Ji, Young-Suk;Baek, Gyeong-Hwan;Han, Young-Joon;Hahn, Hern-Soo
Proceedings of the KIEE Conference
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2008.10b
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pp.135-136
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2008
본 논문에서는 배경 분리(Background Subtraction) 기법 및 픽셀 농도를 기반으로 조명 환경의 변화에 강인한 도로상 불법 주정차차량을 검출하고, 추적할 수 있는 기법을 제안하였다. 제안된 기법은 영상내 도로변을 관심영역으로 설정하고, 실시간으로 전후 영상을 비교하여 조명변화에 강인한 분별력을 가질 수 있는 적응 배경 모델을 생성한다. 제안 된 픽셀 농도의 수치를 기반으로 변화량이 작은 배경 영역을 제거하고, 상대적으로 큰 변화량을 가지는 차량 영역을 구별할 수 있다. 구별된 대상 차량 영역에 군집 추적 기법을 적용하여 겹쳐신 자동차들 간의 구별이 가능 하도록 하였다. 제안된 기법에 대한 실험은 불법 주정자 단속 카메라로부터 다양한 조명환경에 대한 고려가 가능한 시간대별 영상을 통해 검증하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.185-187
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2000
일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.653-656
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2002
본 논문에서는 연속된 영상 정보를 이용하여 물체를 추적하는 시스템에 대하여 기술한다. 물체를 추적하는 시스템은 물체를 구별하는 단계에서 자동으로 물체를 추적하는 단계로 구성된다. 물체를 구별 하기 위해서는 영상에서 사용자가 원하는 물체를 추출해야 한다. 이를 위해서 여러 가지 전처리 과정을 거쳐서 물체를 추출하고, 물체에 대한 정보를 추출한다. 추출된 정보와 미리 입력된 물체에 대한 정보와 비교하여 사용자가 원하는 물체인지를 구별한다. 사용자가 원하는 물체라고 판단이 될 경우 추적 시스템은 추적 알고리즘을 이용하여 물체를 추적한다. 이 시스템을 평가하기 위해서 본 논문은 conveyor belt에서 물체를 추적, 추적된 물체를 잡는 실험을 하였고 성공적인 결과를 보였다.
Kim, Chan-in;LEE, Chan-Kyo;Yoo, Hyo-Yol;Cho, Jung-Goo
Proceedings of the KIPE Conference
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2018.11a
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pp.219-220
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2018
대용량 전력 컨버터 시스템의 경우 전력 컨버터의 출력을 공통으로 연결하여 병렬로 전력을 공급한다. 그런데 이러한 병렬 연결형 전력 컨버터 시스템에서 별도의 부하 균등 제어방법을 사용하지 않을 경우 부하가 컨버터에 균등하게 분배되지 않기 때문에 많은 부하를 감당하는 컨버터의 경우 수명이 저하와 고장 또한 전체 시스템의 효율을 감소 시킨다. 때문에 보통의 병렬 연결 시스템의 경우 패시브한 방법으로 출력에 저항을 연결하여 저항 값을 조정하는 방법과 엑티브한 방법으로 마스터와 슬레이브를 구별하여 마스터가 출력 전류를 균등하게 보장하는 방법이 있다. 그러나 패시브한 방법의 경우 전력손실이 발생하고 엑티브한 방법의 경우 마스터와 슬레이브를 구별하여 생산하고 또한 마스터 고장의 경우 운영할 수 없게 된다. 본 논문에서는 전압센서의 게인을 기준 전압센서 값에 실시간으로 보정함으로써 적은 손실과 별도의 마스터 슬레이브의 구별없는 방법을 제안한다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.507-508
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2021
최근 한국어 자연어처리 과제에서 대형 언어 모델을 통해 다양한 언어처리 작업에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 동형이의어를 구분하는 작업은 문장의 문법성을 정확히 판단하고 비교해야 되기 때문에 어려운 작업이다. KE-T5는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 한국어 대형 언어 모델로 대부분의 자연어처리 과제에서 활용할 수 있으며 복잡한 언어처리 작업에서 높은 성능을 기대할 수 있다. 본 논문에서는 큰 규모의 한국어를 통해 학습된 KE-T5를 활용하여 동형이의어 구별 문제를 수행하고 평가한다.
