• Title/Summary/Keyword: 表現

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A Chatting System using XML based Messages (XML 기반 메시지를 이용한 채팅 시스템)

  • 김경덕;여재욱;조우찬;정은주
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2001.06a
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    • pp.433-436
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    • 2001
  • 본 논문은 XML 기반의 문자 메시지를 전송하는 실시간 채팅 시스템을 제안한다. 기존 채팅 시스템은 대부분 의사 전달을 위하여 고정된 크기의 문자 메시지를 사용함으로써, 사용자의 의도를 효율적으로 표현하기 어렵다. 그러므로, 본 논문에서는 사용자 대화의 높낮이 및 행위를 효율적으로 표현하기 위하여 XML 기반의 메시지를 이용하여 다양한 효과를 제공한다. 제안한 시스템의 구성은 클라이언트/서버 구조를 가지며, 클라이언트는 브라우저에서 수행 가능한 자바 애플릿으로 구현하였다. 응용분야로는 온라인 게임 및 교육 등이다.

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Algorithm for Simplification of Motion Capture Data using Motion Property (움직임 특성을 이용한 모션 캡쳐 데이터의 간략화 알고리즘)

  • 이광수;황보택근
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.11b
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    • pp.621-625
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    • 2003
  • 최근 유ㆍ무선 환경을 기반으로 하는 온라인 게임 및 메신저 서비스 등에서 아바타를 활용한 서비스가 증가하고 있으며 3D 아바타의 움직임을 표현하기 위한 3D 애니메이션에서는 사실적인 움직임을 표현하기 위해서 모션 캡쳐 데이터를 많이 사용하고 있다. 본 연구에서는 모션 캡쳐 데이터의 크기를 줄이기 위한 기법으로 모션 캡쳐 데이터를 움직임 특성에 대하여 분석하여 추출된 특징점을 이용하여 간략화하는 기법과 간략화된 모션 데이터를 본래의 데이터로 복원하는 기법을 제안한다.

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Using Machine Learning in Detecting Korean Hedge Sentences (기계학습을 이용한 한국어 Hedge 문장 인식)

  • Jeong, Ju-Seok;Kang, Sin-Jae
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2012.05a
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    • pp.279-281
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    • 2012
  • Hedge는 불확실한 언어의 기술로서 추측성 글이나, 자신의 생각을 표현하는 글, 또는 공손함을 나타내는 글 등에서 자주 표현되는 어휘를 말한다. 본 논문에서는 한국어 Hedge 인식률을 높이기 위해 기계학습 방법을 사용하여 실험을 하였다.

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PoMEN based Latent One-Class SVM (PoMEN 기반의 Latent One-Class SVM)

  • Lee, Changki
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2012.10a
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    • pp.8-11
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    • 2012
  • One-class SVM은 데이터가 존재하는 영역을 추출하고, 이 영역을 서포트 벡터로 표현하며 표현된 영역 밖의 데이터들은 아웃라이어(outlier)로 간주된다. 본 논문에서는 데이터 포인트마다 숨겨진 변수(hidden variable) 혹은 토픽이 있다고 가정하고, 이를 반영하기 위해 PoMEN에 기반한 Latent One-class SVM을 제안한다. 실험결과 Latent One-class SVM이 대부분의 구간에서 One-class SVM 보다 성능이 높았으며, 특히 높은 정확율을 요구하는 경우에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.

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콘트롤스의 빌딩자동화 표준통신망 구축 방안

  • 장해성;강명웅;이근송
    • 월간 기계설비
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    • s.112
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    • pp.76-80
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    • 1999
  • 네트워크는 어떤 공동의 목적을 위해 다수 지점간에 상호 연결된 통신형태를 말한다. 네트워크를 구현하고 표현하기 위한 방법은 여러가지가 있으나 대표적인 방법으로 프로토콜과 토폴로지를 들 수 있을 것이다. 프로토콜은 소프트웨어의 형태이며, 토폴로지는 하드웨어의 형태라고 할 수 있다. 이러한 것들의 집합을 네트워크 아키텍쳐(Network Architecture)라고 하는데, ISO(International Standard Organization)의 OSI(Open System Interconnection) 모델, IBM의 SNA(System Network Architecture)를 기준으로 사용자의 필요와 목적에 따라 다양한 형태로 표현되고 구현된 네트워크 아키텍쳐들이 있다.

