In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
When an age of low growth and population decline, population migration plays an important role in spatial structure of region. There have been many researches on migration and regional spatial structure. The purpose of this study is to examine the changes of Gwangju and Jeonnam region's spatial structure and central area using social network analysis methods. For analysis it was used that population and migration data and passenger OD(Origin and Destination) travel data released by Statistics Korea and Korea Transport Database(KTDB). Using Gephi 0.8.2, migration and passenger OD networks were visualized, and this describe network flow and density. The results of the network centrality analysis show that the most populated village is not always network center though population mass is an important factor of central places. The average eigenvector centrality of 2010 migration is the lowest during 2005-2015, and it means few regions have high centralities. When comparing migration and travel networks, travel data is more effective than migration data in determining the central location considering spatial functions.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.881-891
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2014
그래프모형(graphical model)은 확률 변수들간의 조건부 독립성(conditional independence)을 시각적인 네트워크형태로 표현할 수 있기 때문에, 정보학 (bioinformatics)이나 사회관계망 (social network) 등 수많은 변수들이 서로 연결되어 있는 복잡한 확률 시스템에 대한 직관적인 도구로 활용될 수 있다. 그래프 LASSO (graphical least absolute shrinkage and selection operator)는 고차원의 자료에 대한 가우스 그래프 모형 (Gaussian graphical model)의 추정에서 과대적합 (overfitting)을 방지하는데에 효과적인 것으로 알려진 방법이다. 본 논문에서는 그래프 LASSO 추정에서 매우 중요한 문제인 모형선택에 대하여 고려한다. 특히 여러가지 모형선택기준을 모의실험을 통해 비교하며 실제 금융 자료를 분석한다.
최근들어 태안에서 발생한 기름유출 사건과 인근연안의 적조 발생이나 수온의 급격한 변화로 인하여 해양생태계 및 양식장 등에 많은 피해가 발생하고 있다. 이들 피해를 줄이기 위해서는 다양한 요소들을 관리하는 기술요인이 필요하다. 본 논문에서는 사용자 인터페이스 분야의 신기술로 부각되고 있는 WPF(window presentation foundation)기술을 활용하여 단순한 숫자의 나열 또는 2차원 그래프로 제공되던 각종 센서 및 측정 장비로부터 받은 실시간 데이터를 2D 및 3D 그래픽, 애니메이션 등의 다양한 형태로 제공할 수 있는 실시간 환경데이터의 3차원 시각화 시스템을 구현한다.
Purpose - This study aims to not only investigate spatial pattern of immigrants' residence and crime occurrences in South Korea, but shed light on how geographic distribution of immigrants and immigrant segregation affect crime rates. Research design, data, and methodology - Th unit of analysis is Si-Gun-Gu municipal level entities of South Korea. The crime data was obtained by Korea National Police Agency and two major types(violence and property) of crime were measured. Most demographic, social, and economic variables were derived from Korean Census Data in 2015. In order to examine spatial patterns of immigrants' distribution and crime rates in South Korea, the present study utilized GIS mapping technique and Exploratory Spatial Data Analysis(ESDA) tools. The causal linkage was investigated by a series of regression models using STATA. Results - Spatial inequality between urban metropolitan vs rural areas was visualized by mapping. Assuming large Moran's I value, spatial autocorrelation appeared to be quite strong. Several neighborhood characteristics such as residential stability and economic prosperity were found to be important factors leading to crime rate change. Residential distribution and segregation for immigrants were negatively significant in the regression models. Conclusions - Unlike the traditional arguments of social disorganization theory, immigrant segregation appeared to reduce violent crime rate and the high proportion of immigrants also turned out to be a crime prevention factor.
본 논문은 전장지역에서 벌어지는 공중작전에 대한 상황의 자료를 통합하여 3차원으로 가시화 함으로써 공중작전의 최고결정권자가 올바른 상황인식 및 지휘결정을 할 수 있게 지원하는 시스템을 제안한다. 공중작전 상황판단을 위한 다양한 자료들, 레이더 항적정보, 비행계획 데이타베이스, 지도 및 위성사진 정보 둥을 하나의 자료로 통합하여 3차원으로 가시화 시킴으로써, 작전의 최고 결정권자가 한 순간에 종합적인 작전 결정을 할 수 있는 정보를 지원하는 시스템이다. 대량의 데이타를 종합적이고 체계적으로 가시화 하기 위하여 Out-of-Core 방법을 사용함으로써 휴대용 노트북에서도 운용이 가능함을 실험을 통하여 보여 주고 있으며, 공군의 공중작전 수행 시 상황인식을 지원하는 시스템으로 활용될 수 있는 가능성을 보이고 있다.