Previous studies have confirmed that /o/ and /u/ in Seoul Korean are undergoing a merger in the F1/F2 space, especially for female speakers. As a substitute parameter for formants, it is reported that female speakers use phonation (H1-H2) differences to distinguish /o/ from /u/. This study aimed to explore whether H1-H2 values are being used as perceptual cues for /o/-/u/. A perception test was conducted with 35 college students using /o/ and /u/ spoken by 41 females, which overlap considerably in the vowel space. An acoustic analysis of 182 stimuli was also conducted to see if there is any correspondence between production and perception. The identification rate was 89% on average, 86% for /o/, and 91% for /u/. The results confirmed that when /o/ and /u/ cannot be distinguished in the F1/F2 space because they are too close, H1-H2 differences contribute significantly to the separation of the two vowels. However, in perception, this was not the case. H1-H2 values were not significantly involved in the identification process, and the formants (especially F2) were still dominant cues. The study also showed that even though H1-H2 differences are apparent in females' production, males do not use H1-H2 in their production, and both females and males do not use H1-H2 in their perception. It is presumed that H1-H2 has not yet been developed as a perceptual cue for /o/ and /u/.
서울시에 설치된 커피자판기는 과연 얼마나 될까? 그동안 자판기 시장 통계는 연도별 제조 통계만 있었지, 필드에 설치되어 운영되는 자판기들에 대한 공신력 있는 통계는 부족했던 것이 사실이다. 그런데 이번에 안심 커피자판기 사업을 추진하는 서울시청의 협조를 통해 '서울시 자피구별 자판기 설치 현황'에 대한 자료를 제공받았다. 이 자료에 의하면 서울시에 설치된 자판기는 총14,387대이고 자치구 중에는 영등포구가 866대로 가장 많았다. 반면 가장 적게 커피자판기가 설치된 자치구는 금천구로 279대에 불과했다. 기타 서울시 커피자판기 설치 현황이 어떤 특징을 보이는 지를 살펴봤다.
멀티미디어 데이터베이스에서 장면전환 영역을 검출하는 것은 검색과 색인을 위해서 필수적이다. 동영상에서 장면전환 영역은 단순한 장면전환과 점진적인 장면전환으로 나눌 수 있다. 단순한 장면전환은 다음 장면과 구별이 쉬우나, 점진적인 장면전환은 그 구별이 쉽지 않다. 본 논문에서는 압축된 동영상에서 점진적인 장면전환 영역을 검출하는 효과적인 방법을 제시한다. 제안된 알고리즘은 MPEG-1으로 압축된 동영상에서 DC계수를 추출하고, 부호화된 휘도 블럭의 개수를 추출하여 점진적 장면전환 영역을 검출한다. 제안된 알고리즘의 성능은 장면이 점진적으로 바뀌는 영역을 찾아내는 정확도를 기반으로 분석하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.44-48
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2000
퍼지 집합은 경계가 애매한 집단, 어떤 제약에 대한 만족정도가 애매한 개체들의 모임, 또는 애매한 개념을 소속정도를 이용하여 표현한다. 퍼지 집합에서는 자신의 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 개체나 상반되는 개체에 대해서도 소속정도 값으로 0을 부여한다. 응용에 따라서는 집합이 나타내는 개념이나 제약에 대해서 무관한 것과 상반되는 것을 구별하여 표현하는 것이 유용한 경우도 있다. 이 논문에서는 퍼지 집합에서 소속정도값 0을 갖는 무관한 원소들과 상반되는 원소들을 구별하여 표현하기 위해 소속 정도값의 영역을 구간 [-1, 1]로 확장한 바이폴라 퍼지집합이라는 확장된 퍼지 집합을 소개한다. 한편, 바이폴라 퍼지 집합에 대한 집합연산, 퍼지정도 척도, 관계, 추론 등의 연산에 대해서도 소개한다.
본 연구는 2000년 9월4일 Landsat ETM+ 위성화상자료에 기초하여 산출된 연무지수(haze index)를 서울시 구별로 비교, 분석하였다. 태슬모자형 변환(Tesseled Cap transformation)의 제 4특징인 연무지수를 산출하기 위해 6개의 계수를 새로 구하였다. 시정거리가 21.5km인 비교적 좋은 날씨상태에서 강남구와 서초구의 경우 다른 구에 비해 월등히 연무지수가 높게 나타났다. 그리고 강북지역의 연무지수는 강남지역보다 낮다. 비교적 높은 연무지수를 갖는 강북지역의 구는 용산구, 종로구, 노원구이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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