Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06b
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pp.562-567
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2008
XML은 W3C 표준으로 채택된 이후로 많은 어플리케이션에서 데이터를 표현하는 방법으로 사용되고 있다. XML문서는 특정 어플리케이션에 종속적이기 때문에 XSLT를 이용하여 변환한 뒤 사용하게 된다. 그러나 변환에는 많은 노력, 시간과 비용이 소요되기 때문에 이를 자동으로 변환하는 시스템을 구축하는 것이 최선의 방법이다. 이를 위해서 XTGen이나 XSLT 스크립트 시스템이 기존에 제안되었지만 사용자가 엘리먼트간의 관계를 수동으로 처리하는 방식이거나 변환 문서간 단말 노드의 1:1 매칭이라는 제약과 대규모 변환에 어려움이 있다. 본 논문은 JAWS를 이용한 엘리먼트간의 의미 관계 분석과 DTD의 구조를 분석하여 XSLT를 생성함으로써 기존 시스템들의 단점을 보완하고 더 높은 정확성을 보장한다는 장점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML 문서를 변환하기 위한 XSLT를 자동으로 생성하여 XML 문서를 변환하는 모든 과정을 자동화 함으로써 문서 변환에 따르는 비용의 절감할 수 있을 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.437-439
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2011
본 논문에서는 카메라에서 입력되는 영상에서 객체의 특징 자동 추출하고 모바일 기기로 전송하여 인체의 움직임을 표현하는 시스템을 제안한다. 제안시스템은 연속된 입력영상에서 인체의 실루엣과 조인트를 자동추출하고 조인트를 추적함으로 객체를 추적한다. 추출된 특징은 객체의 각 연결점의 위치정보로 사용되며 특징을 중심으로 블록매칭 알고리즘을 적용하여 특징의 위치정보를 추적하고 모바일기기로 정보를 전송한다. 모바일 기기에서는 전송된 조인트 정보를 이용하여 인체의 움직임을 재현한다. 제안방법을 실험 동영상에 적용한 결과 인체의 실루엣과 조인트를 자동 검출하며 추출된 조인트로 인체의 매핑이 효율적으로 이루어졌다. 또한 조인트의 추적이 매핑된 인체에 반영되어 인체의 움직임도 적절히 표현되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.601-603
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2004
인터넷은 유익하고 건전한 정보의 유통이 대부분이지만 최근에는 익명성과 상업성으로 인해 유해 정보가 급속하게 늘어나고 있는 추세이다. 이러한 부정적인 영향으로부터 청소년들과 어린이들을 보호하기 위하여, 본 논문은 유해사이트 분류를 자동으로 할 수 있는 시스템을 제안한다. 기존의 유해사이트 구축은 검색 요원들이 유해사이트를 돌아다니며 일일이 데이터를 수집하여 분류하거나 유해사이트의 내용 중에 텍스트만을 추출하여 패턴 매칭 방법으로 분류하는 것이 대부분이었지만, 본 논문은 기존 방법의 문제점을 해결하기 위하여 형태소 분석을 이용한 사이트의 유해도 측정과 Skin-Color 분포의 분석 결과를 병합하여 95% 이상의 정확도(Precision) 성능을 보이며. 신뢰도가 높은 유해사이트 자동 분류 시스템을 구현할 수 있다는 것을 증명하였다.
Social network service is service that enables the human network to be built up on web. It is important to record users' information simply and establish the network with people based on the information to provide with the social network service effectively. But it is very troublesome work for the user to input his or her own information on the mobile environment. In this paper we suggested a system which classifies users' behavior using context and creates blogging sentences automatically after inferring the destination. For this, users' behavior is classified and the destination is inferred with the sequence matching method using Naive Bayes classification. Then sentences which are suitable for situation is created by arranging the processed context using the structure of 5W1H. The system was evaluated satisfaction degree by comparing the created sentences based on actually collected data with users' intension and got accuracy rate of 88.73%.
As Synthetic Aperture Radar (SAR) image can be acquired regardless of the weather and day or night, it is highly recommended to be used for Automatic Target Recognition (ATR) in the fields of surveillance, reconnaissance, and national security. However, there are some limitations in terms of cost and operation to build various and vast amounts of target images for the SAR-ATR system. Recently, interest in the development of an ATR system based on simulated SAR images using a target model is increasing. Attributed Scattering Center (ASC) matching and template matching mainly used in SAR-ATR are applied to target classification. The method based on ASC matching was developed by World View Vector (WVV) feature reconstruction and Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM). The template matching was carried out by calculating the correlation coefficient between two simulated images reconstructed with adjacent points to each other. For the performance analysis of the two proposed methods, the Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) dataset was used, which has been recently published by the U.S. Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). We conducted experiments under standard operating conditions, partial target occlusion, and random occlusion. The performance of the ASC matching is generally superior to that of the template matching. Under the standard operating condition, the average recognition rate of the ASC matching is 85.1%, and the rate of the template matching is 74.4%. Also, the ASC matching has less performance variation across 10 targets. The ASC matching performed about 10% higher than the template matching according to the amount of target partial occlusion, and even with 60% random occlusion, the recognition rate was 73.4%.
