• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.34-37
• /
• 2006

디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.913-915
• /
• 2004

시술 중 제공되는 2D영상은 실시간으로 환자와 시술도구의 상태정보를 제공해주지만 환부의 입체적ㆍ해부학적 파악이 어렵다. 따라서 긴 촬영시간으로 시술 전 획득되는 3D영상과 시술 중 얻어지는 2D영상간 정합영상은 영상 유도술에 있어서 유용한 정보를 제공한다. 이를 위해 본 논문에서는 볼륨영상으로부터 혈관모델을 추출하고 이를 평면으로 투영하였다. 두 2D영상에서 정차대상이 되는 혈관골격을 추출한 후 혈관의 분기특성을 고려 한 초기정합을 수행하였다. 크기와 초기 위치를 맞춘 혈관골격을 골격간 거리가 최소가 되도록 반복적으로 혈관을 기하변환시키고 최종 변환된 혈관골격을 시술 중 제공되는 2D영상에 겹쳐 가시화 하였다. 이로써 시술시간 경감과 시술성공률 향상을 유도할 수 있는 시술경로맵을 제시하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04d
• /
• pp.298-300
• /
• 2003

모바일 컴퓨팅 환경에서 서버와 클라이언트 간에 데이터 전송은 대역폭의 차이로 인해 비대칭적 통신 구조를 이룬다. 이와 같은 제한된 환경에서 정보 전달은 한번의 전송으로 다수의 클라이언트에게 서비스를 제공하는 브로드캐스트 기법이 효과적이다 하지만 브로드캐스트 방식은 전송되는 데이터의 양이 많을 경우 클라이언트 측에서는 필요한 서비스를 제공받기 위해 높은 접근대기 시간을 갖는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 클라이언트 요청 정보를 프로파일 형태로 서버측에 저장하고 이를 데이터 마이닝 기법을 사용해서 자주 요청되면서 서로 연관성이 높은 데이터 패턴을 추출하여 전송함으로써 접근대기 시간을 줄 일수 있는 기법을 제안한다 또한 추출된 패턴도 정기적으로 브로드캐스트 함으로써 클라이언트 측에서 예견적인 프리패치와 캐쉬 재배치를 통해 배터리 소비량을 줄이는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.458-462
• /
• 2010

본 논문은 X-선 혈관조영영상에서 기울기 정보 및 최대 빈도수를 이용한 카테터 자동 분할 방법을 제안한다. 제안방법은 세 단계로 이루어진다. 첫째, 분할하고자 하는 카테터 관심영역을 설정하고, 영상의 대조대비를 높이기 위한 밝기값 스트레칭을 수행한다. 둘째, 카테터 후보 경계점을 추출하기 위하여 카테터 방향을 고려한 경계 강조 마스크를 영상에 적용한다. 셋째, 카테터 후보 경계점에서 기울기가 크고 최대 빈도수 직경을 갖는 카테터 경계점을 추출하고 이들을 선형 보간하여 최종 카테터 경계를 분할한다. 제안 방법의 평가를 위하여 육안 평가 및 전문가가 수동 분할한 결과와 본 제안방법을 적용하여 얻은 중복 영역 비율과 평균 거리 차이를 측정한 정확성 평가를 수행하였고, 수행시간을 측정하였다. 실험결과 중복 영역 비율은 93.9%${\pm}$2.7%, 평균 거리 차이는 0.116-픽셀, 수행시간은 평균 0.011초로 측정되었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.20 no.4
• /
• pp.503-508
• /
• 2010

