IP PBX, which is deployed up to now, composed of IP phone and VoIP Gateway. Every telphone has replaced with If phone which support VoIP and VoIP gateway is installed in PBTN connection point to relay voice data. It can reduce the communication expense of International call, long distance call and call between a headquater and a trance because it uses internet line. In this paper, IP PBX is implemented that can distribute call using PBX network only usig personal terminal without Proxy Server. Depending on Role, terminal can be registered Master, Server and Client and it is verified in terms of performance and validation.
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.
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.
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.