This paper presents an approach to Mongolian car plate recognition using artificial neural network. Our proposed method consists of two steps: detection and recognition. In detection step, we implement Flood fill algorithm. In recognition step we proceed to segment the plate for each Cyrillic character, and use an Artificial Neural Network (ANN) machine - learning algorithm to recognize the character. We have learned the theory of ANN and implemented it without using any library. A total of 150 vehicles images obtained from community entrance gates have been tested. The recognition algorithm shows an accuracy rate of 89.75%.
<심야식당>은 서부영화와는 다른 이야기구조를 가지고 있으며 '새로운 인물의 등장->주변의 관심->추억의 음식주문->마스터와의 대화->음식의 효과->행방 묘연->결론'의 구조를 갖는다는 것을 발견했다. <심야식당>에는 여러 가지 미디어적 속성들로 가득 차 있다. 마스터는 샤먼으로서 사람들을 이어주고 연결해주며 음식으로 위로를 건넨다. 또한, 음식의 맛을 전달하는 매체가 아니라 추억을 전달하는 매체라는 점에서 음식은 본연의 메시지를 탈메시지화하고 새로운 메시지를 탈취한다. 이런 점에서 음식을 미디어로 볼 수 있다. 또한, 식당이라는 장소 역시 다양한 미디어이벤트가 펼쳐지고, 풍문의 수사학이 유통되는 공론장의 역할을 함을 확인할 수 있었다. 음식이 우리의 감각을 계발시켜주며 감각비율을 새롭게 재조정한다는 측면에서 맛사지로서의 역할도 수행한다고 할 수 있다. 이런 점에서 <심야식당>의 미디어적 속성은 마샬 맥루한의 미디어이론에 잘 부합된다고 할 수 있다.
본 논문에서는 스토리텔링에서 세계관 설정의 중요 요소였던 캐릭터의 역할 확장에 대해 분석하고자 한다. 미디어의 발달로 세계관을 설정하는 방식이 변화하기 시작했다. 이러한 변화의 중심에는 최근 조명을 받고 있는 '트랜스미디어'와 '메타버스'가 있다. 미디어의 교차와 융합이 활발하게 시도되는 트랜스미디어의 발달과 함께 캐릭터는 태생적 제약에서 벗어나 다양한 미디어를 넘나들며 새로운 스토리 안에서 다양한 활약을 펼치고 있다. 또한 현실세계의 확장된 개념인 메타버스에서 아바타는 사용자이자 창작자로서 메타버스 세계를 구성하고 확장하는 역할을 맡고 있다. 이러한 변화를 분석해 정통적인 세계관 설정에서 요소로서 활용되던 캐릭터가 세계관을 대체하는 현상에 대해 다뤄보고자 한다.
With the spread of social media and mobile devices, people spend more time on online than ever before. As more people participate in various online activities, much research has been conducted on how to make use of the time effectively and productively. In this paper, we propose two methods which can be used to extract highlights and make searchable media indexes using online social data. For highlight extraction, we collected the comments from the online baseball broadcasting website. We adopted peak-finding algorithm to analyze the frequency of comments uploaded on the comments section of the website. For each indexes, we collected postings from soap opera forums provided by a popular web service called DCInside. We extracted all the instances when a character's name is mentioned in postings users upload after watching TV, which can be used to create indexes when the character appears on screen for the given episode of the soap opera The evaluation results shows the possibility of the crowdsourcing-based media interaction for both highlight extraction and index building.
