• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.12 no.1_2
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• pp.1-9
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• 2001

In this paper. we present a web-based object model of language resources that are distributed in different places in variable forms. Language resources organized as objects distributed over web sites can be easily utilized to produce application systems of natural language processing. So. it renders effective maintenance of overall language processing environment in that upgrading language resources can lead to the mechanical upgrading of application systems. We implemented a dictionary constructing system for Korean Language (YDK2000). This system can integrate various linguistic dictionaries and also allow to construct high quality application specific dictionaries by connecting them to natural language systems on the Internet.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1998.10a
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• pp.66-70
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• 1998

제조환경 정보의 급속한 변화는 변화에 유연(flexible)하게 대처할 수 있는 제조관리 시스템 개발을 요구하게 되었으며 이를 위한 방법으로 객체지향 개발방법론을 이용한 제조관리 시스템이 구축되어 시스템 구성요소들의 재사용성, 확장성, 유연성을 높일 수 있게 되었다. 그러나 개발된 객체지향 제조관리 시스템은 과거 데이터와 불확실한 데이터를 바탕으로 개발된 시스템이므로 시스템의 타당성 및 효율성의 검증을 위한 방법으로 객체지향 시뮬레이터를 개발하였다. 객체지향 시뮬레이터는 개발된 제조관리 시스템이 현장에 구축되었을 때 발생될 수 있는 문제점을 사전에 검출할 수 있을 뿐만 아니라 시스템의 성능을 사전에 측정할 수 있어 제조관리 시스템의 개발비용을 단축할 수 있게 된다. 본 연구에서는 가상공장의 특성을 구현한 가상공장(virtual factory) 콤포넌트, 제조관리 시스템과의 인터페이스를 담당하는 커넥터(connector) 콤포넌트, 제조시스템의 구성환경을 모델링하는 컨피규레이션(configuration) 콤포넌트, 시뮬레이션의 시간전진을 담당하는 시계(clock) 콤포넌트 등으로 이루어진 객체지향 시뮬레이션의 프레임워크(framework)를 제시하고, 제조관리 시스템과 연계된 시뮬레이션을 통해 제조관리 시스템의 검증, 평가 방안으로 이용하였다.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.1 no.2
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• pp.67-79
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• 1998

Most GIS applications are read-intensive on a large number of spatial objects and when the spatial objects are composite objects, the contained objects within the composite objects are also accessed. In GIS applications, creation, deletion, and update operations on spatial objects occur very rarely, but once they occur they deal with a large number of spatial objects. This paper proposes the concept of the multi-level pre-fetch query to retrieve a large number of spatial objects efficiently, and the functionality of the deferred-flush on the newly created persistent objects into the database with the optimal performance, and presents the design and implementation details of those ideas into an object-oriented DBMS BADA-III while considering these characteristics of GIS applications. The multi-level pre-fetch query retrieves the objects that satisfy the query and the objects that are contained within the objects up to the level specified by users, and registers the retrieved objects on the client cache. The deferred-flush flushes a large number of composite objects that are created by the application with a minimal overhead of the server and a minimal number of communications between the client and the server. These two functionality are suitable for the applications that search or create a large number of composite objects like GIS applications.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2021.06a
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• pp.216-218
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• 2021

본 연구는 사전에 VR(virtual reality) 콘텐츠 상황을 제어함으로써 파악된 사용자의 의도에 따라 가상 객체에 우선순위를 부여하고, VR 환경에서 사용자와 가상 객체 간에 집는 상호작용(interaction)의 개선 방안을 제안한다. VR 콘텐츠에서 가상 객체를 집는 행위는 필수적이면서 가장 많이 사용되는 상호작용이다. 이때 VR 환경에서 가상 객체가 서로 가까이 위치해있는 경우 집는 상호작용이 사용자의 의도와 다른 가상 객체에 적용되는 경우가 발생하며 콘텐츠를 진행하는데 방해요소로 작용한다. 이 현상을 방지하기 위해 본 논문에서는 사전에 제어한 상황에 사용되는 가상 객체에 더 큰 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 사용자 만족도 실험을 통해 거리만을 고려하는 기존 방식 대비 36.31%가 증가하였으며 상호작용이 더 정교하게 수행됨을 입증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.13 no.2
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• pp.87-94
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• 2008

In this paper, an extraction method of objects of interest in the color images is proposed. It is possible to extract objects of interest from a complex background without any prior-knowledge based on the proposed method. For object extraction, Gator images that contain information of object location, are created by using Gator filter. Based on the images the initial location of attention windows is determined, from which image features are selected to extract objects. To extract object, I modify the previous method partially and apply the modified method. To evaluate the performance of propsed method, precision, recall and F-measure are calculated between the extraction results from propsed method and manually extracted results. I verify the performance of the proposed methods based on these accuracies. Also through comparison of the results with the existing method, I verily the superiority of the proposed method over the existing method.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.558-561
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• 2021

