Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2017.06a
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pp.102-104
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2017
최근 Convolutional neural network (CNN)을 도입하여, SAR 영상의 목표물 인식 알고리즘이 높은 성능을 보여주었다. SAR 영상은 4 종류의 polarization 정보로 구성되어있다. 기계와 신호처리의 비용으로 인하여 일부 데이터는 적은 수의 polarization 정보를 가지고 있다. 따라서 우리는 SAR 영상 data 를 멀티모달 데이터로 해석하였다. 그리고 우리는 이러한 멀티모달 데이터에 잘 작동할 수 있는 콘볼루션 신경망을 제안하였다. 우리는 데이터가 포함하는 모달의 수에 반비례 하도록 scale factor 구성하고 이를 입력 크기조절에 사용하였다. 입력의 크기를 조절하여, 네트워크는 특징맵의 크기를 모달의 수와 상관없이 일정하게 유지할 수 있었다. 또한 제안하는 입력 크기조절 방법은 네트워크의 dead filter 의 수를 감소 시켰고, 이는 네트워크가 자신의 capacity 를 잘 활용한다는 것을 의미한다. 또 제안된 네트워크는 특징맵을 구성할 때 다양한 모달을 활용하였고, 이는 네트워크가 모달간의 상관관계를 학습했다는 것을 의미한다. 그 결과, 제안된 네트워크의 성능은 입력 크기조절이 없는 일반적인 네트워크보다 높은 성능을 보여주었다. 또한 우리는 전이학습의 개념을 이용하여 네트워크를 모달의 수가 많은 데이터부터 차례대로 학습시켰다. 전이학습을 통하여 네트워크가 학습되었을 때, 제안된 네트워크는 특정 모달의 조합 경우만을 위해 학습된 네트워크보다 높은 성능을 보여준다.
This paper presents an immersive multimodal Gumdo simulation game that allows a user to experience the whole body interaction with an intelligent cyber fencer. The proposed system consists of three modules: (i) a nondistracting multimodal interface with 3D vision and speech (ii) an intelligent cyber fencer and (iii) an immersive feedback by a big screen and sound. First, the multimodal Interface with 3D vision and speech allows a user to move around and to shout without distracting the user. Second, an intelligent cyber fencer provides the user with intelligent interactions by perception and reaction modules that are created by the analysis of real Gumdo game. Finally, an immersive audio-visual feedback by a big screen and sound effects helps a user experience an immersive interaction. The proposed system thus provides the user with an immersive Gumdo experience with the whole body movement. The suggested system can be applied to various applications such as education, exercise, art performance, etc.
Kim, Kyung-Min;Ha, Jung-Woo;Lee, Beom-Jin;Zhang, Byoung-Tak
Journal of KIISE
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v.42
no.4
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pp.451-458
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2015
Previous multimodal learning methods focus on problem-solving aspects, such as image and video search and tagging, rather than on knowledge acquisition via content modeling. In this paper, we propose the Multimodal Concept Hierarchy (MuCH), which is a content modeling method that uses a cartoon video dataset and a character-based subtitle generation method from the learned model. The MuCH model has a multimodal hypernetwork layer, in which the patterns of the words and image patches are represented, and a concept layer, in which each concept variable is represented by a probability distribution of the words and the image patches. The model can learn the characteristics of the characters as concepts from the video subtitles and scene images by using a Bayesian learning method and can also generate character-based subtitles from the learned model if text queries are provided. As an experiment, the MuCH model learned concepts from 'Pororo' cartoon videos with a total of 268 minutes in length and generated character-based subtitles. Finally, we compare the results with those of other multimodal learning models. The Experimental results indicate that given the same text query, our model generates more accurate and more character-specific subtitles than other models.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.834-836
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2021
멀티모달 감정인식을 통해 사람의 감정을 정확하게 분류하고, 사람의 감정에 어울리는 음악을 매칭하는 시스템을 설계한다. 멀티모달 감정 인식 방법으로는 IEMOCAP(Interactive Emotional Dyadic Motion Capture) 데이터셋을 활용해 감정을 분류하고, 분류된 감정의 분위기에 맞는 음악을 매칭시키는 시스템을 구축하고자 한다. 유니모달 대비 멀티모달 감정인식의 정확도를 개선한 시스템을 통해 텍스트, 음성, 표정을 포함하고 있는 동영상의 감성 분위기에 적합한 음악 매칭 시스템을 연구한다.
