• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2000년도 제13회 신호처리 합동 학술대회 논문집
• /
• pp.215-218
• /
• 2000

디지털 비디오 데이터를 효율적으로 브라우징 하는데 필요한 비디오 분할에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에서는 비디오 데이터를 Shot단위로 분할하고, Shot내부에서 카메라 동작과 객체 움직임 분석을 이용한 sub-shot으로 분할하고자 한다. 연구 방법으로는 I-frame의 DC 영상을 이용하여 픽쳐그룹을 Shot(장면이 바뀐 경우), Move(카메라 동작,객체움직임), Static(영상의 변화가 거의 없는 경우)로 세분화하고 해당 픽쳐 그룹의 P, B-frame을 검사하여 정확한 컷 발생 위치, 디졸브, 카메라동작, 객체 움직임을 검출하게 된다. 픽쳐그룹 분류에서 정확성을 높이기 위해 계층적 신경망과 다중 특징을 이용한다. 정확한 컷 발생위치 검출하기 위해서 P, B프레임의 메크로블럭 타입을 이용한 통계적 방법을 이용하고, 디졸브, 카메라 동작, 객체 움직임을 검출하기 위해서 P, B-frame의 메크로블럭 타입과 움직임 벡터를 이용한 신경망으로 검출한다. 본 연구에서는 계층적 탐색을 이용하여 시간을 단축할 수 있고, 계층적 신경망과 다중 특징을 이용하여 픽쳐 그룹을 세분화 할 수 있고, 메크로 블록 타입과 통계적 방법을 이용하여 정확한 컷 검출을 할수 있고, 신경망을 이용하여 디졸브, 카메라 동작, 객체움직임을 검출 할 수 있음을 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.461-467
• /
• 2010

본 논문에서는 다양한 콘텐츠들을 특징을 이용하여 각 콘텐츠에 적합한 특징들을 설계하고 수행할 수 있는 개인화 검색 시스템의 프레임워크를 개발하였다. 이를 이용하여 한국과학기술정보 연구원에서 제공하는 국내학술, 특허, 동향 정보 등 다양한 콘텐츠들을 이용하여 개인화 검색 시스템의 다양한 알고리즘에 적용하여 수행하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보기술응용학회 2002년도 추계공동학술대회 정보환경 변화에 따른 신정보기술 패러다임
• /
• pp.450-458
• /
• 2002

본 연구에서는 신발산업을 대상으로 하여 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하였다. 신발산업(Footwear Industry)은 자연 여건 또는 악천후로부터 발을 보호하기 위하여 사용되는 구두, 운동화, 평상화 실내화, 슬리퍼 등을 제조하거나 판매하는 산업을 말하며, 일반적으로 신발 완제품의 제조산업과 주 구성품인 창(Sole), 갑피(Upper) 등을 제조하는 부품 제조산업으로 크게 분류된다. 신발산업은 한때 국내의 대표적인 수출상품이었으나 1990년대부터 쇠퇴기로 접어들었으며, 최근에 신발산업이 패션산업으로 부각되면서 지방자치단체의 전략산업으로 육성되고 있다. 본 연구에서는 신발산업의 체계적인 공급망 관리를 위한 기초 연구로서 전략적인 관점에서 신발산업의 공급사슬을 분석하고, 이를 바탕으로 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
• /
• pp.189-192
• /
• 2005

비디오 분할의 목적은 같은 내용들을 가지는 프레임들의 순서를 표현하는 각 샷의 비디오 순서 분할을 위한 것이다. 그리고 색인에 대한 각 샷으로부터 키 프레임을 선택한다. 존재하는 비디오 분할 방법들은 2가지 그룹들로 분류될 수 있다. 먼저 경계값이 할당되어야만 하는 샷 전환 검출(SCD) 접근과 클러스터 수의 사전 지식이 요구되는 클러스터 접근이다. 본 논문에서는 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM(fuzzy c-means) 클러스터링 알고리즘을 사용하는 비디오 분할 방법을 제안하였다. 이 알고리즘은 앞에서 기술한 2가지 접근의 혼합이다. 그리고 이것은 두 가지 접근들의 결점을 극복하도록 설계 되었다. 실험 결과들은 컬러-$x^2$명도 히스토그램 기반 FCM 클러스링 알고리즘이 강건하고 비디오 시퀀스들의 다양한 형태들에 응용할 수 있다고 제안한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국산업정보학회 2002년도 추계공동학술대회
• /
• pp.450-458
• /
• 2002

본 연구에서는 신발산업을 대상으로 하여 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하였다. 신발산업(Footwear Industry)은 자연 여건 또는 악천후로부터 발을 보호하기 위하여 사용되는 구두, 운동화, 평상화 실내화, 슬리퍼 등을 제조하거나 판매하는 산업을 말하며, 일반적으로 신발 완제품의 제조산업과 주구성품인 창(Sole), 갑피(Upper) 등을 제조하는 부품 제조산업으로 크게 분류된다. 신발산업은 한때 국내의 대표적인 수출상품이었으나 1990년대부터 쇠퇴기로 접어들었으며, 최근에 신발산업이 패션산업으로 부각되면서 지방자치단체의 전략산업으로 육성되고 있다. 본 연구에서는 신발산업의 체계적인 공급망 관리를 위한 기초 연구로서 전략적인 관점에서 신발산업의 공급사슬을 분석하고, 이를 바탕으로 전략적 공급사슬 프레임워크를 제안하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
• /
• pp.356-359
• /
• 2015

