The aim of this paper is to improve the usability of Mobile Maps by allowing more people to use. To figure out better UX/UI, I evaluated usability for Mobile Applications from various materials such as literatures and blogs for qualitative methods and interviews and questionnaires about satisfaction of Naver and Daum for quantitative methods. So, We know that a map app is important and it is affected by force and profile on the portal site than its own features, because, not often in everyday life. Even though people do not use Mobile Map Applications frequently, we need to improve usability to make anybody use them easily by minimizing depth and button designs.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.808-810
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2004
본 논문에서는 Contrast map과 Salient point를 이용하여 영상에서 중요한 객체를 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 우선 인간의 시각 체계와 유사한 밝기(luminance), 색상(color) 그리고 방향성(orientation) 3가지의 특징정보를 이용하여 각각의 특징정보로부터 feature map을 생성하고 이 3가지의 feature map을 선형 결합하여 contrast map을 생성한다. 이렇게 생성된 하나의 contrast map을 이용하여 대략적인 Attention Window (AW)의 위치를 결정한다. 다음으로, 영상으로부터 웨이블릿 변환을 적용하여 salient point를 찾고, salient point의 분포와 contrast map의 중요도에 따라 AW의 크기를 실제 중요 객체의 크기와 가장 유사하도록 축소시킨다. 이렇게 선택되고 축소된 AW안에서 실제 중요 객체를 추출하기 위해 AW 내부에 존재하는 영상에 대해서만 영상 분할을 하고 불필요한 영역을 제거하여 자동으로 중요객체를 추출하도록 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2007.11a
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pp.1073-1076
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2007
HMIPv6 (Hierarchical Mobile IPv6)는 MAP (Mobility Anchor Point)을 이용하여 이동노드를 효율적으로 관리하는 방안을 제시하였다. MAP 에 걸리는 부하는 HMIPv6 로 구성된 네트워크에 진입한 이동노드가 어느 MAP 을 선정하느냐에 따라 달라진다. MAP 을 선정하는 방법으로 이동노드의 이동속도나 MAP 과 이동노드의 거리를 고려하여 선택하는 방법 등이 연구되었다. 하지만 이들은 각각 이동속도 측정을 위한 추가적인 비용이 발생하거나 특정 MAP 에 몰리는 현상을 효과적으로 해결하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문은 HMIPv6 로 구성된 네트워크에서 네트워크 관리지역의 중앙부분을 지나는 이동노드가 바깥부분을 지나는 이동노드보다 해당 네트워크에 오래 머무른다는 사실에 착안하여 지역정보 기반의 MAP 선정기법을 제안한다. 제안하는 기법은 우선 네트워크 관리지역 내에 분포된 MAP 들을 지역정보에 기반하여 계층적으로 구성한다. 그 다음, 중앙부분을 지나는 이동노드에게 보다 넓은 지역을 담당하는 높은 레벨의 MAP 을 선정하고 바깥부분을 지나는 이동노드에게 보다 좁은 지역을 담당하는 낮은 레벨의 MAP 을 선정한다. 이로써 전체적으로 발생하는 바인딩 업데이트 비용을 줄이고 MAP 의 로드밸런싱 효과를 얻는다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.13-18
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2009
Topic Map을 구축하는데 있어서 봉착하는 문제는 특정분야 전문가들이 Topic Map의 구성과 체계에 익숙하지 않다는 점이다. 이를 해결하기 위해서 Topic Map의 모든 요소들을 새로이 작성하는 것 보다는 작성하려는 분야에 대해 기 구축된 정보자원이 존재할 경우 이를 최대한 재활용하여, 모은 요소들을 추출한 다음 Topic Map 온톨로지로 변환하고 이용하는 것이 시간과 비용을 절약할 수 있는 효율적인 방법일 것이다. 본 연구에서는 기 구축된 학술DB보부터 Topic Map에서 재활용할 수 있는 요소들을 추출하기 위한 정보 소스로서 데이터베이스 스키마와 MARC에서 언급하는 메타데이터를 이용하는 것은, 기초 학문자료의 복잡한 관계의 개념구조, 자료유형 및 자료간의 의미적 상관관계 표현에 있어 효율적인 개발방법임을 제안한다.
