Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2004.05a
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pp.636-639
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2004
본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.
The purpose of this study is to identify the degree of participation sport for how this affects the objectified body consciousness of the Physically Disabled. The subjects were enrolled in the members participating in the sport for the disabled, while 221 people living in the city A. Data processing was carried out frequency analysis, factor analysis using SPSS 21.0 program, the analysis of the specific factors independent t-test and the way analysis of variance and multiple regression analysis was carried out. All statistical significance level was set at .05. First, population, gender (male), age of the sociological characteristics of the handicapped (40, 50), the objectification of the body consciousness level of the disability rating (Level 4) showed that a positive effect. Second, there are life sports participation rate (exercise duration, exercise time, exercise intensity) has positive effects on the body shame of objectification of the body consciousness of the handicapped, the body monitoring Exercise Period, the body shame, the intensity of exercise, control beliefs this exercise showed that each time a positive impact.
Do animals have a mind? Our understanding about whether animals have minds depends on our relationship with animals, as we cannot determine animals' actual minds. These two studies presented here thus examined the meat paradox, that is, an inconsistency between love for animals and the act of enjoying eating meat in the context of mind perception. Study 1 examined whether mind perceptions toward various animals are classified on the basis of experience-related capacities, such as feeling pain, and agency-related capacities, such as having self-control. In Study 2, mind perceptions toward cows and sexually objectified women were classified on the basis of food condition and non-food condition. In the food condition (experimental condition), cows were portrayed as products for meat consumption, whereas in the control condition, they were described as animals living on a farm, eating grass. The results of Study 2 demonstrated revealed that mind perception was positively associated with how morally incorrect it was to eat animals. Study 2 thus demonstrated that the scores of mind perception toward cows and sexually objectified women in the experimental condition were significantly lower than those in the control condition. These reduced mind attribution in the experimental condition implied that people may be motivated to reduce cognitive dissonance between their attitudes toward animals, such as loving them, and their behaviors, such as, eating meat. In addition, these results suggest that objectification toward animals may impact the objectification and mind perception toward human beings as well. These findings highlight the role of dissonance reduction in the meat paradox and objectification theory so as to understand basic psychological processes involved while making moral choices in everyday life.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2014.04a
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pp.998-1000
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2014
상황인식 컴퓨팅 환경에서 가장 핵심적인 부분은 서비스를 제공받는 객체의 상황(Context)을 인식하고 정보화하여 그 상황에 따라서 객체 중심의 지능화된 최적의 서비스를 제공해 주는 것이다. 이러한 지능화된 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 최적의 상황을 인식하는 상황인식 컴퓨팅 기술 연구와 그 상황을 설계하는 모델링 기술이 중요하다. 또한, 인간과 컴퓨터간의 의사소통을 원활히 할 수 있는 최적의 상황을 인식해야 한다. 현재까지 연구된 대부분의 상황인식 컴퓨팅 기술은 상황정보로 객체의 위치정보와 객체의 식별정보만을 주로 사용하고 있다. 그러므로 지정된 공간에서 상황을 발생시키는 객체를 식별하는 일과 식별된 객체가 발생하는 상황의 인식에만 주된 초점을 두고 있다. 그러나 본 논문에서는 객체의 감정표현단어를 상황정보로 사용하여 감정인식을 위한 상황인식 미들웨어로서 ECAM의 구조를 제안한다. ECAM은 감정표현단어의 범주화 기술을 기반으로 온톨로지를 구축하여 객체의 감정을 인식한다. 객체의 감정표현단어 정보를 상황정보로 사용하고, 인간의 감정에 영향을 미칠 수 있는 환경정보(온도, 습도, 날씨)를 추가하여 인식한다. 객체의 감정을 표현하기 위해서 OWL 언어를 사용하여 온톨로지를 구축하였으며, 감정추론 엔진은 Jena를 사용하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.589-591
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2002
본 연구에서는 영상안에서의 중요한 객체정보를 검출하기 위한 전처리 과정으로 효율적인 색상정보 정규화에 의한 영역분석 방법을 제안한다. 다중색상 정규화는 기존의 화소내 색상성분간의 정규화와 모든 화소에 대한 성분별 정규화를 복합적으로 사용함으로써, 객체의 영역들이 갖는 고유 색상성분의 분포를 좀더 특정 공간에 집중시키고 영상분할을 용이하게 한다. 이러한 방법의 효과를 입증하기 위해 가상의 입력영상을 제작하여 기존의 알고리즘과 본 논문에서의 방법을 함께 적용, 비교평가한다.
