Journal of information and communication convergence engineering
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제6권1호
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pp.100-104
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2008
Generally, it is difficult to find constant patterns on identifiers in a container image, since the identifiers are not normalized in color, size, and position, etc. and their shapes are damaged by external environmental factors. This paper distinguishes identifier areas from background noises and removes noises by using an ART2-based quantization method and general morphological information on the identifiers such as color, size, ratio of height to width, and a distance from other identifiers. Individual identifier is extracted by applying the 8-directional contour tracking method to each identifier area. This paper proposes a refined ART2-based RBF network and applies it to the recognition of identifiers. Through experiments with 300 container images, the proposed algorithm showed more improved accuracy of recognizing container identifiers than the others proposed previously, in spite of using shorter training time.
In this paper, we propose a fault diagnosis algorithm to detect and isolate multiple faults in a system. The proposed fault diagnosis algorithm is based on a multiple fault classifier which consists of two ART2 NN(adaptive resonance theory2 neural network) modules and the algorithm is composed of three main parts - parameter estimation, fault detection and isolation. When a change in the system occurs, estimated parameters go through a transition zone in which residuals between the system output and the estimated output cross the threshold, and in this zone, estimated parameters are transferred to the multiple faults classifier for fault isolation. From the computer simulation results, it is verified that when the proposed diagnosis algorithm is performed successfully, it detects and isolates faults in the position control system of a DC motor.
국내 미술시장 규모는 2018년 기준으로 최근 5년간 매년 21.9%씩 증가하는 성장세를 유지하고 있다. 미술품 유통 플랫폼은 화랑과 오프라인 경매 방식, 그리고 온라인 경매로 다양해지고 있다. 미술시장은 작품의 제작(창작), 유통(무역), 소비(매수) 등 3개 분야로 구성되어 있으며, 경제적 가치는 물론 예술적 가치에 대한 인식이 확산되면서 투자 수단으로써 관심도가 높아지고 있다. 작품을 재테크 수단으로 생각하는 소비자는 작품의 객관적 정보에 대한 욕구가 높아지지만, 예술시장 유통 분야의 정보 제공이 폐쇄적이고 불균형해 객관적이고 신뢰할 수 있는 통계를 수집·분석하는 데 한계가 있다. 본 연구는 예술시장 유통 분야에 대한 빅데이터 수집과 정형·비구조적 데이터 분석을 통해 객관적이고 신뢰할 수 있는 미술품 유통 현황을 파악한다. 이를 통해 현재 시장에서 저자의 분석을 객관적으로 제공할 수 있는 시스템을 구현하고자 한다. 본 연구에서는 미술품 유통 사이트에서 저자 정보를 수집하고 일간지 매일경제에서 저자의 기사를 수집·분석해 작가별 연관 단어의 빈도를 산출했다. 이를 통해 본 연구에서는 소비자에게 객관적이고 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 것을 목표로 한다.
With the development of media and computer, Motion Capture system, recently used in the entertainment and computer graphics, is emerging as a new recording method. Motion Capture is a system that records time-varying position of sensors which are attached to a objects and translates it to 3-D coordinate on computer. The motion of object displays the time-varying positions of each sensors that are graphed, or the line connected man-shaped model's movements on the computer monitor. And by adding computer graphic character to it, the various angled images, which are difficult to be perceived on the stage, can be easily recorded. Recently in Japan, Motion Capture system is being actively studied in order to use it in recording and preserving the intangible cultural assets of dance and art. Especially, Warabiza in Tazawako art village at Akita plays the leading role in this area through the project to symbolize and establish the archive of cultural dance, further, Ritsumeikan Univ. is develops the system for coupling the motion capture system to Labanotation. This article introduces the motion capture and it's related studies in Japan, which are being actively studied as a new recording method of intangible cultural assets.