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A Study on the Representation of the Dimensions in the Feature-based Modeler Based on the B-rep (경계 표현법을 기반으로 한 특징 형상 모델러에서 치수 정보의 표현에 관한 연구)

  • 변문현;오익수
    • Korean Journal of Computational Design and Engineering
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    • v.1 no.2
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    • pp.122-132
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    • 1996
  • Features are generic shapes with which engineers associate certain attributes and knowledge useful in reasoning about the product. Feature-based modeling systems support additional levels of information beyond those available in geometric modelers. The objective of this study is to develop a PC level feature-based modeling system which explicitly represents dimensions of the part. The feature-based modeler retains all the benefits of traditional B-rep. solid models, and represents the dimensions at a high level of a abstraction so that dimension driven geometry can be achieved.

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오리와 고병원성 조류인플루엔자(HPAI)

  • Mo, In-Pil
    • Monthly Duck's Village
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    • s.55
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    • pp.46-50
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    • 2008
  • 2008년 무자년을 맞이하여 "월간 오리마을"로부터 원고를 부탁받고 잠시 망설였다. 어떠한 내용을 쓰는가 하는 문제보다는 오리와 조류인플루엔자 바이러스와의 관계를 정확하게 전달할 수 있을까하는 마음에서였다. 오리에서의 고병원성 조류인플루엔자는 매우 민감한 문제이기 때문에 정확하게 표현을 하지 못한다면 아니 쓰지만 못할 것이기 때문이다. 하지만 나름대로 최선을 다해서 정확하게 표현을 함으로서 앞으로 우리 앞에 다가올지도 모르는 어려움을 사전에 대처하는 방법을 생각하는 시간을 갖기로 하였다. 이미 고병원성 조류인플루엔자에 대해서는 너무 많은 매체에 의하여 발표가 되었고 오리농가들도 생계와 직결되는 것인 만큼 나름대로 다양한 자료를 접했으리라 판단된다. 따라서 이 원고에서는 기본적인 내용은 생략을 하고 우리가 기억을 되살려서 개념적으로 강조가 필요한 부분만을 언급하고자 한다.

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Searching Animation Models with a Lexical Ontology for Text Animation (온톨로지를 이용한 텍스트 애니메이션 객체 탐색)

  • Chang, Eun-Young;Lee, Hee-Jin;Park, Jong-C.
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2007.02a
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    • pp.469-474
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    • 2007
  • 텍스트 애니메이션 시스템에서는 자연언어 단어로 표현된 개체들을 한정된 수의 애니메이션 모델로 나타낸다. 그러나 자연언어 단어의 수에 비해 기존의 모델DB에 있는 모델의 수가 훨씬 적은 것이 일반적이기 때문에 해당 단어에 대응되는 애니메이션 모델이 존재하지 않는 경우가 있게 된다. 이러한 경우, 해당 단어가 가지는 의미를 최대한 보존할 수 있는 대체 모델을 찾을 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문은 애니메이션에서 캐릭터 또는 사물로 표현되어야 하는 명사에 대해, 온톨로지에서 해당 명사와 상위(hypernym), 하위(hyponym), 부분(member meronymy) 관계에 있는 다른 단어를 탐색하여 적절한 모델을 찾는 방안을 제안한다.

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Learning Algorithm of Neural Networks Using Rough Set (러프집합을 이용한 신경망 학습알고리즘)

  • 손현숙;피수영;정환묵
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 1997.10a
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    • pp.327-330
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    • 1997
  • 패턴인식중에서 가장 기본적인 문제인 판별문제를 대상으로 러프집합을 이용한 판별분석을 행하는 신경망의 학습알고리즘을 제안한다. 어떤군에 속할 것인가의 경계영역을 명확히 하는 것을 목적으로 한다. 2군 판별의 문제를 각 데이터가 각 군에 속한 정도를 표현하는 소속함수(membership function)을 이용하며, 경계영역에 대한 문제는 소속함수를 구간치 함수로 확장하여 가능성과 필연성을 동시에 표현할 수 있는 학습 알고리즘을 제안한다.

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