구글, 야후, 다음, 네이버 등 주요 포털의 지도에는 이른바 POI, 즉 관심 지점 (point of interest)이 서비스되고 있다. 인터넷 지도 상의 관심 지점은 소셜 커머스, 소셜 네트워크 서비스, 소셜 게임, 소셜 쇼핑 등으로까지 확대되는 추세이다. 그런데 지도 상의 위치 즉 현재 이용자가 위치한 장소는 인문학적인 스토리 텔링의 시발점이기도 하다는 점에 주목해야 한다. 우리가 현재 위치한 곳의 민담, 동요, 소설 속의 등장인물, 영화의 배경, 노래가사, 위인의 출생 등의 이야기가 꽃피는 장소인 것이다. 이 연구는 지금까지 POI 정보에 카페, 레스토랑, 병원, 식당, 맛집 등의 정보만이 서비스되는 한계점을 지적하였고, 더 나아가 대안으로 POI정보와 결합된 소위 '인문융합 지도 서비스'를 제안하였다.
In this paper, the research background and objectives of the wind mapping project of the Korean Peninsula, which has been carrying out as a part of "Investigation of new-renewable energy resources and establishment of comprehensive management system" funded by Korea Ministry of Commerce, Industry and Energy, are introduced together with the intermediate result of the project so far. The Korean wind map is to be established by numerical wind simulation based on terrain model ME-DEM and land-use model ME-LUM with the spatial resolution of 10km.
In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.
This paper describes the theoretical background and detailed structure of Navi-HEGS (Navigation system Human factors Evaluation and Guideline System) which has been developed for the human factors and HMI(Human-Machine Interface) researches for a CNS (Car Navigation System) and a digital map. Navi-HEGS is and integrated system that consists of a digital map UIMS(User Interface Management System), a CNS simulator, various evaluation tools, and a design guideline system. If Navi-HEGS is properly applied and utilized, it is possible to extract the substantial users requirements and preferences of a CNS and a digital map and then, these requirements can be simulated and evaluated with various human factors evaluation techniques. Applications of Navi-HEGS can improve the CNS usability, drivers safety and performance that directly affect the success of ITS(Intelligent Transport System). Also, results can be used as the basic data to establish the standards and design guidelines for the driver-centered CNS design.
In this paper, we presented the experimental basis for the theoretical background and robustness of the Convolutional Neural Network for object recognition based on artificial intelligence. An experimental result was performed to visualize the weighting filters and feature maps for each layer to determine what characteristics CNN is automatically generating. experimental results were presented on the trend of learning error and identification error rate by checking the relevance of the weight filter and feature map for learning error and identification error. The weighting filter and characteristic map are presented as experimental results. The automatically generated characteristic quantities presented the results of error rates for moving and rotating robustness to geometric changes.
본 논문에서는 정확한 3차원 장면복원을 위한 다중깊이맵 융합기법을 제안한다. 제안한 기법은 수동적 3차원 정보획득 방법인 스테레오 정합기법과 능동적 3차원 정보획득 방법인 깊이정보 카메라로부터 얻어진 다중깊이맵을 융합한다. 전통적인 두 개의 스테레오 영상 간에 변이정보를 추정하는 전통적 스테레오 정합기법은 차폐 영역과 텍스쳐가 적은 영역에서 변이 오차를 많이 발생한다. 또한 깊이정보 카메라를 이용한 깊이맵은 비교적 정확한 깊이정보를 얻을 수 있으나, 잡음이 많이 포함되며, 측정 가능한 깊이의 범위가 제한되어 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 두 기법의 단점을 극복하고, 상호 보완하기 위하여 이 두 기법에 의해 얻어진다. 중깊이맵의 변이 또는 깊이값을 적절하게 선택하기 위한 깊이맵 융합기법을 제안한다. 3-시점 영상으로부터 가운데 시점을 기준으로 좌우 영상에 대해 두 개의 변이맵들을 각각 얻으며, 가운데 시점 카메라에 설치된 깊이정보 카메라로부터 얻어진 깊이맵들 간에 위치와 깊이값을 일치시키기 위한 전처리를 행한 다음. 각 화소 위치의 텍스쳐 정보, 깊이맵 분포 등에 기반하여 적절한 깊이값을 선택한다. 제안한 기법의 컴퓨터 모의실험 결과. 일부 배경 영역에서 깊이맵의 정확도가 개선됨을 볼 수 있었다.
