• Title/Summary/Keyword: 주제추적

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Characteristics of Snow Falling Phenomenon in Korea Based on the Records of Old Literatures (고문헌 기록에 나타난 우리나라 강설현상의 특징)

  • 김기원;신만용
    • Proceedings of The Korean Society of Agricultural and Forest Meteorology Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.89-92
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    • 2002
  • 동일 주제를 대상으로 현시대의 것과 지난 수 백년 전 과거의 것을 서로 비교하는 연구는 차이점을 발견할 수 있으리라는 기대감 하나 때문만이라도 흥미를 갖게 한다. 본 논문은 $\boxDr$국역 조선왕조실록$\boxUl$$\boxDr$국역 고종순종실록$\boxUl$ (서울 시스템간) 및 인터넷을 검색하여 과거 1934년 간의 우리나라 강설현상을 추적하여 그 특징을 정리하여 본 것이다.(중략)

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국제학술회의 참관기-영국조류학회 학술발표회

  • Han, Tae-Jun
    • The Science & Technology
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    • v.31 no.6 s.349
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    • pp.30-31
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    • 1998
  • 1953년 창립된 영국 조류학회는 매년 정초에 전국 각 대학을 순회하면서 학술대회를 열고 있는데 올해는 지난1월5일부터 8일까지 런던대학 RHC에서 열렸다.'환경변화 추적도구로서의 조류의 이용성'이란 주제아래 14개국에서 1백50여명의 학자들이 참가한 가운데 열린 이번 학술대회에서 인천대 자연과학대 한태준교수는 '파래라고 불리우는 해조류를 대상으로 자외선이 세포내 엽록체와 생식세포의 운동성에 미치는 영향'등 네편의 논문을 발표했다.

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Video Monitoring System on Real Time using Object Extraction (실시간 객체추출 영상감시 시스템)

  • Oh, Taek-Hwan
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.311-314
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    • 2010
  • 실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다.

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지능형 로봇기술과 자율주행자동차

  • Jeong, U-Jin;Jin, Ji-Yong;Gwon, Hyeon-Gi;Kim, Ji-Ung;Cha, Dong-Geun;Lee, U-Sik;Kim, Ju-Yeop
    • Journal of the KSME
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    • v.57 no.7
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    • pp.40-45
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    • 2017
  • 이 글에서는 지능형 로봇의 자율주행기술이 자율주행자동차를 위하여 응용된 사례에 대해서 살펴본다. 주로 로봇분야 연구자들이 자율주행자동차를 위하여 개발한 위치 추정, 경로 생성 및 운동제어, 동적 장애물 검지 및 추적 등의 다양한 주제에 관한 기술 개발 동향을 소개한다.

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Unsupervised Motion Learning for Abnormal Behavior Detection in Visual Surveillance (영상감시시스템에서 움직임의 비교사학습을 통한 비정상행동탐지)

  • Jeong, Ha-Wook;Chang, Hyung-Jin;Choi, Jin-Young
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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    • v.48 no.5
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    • pp.45-51
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    • 2011
  • In this paper, we propose an unsupervised learning method for modeling motion trajectory patterns effectively. In our approach, observations of an object on a trajectory are treated as words in a document for latent dirichlet allocation algorithm which is used for clustering words on the topic in natural language process. This allows clustering topics (e.g. go straight, turn left, turn right) effectively in complex scenes, such as crossroads. After this procedure, we learn patterns of word sequences in each cluster using Baum-Welch algorithm used to find the unknown parameters in a hidden markov model. Evaluation of abnormality can be done using forward algorithm by comparing learned sequence and input sequence. Results of experiments show that modeling of semantic region is robust against noise in various scene.

