Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2017.05a
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pp.17-18
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2017
손쉽게 현 위치 정보를 공유하고 사용자 간 커뮤니케이션이 가능한 위치 기반 소셜 네트워크가 대중화되면서 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되어 있다. 본 논문은 시간대별 사용자 선호도와 주요 활동 영역을 고려한 POI 추천 기법을 제안한다. 장소 카테고리별 사용자의 체크인(che-ck-in)정보를 시간대로 분할하여 시간에 따른 장소의 선호도를 판별하고 사용자의 과거 이력을 이용하여 사용자별 활동 영역을 선별한다. 장소의 선호도와 선별된 활동 영역에 기반하여 협업 필터링을 수행하여 POI를 추천한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10c
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pp.688-690
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2004
최근 무선 접속망의 급속한 발전으로 이동 통신 환경에서 인터넷 서비스 제공에 대한 요구가 늘어남에 따라, IP기반의 이동성 지원과 마이크로 이동성에 따른 위치관리 트래픽을 줄일 수 있도록 해주는 HMIPv6 프로토콜이 제안되었다. HMIPv6에 페이징을 적용함으로서 MN의 위치등록에 필요한 시그널링 및 위치정보 데이터베이스의 갱신을 위한 처리와 단말의 전원 소모를 줄일 수 있다. 본 논문에서는 각기 다른 특성을 갖는 MN들에 하나의 동일한 페이징 영역이 적용되는 것이 아닌, 각 MN의 특성을 고려하여 각각의 MN에 적합한 최적의 페이징 영역이 설정되는 HMIPv6 환경에서의 동적 페이징 영역 설정 기법(DP-HMIPv6)을 제안한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.07a
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pp.315-317
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2012
본 논문에서는 인체의 골격 위치와 깊이 정보를 사용하여 주위 환경에 강건한 특성을 지니는 움직이는 사람 영역 검출 방법을 제안한다. 먼저 영상 내에서 인체의 골격 위치를 검출한 다음 인체 골격의 중심이 될 수 있는 지점에 대해 인체의 평균적 깊이 범위 내에서 깊이 세분화를 수행한다. 그리고 깊이 세분화를 통하여 검출된 사람 영역의 후보군에 대해 윤곽선 기반의 움직임 검출기법을 사용하여 후보군 내에서 움직이는 사람에 해당하는 특징점을 검출한다. 마지막으로 잡음 제거 및 움직이는 사람에 해당하는 영역 검출을 위하여 개선된 깊이 세분화 과정을 수행한다.
Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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1999.04a
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pp.11-11
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1999
액체 램제트 연소기는 흡입공기와 분무, 혼합 그리고 이에 따른 연소 등 일련의 과정에 따라 다수의 복잡한 현상들이 상호 밀접하게 관련되어 있다. 본 연구에서는 액체 램제트 연소기내의 유동특성을 파악하기 위해서 2차원 및 3차원 연소기 형상에 대해서 수치적 실험을 수행하였으며, 격자구성은 연소기에 공기를 공급하고 연료를 분무하는 공기 유입관 영역과 연소실 영역, 그리고 출구 대기 영역으로 나누어 독자적으로 격자를 생성시켰다. 2차원과 3차원 유동해석을 비교하였고 분무모델의 적용에 따른 연소특성 및 분사위치에 따른 연소특성을 비교하였다. 유동해석 결과 2차원과 3차원의 유동특성은 달랐으며, 분무모델을 적용해야 정확한 연소 유동 현상을 예측할 수 있음을 알 수 있었다. 그리고 유입관의 안쪽에 연료의 분사위치를 준 경우가 연소의 안정화에 필요한 재순환영역으로의 연료의 혼합이 잘 되어 유입관 바깥쪽에 연료를 분사시키는 것보다 좋은 분사위치임을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.129-132
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2005
RFID 시스템에서 태그의 위치를 추적하기 위해서 궤적은 모델링되고 색인되어야 한다. 궤적은 태그가 판독기의 인식영역으로 들어갈 때와 나갈 때 보고되는 두개의 시공간 위치를 연결한 선분으로 표현될 수 있다. 만약 태그가 판독기의 인식영역에 들어와 나가지 않으면 시공간 위치는 오직 태그가 인식영역에 들어올 때만 보고된다. 따라서 판독기에 머물고 있는 태그는 궤적을 표현할 수가 없으므로 질의 시 이러한 태그를 검색할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 이 논문에서는 태그의 궤적을 시간 매개변수 간격으로 정의한다. 시간 매개변수 간격은 시간에 따라 시간 축길이가 변하는 시간에 종속적인 선분으로 판독기에 머무는 객체의 궤적을 표현할 수 있다. 또한 RFID 시스템에서 사용되는 질의를 분류하고 효율적인 처리를 위해 태그의 식별자를 차원에 추가하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.11a
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pp.59-62
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2004
이동객체 색인에 관한 기존 연구는 실외 환경의 빠른 속도로 이동하는 많은 이동객체들을 대상으로 과거 궤적과 현재 위치 및 미래 위치를 검색하는 색인 기법들이었다. 그러나 쇼핑몰이나 대형 박물관과 같은 건물의 실내나 놀이동산과 같은 한정된 영역의 이동객체들은 실외 환경에서처럼 빠른 이동속도를 가지고 있지 않다. 또한 이동객체들의 이동하는 영역이 한정되어 있을 뿐만 아니라 최대 수용인원 등이 정해져 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 실내 환경에 적합한 색인 기법으로 현재 그리고 미래 위치 질의 처리를 위한 공간색인과 시간 색인을 분리한 두 개의 색인 구조를 갖는 새로운 색인 기법과 가까운 미래 시간의 특정 영역에 있는 이동객체들의 수에 대한 질의응답을 위한 시공간 히스토그램을 구성하고, 적용하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.398-403
