• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권3호
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• pp.1595-1613
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• 2017

The IR camera and laser-based IR projector provide an effective solution for real-time collection of moving targets in RGB-D videos. Different from the traditional RGB videos, the captured depth videos are not affected by the illumination variation. In this paper, we propose a novel feature extraction framework to describe human activities based on the above optical video capturing method, namely spatial-temporal texture features for 3D human activity recognition. Spatial-temporal texture feature with depth information is insensitive to illumination and occlusions, and efficient for fine-motion description. The framework of our proposed algorithm begins with video acquisition based on laser projection, video preprocessing with visual background extraction and obtains spatial-temporal key images. Then, the texture features encoded from key images are used to generate discriminative features for human activity information. The experimental results based on the different databases and practical scenarios demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm for the large-scale data sets.

• 대기
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• 제20권4호
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• pp.495-503
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• 2010

Satellite data have an intrinsic problem due to a number of various physical parameters, which can have a similar effect on measured radiance. Most evaluations of satellite performance have relied on comparisons with limited spatial and temporal resolution of ground-based measurements such as soundings and in-situ measurements. In order to overcome this problem, a new way of satellite data evaluation is suggested with statistical tools such as empirical orthogonal function(EOF), and singular value decomposition(SVD). The EOF analyses with OMI and OMI HCHO over northeast Asia show that the spatial pattern show high correlation with population density. This suggests that human activity is a major source of as well as HCHO over this region. However, this analysis is contradictory to the previous finding with GOME HCHO that biogenic activity is the main driving mechanism(Fu et al., 2007). To verify the source of HCHO over this region, we performed the EOF analyses with vegetation and HCHO distribution. The results showed no coherence in the spatial and temporal pattern between two factors. Rather, the additional SVD analysis between $NO_2$ and HCHO shows consistency in spatial and temporal coherence. This outcome suggests that the anthropogenic emission is the main source of HCHO over the region. We speculate that the previous study appears to be due to low temporal and spatial resolution of GOME measurements or uncertainty in model input data.

• 대한교통학회지
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• 제26권5호
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• pp.163-174
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• 2008

기존의 4단계 교통수요추정 모형은 거시적인 장래 교통수요 예측을 위해 사용되어 왔으나 정확성에 대한 문제가 지속적으로 제기되어 왔다. 장래 수요추정의 정확성을 높이기 위해서는 신뢰성 있는 자료의 확보, 장래 사회 경제 지표의 예측의 합리성 등 근본적 해결방법이 있으며 모형의 추정방법을 달리하는 것도 상당히 중요한 해결방법이라 하겠다. 과거와 달리 교통수요추정 모형은 단순히 교통인프라 구축에 따른 교통수요추정과 같은 거시적인 분석뿐만 아니라 교통수요관리정책의 효과분석, 교통운영분석의 적용 등 미시적인 분석에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구에서는 인간의 활동에 기반을 둔 활동기반 교통수요추정에 대하여 소개하며 통행자의 일일 활동에 대한 조사를 기반으로 한 시 공간 활동인구 추정을 통한 통행수요를 예측하였다. 연구결과 개별 건물단위의 시간대별 활동인구의 추정은 비교적 정확한 것으로 분석되었으며 예측된 통행수요 또한 정확성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 인간의 활동에 기반을 둔 시 공간 활동기반모형은 거시적인 교통수요추정뿐만 아니라 미시적 추정이 가능하므로 다양한 미시적 교통체계분석에 활용될 수 있을 것으로 기대되며 이를 위해 활동기반 자료와 토지이용에 대한 공간자료(GIS)의 확보가 필수적이라 하겠다.

• ETRI Journal
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• 제25권5호
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• pp.275-287
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• 2003

We present a high performance cache structure with a hardware prefetching mechanism that enhances exploitation of spatial and temporal locality. Temporal locality is exploited by selectively moving small blocks into the direct-mapped cache after monitoring their activity in the spatial buffer. Spatial locality is enhanced by intelligently prefetching a neighboring block when a spatial buffer hit occurs. We show that the prefetch operation is highly accurate: over 90% of all prefetches generated are for blocks that are subsequently accessed. Our results show that the system enables the cache size to be reduced by a factor of four to eight relative to a conventional direct-mapped cache while maintaining similar performance.

• 한국IT서비스학회지
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• 제15권3호
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• pp.211-221
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• 2016

The human spatial mobility information is in high demand in various businesses; however, there are only few studies on human mobility because spatio-temporal data is insufficient and difficult to collect. Now with the spread of smartphones and the advent of social networking services, the spatio-temporal data began to occur on a large scale, and the data is available to the public. In this work, we compared the movement behavior of residents and tourists by using geo-tagged tweets which contain location information. We chose Seoul to be the target area for analysis. Various creative concepts and analytical methods are used: grid map concept, cells visited concept, reverse geocoding concept, average activity index, spatial mobility index, and determination of residents and visitors based on the number of days in residence. Conducting a series of analysis, we found significant differences of the movement behavior between local residents and tourists. We also discovered differences in visiting activity according to residential countries and used applications. We expect that findings of this research can provide useful information on tourist development and urban development.

