Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.07a
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pp.297-298
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2013
본 논문에서는 IR 영상추적을 위하여 가린 표적의 실제 중심을 예측하는 추적창 조절(target window adjustment) 기법을 제시한다. 대표적 분할 추적(patch tracking) 방식인 특징점 추적(feature point tracking)은 표적의 중심과 특징점을 coupling하여 가린 표적의 실제 중심을 예측할 수 있으나, 형상 정보가 적은 영상에서 표적의 ROI(Region of Interest)는 특징점의 분포만으로는 구할 수 없다. 본 논문에서는 상관추적의 추적창 조절 기법과 특징점 추적의 coupling 기법을 결합하여 표적이 장애물에 가리는 경우에도 안정적인 추적창을 유지한다.
Ga-Won Yu;Eun-Sung Choi;Young-Jin Kang;Jeon, Young Jun;Jeong, Seok Chan
The Journal of Bigdata
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v.7
no.1
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pp.63-73
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2022
COVID-19 has continued from 2020 to the present, and many social changes have occurred. Wearing a mask has become mandatory, and if you do not wear a mask, you cannot use public facilities or restaurants. For this reason, most public facility entrances are equipped with a mask recognition system to check whether a mask is worn. However, it is unclear whether people who cover their mouths with a scarf or who do not wear a mask properly can be identified. In this study, we proposed an embedded mask recognition system using YOLOv5. Unlike the existing mask recognition system, it was able to distinguish not only whether a mask was worn, but also whether a mask was worn in various exceptional situations, such as a person with a scarf or a person covering their mouth with their hands, and showed excellent performance when mounted on the Nvida Jetson Nano Board.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.104-107
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2022
autoencoder deep learning model has excellent ability to restore abnormal data to normal data, so it is not appropriate for anomaly detection. In addition, the Inpainting method, which is a method of restoring hidden data after masking (masking) a part of the data, has a problem in that the restoring ability is poor for noisy images. In this paper, we use a method of modifying and improving the MLP-Mixer model to mask the image at a certain ratio and to reconstruct the image by delivering compressed information of the masked image to the model. After constructing a model learned with normal data from the MVTec AD dataset, a reconstruction error was obtained by inputting normal and abnormal images, respectively, and anomaly detection was performed through this. As a result of the performance evaluation, it was found that the proposed method has superior anomaly detection performance compared to the existing method.
Objective : This study aims to investigate the effect of half- eyes patching for the reduction of unilateral neglect of left-side hemiplegia. Methods : This study used the ABA design. He was required to wear the half- eyes patching during all the period of ADL because unilateral neglect causes many problems in the majority of ADL. The assessments for the unilateral neglect had been performed by the Line bisection and the Albert test once a session (day). Results : Regarding the Means of the errors to the Line bisection and the Albert test, the Means of the errors was not decreased during the period of the intervention (B) and was not decreased after the withdrawal (A'). Conclusions : Half-eyes patching was non-effective to r e lease the unilateral neglect. Further study is necessary to increase the sample size and the duration of experiments.
항공사진이나 고해상도 위성영상으로부터 건물의 정보를 추출하기 위한 많은 연구들이 이전부터 수행되어 왔다. 많은 연구들은 스테레오 영상을 이용하여 DEM을 생성하고 이로부터 3차원 건물 정보를 추출하였다 본 연구에서는 단일 위성영상만을 이용하여 3차원 건물 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 가상의 그림자를 영상에 투영시키고, 투영된 그림자와 영상 위에 나타난 실제 건물의 그림자가 일치했을 때, 건물의 높이를 결정한다 결정된 건물 높이를 이용하여 연직선을 생성시키고, 이 연직선을 따라서 건물의 지붕 외곽선을 이동시키면, 이동된 지붕 외곽선은 건물의 바닥 외곽선이 된다. 이를 통해서 건물의 높이와 위치 정보를 취득할 수 있다. 건물이 밀집한 지역에서는 지표면에 나타난 건물의 그림자가 다른 건물에 가려지는 경우가 많다 이러한 경우를 고려하여 제안된 알고리즘은 지표면 위에 나타난 그림자를 이용한 방법과 그림자를 가린 건물 정면에 나타난 그림자를 이용한 방법을 사용한다. 알고리즘의 검증을 위해서 본 연구에서는 스테레오 영상에서 추출한 건물의 높이와 본 연구에서 제안한 알고리즘으로 추출한 건물의 높이를 비교하였다. 두 방법에 대해서 각각 30개의 건물 높이를 비교한 결과 RMSE는 약 1.5 m로 나타났다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06d
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pp.126-127
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2011
최근 빠르게 확산되고 있는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)는 사용자 간 데이터의 공유 및 전파, 그리고 가상의 공간을 이용한 지인과의 인맥 관리와 새로운 인맥 생성에 널리 사용되고 있다. 그러나 소셜 네트워크의 공개적인 환경에 의해 정보나 프라이버시가 쉽게 노출될 수 있다. 특정 정보를 가진 사용자들 간의 제한적 정보 공유는 소셜 네트워크의 이러한 단점을 완화시킬 수 있을 뿐만 아니라 사용자가 원하는 정보를 가진 다른 사람들과의 정보공유를 통해 정보에 대한 신뢰도를 높이며, 새로운 인맥 형성에도 효과적 일 것이다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트워크에서 동일한 관심사를 가진 사용자들 간의 폐쇄적 정보공유에서의 정보 보호와 악의적 사용자에 의한 도청을 막기 위한 데이터 암호화 메커니즘을 제안한다.
세계 최대의 식품메이커 유닐리버(Unilever Ltd.)의 72년도 매상고는 88억 6천 4백44만불. 원화로 따져 3초 5천 4백 56억이 넘는 엄청난 거액이다. 유닐리버는 세계유지원료의 1/3을 매입, 세계식용유지의 반이상 공급하고 있다. 4대주력상품인 마아가린, 비누, 공업유지, 식료품 가운데 마아가린은 전유럽 수요의 75$\%$, 비누는 영국시장의 60$\%$를 장악하고 있다. 전통상품인 마아가린과 비누가 전체 매상의 약 60$\%$를 차지하고 있으나 근래에 와서는 60개국에 뿌리박고 있는 6백에 이르는 자회사와 2백 50개 직영공장을 통해 맥주, 자전거, 합판, 해운 등 경영다각화에도 힘을 쏟고 있다. 그러나 기본경영방향을 불황이나 전쟁에 영향을 받지 않는 식품을 중심으로 한 평화산업에 중점을 두고 해외시장에 진출하고 있는 것이 분명하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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