Recently, the advance of mobile devices has made various services possible beyond simple communication. One of services is the predicting the future path of users and providing the most suitable location based service based on the prediction results. Almost of these prediction methods are based on previous path data. Thus, calculating similarities between current location information and the previous trajectories for path prediction is an important operation. The collected trajectory data have a huge amount of location information generally. These information needs the high computational cost for calculating similarities. For reducing computational cost, the meaningful location based trajectory model approaches are proposed. However, most of the previous researches are considering only the physical information such as stay time and the distance for extracting the meaningful locations. Thus, they will probably ignore the characteristics of users for meaningful location extraction. In this paper, we suggest a meaningful location extracting and trajectory simplification approach considering the stay time, distance, and additionally interaction information of user. The method collects the location information using GPS device and interaction information between the user and the others. Using these data, the proposed method defines the proximity of the people who are related with the user. The system extracts the meaningful locations based on the calculated proximities, stay time and distance. Using the selected meaningful locations the trajectories are simplified. For verifying the usability of the proposed method, we collect the behavioral data of smart phone users. Using these data, we measure the suitability of meaningful location extraction method, and the accuracy of prediction approach based on simplified trajectories. Following these result, we confirmed the usability of proposed method.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1999.10d
• /
• pp.117-122
• /
• 1999

본 연구는 형태소 분석에 필요한 언어 지식과 품사 태깅에 필요한 확률 정보를 별도의 언어 지식 추가 없이 학습 말뭉치를 통해서 얻어내는 방법을 제안한다. 먼저 품사 부착된 학습 말뭉치로부터 형태소 사전과 결합 정보를 추출한다. 그리고 자주 발생하는 어절 및 해석상 모호성이 많은 어절에 대해서는 학습 말뭉치에서 발견된 형태소 분석 결과를 저장하여 형태소 분석에 소요되는 시간과 형태소 분석의 정확률을 높인다. 또한 미등록어의 많은 부분을 차지하는 인명, 지명, 조직명에 대해서는 정보 추출 분야에서 사용하는 고유 명사 분류법으로 해결한다. 품사 태깅을 위해서는 품사열 정보와 품사열 정보로는 해결할 수 없는 경우를 위한 어휘 정보를 학습 말뭉치에서 추출한다. 품사열 정보와 어휘 정보는 정형화 과정을 거쳐 최대 엔트로피 모델의 자질로 사용되어 품사 태깅 시스템을 위한 확률 분포를 구성한다. 본 연구에서 제안하는 방법은 학습 말뭉치를 기반으로 한다는 특성에 의해 다양한 영역에 사용하기 쉽다. 또한 어휘 정보로 품사 문맥 정보를 보완하기 때문에 품사 분류 체계와 형태소 해석 규칙에 영향을 적게 받는다는 장점을 가진다. MATEC '99 데이터 실험 결과 형태소 단위로 94%의 재현률과 93%의 정확률을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2016.05a
• /
• pp.318-318
• /
• 2016

위성은 준 실시간으로 국토 전체의 관측과 미계측/비접근 지역의 관측도 가능하여 가뭄, 홍수 등 수재해와 관련된 분석 자료로 활용되고 있으며, 위성 기반의 수재해 모니터링 적용성에 대한 연구 또한 수행되고 있다. 위성에서 관측된 자료는 NASA, JAXA 등의 위성 관리 센터에서 알고리즘을 적용하여 인터넷으로 제공하고, 최근 K-water에서는 수자원분야의 위성활용을 위해 위성 자료 수집 시스템을 갖추어 Aqua/Terra MODIS, GPM, GCOM-W1 등의 위성 자료를 수집하고 있다. 위성 자료는 5분~16일 등의 다양한 주기로 제공되고 있으며, 자료 타입, 측정 시간 등의 간단한 정보만 파일명으로 표시되어 위성의 위치(경위도) 및 해당 지점의 위성 자료를 얻기 위해서는 위성 자료를 확인해야만 하는 번거로움이 따른다. 본 연구에서는 순차적으로 관측된 위성 자료의 시 공간적 속성정보를 추출하고 해당 정보를 영상과 함께 맵핑하여, 시간의 흐름에 따른 위성 궤도의 시각화 방안을 제시하였다. 위성 궤도의 시각화 방안으로 사용된 위성 자료는 Terra MODIS의 'MOD02SSH', GPM GMI 센서의 'GPROF' 자료 타입을 사용하였다. 'MOD02SSH'는 5분 동안 5km의 공간해상도로 측정한 자료가 1개의 파일이며, 'GPROF'는 5분 동안 4km의 공간해상도로 측정한다. 공전 주기의 검증을 위해 케플러의 제3법칙을 적용한 Terra 위성의 공전주기는 98.75분으로 계산되며, 위성 자료의 공전주기는 98.87분으로 나타난다. 검증 결과 약 0.12초의 오차가 발생하며, 정확한 위성 고도와 높은 해상도의 위성 자료를 통해 오차의 감소가 가능하다. 이를 통해 시각화 된 동적 시계열 이미지는 시간에 따른 위성 궤도의 정보를 추출 할 수 있다. 이는 수재해 정보시스템의 모니터링을 위해 사용 가능하고, 시간에 따른 위성 궤도 정보를 통하여 필요한 시간대의 위성 위치 정보, 해당 지점의 관측 자료를 효율적으로 수집하여 자료 수집을 위한 시간 단축이 가능하며, 사용자 또는 관리자를 위한 모니터링 수행 또한 효율적인 운영이 가능할 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10b
• /
• pp.256-258
• /
• 2004