입력되는 정지 또는 동영상에 포함된 문자 정보는 영상의 내용을 대표하는 주요한 핵심 정보를 제공할 수 있기 때문에 다양한 종류의 영상 데이터를 분석하여 영상 내에 포함된 문자 영역들을 정확하게 추출하는 작업은 매우 중요하다. 본 논문에서는 입력되는 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트(Adaboost) 알고리즘을 이용하여 문자 영역만을 정확하게 검출하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법에서는 먼저 입력 영상으로부터 MCT 특징과 에이다부스트 알고리즘을 이용하여 문자의 후보 영역들을 추출한다. 그런 다음, 기하학적인 특징을 활용하여 추출된 문자의 후보 영역들로부터 비 문자 영역들을 제외하고 실제적인 문제 영역들만을 검출한다. 실험 결과에서는 제안된 방법이 입력되는 다양한 영상으로부터 기존의 방법보다 문자 영역들을 2.1% 보다 강인하게 추출한다는 것을 보여준다. 본 논문에서 제안된 문자 영역 검출 방법은 상점의 간판 인식, 자동차의 번호판 인식 등과 같은 멀티미디어 및 영상 처리와 관련된 실제 응용 분야에서 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
본 연구는 HEXACO 성격 이론을 게임캐릭터에 적용하여, 게임에서 캐릭터가 다양한 성격을 표현하고, 다른 캐릭터와 상호작용을 하기 위한 이론적 기반을 구축하는 것에 목적이 있다. HEXACO PI-R은 현실을 기반으로 한 검사이므로 현실과 다른 특성을 지닌 게임에 적용하기에 무리가 있다. 따라서 게임 캐릭터에 성격 특성을 적용하기 위해서는 HEXACO PI-R을 변환시킨 게임 HEXACO(Game HEXACO, G-HEXACO)가 필요하다. G-HEXACO를 제안하기 위해서 우선 HEXACO PI-R이 게임에 활용하기에 적절한 이론임을 증명해야 한다. 이를 위해 일반인을 대상으로 HEXACO PI-R과, HEXACO 의 6 요인과 관련된 게임 문항을 설문하였다. 이 설문 결과를 바탕으로 하여, G-HEXACO성격 검사를 고안하였다. 본 연구는 게임 캐릭터에 성격을 적용하는데 있어, G-HEXACO 성격 검사가 HEXACO PI-R을 대체할 수 있음을 의미한다.
Recently, character motion have been used extensively in the entertainment business, and researchers have investigated algorithms of reproducing, editing, and simulating mimic human movements. Also, many recent researches have suggested how a character interacts with its surrounding environment in terms of motion. Specially, spatial relationships of the environment have been introduced for adapting and preserving character motion. In this paper, we propose a motion adaptation technique preserving a spatial property between a virtual character and the configuration of its surrounding space. Additionally, we report on experimental results of smoothly adapted motions in various environmental structures with original motions such as walk, jump, and tumbling.
본 논문은 고성능의 서버 없이 안드로이드 스마트폰 단독으로 동작할 수 있도록 경량화 딥러닝 모델을 사용하여 구현한 자동차 번호판 인식 시스템을 제안한다. 자동차 번호판 인식시스템은 [번호판검출]-[문자영역 분할]-[문자인식]으로 3단계의 과정으로 구성되며, 번호판검출은 SSD-Mobilenet, 문자영역 분할은 ResNet에 localization을 추가하여 사용하였고 문자인식은 ResNet을 이용하여 구현하였다. 테스트한 기기는 삼성 갤럭시 S7, LG Q9이며 정확도는 약 85.3%, 실행속도는 약 1.1초가 소요된다.
감정은 사용자의 상호작용을 도와주는 게임요소 중 하나이다. 그동안 게임에서 캐릭터들의 성격이나 감정을 표현하는 방식은 그래픽과 특정행동에 대한 반응 정도로 고려되었다. 하지만 최근 감정연구에 대한 관심이 높아지면서 게임에서도 감정을 다양하게 활용하기 위한 구조화가 필요해졌다. 자율성 에이전트 분야에서는 감정의 활용가능성 연구를 통해 12가지 감정규칙을 정의했다. 본 논문에서는 감정규칙을 게임에 사용되는 용어로 정의하고 확장시켜 게임 감정규칙을 만들었다. 그리고 게임 감정규칙을 사용해 실제 게임 속 캐릭터의 감정을 분석했다. 그 결과 비슷한 장르의 게임에도 각자 다른 게임 감정규칙이 사용되는 것을 볼 수 있었다.
본 논문에서는 물리적 버튼이 존재하지 않는 평면방식의 스마트 기기를 시각 장애인이 기존 음성 인식 기반의 문자 입력 방식 대비 3배 이상 빠른 속도로 문자를 입력할 수 있는 제스처 기반 가상 문자 입력 방법을 제안한다. 제안하는 방식의 원리는 스마트폰의 터치화면을 8개 방향으로 설정하고 사용자의 드래그 동작에 따른 입력값의 초기위치와 중앙점, 드래그 형태 등을 이용하여 숫자, 영문, 한글, 특수기호 등을 입력하거나, 스마트기기의 다양한 응용 프로그램들을 자연스럽게 제어하고 동작시킬 수 있는 제스처 기반의 문자입력 방법이다. 실제 시각장애인의 필드 테스트를 통해 제안하는 방식의 효율성을 입증해보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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