• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.9
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• pp.349-358
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• 2021

Recently, a method of finding the attention area or localization area for an object of an image using CAM (Class Activation Map)[1] has been variously carried out as a study of WSOL (Weakly Supervised Object Localization). The attention area extraction from the object heat map using CAM has a disadvantage in that it cannot find the entire area of the object by focusing mainly on the part where the features are most concentrated in the object. To improve this, using CAM and Selective Search[6] together, we first expand the attention area in the heat map, and a Gaussian smoothing is applied to the extended area to generate retraining data. Finally we train the data to expand the attention area of the objects. The proposed method requires retraining only once, and the search time to find an localization area is greatly reduced since the selective search is not needed in this stage. Through the experiment, the attention area was expanded from the existing CAM heat maps, and in the calculation of IOU (Intersection of Union) with the ground truth for the bounding box of the expanded attention area, about 58% was improved compared to the existing CAM.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.55-58
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• 2016

본 논문은 사람의 얼굴 영상에서 잡티를 제거하는 방법을 제안한다. 먼저 입력받은 영상에서 Haar-like Feature 기반 Adaboost 알고리즘과 색상 정보를 이용하여 얼굴 영역을 검출한다. 검출된 얼굴 영역에서 잡티를 제거하기 위해서는 먼저 눈, 코, 입, 눈썹과 같은 얼굴의 주요부위를 검출하고 이 영역을 제외한 순수 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용해야한다. 사람의 얼굴은 미세하게 명암도 차이가 나는 부분이 많기 때문에 가우시안 스무딩을 적용한 후, 그래프 기반 분할 방법을 사용하여 눈, 입, 눈썹을 분할한다. 코 영역은 각 픽셀에 대해 인접픽셀과의 R 채널의 차이값을 가중치 맵으로 만들고 가중치 맵을 분석하여 영역을 분할한다. 분할된 영역에 사람 얼굴의 기하학적 위치 정보를 이용하여 주요부위를 검출한다. 얼굴의 주요부위를 검출하고 그 부위를 제외한 피부 영역에 잡티 검출 알고리즘을 적용한다. 잡티는 Edge와 색상 정보를 이용하여 검출하고, 잡티주변을 검사하여 잡티가 아닌 깨끗한 피부를 잡티 영역에 복사하여 채워나가는 방식으로 피부 영역을 복원한다.

• Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.174-191
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• 2004

본 연구에서는 미래 유망산업영역 발굴시 기술영역과 산업/사업 영역을 연계하고, 국가적 차원과 기업차원에서의 유망산업 영역을 연계할 수 있는 방법론을 제시함으로써 기존 연구가 가지는 한계점을 극복하고자 하였다. 즉, 주요기술을 중심으로 국가적 차원의 유망산업 발굴을 주요 내용으로 하는 기존의 연구로부터 출발하여, 국가차원으로부터 기업차원으로 대상을 세분화하고, 유망산업의 기술-산업간, 산업-사업간 영역의 연계를 강화하고자 하였다. 이를 위하여, KISTI에서 개발한 새로운 유망산업/사업영역 발굴 프로세스를 새로운 방법론으로 제시하고, 발굴된 유망산업 및 사업영역의 평가에는 내 외적 평가 7단계 프레임워크를 활용하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.26 no.2
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• pp.105-126
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• 2009

In this study, research topic areas in Korean and American medical schools were analyzed to detect each nation's major research areas. CLINICAL NEUROLOGY was identified as the Korean researchers' major subject area by the total number of journals and 'RADIOLOGY, NUCLEAR MEDICINE & MEDICAL IMAGING' was the most major area by the total number of articles. On the other hand, American researchers' top major subject area was the one same area according to all analysis, BIOCHEMISTRY & MOLECULAR BIOLOGY. In addition, Korean researchers showed publishing tendency related to journal preference in several subject areas.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.473-474
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• 2011

Image quantization 기술은 영역 평탄화 기술중 하나로서 NPR과 같은 컴퓨터 그래픽스 분야에서 널리 쓰이고 있는 기술 중 하나이다. 하지만 기존의 image quantization은 중요부분을 고려하지 않기 때문에 detail한 칼라 정보를 가지는 주요 영역이 있는 경우에는 그 결과가 좋지 못한 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 극복하기 위해, Sailency map을 이용해 영상의 주요 영역을 고려한 image Flattening 기법을 제안한다. 제안한 방법은 검출된 주요 영역을 좀 더 세분화해서 표현하므로 기존의 방법과 비교해 좀 더 좋은 결과를 보여준다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.20 no.2
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• pp.127-136
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• 2017

