• Title/Summary/Keyword: 시간정보추출

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Edge Detection of Image using Robust Binary Morphology (강인한 이진 형태론을 이용한 화상의 윤곽 추출)

  • 곽성근
    • Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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    • 1997.11a
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    • pp.343-352
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    • 1997
  • 기존의 기울기 연산자나 표면 접합에 의한 윤곽 추출과는 달리 본 논문에서는 윤곽 추출을 위해 강인한 이진 형태론을 이용한 윤곽 추출 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 전처리 과정으로 원영상을 임계 처리시킨 후, 강인한 이진 형태론 확률 기법과 여과을 적용함으로써 영상 윤곽 추출률을 높이고자 하였으며, 가변적으로 콜리지 확률의 교집합만을 적용하여 효율적인 윤곽 추출을 얻기 위한 조건들에 대해 연구하였다. 특히, 제안된 알고리즘은 일반적으로 많이 사용되고 있는 기울기 연산자나 Laplacian 연산자보다 윤곽 추출에 있어서 처리 시간과 저장 용량이 개선되었다.

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Updating Time Table of EPG using Visual Rhythm and pattern matching (Visual Rhythm과 Pattern Matching을 이용한 EPG 시간 정보 갱신)

  • 윤형화;김정림;설상훈
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.113-116
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    • 2002
  • 최근 방송의 디지털화에 따라 수많은 채널의 수용이 가능하게 되어, 현재와 같이 신문의 방송편성표를 보고 사용자가 원하는 프로그램의 시작 시간을 알아내는 것은 힘들어 졌다. 디지털방송에서는 신문 방송 편성표와 같은 기능을 하는 방송 프로그램에 대한 정보를 보여주는 EPG(Electronic Program Guide)를 제공하고 있다. 현재 서비스되고 있는 EPG를 보면, 프로그램의 시작 시간을 GUI로 사용자가 쉽게 알아 볼 수 있어 하고 있어 신문 편성표나 인터넷으로 제공되는 각 방송국의 편성표와 달리 TV 화면에서 프로그램 정보를 검색할 수 있어 편리해졌다. 그러나 이 EPG에서 제공되는 시간은 매우 부정확하기 때문에 시청자가 불편을 느낄 수 있다. 본 논문에서는 방송의 시작 시간을 정확히 알아내어 EPG를 정확히 갱신하는데 목적이 있다. 이를 위해 방송의 시작부분을 미리 저장한 후, 시작 부분을 Visual Rhythm을 이용해 shot들을 추출하여 데이터베이스를 구성하고, 이와 같은 방식으로 방송 스트림의 shot들도 추출하여 데이터베이스와의 Pattern Matching을 통해 보다 정확한 방송시간으로 EPG를 갱신하고자 한다.

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A System to Generate Dynamic Test Using a Random Sampling Division Method (임의 추출 분할 방식을 이용한 동적 문제 출제 시스템)

  • Won, D.H.;Kang, T.H.;Kim, W.J.;Bang, H.;Lee, J.Y.
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.592-594
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    • 2001
  • 원격 교육에서 시간과 장소에 제한을 받지 않도록 하기 위해서 비슷한 난이도의 문제를 출제할 수 있는 동적 문제 출제시스템이 필요하다. 이 시스템은 웹 서버에서 문제를 임의 추출하고, 추출된 문제를 임의 정렬하여, 정렬된 문제를 출력하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 서버의 부하를 가중시켜 실행시간을 증가시키는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 임의 추출 기능들을 데이터베이스 서버, 웹 서버, 클라이언트로 분할하여 실행시간을 단축시키는 시스템을 제안하고 구현하였다.