A schematic map is a special purpose map which is generated to recognize it's objects easily and conveniently via simplifying and highlighting logical geometric information of a map. To manufacture the schematic map with road, label and icon, we must generate simplified route map and replace many geometric objects. Performing a give task, however, there are an amount of overlap areas between geometric objects whenever we process the replacement of geometry objects. Therefore we need replacing geometric objects without overlap. But this work requires much computational resources, because of the high complexity of the original geometry map. We propose the schematic map generation system whose map consists of icons and label. The proposed system has following steps: 1) eliminating kinks that are least relevant to the shape of polygonal curve using DCE(Discrete Curve Evolution) method. 2) making an evenly distributed route using CVT(Centroidal Voronoi Tessellation) and Grid snapping method. Therefore we can keep the structural information of the route map from CVT method. 3) replacing an icon and label information with collision avoidance algorithm. As a result, we can replace the vertices with a uniform distance and guarantee the available spaces for the replacement of icons and labels. We can also minimize the overlap between icons and labels and obtain more schematized map.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.6
no.1
s.11
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pp.87-100
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2004
When spatial data which a user requests are stored various data servers in web mapping environment, it is necessary to access one more map servers to gain data and then integrate them. This paper designs and implements a fusion map server for web mapping. The proposed fusion map server has three characteristics. First, it has customizing metadata which reflect various user's requests. Second, it provides fusion services which integrate spatial and non-spatial data. Last, it uses the dynamic liking method to support the fusion services efficiently. We design and implement a publisher client, a map server and a fusion map server for proposed map server.
A depth image-based rendering (DIBR) technique is one of the rendering processes of virtual views with a color image and the corresponding depth map. The most important issue of DIBR is that the virtual view has no information at newly exposed areas, so called dis-occlusion. In this paper, we propose an intermediate view generation algorithm using the Kinect depth camera that utilizes the infrared structured light. After we capture a color image and its corresponding depth map, we pre-process the depth map. The pre-processed depth map is warped to the virtual viewpoint and filtered by median filtering to reduce the truncation error. Then, the color image is back-projected to the virtual viewpoint using the warped depth map. In order to fill out the remaining holes caused by dis-occlusion, we perform a background-based image in-painting operation. Finally, we obtain the synthesized image without any dis-occlusion. From experimental results, we have shown that the proposed algorithm generated very natural images in real-time.
본 논문에서는 터보 디코더에 사용되는 MAP 알고리즘의 저전력 구조를 제안한다. 터보 디코더 알고리즘 중 하나인 MAP 알고리즘은 많은 메모리 사이즈와 복잡한 연산량을 가진다. 본 논문에서는 메모리 사이즈를 줄이기 위하여 두 번의 상태 천이(branch metric) 과정을 하나로 통합 계산하는 방식을 제안하였다. 제안된 방식으로 구한 상태 천이 값을 이용해서 FSM(Forward State Metric)값을 구하면 BM(branch metric)값이 다음 상태의 FSM에 포함되어지므로 APP(A Posteriori Probability)를 계산할 때 BM부분이 빠져 LLR(Log Likelihood Ratio)의 연산량을 줄일 수 있다. 실험결과 기존의 MAP 알고리즘과 동일 성능을 가지면서 MAP 알고리즘을 개선한 Pietrobon 알고리즘을 log-MAP 알고리즘에 적용하여 LLR 연산량을 비교했을 때 덧셈 연산을 반으로 줄일 수 있음을 확인하였다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.26
no.6
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pp.29-35
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2021
In this paper, we propose a method that combines KNN(K-Nearest Neighbor), Local Map Classification and Bayes Filter as a way to increase the accuracy of location positioning. First, in this technique, Local Map Classification divides the actual map into several clusters, and then classifies the clusters by KNN. And posterior probability is calculated through the probability of each cluster acquired by Bayes Filter. With this posterior probability, the cluster where the robot is located is searched. For performance evaluation, the results of location positioning obtained by applying KNN, Local Map Classification, and Bayes Filter were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that even if the RSSI signal changes, the location information is fixed to one cluster, and the accuracy of location positioning increases.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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