A Study on Graph-based Topic Extraction from Microblogs (마이크로블로그를 통한 그래프 기반의 토픽 추출에 관한 연구)

  • Choi, Don-Jung;Lee, Sung-Woo;Kim, Jae-Kwang;Lee, Jee-Hyong
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.5
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    • pp.564-568
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    • 2011
  • Microblogs became popular information delivery ways due to the spread of smart phones. They have the characteristic of reflecting the interests of users more quickly than other medium. Particularly, in case of the subject which attracts many users, microblogs can supply rich information originated from various information sources. Nevertheless, it has been considered as a hard problem to obtain useful information from microblogs because too much noises are in them. So far, various methods are proposed to extract and track some subjects from particular documents, yet these methods do not work effectively in case of microblogs which consist of short phrases. In this paper, we propose a graph-based topic extraction and partitioning method to understand interests of users about a certain keyword. The proposed method contains the process of generating a keyword graph using the co-occurrences of terms in the microblogs, and the process of splitting the graph by using a network partitioning method. When we applied the proposed method on some keywords. our method shows good performance for finding a topic about the keyword and partitioning the topic into sub-topics.

A Study for Standardizing and Efficient Maintaining Multi-dimensional Geospatial River Data (다차원 하천공간정보 표준화 및 효율적 유지관리 기술 연구)

  • Kim, Dongsu;Kim, Kyungdong;You, Hojun;Yeo, Hong-koo
    • Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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    • 2021.06a
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    • pp.56-56
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    • 2021
  • 하천단면이나 하상변동 추적 등 하천공간정보는 유량이나 강우 등 수문시계열 정보와 더불어 계획홍수위 산정이나 하천구조물 신설로 인한 하천의 변화를 추적하는 데 있어 근간을 이루는 주요 정보로 국가차원의 유지 및 관리가 필요하다. 국내의 하천공간정보는 RIMGIS, WAMIS, 하천 일람, WINS와 같은 웹기반 시스템에서 정보화 되어 관리되고 있다. 그러나, RIMGIS는 여러 가지 문제점을 노정하고 있어 개선을 적극적으로 검토해볼 시점이라고 볼 있다. 우선, RIMGIS는 구축이 10년 이상된 기술로 구성되어 온라인 시스템 실행속도가 느리고, 물관리 일원화 와중에 관리주체가 불분명해진 상태이며, 제공되는 정보도 하천망이나 유역 정도로 차원 및 정확도도 낮고 활용도 및 현행화도 부족한 상태이다. 또한 공간정보 관리 DB표준으로 효율적인 관계형 구조 대신 하천대장 등을 수치화한 개념의 레이어 단위의 주제도로 관리하다보니 자료중복이 불가피하여 시스템이 무겁고, 자료간 연관검색이 거의 불가하고, 신속한 하천지형 변화 업데이트가 어려운 상태이다. 최근 진행되고 있는 RIMGIS 개선 사업은 여전히 종래의 레이어 단위의 주제도들을 추가하거나 개정하는 데 머물고 있는 상태이다. 이러다 보니 현재 우리나라의 대표적인 하천정보시스템인 RIMGIS의 실무 활용도는 낮은 것으로 알려져 있다. 가장 실무활용도를 저하시키고 현행화 상의 문제로 지적되는 부분은 하천정비기본계획 수립 시 발생한 공간자료 관리 부실이다. 현재 RIMGIS에서는 하천기본계획보고서만 PDF 형태로 제공할 뿐, 실제 지형자료는 과업을 수행한 설계사에 개별 보관되어 활용도뿐만아니라 망실의 우려가 높은 상황이다. 본 연구에서는 하천기본계획수립 시 측량되는 단면을 포함한 다양한 공간자료를 관계형으로 표준화 DB에 효율적으로 저장할 수 있게 하는 방안을 제시하고자 한다.

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Research on Drivable Road Area Recognition and Real-Time Tracking Techniques Based on YOLOv8 Algorithm (YOLOv8 알고리즘 기반의 주행 가능한 도로 영역 인식과 실시간 추적 기법에 관한 연구)

  • Jung-Hee Seo
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.19 no.3
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    • pp.563-570
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    • 2024
  • This paper proposes a method to recognize and track drivable lane areas to assist the driver. The main topic is designing a deep-based network that predicts drivable road areas using computer vision and deep learning technology based on images acquired in real time through a camera installed in the center of the windshield inside the vehicle. This study aims to develop a new model trained with data directly obtained from cameras using the YOLO algorithm. It is expected to play a role in assisting the driver's driving by visualizing the exact location of the vehicle on the actual road consistent with the actual image and displaying and tracking the drivable lane area. As a result of the experiment, it was possible to track the drivable road area in most cases, but in bad weather such as heavy rain at night, there were cases where lanes were not accurately recognized, so improvement in model performance is needed to solve this problem.