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제13권2호
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• pp.961-968
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• 2018

Recently, researches on automatic recognition of human activities have been actively carried out with the emergence of various intelligent systems. Since a large amount of visual data can be secured through Closed Circuit Television, it is required to recognize human behavior in a dynamic situation rather than a static situation. In this paper, we propose new intelligent human activity recognition model using the trajectory information extracted from the video sequence. The proposed model consists of three steps: segmentation and partitioning of trajectory step, feature extraction step, and behavioral learning step. First, the entire trajectory is fuzzy partitioned according to the motion characteristics, and then temporal features and spatial features are extracted. Using the extracted features, four pedestrian behaviors were modeled by decision tree learning algorithm and performance evaluation was performed. The experiments in this paper were conducted using Caviar data sets. Experimental results show that trajectory provides good activity recognition accuracy by extracting instantaneous property and distinctive regional property.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.454-458
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• 2004

본 논문에서는 시각 시스템의 민감도를 고려한 새로운 비디오 율제어 기법을 제안한다. 제안된 방식은 MPEG2 TM5 율제어 기법과 같이 3단계의 구조로 구성되어 있으나, 적응적 양자화를 위한 시각의 시-공간 민감도에 근거한 새로운 마크로블록 활성도 척도를 사용한다. 모의 실험을 통해 TM5 방식에서 사용된 공간 활성도보다. 제안된 시-공간 결합 활성도가 주관적, 객관적 화질 측면에서 우수함을 증명한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.3524-3531
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• 2010

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 최적의 서비스를 제공하기 위해서는 객체 그리고 사용자의 행위와 밀접한 연관이 있는 시공간 정보를 고려하는 것이 중요하다. 이를 위해 이 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위한 시공간 온톨로지를 설계하고 이를 이용하여 사용자의 행동 및 서비스 패턴을 능동적으로 마이닝할 수 있는 시스템 구조를 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 시간에 따른 위치 및 객체와의 연관성을 고려하여 사용자의 행동과 서비스 패턴을 지능적으로 마이닝 하기 위한 프레임워크이고 트리거 시스템을 기반으로 한다.

• 대한지리학회지
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• 제43권3호
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• pp.358-374
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• 2008

본 연구에서는 자녀의 연령대에 따라 남녀간 그리고 여성 집단간에 차별화된 도시기회 접근성 경험이 어떻게 나타나는가를 살펴보았다. 미국 Portland Metro의 개인통행자료를 이용해 시간지리학적 분석틀에 기초한 GIS-기반 지오컴퓨테이션을 통해 시 공간적 접근성을 측정하고, 접근성의 시 공간적 특성을 중심으로 젠더화된 접근성 경험 양상을 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 여성이 남성에 비해 시간제근무 비율이 훨씬 높아 시 공간 재량권이 많을 것으로 예상되지만, 실제로는 남성보다 접근성 수준이 높지 않았다. 이는 여성에게 또 다른 제약조건이 존재한다는 것을 의미하며, 젠더 불평등에 기인하는 것으로 해석할 수 있다. 둘째, 여성의 전근성 공간이 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 거리에서 주로 형성되는 패턴은, 모든 여성집단에서 보편적으로 나타나는 것이 아니라, 집약적 육아부담을 갖는 영 유아기 자녀를 둔 여성에게서 관찰되었다. 남성은 자녀 유무나 연령대에 상관없이 일정한 패턴을 유지하여 여성과 대조를 이루었다. 자녀가 없거나 초등학생 이상의 자녀를 둔 여성은 남성과 유사한 접근성의 시 공간 패턴을 보여, 시 공간적 구속성(spatial-temporal entrapment)으로 특징지을 수 있는 여성의 접근성 경험은 성별 즉 남녀(sex)의 문제라기보다는 젠더(gender) 즉 사회적 성 역할(gender roles)과 연관된 문제임을 알 수 있다 셋째, 직장과 자녀의 탁아/교육시설은 집과 더불어 접근성 공간을 결정짓는 중요한 공간적 축인데, 영 유아기 자녀를 둔 여성은 남성에 비해 훨씬 집에서 가까운 직장을 다니며 또 그보다 더 집에서 가까운 탁아시설을 주요 축으로 접근성 공간이 형성됨으로써 시 공간적 구속성이 극대화되어 나타나게 된다는 것을 알 수 있다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제30권5호
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• pp.373-380
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• 2009

In general, Independent component analysis (ICA) is a statistical blind source separation technique, used either in spatial or temporal domain. The spatial or temporal ICAs are designed to extract maximally independent sources in respective domains. The underlying sources for spatiotemporal data (sequence of images) can not always be guaranteed to be independent, therefore spatial ICA extracts the maximally independent spatial sources, deteriorating the temporal sources and vice versa. For such data types, spatiotemporal ICA tries to create a balance by simultaneous optimization in both the domains. However, the spatiotemporal ICA suffers the problem of source ambiguity. Recently, constrained ICA (c-ICA) has been proposed which incorporates a priori information to extract the desired source. In this study, we have extended the c-ICA for better analysis of spatiotemporal data. The proposed algorithm, i.e., constrained spatiotemporal ICA (constrained st-ICA), tries to find the desired independent sources in spatial and temporal domains with no source ambiguity. The performance of the proposed algorithm is tested against the conventional spatial and temporal ICAs using simulated data. Furthermore, its performance for the real spatiotemporal data, functional magnetic resonance images (fMRI), is compared with the SPM (conventional fMRI data analysis tool). The functional maps obtained with the proposed algorithm reveal more activity as compared to SPM.