퍼지이론은 생명정보공학에서 지식을 표현하는데 활용되고 제어시스템 모델을 이해하는데 활용되어 왔다. 본 논문에서는 생명정보학의 응용 프로그램에서 중요한 데이터 분류에 초점을 맞추었다. 최적의 임계값 유도를 위한 GPCR 분류에서 기존의 순차기반 임계값 제어기법은 임계값 결정범위와 최적의 임계값 유도 시간의 문제점을 보였고, 이진기반 임계값 제어기법은 임계값 결정 초기에 시스템의 안정성에 대한 단점이 있었다. 이를 보완하기 위해 우리는 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값제어기법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해 ART1 군집화를 위한 퍼지기반 임계값 제어기법을 구현하여 기존의 순차기반 임계값 제어기법과 이진기반 임계값 제어기법과의 인식률에 대한 구동시간의 변화, 임계값의 변화에 따른 시스템의 구동시간을 측정하였다. 퍼지기반 임계값제어 기법은 GPCR 데이터 분류에서 인식률과 구동시간에 대한 정보를 통해 분류 임계값을 조정하여 높은 인식률과 낮은 구동시간을 지속적으로 유도하여 안정적이고 효과적인 분류 시스템을 만들 수 있었다.
2006년 11월 이후 신 차량 번호판 등장 후, 신 차량 번호판과 구 차량 번호판이 혼합되어 있다. 이에 따라 속도위반, 신호위반 단속, 무인 주차관리 시스템, 범죄 및 도주 차량 검거, 고속도로 톨게이트에서 통행료 지불로 인한 교통 체증현상을 해소하기 위한 자동 요금 징수와 같은 다양한 경우에서 자동차 번호판의 특징에 맞는 인식 시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 형태학적 특징 및 차 연산과 ART2 알고리즘을 이용한 차량 번호판 인식 방법을 제안한다. 무인 카메라에서 획득된 차량 번호판 영상에서 차 연산을 이용하여 에지를 추출한 후에 블록 이진화를 한다. 이진화 된 차량 영상에서 신 구 차량 번호판의 형태학적 특성을 8방향 윤곽선 추적 알고리즘에 적용하여 잡음 영역을 제거하고, 차량의 번호판 영역을 추출한다 추출된 번호판 영역에 대하여 평균 이진화와 최대 최소 이진화를 적용하여 번호판의 개별 영역에 대한 형태학적 특성을 고려하여 잡음을 제거하고, Labeling 알고리즘을 적용하여 개별 문자를 추출한 후에 결합한다. 이렇게 분류된 개별 문자 및 숫자 코드를 ART2 알고리즘에 적용하여 학습 및 인식을 한다. 제안된 차량 번호판 추출 및 인식 방법의 성능을 평가하기 위해 녹색 번호판과 흰색 번호판 이미지 각각 100장을 대상으로 실험한 결과, 제시 된 차량 번호판 추출 및 인식 방법이 실험을 통해서 효율적인 것을 확인하였다.
Park, Ji-Su;Park, So-Jeong;Park, So-Eun;Shin, Ji-Hye;Rhee, Bo-A
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권11호
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pp.89-98
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2022
본 연구는 확장된 기술수용모델을 기반으로 <생의 찬미 메타버스>의 사용자 경험을 정량적으로 분석했다. 인지된 유용성 및 인지된 이용용이성의 경우, 일부 세부 요인만이 만족도에 유의미한 영향을 미친 반면, <생의 찬미 메타버스>의 만족도는 몰입도, 지속적 행동 이용 의도의 변인과 상관관계를 가졌다. <생의 찬미 메타버스>가 <생의 찬미 특별전>을 디지털 기술로 정교하게 재매개해서 전시물, 전시 동선, 상호작용 방식의 동일성을 관람객에게 제공했지만, 메타버스 전시가 <생의 찬미 특별전>과 동일한 가치를 획득하지 못했다. 결론적으로 <생의 찬미 메타버스>가 <생의 찬미 특별전>을 대체하기에는 한계를 갖고 있지만, 미술관 접근성이 낮은 관람객에게 학습적 유용성을 제공할 수 있다는 잠재력은 내재해 있다.
This paper introduces the program to develop graphics-oriented, interactive, computer-aided design modules for machine elements which are developing in Mechanical Engineering Department of The Ohio State University in U.S.A. The CAD modules are developed to be efficiently performed within the arena of minicomputer- and personal computer-based computer-aided design. In addition, this paepr deals with the state-of-the-art in computer-aided design.
Siddiqui, Isma Farah;Abbas, Asad;Lee, Scott Uk-Jin
한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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pp.75-78
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2017
This paper compares operational and network analysis of centralized and distributed repository for big data solutions in the IoT enabled Smart Grid environment. The comparative analysis clearly depicts that centralize repository consumes less memory consumption while distributed locality-based repository reduce network complexity issues than centralize repository in state-of-the-art Big Data Solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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