• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제7권11호
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• pp.2839-2852
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• 2013

Context-awareness is an essential part of ubiquitous computing, and over the past decade video based activity recognition (VAR) has emerged as an important component to identify user's context for automatic service delivery in context-aware applications. The accuracy of VAR significantly depends on the performance of the employed human body segmentation algorithm. Previous human body segmentation algorithms often engage modeling of the human body that normally requires bulky amount of training data and cannot competently handle changes over time. Recently, active contours have emerged as a successful segmentation technique in still images. In this paper, an active contour model with the integration of Chan Vese (CV) energy and Bhattacharya distance functions are adapted for automatic human body segmentation using depth cameras for VAR. The proposed technique not only outperforms existing segmentation methods in normal scenarios but it is also more robust to noise. Moreover, it is unsupervised, i.e., no prior human body model is needed. The performance of the proposed segmentation technique is compared against conventional CV Active Contour (AC) model using a depth-camera and obtained much better performance over it.

• 한국의류산업학회지
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• 제8권4호
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• pp.427-432
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• 2006

The purpose of this study was 1) to segment the market of inbound Japanese tourists based on the importance of tour activity that tourists perceived and 2) to examine the behavior of each segmentation purchasing cultural fashion items in Korea. Data were collected using a self-administered questionnaire survey in Seoul. Clustering analysis, Chisquare, and ANOVA test were used to conduct the data analysis on 288 out of 400 questionnaires. The inbound Japanese tourists market was segmented into 3 groups; culture oriented group, shopping oriented group, and multi-activity group. Three groups were significantly different in terms of age, income, purchase amount, purchase criteria, and degree of shopping satisfaction. Marketing strategies for segmented markets were discussed.

• 한국방사성폐기물학회:학술대회논문집
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• 한국방사성폐기물학회 2019년도 춘계학술논문요약집
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• pp.275-276
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• 2019

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_1호
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• pp.991-1005
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• 2022

위성 영상은 핵 활동 탐지와 검증을 위한 효율적인 보조자료로 핵시설과 같이 접근이 어렵고 정보가 제한된 지역에 매우 유용하다. 특히 장비의 이동 또는 시설물의 변화와 같이 핵실험을 준비하는 과정은 시계열 분석을 통해 충분히 식별 가능하다. 본 연구에서는 핵 활동과 관련된 주요 객체의 변화를 탐지하기 위하여, 다시기 영상의 의미론적 분할 결과의 차이를 이용하였다. AIHub에서 제공하는 KOMPSAT 3/3A 영상으로 구성된 객체 판독 데이터셋에서 건물, 도로, 소형 객체의 정보를 추출하여 학습하였으며, U-Net, PSPNet, Attention U-Net에 대하여 주요 파라미터를 변경하며 대상 객체 추출에 적합한 의미론적 분할 모델을 분석하였다. 의미론적 분할 결과의 차영상으로 생성된 결과에 객체 정보를 포함하여 최종 변화 탐지를 수행하였으며, 제안 기법을 임의의 변화를 포함한 시뮬레이션 영상에 적용한 결과, 변화 객체를 효과적으로 추출할 수 있었다. 본 연구에서 제시된 변화 탐지 기법을 적용하기 위해서는, 의미론적 분할의 정확도가 우선적으로 확보되어야 하는 제약이 있으나, 추후 실험 대상 지역에 대한 학습데이터셋이 증가할 수록 적용 가능한 분석 범위가 증가할 것으로 기대된다.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권1호
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• pp.411-426
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• 2023

Purpose - The purpose of this study was to explore and diagnose the characteristics and behavioural patterns of rural tourists after COVID-19 using decision tree analysis to classify and identify key segmentation groups. Design/methodology/approach - The CHAID algorithm was used as the analysis technique for the decision tree. The explanatory variables used in the analysis of each decision tree model were demographic variables and rural tourism usage behaviour and perception variables, and the target variables were the preferences of rural tourists' activities after COVID-19. From the Rural Tourism 2020 survey data, 614 samples with rural tourism experience were extracted and used in the analysis. Findings - The variables that significantly explained the preference for each type of rural tourism activity after COVID-19 were rural tourism safety perception, repeated visits to the region, rural tourism priority activity, rural tourism accommodation experience, gender, age group, marital status, occupation, and education level. Among them, rural tourism safety perception was the most important explanatory variable in each analysis model. Research implications or Originality - Overall, to promote rural tourism, it is necessary to enhance the safety image of rural tourism, strengthen loyalty programs for repeat visitors, and develop customized products that reflect the preferred trends of rural tourism.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.779-786
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• 2012