The objective of this study was to develop a linkage map of soybean under the genetic background of Korean soybean. A set of 89 F/sub 5/ lines was developed from a cross between 'Pureunkong', which was released for soy-bean sprout, and 'Jinpumkong 2', which had no beany taste in seed due to lack of lipoxygenase 1, 2, and 3. A linkage map was constructed for this population with a set of 113 genetic markers including 7 restriction fragment length polymorphism (RFLP) markers, 79 randomly amplified polymorphic DNA (RAPD) markers, 24 simple sequence repeat(SSR) markers, and 3 morphological markers. The map defined approximately 807.4 cM of the soybean genome comprising 25 linkage groups with 98 polymorphic markers. Fifteen markers remained unlinked. Seventeen linkage groups identified here could be assigned to the respective 13 linkage groups in the USDA soybean genetic map. RFLP and SSR markers segregated at only single genetic loci. Fourteen of the 25 linkage groups contained at least one SSR marker locus. Map positions of most of the SSR loci and their linkages with RFLP markers were consistent with previous reports of the USDA soybean linkage groups. For RAPD, banding patterns of 13 decamer primers showed independent segregations at two or more marker loci for each primer. Only the segregation at op Y07 locus was expressed with codominant manner among all RAPD loci. As the soybean genetic map in our study is more updated, molecular approaches of agronomically important genes would be useful to improve Korean soybean improvement.
본 연구는 과학영재 학생들에게 3단계 마인드맵 활동이라는 학습 방법을 천문내용을 중심으로 개발하여 적용해 봄으로써 그들의 시스템 사고가 어떻게 향상되었는지를 분석한 것이다. 2번의 사전연구를 거친 후, 6학년 9명 학생을 대상으로 시스템 사고의 향상 정도를 마인드맵과 인과지도 및 학생들의 면담 내용을 통해 분석하였다. 연구 결과, 3단계 마인드맵 활동을 경험한 실험집단 학생들의 인과지도 내용이 통제집단에 비해 훨씬 복잡하고 다양하게 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발하여 적용한 3단계 마인드맵 활동은 과학영재 학생들의 시스템 사고 향상을 위한 대안으로서의 가치가 있다고 생각한다. 이 연구를 통해 3단계 마인드맵 활동은 과학영재 학생들의 배경지식 활성화 및 사고의 체계화를 유도함으로써 과학영재 학생들의 시스템 사고를 향상시키는 대안이 될 수 있음을 확인하였으며, 이를 적극적으로 활용한다면 과학영재 학생들의 시스템 사고를 향상시켜 창의적 문제 해결력을 향상시키는 인재 육성에 기여할 수 있을 것이다.
The Ministry of Trade, Industry and Energy is now placing emphasis on the importance of a new and renewable energy resource map service as an essential means of promoting the dissemination and adoption of renewable energy and other related industrial activities. To raise satisfaction with the new and renewable energy resource map service and promote its utilization, a survey was conducted on a sample group with an academic research background, i.e. employees of the Korea Institute of Energy Research (KIER) who have a thorough understanding of the technological concepts behind the new and renewable energy resource map. Statistical analysis of the survey results showed a high level of overall satisfaction with the web service for the new and renewable energy resource map. Therefore, it was concluded that the development of practical contents rather than the enhancement of web service convenience is required. A statistically significant trend was also observed whereby, the longer the professional career of the survey respondents, the greater their perception and utilization of, and satisfaction with, the enhanced service, which indicates that their level of understanding and utilization of technological concepts corresponds to their research experience record. In addition, the results obtained from the questionnaires regarding the evaluation of the utilization value of the resource map service indicated that use of the service was equally high in terms of political, business and academic applications. The results confirmed the need to develop multidimensional resource map contents that can be applied to as many fields as possible, rather than focusing on a specific terrain.
자연이미지에 포함된 텍스트는 많은 중요한 정보를 포함하고 있다. 그러므로 자연이미지에서 텍스트를 추출할 수 있다면 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 본 논문에서는 문자-에지 맵 패턴 히스토그램 분석함으로서 텍스트 영역을 추출하는 방법을 제안한다. 캐니-에지 검출기로 에지를 추출하여 16가지 에지 맵을 생성하고, 에지 맵을 조합하여 문자 특징을 갖는 8가지 문자-에지 맵을 생성한다. 8가지 문자-에지 맵과 16가지 에지 맵을 이용하여 텍스트 후보 영역을 추출하고, 문자-에지 맵의 패턴 히스토그램 및 텍스트 영역의 구조적 특징을 이용하여 텍스트 후보 영역에 대한 검증을 수행하였다. 제안한 방법은 다양한 종류의 자연이미지를 대상으로 실험하였고, 복잡한 배경, 다양한 글꼴, 다양한 텍스트 컬러로 구성된 자연이미지에서 텍스트 영역을 효과적으로 추출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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