Augmented reality (AR), which is a live direct or indirect view of a real-world environment combined with virtual objects, has grown rapidly owing to its wide application potential. Despite the growth of AR technology and its increased attraction, however, little attention has been paid to identifying sub-technologies of this technology and their evolving trends based on the data encompassing industrial competition. In the present study, therefore we collect AR-related patents granted until 2015 and then identify technology topics constituting AR technology by applying topic modeling to the patents' textual data. Subsequently, this study determines dynamic evolving trends with respect to those identified technology topics using indicators and maps based on the technology topics' patents and citations. The contributions of this study are twofold; it provides an overall understanding of AR technology's evolving trends based on text mining of AR patents and will assist technology experts in academia and industry in determining further R&D in the near future.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권1호
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pp.131-146
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2021
Multimodal biometric-based recognition has been an active topic because of its higher convenience in recent years. Due to high user convenience of finger, finger-based personal identification has been widely used in practice. Hence, taking Finger-Print (FP), Finger-Vein (FV) and Finger-Knuckle-Print (FKP) as the ingredients of characteristic, their feature representation were helpful for improving the universality and reliability in identification. To usefully fuse the multimodal finger-features together, a new robust representation algorithm was proposed based on hierarchical model. Firstly, to obtain more robust features, the feature maps were obtained by Gabor magnitude feature coding and then described by Local Binary Pattern (LBP). Secondly, the LGBP-based feature maps were processed hierarchically in bottom-up mode by variable rectangle and circle granules, respectively. Finally, the intension of each granule was represented by Local-invariant Gray Features (LGFs) and called Hierarchical Local-Gabor-based Gray Invariant Features (HLGGIFs). Experiment results revealed that the proposed algorithm is capable of improving rotation variation of finger-pose, and achieving lower Equal Error Rate (EER) in our homemade database.
Recently XML (eXtensible Markup Language) is becoming the standard for exchanging the documents on the web. And as the amount of information is increasing because of the development of the technique in the Internet, semantic web is becoming to appear for more exact result of information retrieval than the existing one on the web. Ontology which is the basis of the semantic web provides the basic knowledge system to express a particular knowledge. So it can show the exact result of the information retrieval. Ontology defines the particular concepts and the relationships between the concepts about specific domain and it has the hierarchy similar to the taxonomy. In this paper, we propose the generation of semi-automatic ontology based on XML documents that are interesting to many researchers as the means of knowledge expression. To construct the ontology in a particular domain, we suggest the algorithm to determine the domain. So we determined that the domain of ontology is to extract the information of movie on the web. And we used the generalized association rules, one of data mining methods, to generate the ontology, using the tag and contents of XML documents. And XTM (XML Topic Maps), ISO Standard, is used to construct the ontology as an ontology language. The advantage of this method is that because we construct the ontology based on the terms frequently used documents related in the domain, it is useful to query and retrieve the related domain.
시맨틱 웹이나 지식기반 시스템에서 지식 검색의 핵심 컴포넌트는 온톨로지이다. 하지만 현재 실용적인 온톨로지가 구축된 경우를 찾아보기는 어렴다. 실용적인 온톨로지 구축을 위해서는 특정 도메인의 지식 전문가에 의한 지식의 개념화와 온톨로지 설계자에 의한 지식의 명세화가 필요하며 이를 바탕으로 개발 팀원들 사이에 공유할 수 있는 자세한 온톨로지 생성 가이드라인이 필요하다. 그러나 기존의 온톨로지 생성 방법론은 은톨로지 구축 프로세스의 단계들을 상위 수준에서 나열하는 절차 중심의 방법론이다 본 논문에서는 철학 학문의 지식을 구조화하는 실용적인 온톨로지를 구축하는 방법으로서 텍스트 내용에 들어있는 지식을 온톨로지로 생성하는 토픽맵 기반의 덱스트 온톨로지 방법론을 제시하였다. 이 방법론은 지식 자원으로부터 지식을 분석하고 추출하는 온톨로지 모델링 단계와 형식 언어와 데이타 모델을 이용하여 온톨로지를 생성하는 온톨로지 구현 단계로 구성된다. 방법론과 함께 본 논문에서는 철학 온톨로지에 기반한 철학 지식 검색의 효율성을 보이기 위해 철학 지식 포털을 구현하였다.
최근 웹 문서를 비롯한 공공 문서 등에 대한 문서 교환을 위해 XML 데이터를 이용한 표준화 작업이 진행 중이므로 XML 문서가 증가하고 있다. 이와 같은 XML 문서에 대한 정보 검색의 효율을 높이기 위해 의미적 요소를 추가한 온톨로지를 기반으로 하는 시맨틱 웹이 등장하였다. 그러나 기존의 수동적인 온톨로지 구축 방식은 비용과 시간이 많이 소모되는 단점이 있으므로 이 논문에서는 유사한 도메인의 XML문서 집합으로부터 데이터 마이닝 기법의 연관규칙 알고리즘을 이용하여 반자동으로 온톨로지를 구축하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 특정한 도메인에 대한 온톨로지를 구축하기 위해서 필요한 데이터의 형태 및 개념 레벨, 그리고 얼마나 많은 개념을 사용할 것인가 하는 도메인 범위의 자동 설정을 온톨로지 자동 생성을 위한 온톨로지 도메인 레벨을 결정하기 위해서 데이터 마이닝 알고리즘을 이용한다. XML 문서의 태그에 대해 연관규칙을 적용하여 빈발하게 발생하는 빈발 패턴을 찾아내고, 서로 관련 있는 개념의 쌍을 추출하여 온톨로지 자동 생성을 위한 도메인 범위를 설정한다. 온톨로지 구축은 온톨로지 언어중의 하나인 XML Topic Maps와 공개 소스인 토픽법 엔진인 TM4J를 이용하여 온톨로지 기반의 시맨틱 웹 엔진을 구현하였다.