In the object-oriented software development, redesigning of classes and reorganizing of class hierarchy structures should be necessary to reduce many of the headaches of object-oriented software design and maintenance. To support this task, in this paper, we propose a theoretical foundation for class hierarchy reorganizations that is relatively complete, correct, formal and easy to understand and use. We introduce the flattened class hierarchy that characterizes the class hierarchy structures in object-oriented software evolution. And we also present an algorithm which transforms a given class hierarchy into the normalized form. The flattened class hierarchy helps us map the inheritance and aggregation paths in a class hierarchy to paths in an object hierarchy that is an instance of the class hierarchy. By applying the algorithm into a given class hierarchy, we can make a new, object-preserved, and flattened class hierarchy that is the cornerstone for reorganization of class hierarchy structure and plays an important role as a bridge on the incremental evolutionary changes and reuse of object-oriented software to reorganize class hierarchies.
Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1997.10a
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pp.483-503
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1997
One important question that arises when dealing with temporal databases in context of object-oriented systems is the method that associates time with attributes relationship semantics. Results of previous work about attribute versioning, particularity extending flat(First Normal Form: FNF) or nested(Non-First Normal Form: NFNF) relational models. are not applicable to temporal object-oriented databases. This is because object-oriented models provide more powerful constructs than traditional models for structuring complex objects. Therefore, this paper presents an formal approach for incorporating temporal extension to object-oriented databases. Our goal in this paper is to study temporal object-oriented database representation according to generalization, aggregation and association among objects. We define tile concepts of attribute versioning in temporal object-oriented model, and we concentrate on the representation of temporal relationship among objects. Another contribution of this paper is to specify time constraints on relationship semantics and analyze our model based on representation criteria. By means of formalizing tile temporal object oriented model, this paper can not only provide tile robust operating functions that design algebraic operators, but also entrance the reuse of modules.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.229-231
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2003
내장형 실시간 시스템에서는 메모리 관리시스템의 구현에 있어 메모리 단편화와 시간 결정성 (determinism)의 문제를 해결하기 위한 방법 중의 하나로 고정크기의 메모리를 할당하는 기법이 사용되어진다 내장형 자바가상기계에서도 객체를 관리하는 메모리 구조인 힙에 이를 적용하여 활용할 수 있으며 실제 구현으로는 simpleRTJ가 있다. 고정크기의 메모리 할당기법은 구현이 간단하기 때문에 시스템이 단순해지고 실행에서의 오버헤드도 작아지는 장점이 있다. 하지만 고정크기의 객체할당 방식은 가장 큰 객체의 크기를 이용하여 모든 객체를 할당하기 때문에 내부단편화를 발생시키는 단점이 있다. 본 논문에서는 내부 단편화를 최소화하면서 고정크기 할당기법의 장점을 최대한 이용할 수 있도록 하기 위해 다수의 고정크기를 이용하여 객체를 할당하는 기법에 관해 설명하며 관련 실험을 통해 내부단편화 문제를 얼마나 해결할 수 있는지에 관해 기술한다.
Recently, there are many research interests in providing efficient, temporal and spatial distribution multimedia streaming service. This paper proposed a temporal and spatial object grouping method for distribution multimedia streaming service. The proposed method performs the grouping structure by filtering and mapping with the collected frame object in application domains and it's peformed by JM relationship with the mapped frame objects. The results show that the performance provides the better than the other methods.
본 논문에서는 축사에서 비젼 기반으로 이동 객체를 분류하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 축사 내 설치된 CCTV로부터 영상을 입력받아 Adaptive GMM알고리즘을 이용하여 이동 객체를 추출한다. 다음, 이동 객체 가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류하기 위해 이동 객체의 특징을 추출한다. 이동 객체 특징 추출 방법으로는 기존의 Monolithic-based방법인 HoG알고리즘을 개선하여 축사의 복잡한 환경에서 다양한 자세를 가지는 사람과 소 그리고 차량의 구조적 특징을 추출한다. 추출한 특징은 벡터화 하여 SVM분류기 입력값에 적합하도록 한다. SVM 분류를 통해 이동 객체의 구조적 특징을 블록화 하여 이동 객체의 신체 모델을 생성한다. 마지막으로 생성된 신체 모델을 이용하여 이동 객체가 사람인지 소인지 또는 차량인지 분류한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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