This study investigated the method of constructing and combining blocks based on the atomic design system in order to propose a framework for rescue of a reusable design system. For that, I first looked at the necessity of a design system and examples of snow white, skeuomorphic design, flat design, and material design. In addition, molecules, atoms, organisms, templates and pages of atomic design using the principles of chemistry as metaphors were defined through literature studies. In order to implement a new framework, an interface inventory was constructed, and among them, font, color, image and control elements were extracted as core visual elements, and guidelines were defined, and molecular elements were classified and composed of atoms based on them. Blocks are constructed in the form of blocks based on the design pattern most used in the content inventory, and the framework is constructed to implement a layout based on a visual grid and design a page through a combination of blocks. The significance of this paper is that the new framework helps team consistency and collaboration by reusing blocks and supports file sharing and updating.
This study proposes and demonstrates the value of user - centered design methodology based on linguistic analysis. The results of the proposed user behavioural analysis framework suggested that the syntactic structure between the sentence structure and its components could be a logical basis for explaining the user's situation and behavior. Based on this, the definitions and classifications of user interactions and user contexts were conducted in a microscopically context. User behavior has also been established to identify pattern structures of purposeful nature and constitutes a user behavior sequence that prioritizes them. Next, the User Experience Analysis Framework was derived by defining the relationship between User Behavior and User Behavior and User Context and User Context. To verify the framework of the framework, a professional assessment was conducted to conduct a review of the user's experience and conduct a study of the framework of the framework and conduct of the framework of the framework of the framework and practical utility of the framework. Through this, it was possible to identify the value of the qualitative and quantitative framework of the framework and the future direction of development.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.135-144
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2024
In this study, we propose an automatic classification model for quantitative multidimensional analysis based on facet theory to understand public opinions and demands on major issues through big data analysis. Civil complaints, as a form of public feedback, are generated by various individuals on multiple topics repeatedly and continuously in real-time, which can be challenging for officials to read and analyze efficiently. Specifically, our research introduces a new classification framework that utilizes facet theory and political analysis models to analyze the characteristics of citizen complaints and apply them to the policy-making process. Furthermore, to reduce administrative tasks related to complaint analysis and processing and to facilitate citizen policy participation, we employ deep learning to automatically extract and classify attributes based on the facet analysis framework. The results of this study are expected to provide important insights into understanding and analyzing the characteristics of big data related to citizen complaints, which can pave the way for future research in various fields beyond the public sector, such as education, industry, and healthcare, for quantifying unstructured data and utilizing multidimensional analysis. In practical terms, improving the processing system for large-scale electronic complaints and automation through deep learning can enhance the efficiency and responsiveness of complaint handling, and this approach can also be applied to text data processing in other fields.
This study suggested ontology design to help heart-wounded users to be healed from their wounded heart. The ontology development framework which this article applied or adapted was mainly based on 9-step ontology development frameworks suggested by E. King and Reinold. The procedures of this study were collections and classification of related technical terms following the definitions of ontology and ontology users. In case added technical terms in the process of the study was founded, the definitions of their synonyms was utilized to complete ontology design. In addition, this article presented possibilities of offering new information by combining various characteristics of wounded heart, activating the expansion of ontology conception.
Analyzing baseball games using sensors such as radars or riders is expensive. In this paper, we propose an algorithm to detect pitch shots and hit shots using baseball video and to generate ball trajectories within hit shots using camera movement. After the pitch shot and the hit shot detection using object detection and optical flow, we generate the transformation relationship between frames and ball locations in the frame, and calculates the ball trajectory. The performance of the proposed method is evaluated for three KBO baseball video sequences, and the detection accuracy and detection rate of pitch shot and hit shot were within 89-95 [%], and the average error for shot range was 13.6[m], The direction error was 7.5° and foul classification accuracy was 98.6%.
