• 전기학회논문지
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• 제65권10호
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• pp.1731-1737
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• 2016

In this paper, a method is proposed to recognize human actions as nonverbal expression; the proposed method is composed of two steps which are action representation and action recognition. First, MHI(Motion History Image) is used in the action representation step. This method includes segmentation based on depth information and generates spatio-temporal templates to describe actions. Second, CNN(Convolution Neural Network) which includes feature extraction and classification is employed in the action recognition step. It extracts convolution feature vectors and then uses a classifier to recognize actions. The recognition performance of the proposed method is demonstrated by comparing other action recognition methods in experimental results.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권1호
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• pp.1-15
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• 2012

2007년 12월 허베이 스피리트호 유류유출 사고 이후, 유류오염의 영향을 평가하기 위해 태안 해역을 중심으로 월별, 계절별로 조간대와 조하대에서 유류오염, 해양생태계, 해양환경과 같은 해양과학 모니터링이 지속적으로 수행되고 있다. 이러한 유류오염에 따른 해양 환경 및 생태계의 시공간적 변동을 탐색적으로 분석하기 위해서는 가시적이고 요약된 정보가 담긴 GIS 주제도가 매우 유용하다. 지도 제작에서 자료 속성의 특성에 따른 지도 타입의 정의와 범례 제작은 필수 요소이다. 본 연구에서는 자료 항목별로 자료의 속성과 GIS 자료 타입에 따른 지도 타입을 정의하고, 자료의 히스토그램 분석을 통한 두 가지의 자료 분포 형태를 이용하여 범례의 구간등급을 설정하였다. 자료가 균일분포인 경우에는 동 등위 분할법을, 정규분포인 경우에는 표준편차 분할법을 각각 적용하였다. 아울러, 지도 요소 정의 등을 통해 지도 타입별로 주제도 템플릿을 제작하였다. 본 연구를 통해, 체계적인 지도 제작 방법과 절차를 수립함으로써 다양한 해양과학 자료에 대한 표준화된 주제도를 효율적으로 제작 가능하였다.