본 연구는 승마 산업의 활성화를 위해 라이프스타일을 이용한 시장세분화전략을 제시하고자 수행되었다. 자료는 유의표집법에 의한 설문조사를 통해 수집되었고 총 397 명의 유효표본이 분석에 이용되었다. 라이프스타일의 요인분석 결과 세 개의 요인으로 분류되었고, 요인점수를 이용하여 군집분석을 실시하였다. 군집분석결과 총 두 개의 세분시장이 도출되었다. 첫 번째 시장은 '스포츠활동추구형'으로 스포츠활동을 선호하고 중요하게 생각하며, 총 397명 중 175명이 이 집단에 포함되었다. 남 녀가 골고루 분포되어 있고 20대와 30대가 주를 이루고 있으며 특히 미혼자가 많은 분포를 보이고 있다. 또한 10만원 이상 30만원 미만의 월평균 여가지출을 나타내고 있는 집단이기도 하다. 이들은 승마에 대해 상대적으로 더 호감을 가지고 있는 것으로 나타났으나 승마에 대한 관심이나 승마 참여의도는 타 시장에 비해 차이가 있다고 보기 어려우며, 그 수준도 낮은 것으로 나타났다. 두 번째 세분시장은 '소극적활동추구형'으로 여가시간에 주로 혼자 지내는 것을 선호하는 집단이다. 397명 중 222명이 이에 해당하는 것으로 나타났으며, 20대에서 40대의 연령에 30만원 미만의 월평균 여가지출을 하고 있는 세분시장이다. 이들은 '스포츠활동추구형'에 비해 승마에 대한 호감도가 낮은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.17-34
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• 2007

본 논문은 고객관계관리를 위한 시장 세분화를 하기 위해 자주 사용되는 SOM에 대하여 고찰한다. 일반적으로, SOM은 군집의 수를 미리 파악하기 위하여, 구체적인 군집 분석이 이루어지기 이전에 사용된다. 그러나 인터넷이 발달하고 수집 가능한 데이터의 종류와 양이 증가함에 따라 복합적인 분석이 필요하게 되었다. 또한, 그에 따라 한가지 주제만으로 군집을 파악하는 것보다는 여러 가지의 주제들을 대상으로 고객데이터의 군집을 파악해야 하는 경우가 많이 발생하게 된 것이다. 따라서 이 논문에서는 이렇게 한가지의 주제가 아닌 여러 가지의 주제로 군집분석을 할 경우 한번으로 이루어지는 SOM 어프로치가 과연 군집의 수를 파악할 수 있는지를 실험하였다. 이미 구조를 알고 있는 데이터를 생성하여 실험을 해본 결과, 전체 데이터를 대상으로 여러 주제를 한꺼번에 포함시킨 경우 (single SOM 방식) 에는 그 구조를 제대로 파악하지 못하였으며, 하나의 주제마다 각기 다른 SOM을 사용(multiple SOM 방식)한 결과, 미리 정해졌던 구조를 제대로 파악할 수 있었다. 따라서 이 논문은 군집분석을 하게 될 경우, 좀더 조심스러운 접근법이 필요하며, 여러가지 주제를 포함하고 있는 데이타를 다룰 경우, SOM 분석 방법에 대하여 논의하였다.

• 국제학술발표논문집
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• The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.328-332
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• 2015

By logging position data from GPS-equipped construction machines, we re-create daily activities as 3D animations to analyze performance and facilitate look-ahead scheduling. The 3D animation enables going back to any point in time and space to observe the activities as they took place. By segmenting data into a set of activities, it is possible to obtain actual measures of performance such as cycle times, production, speed profiles and idle times. The measures of performance can then be compared to those expected (e.g., theoretical speed profiles vs. observed profiles), and instances of significant difference can be flagged for further investigation. Idle times and queues that exceed prescribed thresholds can also be identified. In general, many of the traditional real-time performance analyses can be performed after the fact. Situations of interest can be identified automatically and the events in this manner enhances effective performance improvement in construction. The proposed research is explained and demonstrated using a real push-loaded earthmoving operation.

• Advances in robotics research
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• 제2권2호
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• pp.129-140
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• 2018

With the increasing demand for the development of human pose estimation, such as human-computer interaction and human activity recognition, there have been numerous approaches to detect the 2D poses of people in images more efficiently. Despite many years of human pose estimation research, the estimation of human poses with images remains difficult to produce satisfactory results. In this study, we propose a robust 2D human body pose estimation method using an RGB camera sensor. Our pose estimation method is efficient and cost-effective since the use of RGB camera sensor is economically beneficial compared to more commonly used high-priced sensors. For the estimation of upper-body joint positions, semantic segmentation with a fully convolutional network was exploited. From acquired RGB images, joint heatmaps accurately estimate the coordinates of the location of each joint. The network architecture was designed to learn and detect the locations of joints via the sequential prediction processing method. Our proposed method was tested and validated for efficient estimation of the human upper-body pose. The obtained results reveal the potential of a simple RGB camera sensor for human pose estimation applications.

• 한국환경과학회지
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• 제27권10호
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• pp.865-874
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• 2018

Fruit trees are a key part of agriculture in rural areas and have recently been a part of ecotourism or agrotourism. This study analyzes user segmentation based on user motivation to determine characteristics of potential customers in fruit tree farms, and thereby develop fruit tree experience and educational programs. We conducted a survey of 253 potential customers of fruit tree experience programs in September 2017. Data were evaluated using factor and cluster analyses. The results of the cluster analysis identified four distinct segments based on potential customers' motivations, that is, activity-oriented, learning-oriented, leisure-oriented, and purchase-oriented. These clusters showed that significant differences in the preference of potential customers exist. Different markets were segmented based on the benefits sought by users. The segments' characteristics were identified and activities relevant to each segment were proposed for rural tourism. Lastly, this study suggests directions for development of fruit tree farm experience and educational programs.