Attentional blink is observed in an identification task of multiple targets during rapid serial visual presentation (RSVP) where performance for the second target (T2) that follows within 500ms of the first (T1) shows systematic decrease although that for T1 remains highly accurate. Theories accounting for attentional blink can be classified into two broad categories of resource depletion model and disruption of input filter model. Meanwhile, visual attention capacity shows hemifield independence between left and right visual fields, and many studies reported bilateral advantage in a range of visual working memory tasks. The current research tested two major theories of attentional blink using bilateral independence of attentional capacity. To this end, we conducted two experiments where two RSVPs were presented in either bilateral or unilateral visual fields. Experiment 1 presented two RSVPs which contained both T1 and T2 in either bilateral or unilateral visual fields and tested interaction between attentional blink and bilateral advantage. Experiment 2 removed T1 in one of the two RSVPs to test whether attentional blink obtains when identification of T1 and T2 utilize independent sources of attention across two visual fields. The results showed that subjects were more accurate when two RSVPs were presented in bilateral visual fields (i.e., bilateral advantage) although there was no interaction between attentional blink and bilateral advantage (Experiment 1). In addition, attentional blink for T2 was observed in a T1-absent RSVP even when two RSVPs were presented in bilateral visual fields (Experiment 2). These results support disruption of input filter model rather than resource depletion model.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.11a
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• pp.131-133
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• 2016

본 논문은 연속적인 비디오 시퀀스에서 움직이는 객체의 영역을 효율적으로 분할하기 위하여 커널 기반 객체 추적과 Grab-Cut 알고리즘을 결합한 비디오 영역 분할 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 추적 목표 객체의 초기 위치를 사각영역으로 선택하면, 사각의 외부 영역을 배경색상으로 인지하고, 배경 색상을 고려한 목표 객체의 주요 색상을 분석한다. 이를 기반으로 커널기반 객체 추적 기법을 적용하여 빠르게 객체의 영역을 추출한다. 추적한 각 객체의 영역에서 중앙 객체 영역과 배경 영역의 색 정보를 초기값으로 하여 Grab-Cut 알고리즘을 수행하고 사각형 형태가 아닌 객체의 실루엣 최적화된 영역으로 분할한다. 제안 방법을 스포츠 방송, 광고, 영화 등의 특수 효과로 활용되고 있는 stromotion 영상 생성에 적용하기 위하여 프레임별 추출된 객체의 영상을 새로운 프레임 영상에 합성하는 작업을 수행하여, 초당 10 프레임의 처리 속도에서 원하는 스트로모션 효과 영상을 생성하였다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.31 no.4
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• pp.169-190
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• 2020

The purpose of this paper is to analyze academic papers published by North Korean scientists, to uncover major areas of research in North Korean science and technology, and to uncover the intellectual structures that underlie these science and technology. Through quantitative analysis, it is to find out who the main research actors are, what research areas are being dealt with, which research areas last a long time, which areas have been discontinued, and which research areas are receiving new attention. In order to detect major research areas and intellectual bases in North Korean science and technology, North Korean scientists' articles were collected from WoS (SCIE). CiteSpace, a scientific quantitative analysis tool, was used to identify major research areas based on author simultaneous citation analysis. The main research areas in North Korea are found to be material properties, vibration analysis, incline matrice, sodium cointercalation, and external magnetic field.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.37 no.1
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• pp.23-49
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• 2020

This study derives the main areas of information organization that should be covered in the formal curriculum of Library and Information Science, and suggests content elements for each area. Literature research, content analysis, survey and expert evaluation were conducted. Based upon these, information organization field was composed of four areas: information organization in general, classification, inventory, and practice, and a total of 31 content elements were presented. The content elements derived from each area through this study can be used as basic and helpful data when designing syllabus or teaching subjects in the field. In addition, it is possible to expand the content elements of each area of the information organization field through the research method used in this study. Finally, the results of this study will be used as basic materials when conducting the educational contents of information organization field.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.261-264
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• 2008

객체 중심의 개발방법은 오브젝트(Object)를 중심으로 프로세스를 표현하고 있으며, 이에 반해 관계형 DBMS 로 표현 되는 데이터 영역에서는 테이블(Table)을 기반으로 데이터를 집합체로 제시하고 있다. 이러한 차이로 인해 상호 영역이 맺어지는 영구 저장 영역(Persistence Layer)의 구현과 유지보수에 어려움을 겪고 있다. 최근 대두된 Object-Relation Mapping(ORM) 기술은 이러한 영구 저장 영역의 구현을 상대적으로 쉽고 빠르게 해 준다고 하나 이 또한 기술 적용의 어려움과 테이블의 조합으로 만들어지는 조회와 같은 주요 아키텍처 품질 요소를 만족시키기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 영구 저장 영역을 ORM 으로 설계하는 데 있어 고려해야 할 요소들을 정리하여 시스템 별로 적절한 아키텍처 선정에 참조할 수 있는 기준을 제시하였다. 또한 이동통신사의 실제 비즈니스 사례를 들어 ORM 이 적용되지 않은 시스템을 대상으로 제안한 기준에 의해 해당 아키텍처를 선정하고 구현하였으며, 적용 전과 적용 후를 비교하여 주요 요구사항을 만족시키는지 평가하였다.