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2007
초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육영역을 객관적으로 분석하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정 한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 그리고 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근육 막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역을 찾기 위해 근육 막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근육 막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.532-534
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2001
본 논문에서는 다양한 배경을 가지는 얼굴 영상에서 눈의 위치를 추출하고 누의 개폐 상태를 인식하는 방법에 대하여 제시한다. 얼굴 요소 중에서 눈은 얼굴 인식 분야에 있어서 주요한 특징을 나타내는 주 요소이며, 눈의 개폐 상태 인식은 인간의 물리적, 생체적 신호 감지 및 표정인식에도 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 후부영역을 강조하기 위한 전처리 과정을 수행하고 템플릿 매칭 방법을 사용하여 후부 영역을 추출한다. 추출된 1차 후부 영역들은 설정된 병합식을 사용하여 병합되며, 기하학적 사전지식과 Matching Value를 기반으로 최종 눈후보 영역을 추출한다. 검출된 눈 후보 영역은 검출영역 전처리와 특징점 산출 과정을 거쳐 최종적으로 개폐 판별식을 통해 눈의 개폐상태를 인식하게 된다. 제안한 방법은 눈위치 추출과 개폐인식에서 모두 높은 인식률을 보였으며 향후 운전자의 졸음인식 및 환자 감시장치 등 여러 응용에서 사용될 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.105-106
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2018
본 논문에서는 동적 프로젝션 맵핑을 구현하기 위하여 3차원 공간의 깊이 정보와 대상 객체의 색상영상에서의 특징점을 추출하여 3차원 공간상에서 움직이는 2차원 평면 객체의 자세를 안정적으로 추정하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 타겟 이미지를 출력하여 타겟 이미지 보다 큰 평면 패널에 부착하고, 이 평면 패널을 3차원 공간상에서 움직이는 환경에서 타겟 이미지의 자세를 안정적으로 추정하기 위하여 고안되었다. 제안 기법에서는 우선 패널이 움직일 수 있는 깊이 영역을 지정하여 해당 깊이 영역에 존재하는 2차원 패널을 추출하고, 패널의 사각영역을 추출한다. 또한, 색상 영상에 SURF 알고리즘을 적용하여 2차원 평면상에 부착된 타겟 이미지의 영역을 색상 특징을 기반으로 함께 추출하여 패널의 사각 영역과 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 추출한다. 셋업 단계에서 추출된 타겟 이미지의 상대적인 위치 정보를 이용하여, 조명의 변화에 의하여 순간적으로 타겟 이미지의 특징점 추적에 실패한 경우, 패널의 사각 영역에 의해 계산된 타겟 이미지의 상대적 위치 정보를 계산하여 자세 추정에 사용함으로써 움직이는 타겟 이미지의 3차원 자세를 안정적으로 추정할 수 있도록 하였다.
In this paper, we propose a framework that can perform acceleration collision detection efficiently by using a cone based collision area in a particle-based system which requires collision detection with many objects. Three conditions determine particle and cone-based collision regions: 1) If there is a cone position within the radius of the adjacent particle, 2) In the case where the position of the adjacent particle exists in the cone area, 3) When adjacent particles exist between two vectors forming a cone area. As a result, it is defined that when the above conditions are all satisfied, the particle and the region of a cone have collided. In this paper, we automatically update the area of the cone, which is the collision detection area, according to the particle movement. Determine the direction and length of the cone based on the position and velocity of the particle to calculate the dynamic change of the cone. Collision detection is performed quickly using only the particles in the finally calculated area. The acceleration method proposed in this paper is simple to implement because it is executed with a closed form equation instead of explicitly creating the tree data structure, and collision inspection performance is improved in all results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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