본 논문에서는 표면실장기판을 위한 자동 광학 검사 시스템에서 사용되는 데이터 산출방법에 대한 알고리즘을 제안 한다. 제안된 새로운 부품검사 알고리즘은 검사영역을 분할해 템플릿에서의 매칭률이 가장 높은 부분만을 세밀하게 재검사하는 방법을 사용하여 기존의 방법들보다 시간이 단축 될 뿐만 아니라 많은 양의 메모리를 필요로 하는 템플릿의 패턴들의 메모리 용량상의 문제점을 해결할 수 있다. 실험 결과를 제시하여 제안된 검사 알고리즘을 검증한다.
In the ubiquitous environment sensor network technologies have advanced for collecting information of the environment. With the rapid growth of sensor network technology, it is necessary and important to share the collected sensor data with a large base of diverse users. In order to provide dissemination of sensor data, we design an information dissemination system using an independent disseminator between provider and consumer. This paper describes how we designed the information dissemination system using one of the possible dissemination patterns for sensor networks, and an efficient matching algorithm called CGIM (Classed Grouping Index Matching) which employs a dynamic re-grouping scheme.
본 논문에서는 레이저 포인터를 이용하여 지능형 오피스 환경을 자유롭게 제어 할 수 있는 지능형 정보처리 시스템을 제안한다. 저가의 웹캠을 이용하여 카메라로부터 입력된 레이저 포인터 스팟의 위치를 자동 검출한 후 검출된 위치좌표정보를 컴퓨터상의 제어 명령 이벤트와 매칭 시킨다. 매칭이 이루어 진 후 사용자는 레이저 포인터를 이동시키면서 보조자의 도움 없이 자유롭게 디스플레이 화면을 제어할 수 있다. 사용자는 화면상의 임의의 영역을 특정 명령영역으로 지정할 수 있는 가상 키패드 인터페이스를 통해 특정 프로그램이나 가전 기기를 제어할 수 있다. 실험 결과를 통해 제안한 시스템이 기존의 원격 제어 방법에 비해 가격이나 성능 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06a
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pp.94-96
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2006
뮤직 비디오란 주어진 음악과 비디오가 동기화 된 형태의 창작물을 뜻한다. 기존의 뮤직비디오 제작방식에서는 만들어진 음악을 위해 영상 촬영에 전문적인 촬영 기술을 요구하였다. 본 논문에선 보다 쉬운 뮤직비디오 생성을 위하여 비디오와 음악의 특성을 분석하여 자동적인 뮤직비디오 생성시스템을 소개한다. 두 개체의 연속성을 보장하는 비교를 위해 우리는 각각의 객체의 흐름을 분석하고, 흐름의 유사성을 기준으로 분할하는 기법을 제시한다. 분할된 영상과 음악의 특성 비교를 통한 최적화된 매칭기법 을 비롯하여 보다 다양한 조각 생성을 위한 다중 레벨(multi-level)분할 기반의 매칭 기법을 소개한다. 본 논문의 기술을 사용하여, 일반인이 홈비디오 등을 사용하여 손쉽게 뮤직비디오를 제작할 수 있다.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.526-535
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2005
우리나라의 주민등록증은 주소지, 주민등록 변호, 얼굴사진, 지문 등 개개인의 방대한 정보를 가진다. 현재의 플라스틱 주민등록증은 위조 및 변조가 쉽고 날로 전문화 되어가고 있다. 따라서 육안으로 위조 및 변조 사실을 쉽게 확인하기가 어려워 사회적으로 많은 문제를 일으키고 있다. 이에 본 논문에서는 주민등록증 영상을 자동 인식할 수 있는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크와 얼굴인증을 이용한 주민등록증 자동 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주민등록증 영상에서 주민등록번호와 발행일을 추출하기 위하여 영상을 소벨마스크와 미디언 필터링을 적용한 후에 수평 스미어링을 적용하여 주민등록번호와 발행일 영역을 검출한다. 그리고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출하기 위한 전 단계로 주민등록증 영상에 대해 고주파 필터링을 적용하여 주민등록증 영상 전체를 이진화 한다. 이진화된 주민등록영상에서 COM 마스크를 적용하여 주민등록번호와 발행일 코드를 복원하고 검출된 각 영역에 대해 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘으로 개별 문자를 추출한다. 추출된 개별 문자는 개선된 ART2 기반 RBF 네트워크를 제안하여 인식에 적용한다. 제안된 ART2 기반 RBF 네트워크는 학습 성능을 개선하기 위하여 중간충과 출력층의 학습에 퍼지 제어 기법을 적용하여 학습률을 동적으로 조정한다. 얼굴인증은 템플릿 매칭 알고리즘을 이용하여 얼굴 템플릿 데이터베이스를 구축하고 주민등록증애서 추출된 얼굴영역과의 유사도를 측정하여 주민등록증 얼굴 영역의 위조여부를 판별한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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