lslam, Mohammad Khairul;Lee, Hyung-Jin;Paul, Anjan Kumar;Baek, Joong-Hwan
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.12
no.6
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pp.691-698
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2008
We present a novel method for face detection and recognition methods applicable to video retrieval. The person matching efficiency largely depends on how robustly faces are detected in the video frames. Face regions are detected in video frames using viola-jones features boosted with the Adaboost algorithm After face detection, PCA (Principal Component Analysis) follows illumination compensation to extract features that are classified by SVM (Support Vector Machine) for person identification. Experimental result shows that the matching efficiency of the ensembled architecture is quit satisfactory.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.358-360
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2012
본 논문에서는 새로운 율모델을 기반으로한 프레임 단위 HEVC 율제어 기법을 제안한다. 기존의 비디오 압축표준과는 달리 HEVC 는 계층 구조를 지닌 쿼드트리 기반 움직임 예측 및 변환 부호화를 수행한다. 본 논문에서는 쿼드트리 계층의 깊이에 따라 신호의 통계적 특성이 매우 달라지는 것은 이용하여 라플라시안 확률 모델을 각 쿼드트리 계층에 독립적으로 이용한 새로운 율모델을 이용한 율제어 기법을 제안한다. 제안방법에서는 계층적 부호화 단위인 CU 를 계층 깊이에 따라 세 가지 카테고리로 분류하고 각 카테고리에 따라 변환 계수에 대한 라플라시안 확률 분포 함수를 율-양자화 모델을 만든다. 제안된 율모델은 특성이 매우 다른 각 CU 깊이에 따라 독립적인 라플라이안 확률 분포 함수를 이용하기 때문에 매우 정확하고 적응적인 비트율 예측이 가능하므로 보다 안정적이고 정확한 율제어가 가능하다. 실험결과는 제안된 율제어 기법이 단일 확률 분포 함수를 사용했을 경우보다 평균 0.16dB 의 PSNR 향상이 있었음을 보여주었으며 제안된 방법은 각 프레임에 대한 목표 비트에 보다 안정적으로 부호화하는 것을 보여주었다.
Park, Yong-Tae;Lee, Hak-Yeon;Han, U-Ri;Seol, Hyeon-Ju
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2009.02a
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pp.583-604
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2009
최근 제조 기업들의 가장 큰 화두 중 하나는 제품과 서비스의 통합이다. 그간 제품과 서비스 통합과 관련한 다양한 개념들이 제시되어 왔으나, 정의 및 유형에 대한 보편적인 프레임워크가 존재하지 않는다. 본 연구에서는 제품과 서비스의 통합에 관련된 다양한 개념들을 아우르는 포괄적인 용어 (umbrella term)로써 통합 제품-서비스(integrated product-service: IPS)를 제시한다. 기존 문헌 연구를 통해 IPS 관련 기존 개념들을 개괄하고, 이들을 Product/service fusion과 Product/service Convergence의 두 가지로 분류한다. 다음으로 IPS를 유형화하기 위한 분류체계(typology)로써 IPS 큐브(cube)를 제시한다. IPS 큐브는 통합의 형태(pattern), 원천(origin), 기술(technology)의 세 가지 차원으로 구성되며, 각 차원이 모두 세 가지 유형으로 구분되기 때문에, IPS 큐브는 27개의 셀로 이루어진 정육면체 형태를 띤다. 각 셀은 고유한 IPS 유형을 나타내며, 각 셀에 해당하는 실제 IPS 사례들이 제시된다. 본 연구에서 제시한 IPS 큐브는 유형별 IPS 개발을 위한 전략, 프로세스, 방법론을 개발하는데 있어서 유용한 시사점을 제공해줄 수 있다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2008.06c
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pp.406-411
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2008
인터넷을 비롯한 통신 네트워크의 발전으로 개개인의 콘텐츠 수요가 증가함에 따라 다양한 콘텐츠 욕구를 충족시키기 위한 추천 시스템이 대두되고 있으며, 이러한 추천 시스템의 기반 기술로써 내용 기반 검색 기술의 필요가 증가하고 있다. 본 논문에서는 대표적인 멀티미디어 콘텐츠의 하나인 음악의 무드를 내용 기반으로 분류하기 위해, 음악 비트 검출에 기반한 프레임화를 적용하였으며, 스펙트럼의 고조파를 좀더 강조하기 위한 HDS(Harmonic Distribution Spectrum)을 제안하였다. 또한 다양한 차원 감쇄 기법과 분류기를 이용한 실험을 통해 무드 분류 시스템의 성능 비교를 진행하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2018.07a
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pp.325-326
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2018
본 논문에서는 PCB 공정상의 육안검사를 통한 불량 분류 방식에서 CNN을 이용한 PCB 불량 분류 방식을 제안한다. 이 방식은 육안검사의 문제점인 작업자의 숙련도에 따른 검사 효율을 자동화 검사 시스템에 의해 해결하며, 불량 위치와 종류를 결과 이미지에 표시한다. 또한 이미지 분류 결과를 모니터링할 수 있도록 시리얼 통신을 통하여 Darknet 프레임워크와 LCD를 연동하였다. 적은 량의 데이터 셋으로도 좋은 결과를 냈으며, 다양한 데이터 셋을 이용해 훈련할 시 전반적인 PCB 불량의 분류가 가능할 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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