심리학에서 사람의 심리 상태를 알아보기 위해 사용되는 검사 방법 중, 집-나무-사람 검사(HTP Test)는 피실험자가 그린 집, 나무, 사람을 포함하는 그림을 사용하여 피실험자의 심리를 분석하는 투영 검사법이다. 본 논문에서는 딥러닝 모델을 이용해 HTP Test 에 사용되는 그림을 분석하는 시스템을 제안하며, 성능 평가를 통해 심리학에서의 딥러닝 모델 적용 가능성을 확인한다. 또한 그림 데이터 분석에 적합한 사전 훈련 모델을 개발하기 위해, ImageNet 과 스케치 데이터셋으로 사전 훈련하여 성능을 비교한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 감정 분석을 위한 이미지 객체 추출부, 추출된 객체로 피실험자의 감정을 분류하는 감정 분류부로 구성되어 있다. 객체 추출과 이미지 분류 모두 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 딥러닝 모델을 사용하며, 이미지 분류 모델은 서로 다른 데이터셋으로 모델을 사전 훈련한 후, 훈련 데이터셋으로 전이 학습하여 모델의 성능을 비교한다. 그림 심리 분석을 위한 HTP test 스케치 데이터셋은, HTP Test 와 동일하게 피실험자가 3 개 클래스의 집, 나무, 사람의 그림을 그려 자체 수집하였다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2000.09a
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• pp.337-340
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• 2000

비디오객체 추출 기법은 MPEG-4 및 MPEG-7의 응용을 목표로 최근 활발하게 연구되고 있다. 이들 연구는 객체 추출의 전체적인 구조와 정확한 윤곽선 검출 알고리즘의 개발에 초점을 맞추고 있으며 제한적인 조건하에서 만족할 만한 성능을 내고 있다 그러나, 카메라 움직임, 객체의 빠른 움직임, 비강체 운동 등 보다 일반적인 상황에서는 객체 추출의 안정성이 떨어진다. 본 논문에서는 객체 추출의 안정성을 높이기 위해 칼라, 움직임 정보 등의 특징정보(feature)가 균일한 영역으로 사전분할하고, 분할된 균일영역을 추적하는 알고리즘을 제안한다. 추적된 균일 영역간의 경계는 각 영역의 통계적 분포와 영역경계의 윤곽선으로 정의된 에너지를 레벨셑 방법으로 최소화함으로 조정된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.28 no.2
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• pp.101-125
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• 2022

Recently, with the development of computing technology and the improvement of the cloud environment, deep learning technology has developed, and attempts to apply deep learning to various fields are increasing. A typical example is anomaly detection, which is a technique for identifying values or patterns that deviate from normal data. Among the representative types of anomaly detection, it is very difficult to detect a contextual anomaly that requires understanding of the overall situation. In general, detection of anomalies in image data is performed using a pre-trained model trained on large data. However, since this pre-trained model was created by focusing on object classification of images, there is a limit to be applied to anomaly detection that needs to understand complex situations created by various objects. Therefore, in this study, we newly propose a two-step pre-trained model for detecting abnormal situation. Our methodology performs additional learning from image captioning to understand not only mere objects but also the complicated situation created by them. Specifically, the proposed methodology transfers knowledge of the pre-trained model that has learned object classification with ImageNet data to the image captioning model, and uses the caption that describes the situation represented by the image. Afterwards, the weight obtained by learning the situational characteristics through images and captions is extracted and fine-tuning is performed to generate an anomaly detection model. To evaluate the performance of the proposed methodology, an anomaly detection experiment was performed on 400 situational images and the experimental results showed that the proposed methodology was superior in terms of anomaly detection accuracy and F1-score compared to the existing traditional pre-trained model.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.462-464
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• 2012

이미지를 입력으로 사용하는 다양한 응용 분야에서, 이미지에 포함되어 있는 객체의 의미를 이해하는것은 매우 중요하다. 이미지에 포함된 객체의 인식을 위해 우선적으로 관심 영역을 추출하는 경우, 인식하고자 하는 대상의 특징에 대한 사전 지식이나 입력된 이미지에서의 위치, 색, 그리고 크기 정보를 이용하는 것이 일반적이다. 그러나 이미지로부터 사전 지식이 전무한 불특정 다수의 객체에 대한 의미를 추론해야 하거나 그로부터 정보를 수집해야 하는 경우, 이러한 관심 영역 추출 방법은 효과적이지 않다. 본 논문에서는 이를 위해 컬러 이미지를 입력으로 사용하는 응용에서 이미지의 양자화 된 색 정보와 다중 저해상도 정보만을 이용하여 관심 객체가 될 가능성이 있는 후보 관심 영역들을 포함하는 최소 장방형 영역들을 구조적 정보와 함께 추출할 수 있는 방법을 제안한다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.3
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• pp.93-98
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• 2016

The literal meaning of loitering is "to lingering aimlessly or as if aimless in or about a place". And most criminals show this kind of act before they actually commit crime. Therefore, detecting this kind of loitering can effectively prevent a variety of crime. In this paper, we propose a loitering-detection algorithm using the Raspberry Pi. Proposed algorithm uses an adaptive difference image to detect moving objects and morphology opening operation to enhance the accuracy of detection. The loitering- behavior is being detected by using the center of gravity of the object to see the changes of angle; and pixel movement distance to determine the height of the object. When the loitering-behavior is detected, it outputs the alarm to tell the users by using the Raspberry Pi.