A Study on Follow-up Survey Methodology to Verify the Effectiveness of (<인생나눔교실> 사업의 효과 검증을 위한 추적 조사 방법론 연구 - 2017~2018년도 영상추적조사를 중심으로 -)

  • Lee, Dong Eun
    • Korean Association of Arts Management
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    • no.53
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    • pp.207-247
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    • 2020
  • is a project for the senior generation with humanistic knowledge to become a mentor and communicate with them to present the wisdom and direction of life to the new generations of mentees based on various life experiences. has been expanding since 2015, starting with the pilot operation in 2014. In general, projects such as these are assessed to establish effectiveness indicators to verify effectiveness and to establish project management and development strategies. However, most of the evaluations have been conducted quantitatively and qualitatively based on the short-term duration of the project. Therefore, in the case of continuous projects such as , especially in the field of culture and arts where long-term effectiveness verification is required, the short-term evaluation is difficult to predict and judge the actual meaningful effects. In this regard, tried to examine the qualitative change of key participants in this project through the 2017 and 2018 image tracking survey. For this purpose, we adopted qualitative research methodology through interview video shooting, field shooting, and value coding as a research method suitable for the research subject. To analyze the results, first, the interview images were transcribed, keywords were extracted, value encoding works were matched with human psychological values, and the theoretical method was used to identify changes and to derive the meaning. In fact, despite the fact that the study conducted in this study was a follow-up survey, it remained a limitation that it analyzed the changed pattern in a rather short time of 2 years. However, this study systemized the specific methodology that researchers should conduct for follow-up and provided the flow of research at the present time when there is hardly a model for follow-up in the field of culture and arts education business in Korea as well as abroad. Significance can be derived from this point. In addition, it can be said that it has great significance in preparing the detailed system and case of comparative analysis methodology through value coding.

Exploring Topic-Specific PCK Progression for Elementary Teachers Instruction of Astronomy: Focusing on the Topic of Planet Size and Distance in Solar System (천문 수업에 대한 초등 교사의 주제-특이적 PCK 발달과정 탐색 -태양계 행성의 크기와 거리 주제를 중심으로-)

  • Lee, Kiyoung;Lee, Jeong-A
    • Journal of The Korean Association For Science Education
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    • v.36 no.4
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    • pp.629-641
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    • 2016
  • Understanding of how teachers change instruction can help predict what kind of educational materials is supportive or appropriate. On the basis of this idea, we explored elementary teachers' PCK progression on specific topics of astronomy: planet size and distance in solar system. To identify the development of PCK over time, we utilized learning progression (LP) as a conceptual framework. The progression of teacher PCK can also be illustrated as the hypothetical pathway from novice to expert like LP. Eight 5th grade elementary teachers participated in this study. We observed participating teachers' astronomy classes with the same topic. In order to document topic-specific PCK of participating teachers, we developed an analytic protocol consisting of four categories: knowledge of curriculum, knowledge of teaching strategies, knowledge of assessment, and astronomical thinking practice. In addition, we monitored the changes in the four participating teachers' PCK for two years in order to validate the evidences of the PCK progression. Participating teachers in this study took some intervention by attending a four-week pre-meeting with the researchers to profile an adaptive instruction. Through this research, we profiled four and five different levels of PCK progressions in three knowledge components (curriculum, teaching strategies, student assessment) and one astronomical thinking practice (systems thinking), respectively. Participating teachers demonstrated various levels and pathways in each component of PCK. This study released the empirical evidences in fostering instructional scaffolding, which is appropriate to the level of PCK of science teachers on specific topic.