This paper presents a smart firefighting appliances monitoring system based on big data analytics platform using GS1 for Smart City. Typical firefighting appliances are fire hydrant, fire extinguisher, fire alarm, sprinkler, fire engine, etc. for the fire of classes A/B/C/D/E. Among them, the dry chemical fire extinguisher have been widely supplied and 6 millions ones were replaced for the aging ones over 10 years in the past year. However, only 5% of them have been collected for recycling of chemical materials included the heavy metals of environment pollution. Therefore, we considered the trace of firefighting appliances from production to disposal for the public open service. In the paper, we suggest 1) a smart firefighting appliances system using GS1, 2) a big data analytics platform and 3) a public open service and visualization with the analyzed information, for fire extinguishers from production to disposal. It can give the information and the visualized diagrams with the analyzed data through the public open service and the free Apps.
Background: This study used text mining techniques to determine public perceptions of dental fear, extracted keywords related to dental fear, identified the connection between the keywords, and categorized and visualized perceptions related to dental fear. Methods: Keywords in texts posted on Internet portal sites (NAVER and Google) between 1 January, 2000, and 31 December, 2022, were collected. The four stages of analysis were used to explore the keywords: frequency analysis, term frequency-inverse document frequency (TF-IDF), centrality analysis and co-occurrence analysis, and convergent correlations. Results: In the top ten keywords based on frequency analysis, the most frequently used keyword was 'treatment,' followed by 'fear,' 'dental implant,' 'conscious sedation,' 'pain,' 'dental fear,' 'comfort,' 'taking medication,' 'experience,' and 'tooth.' In the TF-IDF analysis, the top three keywords were dental implant, conscious sedation, and dental fear. The co-occurrence analysis was used to explore keywords that appear together and showed that 'fear and treatment' and 'treatment and pain' appeared the most frequently. Conclusion: Texts collected via unstructured big data were analyzed to identify general perceptions related to dental fear, and this study is valuable as a source data for understanding public perceptions of dental fear by grouping associated keywords. The results of this study will be helpful to understand dental fear and used as factors affecting oral health in the future.
The international concern on the inhalable fine dust is continuing to increase. In addition to the toxic properties of the fine dust itself, it can be more dangerous than other environmental factors since the dust pollution is hard to be detected by human sense. Although the information on outdoor air condition can be acquired easily, the indoor dust concentration is another problem because the indoor air condition is influenced by the architectural environment and human activity. It means occupants may be exposed to indoor dust pollution over a long period without being aware. Therefore the indoor dust concentration should be measured separately and visualized as an intuitive information. By visualizing, the indoor dust concentration in each space can be recognized practically in compare with the degree of pollution in adjacent spaces. Besides the visualization outcome can be used as base data for related research such as an analysis of the relation between indoor dust concentration and architectural environment. Meanwhile, with the development of network and micro sensing devices, it became possible to collect wide range of indoor environment data. In this regards, this paper suggests a system for visualization of indoor dust concentration and demonstrates it on an actual space.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.151-159
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2015
이 논문에서는 텍스트마이닝 (text mining) 기법을 이용하여 한국데이터정보과학회지에 게재된 논문의 영어초록을 분석하였다. 먼저 다양한 방법을 통해 단어-문서 행렬 (term-document matrix)을 생성하고 이를 사회연결망 분석 (social network analysis)을 통해 시각화하였다. 또한 토픽을 추출하기 위한 방법으로 LDA (latent Dirichlet allocation)와 CTM (correlated topic model)을 사용하였다. 토픽의 수, 단어-문서 행렬의 생성방법에 따라 엔트로피 (entropy)를 통해 토픽 추출 모형들의 성능을 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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