In this paper, I propose an automatic approach to annotating images dynamically based on MBRM(Multiple Bernoulli Relevance Models) using GLCM(Grey Level Co-occurrence Matrix). MBRM is more appropriate to annotate images compare with multinomial distribution. The model is used in limited test set, MSRC-v2 (Microsoft Research Cambridge Image Database). The results show that this model is significantly outperforms previously reported results on the task of image annotation and retrieval.
최근 웹상에 이용 가능한 RESTful 웹 서비스들의 수가 급격하게 증가됨에 따라 사용자들이 적합한 웹 서비스를 찾는 것은 매우 중요한 이슈로 대두되었다. 그러나 기존의 키워드 기반 검색 방법은 나쁜 재현율과 나쁜 정확률 때문에 문제가 많다. 본 논문에서는 매개변수 클러스터링 기법에 패턴 분석 기법을 추가한 하나의 새로운 시맨틱 온톨로지 구축 방법을 제안한다. 이를 통해 온톨로지를 자동 구축하여 시맨틱 정보의 주석처리 부담을 줄일 수 있고, 보다 효율적인 웹 서비스 검색을 지원한다.
배터리를 사용하는 센서노드의 전력 소모를 줄이기 위해 많은 방법들이 제안되어 있다. 본 논문에서는 MCU 및 센서의 전력을 관리하는 전력 매니저를 제안한다. 센서의 타입을 설정하고 제안되어 있는 센서의 추상화를 추가한 매니저를 제안한다. Nano-Q+가 스케줄링할 때 센서의 타입을 판단하여 전원을 관리 할 수 있도록 한다.
라즈베리파이를 이용하여 폭설로 인한 비닐하우스 붕괴 위험을 감지하고 이를 예방하는 장치를 구현하였다. 비닐하우스 상부에 설치된 압력센서를 이용해 눈이 쌓였음을 판단하고 일정량 이상이 쌓였다고 판단되면 서보모터를 이용한 제설기를 작동시킨다. 사용자는 애플리케이션을 통하여 회원가입, 로그인을 할 수 있고 제설기의 자동 또는 수동제어 여부를 결정할 수 있다.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.768-778
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1993
The system is designed for the production and processing of feed, fertilizer, sugar , and grain. It can be used to weigh and transport automatically their pellet, power or nonstickness materials. In this system, we use discontinuous totalising automatic weighing instruments to weigh materials. It is a closed-cycle control system controlled by industrial controlling computer STD bus. The system used for processing grain and feed can improve the quality of products , carry out scientific management, increase productivity and decrease the intensity of labour
웹 서비스는 XML, SOAP, WSDL, UDDI, BPEL 등의 표준을 기본 구조로 하고 있으며 이러한 기술들은 SOA에서 요구되는 이기종 분산 플랫폼 상의 복잡한 애플리케이션 통합 문제를 유연하게 해결할 수 있는 다양한 인터페이스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 SOA의 핵심 기술인 반자동 웹 서비스 조합 기법을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법을 융합한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 제안한다. 이 기법은 실험 분석을 통해 기존의 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
멀티미디어 자료는 빠르게 증가하고 있는 반면, 텍스트 기반의 검색엔진을 이용한 멀티미디어 자료 검색은 자료 내부를 검색할 수 없는 단점으로 인하여 검색된 정보의 정확성과 정확한 정보의 위치를 찾는 것이 어렵다. 그래서 이러한 문제를 해결하고자 멀티미디어 Deep Tagging 개념을 이용하여 비디오 파일에 자동으로 Deep Tagging 을 생성하고 또한 기존 하이퍼텍스트 기반의 하이퍼링크를 하이퍼비디오로 확장한 브라우저를 제안한다.
판례 자동분류 시스템은 일반적인 문서 자동분류 시스템과 기본적인 동작방법은 동일하다. 본 논문에서는 노동법에 관련된 판례를 대상으로 지지벡터기계(SVM), 단일 의사결정나무, 복수 의사결정나무, 신경망 기법 등을 사용하여 문서의 자동 분류 실험을 수행하고, 판례분류에 가장 적합한 기계학습기법이 무엇인지를 실험해 보았다. 실험 결과 복수 의사결정나무가 93%로 가장 높은 정확도를 나타내었다.
직물의 결점은 원단손실을 가중시키기 때문에, 검단공정에서 결점부위를 제거한다. 실제공장에서 이뤄지는 검단공정은 육안판정방식과 전자동 방식 중 하나를 채택하는데, 두 방식 나름대로 장단점이 있다. 본 연구에서는 육안판정과 전자동 방식의 장점만을 모아 검출은 사람이 하지만, 결점위치 정보 제공 및 결점정보 기록을 컴퓨터가 하도록 반자동 검단기를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 레이저 그리드는 결점의 위치를 검단자가 쉽게 파악하도록 돕는 역할을 하며, 야드미터는 자동으로 결점의 위치를 측정하는 역할을 한다. 컴퓨터는 야드미터로 측정된 직물의 길이와 사람이 검출한 결점의 위치정보를 받아들여 저장하고 직물의 결점정보를 한눈에 보여주는 역할을 한다. 실제 사용되는 직물을 대상으로 특정 패턴으로 재단했을 때의 손실률을 계산하여 개발된 시스템의 성능을 객관적으로 평가하였다.
자동차 운전면허 시험에서 객관적인 평가가 중요하다. 특히 도로 주행시험은 실제 도로에서 운전능력, 규칙준수, 상황판단능력 등을 종합적으로 시험하는 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 GPS와 센서 데이터 및 기기조작 정보를 활용하여 운전면허 시험의 자동채점시스템을 제안한다. 자동채점 시스템은 차량탑재장치, 채점용단말, 데이터 제어장치, 데이터 저장 및 처리를 위한 서버로 구성되어 있다. 차량탑재장치는 차량에 설치된 센서 데이터를 수집한다. 채점 단말은 차량탑재장치로부터 받은 데이터를 활용하여 기준에 따라 자동채점 한다. 또한 이동 중에 GPS 오차로 인하여 차량이 도로를 벗어나 표현되므로 지도매칭 기법과 경로이탈 및 복귀 알고리즘을 적용하였다. 이 시스템은 기존 시험 채점 방식과 달리 자동 채점이 가능하며, 시험 결과에서 정확한 차량위치 표시와 GPS 음영지역을 벗어났을 때 10초 이내로 경로 복귀를 하였다. 이 시스템은 도로 주행 교육에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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