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Hierarchical Feature Based Block Motion Estimation for Ultrasound Image (초음파 영상을 위한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출)

  • Shin, Seong-Chul;Kim, Baek-Sop;Bae, Moo-Ho
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.07b
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    • pp.745-747
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    • 2005
  • 본 논문은 연속 초음파 영상으로부터 모자이크 영상을 구하기 위한 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법에서 정확도를 높이고 계산 시간을 줄이기 위해 다해상도(multi-resolution)영상을 이용한 계층적 특징점 기반 블록 움직임 추출 방법을 제시하였다. 초음파 영상에서의 Speckle 노이즈의 영향을 줄이기 위해 저해상도의 영상에서 특징점을 추출하고, 계산 시간을 줄이기 위해 저해상도 영상의 추정된 움직임을 고해상도 영상의 움직임 추정에 적용하여 탐색 범위를 줄였다. 그 결과 계산 시간을 개선하면서 모자이크 영상의 정확도를 높일 수 있었다.

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KTARSQI: The Annotation of Temporal and Event Expressions in Korean Text (KTARSQI: 한국어 텍스트의 시간 및 사건 표현 주석)

  • Im, Seohyun;Kim, Yoon-Shin;Jo, Yoomi;Jang, Hayun;Ko, Minsoo;Nam, Seungho;Shin, Hyopil
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2009.10a
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    • pp.130-135
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    • 2009
  • 정보추출(information extraction), 질의-응답 시스템(Question-Answering system) 등의 자연언어처리 응용분야에서 시간과 사건에 관련한 정보를 추출하는 것은 중요한 부분이다. 그럼에도 불구하고, 한국어의 자연언어처리 응용분야에서는 아직까지 이 연구가 본격화되지 않았다. 미국 TARSQI 프로젝트의 연구결과를 바탕으로 하여 한국어 텍스트에서 시간 및 사건 표현의 주석, 추출, 추론을 위한 명세 언어(KTimeML), 주석 말뭉치(KTimeBank), 자동 태깅 시스템(KTarsqi Toolkit: KTTK)의 개발을 목표로 2008년 KTARSQI 프로젝트가 시작되었다. 이 논문에서는 KTARSQI 프로젝트의 목표와 과제에 대한 전반적인 소개와 함께, 현재까지 진행된 작업의 결과로서 사건 태그의 명세와 주석에 관한 논의를 덧붙인다.

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Index Extraction Using Syntactic Morpheme (구문형태소를 이용한 색인어 추출)

  • Hwang, Y.G.;Lee, K.Y.;Kim, N.S.;Lee, Y.S.
    • Annual Conference on Human and Language Technology
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    • 2000.10d
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    • pp.26-30
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    • 2000
  • 문서를 대표하는 단어를 추출하는 색인어 추출은 정보검색 시스템의 질을 좌우한다. 대부분의 색인어 추출 시스템은 명사를 추출하고 있으며, 가능한 모든 명사를 추출하고 있다. 이러한 방법은 불필요한 단어가 그 문장을 대표하는 색인어로 추출될 가능성이 높으며, 이는 정보 검색 시스템의 효율을 저하시킨다. 이를 해결하기 위해 품사 태깅이나 구문 해석 단계 등을 통해 불필요한 후보를 제거할 수 있지만, 태거를 구축하거나 구문 해석을 위해서는 많은 비용과 시간이 필요하다. 본 논문에서는 구문 형태소 단위의 형태소 해석에 기반한 색인어 추출 방법을 제안한다. 구문 형태소는 통사적/의미적으로 강한 공기 관계를 가지면서 문장에서 하나의 통사적 단위나 자질의 단위로 표현되기 때문에 구문 형태소내에 포함된 단어열들은 대부분 색인어가 될 수 없다. 이러한 방법을 이용하여, 형태소 해석 결과를 이용한 색인어 추출에서 발생하는 색인 오류를 제거함으로써 색인기의 성능을 높이는 방법을 제안한다.