본 연구는 웹사이트의 효율적이고 경험 디자인(User Experience Design : UX 디자인)적 설계가 가능하도록 사용자의 시각궤적을 통해 주시빈도를 확인한다. 사용자 경험치에 따라 웹 포털 사이트를 세 가지로 분류하고 와이어프레임을 제시하여 각 사이트의 화면분할과 정보영역을 분석한다. 시선추적 장치를 통해 세 가지 와이어프레임의 시각궤적 및 주시빈도를 확인하여 시선이 머무는 히트맵을 제시한다. 이를 통해 웹사이트의 디자인 설계시 페이지나 화면에 보이는 요소들의 효율적 배치를 위한 주시영역을 살펴본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.179-182
• /
• 2016

안드로이드 스마트폰의 효율적인 메모리 관리 연구를 위해서 기존 정책을 정확하게 분석해야 한다. 현재 안드로이드는 메모리가 부족하면 프로세스 우선순위(ADJ)가 낮은 것부터 제거하여 공간을 확보한다. 본 논문은 프로세스의 상태에 따라 어떤 ADJ 값을 가지는지 실행 시나리오를 통해 자세히 설명한다. 우리는 프로세스의 상태 분류를 위해 안드로이드 프레임워크 코드를 분석하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 추계학술대회
• /
• pp.129-131
• /
• 2022

얼굴 표정 데이터셋에는 특정 감정 부류로 분류하기 어려운 이상치들이 존재한다. 이러한 이상치들은 얼굴 표정 인식과 더불어 얼굴 표정 조작의 성능을 저하시키는 원인 중 하나이다. 따라서, 본 논문에서는 이상치 억제를 통한 개선된 얼굴 표정 조작 프레임워크를 제안한다. 우리는 이상치 억제를 위해 의미론적 속성 분류 측면에서 우수한 성능을 보여주는 CLIP 을 활용하였다. 우리는 정성적인 비교를 통해 기존의 얼굴 표정 조작 기법보다 개선된 성능을 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제17권6호
• /
• pp.565-579
• /
• 2016

본 논문에서는 극한 기계학습을 이용하는 하이브리드 균형 표본 유전자 알고리즘(hSBGA-ELM)을 기반으로 한 새로운 암 아류형 분류자를 제안하였다. 제안 된 암 아류형 분류자는 정확한 암 아류형 분류기 설계를 위해 공개 전체암지도 (Global Cancer Map)로부터 15063개의 유전자 발현 데이터를 사용합니다. 제안된 방법에서는 14가지(유방암, 전립선 암, 폐암, 대장 암, 림프종, 방광, 흑색 종, 자궁, 백혈병, 신장, 췌장, 난소, 중피종 및 CNS)의 암 아류형을 효율적으로 분류합니다. 제안 된 hSBGA-ELM은 유전자 선택 절차 및 암 아류형 분류를 하나의 프레임 워크로 단일화 한다. 제안 된 하이브리드 균형 표본 유전 알고리즘은 GCM 데이터베이스에서 이용 가능한 16,063 개의 유전자로부터 암 아류형 분류를 담당하는 축소된 강인 유전자 셋을 찾는다. 선택/축소된 유전자 세트는 익스트림 기계학습을 이용하여 암 아류형 분류기를 구성하는데 사용된다. 결과적으로, 크기가 축소된 강인 유전자 집합이 제안하는 암 아류형 분류기의 안정된 일반화 성능을 보장하게 한다. 제안 된 hSBGA-ELM은 암에 관여하는 것으로 예측되는 95개의 유전자를 발견하였으며 기존의 암 아류형 분류기와의 비교를 통해 제안 된 방법의 효율을 보여준다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제35권12B호
• /
• pp.1766-1774
• /
• 2010

본 논문은 지능형 자동차를 위한 속도 제한 표지판 실시간 인식 방법을 제안한다. 기존에는 전처리 과정을 거친 관심 영역에 대해 영역 전체의 픽셀 값을 특징으로 하여 연산량이 크나 제안된 방법은 연산량을 줄이기 위해 적은 개수의 DCT 계수를 이용하는 방법을 사용한다. 제안된 알고리듬은 인식의 판단 기준이 되는 DCT 계수를 선택하고 이를 선형판별법과 Mahalanobis Distance를 이용하여 단일 프레임의 속도 제한 표지판을 인식한다. 단일 프레임의 분류 결과를 연속된 프레임동안 누적하여 가장 높은 확률을 갖는 속도 제한 표지판을 선택한다. 실험 결과 테스트로 사용된 연속된 프레임에 대해서 100% 인식을 보이며 기존 대비, 곱셈 연산량은 58.6% 감소, 덧셈 연산량은 38.3% 감소하는 결과를 얻었다.