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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신현덕 (서울여자대학교 컴퓨터학과) 주란희 (관동대학교 컴퓨터학과)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제13권 제2호
발행연도
2013.1
수록면
67 - 75 (9page)

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우리나라는 삼면이 바다인 환경적 특성으로 인해 연안 양식 산업이 발전해 왔다. 번식력과 포식성이 매우 강한 아무르불가사리에 의해 우리나라 근해의 양식 산업이 받는 피해가 매년 급증하고 있다. 더욱이 아무르불가사리는 살아있는 어패류를 잡아먹기 때문에 양식 어민들의 피해가 매우 크다. 이 논문에서는 수중에서 획득한 아무르불가사리 영상에서 효과적으로 특징을 추출하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법에서는 6-방향 스캐닝을 이용한 볼록 특징 추출을 사용하여 기존 방법에 비해서 적은 수의 특징 후보를 산출한다. 또한, 추출된 볼록 특징과 영역 중심점을 이용하여 후보 오목점을 선정한 후 최종 오목 특징을 추출한다. 군집 생활을 하는 불가사리의 특성 때문에 입력 영상의 불가사리 개체도 밀집되어 있다. 따라서 입력 영상에서 추출되는 특징 후보의 수를 최소화하는 것은 중요한 의미를 갖는다. 실험결과, 제안한 특징 추출 방법은 특징 후보수 대비 특징 추출률이 약 88%로 기존 방법에 비해 개선되었다.
#Asterias amurensis #Feature extraction #Centers of region #6-Directional scanning

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참고문헌 (8)

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Ji-Su Jang / 2003 / Technology trends for the use of the sta google schola Hye-Yeon Ko / 2007 / Chemical constituents of Amur starfish, Asterias amurensis google schola KBS / 2008 / The bottom of the sea pirates, starfish damage surge / KBS News google schola Kim Young-Rok / 2011 / starfish havoc / press release of National Federation of Fisheries Cooperatives google schola 주란희 / 2010 / 영역 중심 모멘트와 장선 특징을 이용한 아무르불가사리 다중개체 인식 기법 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 10(5):83~88 dbpia

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