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Analysis of Satellite image to extract Ocean Currents (인공위성영상을 이용한 해수유동 정보 추출)

  • Lee, Moon-Jin;Kim, Hye-Jin;Hwang, Ho-Jin;Lee, Seung-Hyun
    • Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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    • 2007.05a
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    • pp.35-41
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    • 2007
  • 인공위성영상을 이용한 해양정보 추출을 위하여 SAR 위성영상을 이용한 해수유통 정보 추출을 연구하였다. SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상의 도플러 쉬프트 정보를 이용한 해수유동 정보 추출은 적용기술의 근본적 한계로 인하여 실제 유속이 아니라 위성궤도의 법선방향에 대한 유속강도만을 제시하는 문제가 있다. 이러한 한계 및 문제점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 위성영상 촬영과 통일한 시간에 동일한 해역에서 해수유통을 관측하고, 관측된 해수유통 정보를 이용하여 위성영상에서 추출된 해수유동 정보를 보완 검증 하였다. 위성영상 추출 해수유통정보의 위성궤도 법선방향 유속강도는 관측된 해수유통 유향분포도에 근거하여 실제 해수유동 유향에 맞게 보정될 수 있었으며, 보정된 해수유통 정보는 실제 해수유동 분포를 잘 반영할 수 있었다.

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Extraction of Human Body Using Neural Network in Intelligent Robot System (지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출)

  • So, Jea-Yun;Kim, Jong-Seon;Joo, Young-Hoon
    • Proceedings of the KIEE Conference
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    • 2006.07d
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    • pp.2081-2082
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    • 2006
  • 본 논문에서는 지능형 로봇 시스템에서 신경 회로망을 이용한 인간 몸의 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 지능형 로봇 시스템에서 사용된 컴퓨터 시각 기반에서는 시간상의 변화에 따른 특징 벡터 추출을 필요로 한다. 이를 위해 본 논문에서는 신경 회로망을 이용한 제스처 추출 기법을 제안 하였다. 신경 회로망을 이용한 제스처 추출은 오류 역 전파 학습방법을 사용하여 시간상에서 변화하는 영상 시퀀스에 정보를 생성하고 움직임 모델을 통해 두 정보간의 따른 제스처 추출에 가중치를 준다. 마지막으로 본 연구에서 제안한 기법은 실험을 통해 그 우수성을 확인하였다.

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Design of Robust Skeleton Feature Extractor for Human-Robot-Interaction (인간 로봇 상호작용을 위한 강인한 스켈레톤 특징점 추출기 설계)

  • Kim, M.H.;Joo, Y.H.;Park, J.B.
    • Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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    • 2006.11a
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    • pp.362-365
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    • 2006
  • 본 논문에서는 인간 로봇 상호 작용을 위해 정확한 스켈레톤 특징점을 추출하는 강인한 추출기를 설계한다. 제안된 특징점 추출기는 인간의 움직임 정보로부터 얻어진 색상, 윤곽선, 시간차 정보 및 가상 신체 모델을 이용하여 정확한 특징점 위치를 찾아낸다. 또한 특징점 추출에 소요되는 탐색 시간을 줄이기 위해 격자박스를 이용한 원형 탐색 기법을 도입하였다. 최종적으로 기법의 우수성을 확인하기 위해 다양한 동작의 특징점 추출 실험을 수행하였다.

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Real-Time Face Detection in Video using Skin Color Modelling (스킨 칼라 모델링을 이용한 실시간 동영상 얼굴 영역 추출)

  • Han, Tae-Kyu;Kim, Young-Seop;Rhee, Sang-Burm
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2005.05a
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    • pp.831-834
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    • 2005
  • 실시간 안면 생체정보 추출 알고리즘은 다양한 멀티미디어 및 보안 시스템에 적용이 가능하다. 그러나 추출율과 시간 이득이라는 측면에서 모두 만족하는 알고리즘은 제안된 사례가 극히 드물며, 그 결과 역시 만족스럽지 못한 경우가 많았다. 본 연구에서는 스킨 칼라 모델을 기반으로 하여 높은 시간 이득을 보장하는 동영상 기반의 실시간 얼굴 영역 추출에 대한 알고리즘을 제시하고자 한다.

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