Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.33-38
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2006
인공지능 분야에서는 합의된 개념을 정의하고, 개념과 개념사이의 관계를 표현하여 인간과 시스템이 지식을 공유하는 것으로 온톨로지를 정의하고 있다. 현재까지 영상이해를 위해 온톨로지를 설계하고 이용하는 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존의 영상이해에 관한 연구는 개념적인 연구에 그칠 뿐 구체적인 방법을 제시하지는 못하고 있다. 본 논문에서는 온톨로지로 표현한 지식에 근거하여 영상의 처리, 분석 해석 과정을 통해 영상을 이해하는 영상이해 시스템의 프레임워크를 제안한다. 영상이해 과정은 i)특정 부야의 지식을 온톨로지로 표현하고, ii)영상 처리 및 분석 과정을 통해 영상을 구성하는 객체들의 속성을 추출하며, iii)온톨로지 추론을 통해 객체의 속성으로부터 객체를 정의하여 영상을 해석한다. 그리고 제안한 프로세스에 기반 하여 영상이해 시스템을 구축하고 특정 분야에서의 실험을 통하여 제안된 시스템의 효용성을 확인한다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.17
no.3
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pp.328-335
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2007
Ontology is represented by the shared concepts and relations among those. Many studies have been actively working on sharing human's knowledge with that of systems by using it. For a typical example, there is the design and implementation of ontology system for image understanding. However conventional studies on ontology-based image understanding have proposed not concrete methods but conceptual idea. In this paper, we propose an ontology-based image understanding system with following four processes: i)knowledge representation of a specific domain by the ontology, ii)feature extraction of objects through image processing and image analysis, iii)image interpretation by object features, and iv)reduction of ambiguity existing in image interpretation by ontology reasoning. We implement an image understanding system based on the proposed processed, and show the effectiveness of the proposed system from experimental results in a specific domain.
동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.13-16
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2019
영상이 포함하고 있는 풍부한 정보를 검출하고 이해하기 위해서는, 영상속의 일관된 상호관계를 갖는 영상 객체 그룹을 이해하고 표현하는 영상 구문 검출 기술(Visual Phrase Detecting Technology)이 필수적이다. 영상 구문 검출 기술은, 영상이 포함하고 있는 다양하고 풍부한 정보를 추출하고 활용하기 위한 핵심 기술로 이를 이용한 자동차 주행중 전방 감시, 영상의 자동 주석 달기, 동영상의 검색, 쇼핑 공간에서의 부정행위 검출(fraud detection) 등 다양한 분야에 적용할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.5
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pp.19-30
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2018
Visual information understanding is known as one of the most difficult and challenging problems in the realization of machine intelligence. This paper proposes deriving visual verb and construction of ActionNet database as a video database for video semantic understanding. Even though development AI (artificial intelligence) algorithms have contributed to the large part of modern advances in AI technologies, huge amount of database for algorithm development and test plays a great role as well. As the performance of object recognition algorithms in still images are surpassing human's ability, research interests shifting to semantic understanding of video contents. This paper proposes candidates of visual verb requiring in the construction of ActionNet as a learning and test database for video understanding. In order to this, we first investigate verb taxonomy in linguistics, and then propose candidates of visual verb from video description database and frequency of verbs. Based on the derived visual verb candidates, we have defined and constructed ActionNet schema and database. According to expanding usability of ActionNet database on open environment, we expect to contribute in the development of video understanding technologies.
두부 외상은 많은 발생율과 사망율을 차지하고 있으며, 건강한 생활을 위해 큰 관심을 갖게 되었다. 신경방사선영상은 외상성 뇌손상 환자들의 진단과 치료에 필수적인 방법이다. 뇌손상의 기본 기전, 병리, 그리고 영상 소견을 이해 하는 것은 매우 중요하다. 1970년대에 Glasgow coma scale의 형상과 전산화단층촬영(CT)의 발달은 임상의사들이 두부외상에 대한 평가와 환자들의 경과를 예상하는데 극적인 변화를 주었다. 최근 자기공명영상(MRI)의 발달로 외상성 뇌손상의 형태를 더욱 이해 하게 되었고, 두부 외상의 발견율이 높아지게 되었다.
본 고는 이제까지 연구되어온 영상 압축에 대한 내용 및 적용을 소개하므로써 영상 압축에 대한 이해를 높이고자 하는데 그 목적이 있으며, 구성은 영상 압축의 필요성, 영상 압축에서 사용하는 정보 이론에 대한 개론, 무손실 영상 압축기법, 소실 영상 압축 기법에 관하여 설명하고자 한다.
본 연구에서는 UCC 동영상을 활용한 수업이 미국문화 이해도에 미치는 영향을 알아보았다. 이를 위해 7차 영어과 교육과정 목표를 참고하여 5학년 학생들 발달 단계에 맞는 미국문화 내용을 선정하고, 알맞은 UCC 동영상을 선별하여 UCC활용형 지식체험교수학습 모형을 개발하였다. 개발된 교수 학습과정안을 적용하여 초등학교 5학년을 실험집단과 통제집단으로 나누어 13차시 수업을 실시하였다. 실험 결과 UCC동영상을 활용하여 수업한 실험집단 평균 M=25.15(SD=3.02), 통제집단평균 M=24.09(SD=3.84)로서 실험집단이 통제집단보다 평균에서 더 높은 결과를 나타내었고, 이는 t=2.458(p=.017)로 p<.05 수준에서 통계적으로 유의미한 차이가 있는 것을 알 수 있었다. 따라서 UCC 동영상을 활용한 미국문화 교육이 기존의 수업 방법보다 초등학생들의 미국문화 이해도 향상에 효과가 있음을 알 수 있었다
Magnetic resonance neurography (MRN) has been increasingly used in recent years for the assessment of peripheral neuropathies. Fat suppression T2-weighted imaging (T2WI) and diffusion-weighted imaging (DWI) have typically been used to provide high contrast MRN. Isotropic 3-dimensional (3D) sequences with fast spin echo, post-processing imaging techniques, and fast imaging methods, among others, allow good visualization of peripheral nerves that have a small diameter, complex anatomy, and oblique course within a reasonable scan time. However, there are still several issues when performing high contrast and high resolution MRN including standard sequence; fat saturation techniques; balance between resolution, field of view, and slice thickness; post-processing techniques; 2D vs. 3D image acquisition; different T2 contrasts between proximal and distal nerves; high T2 signal intensity of adjacent veins or joint fluid; geometric distortion; and appropriate p-values on DWI. The proper understanding of these issues will help novice radiologists evaluate peripheral neuropathies using MRN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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