본 연구에서는 유의미 학습을 촉진시키고 학습자들이 나름대로 개념을 형성하는 과정을 확인할 수 있는 방법인 개념도를 이용하여 중학생들의 ‘해수‘ 개념 형성에 미치는 영향에 대해 알아보았다. 이를 위하여 부산광역시의 중학교 1학년 4개 학급 128명을 대상으로 개념도를 활용한 수업 전-후에서 과학 학업 성취도와 자기 주도적 학습특성 및 개념도에 대한 인식을 조사해 본 결과는 다음과 같다. 첫째, 과학 학업 성취도에 미치는 효과는 유의수준 .05에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개념도를 활용한 수업은 전통적 수업 집단에 비해 학습자의 자기 주도적 학습특성을 향상시키는데 효과적인 것으로 나타났다. 셋째, 개념도를 활용한 수업이 개념 형성에 궁극적인 반응을 하는 것으로 나타났다.
가상문서 개념에 기반을 둔 디지털도서관에서는 기존의 멀티미디어 문서를 활용하여 새로운 view를 생성하고 지식을 창출할 수 있는 기능을 제공한다. 이 접근 방법의 초점은 링크를 사용하여 기존의 자원을 연결하여 가상문서를 생성하고 필요한때 필요한 부분만 가져다가 통합하여 재현시킬 수 있는 기능과 이렇게 생성된 가상문서를 총체적으로 혹은 부분적으로 검색할 수 있다는 것이다. 반면에 W3C에서는 Topic Maps라는 개념을 표준안으로 하였는데, 이 개념은 근본 취지에 있어 가상문서의 개념과 매우 유사하나 문서를 끌어서 통합하는 기능이나 부분문서를 가져오는 기능 등이 없다. 여기서도 기존 문서에 링크를 걸어 사용자가 원하는 토픽이 연결될 수 있도록 하는 기능을 규정하고 있는데, 지식 표현 및 추론 등 다양한 응용에 관한 연구가 진행되어 오고 있다. 따라서 본 연구에서는 충남대학교에서 개발한 가상문서 기반 디지털도서관 개념에 이 Topic Maps 기능을 연결하여 호환성을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 호환성은 디지털도서관 분야에서의 핵심 이슈이며, 실용적인 관점에서 가상문서 기반 디지털도서관의 가용성을 향상시켜 궁극적으로 외부 시스템과도 연계될 수 있는 기반을 제공할 것이다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.191-196
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2002
From this year, KIGAM, one of Korean government-supported research institutes, has started new national program for digital geologic/natural resources infrastructure building. The goal of this program is to prepare digitally oriented infrastructure for practical digital database building, management, and public services of numerous types of paper maps related to geo-scientific resources or geologic thematic map sets: hydro-geologic map, applied geologic map, geo-chemical map, airborne radiometric/magnetic map, coal geologic map and off-shelf bathymetry map and so forth. As for digital infrastructure, several research issues in this topic are composed of: ISP (Information Strategy Planning), geo-framework modeling of each map set, pilot database building, cyber geo-mineral directory service system, and web based geologic information retrieval system upgrade which services Korean digital geologic maps scaled 1:50K. In this study, UML (Unified Modeling Language)-based data modeling of geo-data sets by and in KIGAM, among them, is mainly discussed, and its results are also presented in the viewpoint of digital geo-modeling ISP. It is expected this model is further progressed with the purpose of being a guidance or framework modeling for geologic thematic mapping and practical database building, as well as other types of national thematic map database building.
This study investigated pre-service elementary teachers' understanding of the planetary revolution movement of Mars and their explanatory models to show how the Sun-Earth-Mars system worked. An assessment item set using five celestial maps drawn from the Stellarium was designed to probe pre-service teachers' understanding of the prograde-retrograde motion of Mars. Among 23 participants, only four showed scientifically accurate understanding of Mars movement and drawing correct explanatory models for the planetary movement. Even the pre-service teachers who construed correctly prograde and retrograde motions of Mars showed a clockwise movement model due to their intuitive perceptions of Mars movement data from the celestial maps. Pre-service teachers with poor understanding of planetary movement also showed weak explanatory models due to their limited observation or lower spatial thinking. Although the planetary motion is not an easy topic for pre-service elementary teachers, it can be argued if the alternative approach, such as using appropriate observational data of a planet and changing the frames of reference between Earth-based view and Space-based view, is employed effectively in teaching planetary motion, pre-service teachers can reach the upper level of leaning planetary motion in terms of the planet's revolution.
Nowadays, the saliency region detection has become a popular research topic because of its uses for many applications like object recognition and object segmentation. Some of recent methods apply color distinctiveness based on an analysis of statistics of color image derivatives in order to boosting color saliency can produce the good saliency maps. However, if the salient regions comprise more than half the pixels of the image or the background is complex, it may cause bad results. In this paper, we introduce the method to handle these problems by using maximum symmetric surround. The results show that our method outperforms the previous algorithms. We also show the segmentation results by using Otsu's method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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