In this paper, we implemented a multimodal system combining speech and lip information, and evaluated its performance. We designed speech recognizer using speech information and lip recognizer using image information. Both recognizers were based on HMM recognition engine. As a combining method we adopted the late integration method in which weighting ratio for speech and lip is 8:2. By the way, Our constructed multi-modal recognition system was ported on DARC system. That is, our system was used to control Comdio of DARC. The interrace between DARC and our system was done with TCP/IP socked. The experimental results of controlling Comdio showed that lip recognition can be used for an auxiliary means of speech recognizer by improving the rate of the recognition. Also, we expect that multi-model system will be successfully applied to o traffic information system and CNS (Car Navigation System).
Kim, Eoung-Un;Kang, Sun-Kyung;So, In-Mi;Kwon, Tae-Kyu;Lee, Sang-Seol;Lee, Yong-Ju;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.2
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pp.181-190
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2009
This paper presents a multimodal emergency recognition system based on visual information, audio information and gravity sensor information. It consists of video processing module, audio processing module, gravity sensor processing module and multimodal integration module. The video processing module and gravity sensor processing module respectively detects actions such as moving, stopping and fainting and transfer them to the multimodal integration module. The multimodal integration module detects emergency by fusing the transferred information and verifies it by asking a question and recognizing the answer via audio channel. The experiment results show that the recognition rate of video processing module only is 91.5% and that of gravity sensor processing module only is 94%, but when both information are combined the recognition result becomes 100%.
Recently researches about multi-modal system has been studied widely and actively, Such multi-modal systems are enable to increase possibility of HCI(Human-computer Interaction) realization, enable to provide information in various ways and also enable to be applicable in e-business application, If ideal multi-modal system can be realized in future, eventually user can maximize interactive usability between information instrument and men in hands-free and eyes-free, In this paper, a new multi-modal browsing system using Java RMI as communication interface, which integrated by HTML browser and voice browser is suggested and also English-English dictionary search application system is implemented as example.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.5
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pp.941-948
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2003
Character agent based Multimodal Presentation Markup Language(MPML) has been developed to increase the efficiency of the presentation using a computer. However, authoring of a presentation by using MPML is not simple because MPML describes only the behavior of the character agent. It describes the presentation background by importing HTML documents. This paper proposes EMPML(Extended MPML) which describes not only the behavior of the character agent but also the presentation background. And an authoring tool for the EMPML has been designed and implemented. By integrating the editing of the presentation background and character agent behavior, the proposed authoring tool supports WYSIWIG(What You See Is What You Get) mode designing. By using the proposed authoring tool, users can make a multimodal presentation without knowing the details of EMPML.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.46-48
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2006
본 논문에서는 웹 서비스의 WSDL 문서로부터 멀티 모달 유저 인터페이스를 동적으로 생성하는 방법을 제안한다. 이를 위해 W3C에서 제안한 사용자 인터페이스 관련 기술인 XForms와 VoiceXML을 소개하고. XForms에 기반한 사용자 인터페이스 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 WSDL 문서의 구조를 분석하고. 스키마로부터 데이터의 타입에 따른 적합한 컨트롤을 매핑하여 최적의 멀티 모달 사용자 인터페이스를 구성한다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.36-37
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2015
본 논문에서는 전시 공간에서 전시 콘텐츠를 그냥 지나치거나 적극적으로 상호작용하려 하지 않는 관람객의 관심과 흥미를 이끌어 내기 위하여 어포던스(affordance, 행위 유발성) 특성을 반영한 인터랙티브 아트 콘텐츠 설계에 관한 내용을 다룬다. 이를 위하여, 우선, HCI 나 인지심리 영역에서 다루고 있는 어포던스 이론을 고찰하고, 특히 전시 공간에 나타나는 어포던스의 요소를 연구한 기존 연구들 분석하였다. 이를 기반으로 사람들의 행동과 흥미를 유발 시킬 수 있는 전시공간에 적합한 어포던스 기반 멀티 모달 인터페이스 설계 방향을 제시하였다. 또한, 제시된 멀티 모달 인터페이스 설계 특성을 반영하여 터치 스크린을 이용한 멀티 모달 미디어 아트 콘텐츠를 설계 제작하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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