단백질 상호작용에 대한 연구는 생명현상의 전반적인 원리를 규명하는데 필수적이다. 생물학 문헌 데이터베이스로부터 단백질 상호작용 정보를 찾는 것은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 컴퓨터로 자동화시키는 방법이 요구된다. 문헌으로부터 단백질 상호작용 정보를 추출하는 작업은 단순 문자열 비교를 통한 정보검색으로는 한계가 있으므로 자연어 처리 기법을 적용해 문장의 문법 구조, 품사 정보 등을 이용하면 더 정확한 추출이 가능하다. 본 논문에서는 자연어 처리를 이용하여 문장을 트리로 표현한 뒤 가지치기, 병합 등을 통해 추상화된 트리를 패턴과 매칭하는 방법을 제안한다. 그리고 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방법에 비해 더 높아진 정확도를 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2006.11a
• /
• pp.45-48
• /
• 2006

영상의 영역 분할을 통한 다시점 영상의 생성기법을 제안한다. 본 논문에서는 다시점 영상을 생성하기 위해 공간적으로 색상 정보와 시간적으로 움직임 정보를 이용하여 객체를 추출하고 이로부터 다시점 영상을 생성하게 된다. 색상 정보는 움직임 정보로는 정확한 외곽을 추출하지 못하기 때문에 정확한 외곽을 추출하기 위해 사용되어진다. 색상의 동질영역을 구분하기 위하여 휘도와 색차를 이용하며, 정합창을 사용하여 화소기반의 움직임 예측을 수행한다. 다음 단계로 색상 정보와 움직임 정보를 통해 독립적으로 얻어진 결과를 결합하게 된다. 움직임 예측을 통해 얹은 움직임의 세기값을 색상정보를 이용해 얻은 영역에 할당하고 이를 깊이값으로 변환하게 된다. 2차원의 입력 영상과 변환되어진 깊이값을 통해 회전변환의 과정을 거쳐서 최종의 다시점 영상이 생성된다. 실험을 통해서 제안된 알고리즘이 효과적으로 다시점 영상을 생성함을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.17 no.7
• /
• pp.913-918
• /
• 2007

Human motion analysis is an important research subject in human-robot interaction (HRI). However, before analyzing the human motion, silhouette of human body should be extracted from sequential images obtained by CCD camera. The intelligent robot system requires more robust silhouette extraction method because it has internal vibration and low resolution. In this paper, we discuss the hybrid silhouette extraction method for detecting and tracking the human motion. The proposed method is to combine and optimize the temporal and spatial gradient information. Also, we propose some compensation methods so as not to miss silhouette information due to poor images. Finally, we have shown the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.