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Normalized Cuts을 이용한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 (Graph-based High-level Motion Segmentation using Normalized Cuts)

  • 윤성주;박안진;정기철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제35권11호
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    • pp.671-680
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    • 2008
  • 모션 캡쳐 장비는 사람의 자연스러운 행동이나 동작 정보를 정밀하게 얻기 위해 널리 이용되며, 영화나 게임과 같은 콘텐츠 제작 시에 자주 활용된다. 하지만 모션 캡쳐 장비가 고가이고 이용하기 불편하기 때문에 대부분의 경우 한번 입력받은 데이타를 모션별로 분할하고 상황에 맞게 재결합하여 이용하며, 입력 데이타를 모션별로 분할하는 작업은 대부분 수동으로 이루어진다. 이 때문에 캡쳐된 모션 데이타를 자동으로 분할하기 위한 연구들이 최근 다양하게 시도되고 있다. 기존의 연구들은 크게 각 프레임의 전역적 특징을 고려하는 오프라인 방법과 이웃하는 프레임 사이의 유사도를 고려하는 온라인 방법으로 나누어진다. 본 논문에서는 온라인과 오프라인 방법을 통합한 그래프 기반의 하이레벨 모션 분할 방법을 제안한다. 하이레벨 모션은 모션 내에서 반복되는 프레임을 포함하는 특징을 가지고 있다. 우리는 이 특징을 기반으로 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 고려하는 그래프를 생성하며, 그래프의 정점(vertex)에는 프레임 정보를 간선(edge)의 가중치는 두 프레임 사이의 유사도를 반영한다. 그래프를 분할하기 위해 분할된 간선의 가중치를 전역적으로 최소화할 수 있는 normalized cuts을 이용하며, 분할된 정점의 집합은 하이레벨 모션을 의미한다. 결과적으로 제안된 방법은 이웃하는 프레임뿐만 아니라 일정시간내의 모든 프레임 사이의 유사도를 반영하는 그래프를 전역적으로 최소화함으로써 온라인과 오프라인 방법을 동시에 고려할 수 있으며, 실험에서 제안된 방법은 기존의 오프라인 방법 중 하나인 GMM과 온라인 방법 중 하나인 PEA를 이용한 방법보다 좋은 결과를 보였다

상품후기 작성자에 대해 상품후기 독자가 느끼는 유사성이 상품후기 독자에게 미치는 영향 (Effects of Perceived Similarity between Consumers and Product Reviewers on Consumer Behaviors)

  • 김지영;서응교;서길수
    • Asia pacific journal of information systems
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    • 제18권3호
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    • pp.67-90
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    • 2008
  • Prior to making choices among online products and services, consumers often search online product reviews written by other consumers. Online product reviews have great influences on consumer behavior because they are believed to be more reliable than information provided by sellers. However, ever-increasing lists of product reviews make it difficult for consumers to find the right information efficiently. A customized search mechanism is a method to provide personalized information which fits the user's requirements. This study examines effects of a customized search mechanism and perceived similarity between consumers and product reviewers on consumer behaviors. More specifically, we address the following research questions: (1) Can a customized search mechanism increase perceived similarity between product review authors and readers? (2) Are product reviews perceived as more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them? (3) Does credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews? (4) Does acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers? To examine these research questions, a lab experiment with a between-subject factor (whether a customized search mechanism is provided or not) design was employed. In order to enhance mundane realism and increase generalizability of the findings, the experiment sites were built based on a real online store, cherrya.com (http://www.cherrya.com/). Sixty participants were drawn from a pool that consisted of undergraduate and graduate students in a large university. Participation was voluntary; all the participants received 5,000 won to encourage their motivation and involvement in the experiment tasks. In addition, 15 participants, who selected by a random draw, received 30,000 won to actually purchase the product that he or she decided to buy during the experiment. Of the 60 participants, 25 were male and 35 were female. In examining the homogeneity between the two groups, the results of t-tests revealed no significant difference in gender, age, academic years, online shopping experience, and Internet usage. To test our research model, we completed tests of the measurement models and the structural models using PLS Graph version 3.00. The analysis confirmed individual item reliability, internal consistency, and discriminant validity of measurements. The results show that participants feel more credible when product reviews were written by the authors perceived similar to them, credibility of product reviews have a positive impact on acceptance of product reviews, and acceptance of product reviews have an influence on purchase intention of the readers. However, a customized search mechanism did not increase perceived similarity between product review authors and readers. The results imply that there is an urgent need to develop a better customized search tool in order to increase perceived similarity between product review authors and readers.

퍼지 유사성 기반 슈퍼-픽셀 생성 (Super-Pixels Generation based on Fuzzy Similarity)

  • 김용길;문경일
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.147-157
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    • 2017
  • 최근에는 슈퍼-픽셀 (super-pixel)은 컴퓨터 발전 응용에 널리 사용되고 있다. 슈퍼 픽셀 알고리즘은 픽셀을 지각적으로 실행이 가능한 영역으로 변환하여 그리드 픽셀의 경직된 특징을 줄일 수 있다. 특히, 슈퍼 픽셀은 깊이 추정, 골격 작업, 바디 라벨링 및 기능 국소화 등에 사용된다. 그러나 이러한 작업을 수행하기 위해 우수한 슈퍼 픽셀 파티션을 생성하는 것은 쉽지 않다. 특히 슈퍼 픽셀은 비합, 지속, 폐쇄, 지각 불변과 같은 형태 측면을 고려할 때보다 의미있는 특징을 만족시키지는 못한다. 본 논문에서는 단순 선형 반복 클러스터링과 퍼지 클러스터링 개념을 결합한 고급 알고리즘을 제안한다. 단순 선형 반복 클러스터링 기술은 이미지 경계, 속도, 메모리 효율이 기존 방법보다 높다. 그것은 형태 측면의 맥락에서 슈퍼 픽셀 형태에 대해 양호하게 작거나 규칙적인 특성을 제안하는 것은 아니다. 퍼지 유사성 측정은 제한된 크기와 이웃을 고려하여 합리적인 그래프를 제공한다. 보다 작고 규칙적인 픽셀을 얻으며 부분적으로 관련된 특징을 추출 할 수 있다. 시뮬레이션은 퍼지 유사성 기반 슈퍼 픽셀 생성은 사람의 이미지를 분해하는 방식으로 자연적 특징을 대표적으로 나타낸다.

Word2Vec 기반의 의미적 유사도를 고려한 웹사이트 키워드 선택 기법 (Web Site Keyword Selection Method by Considering Semantic Similarity Based on Word2Vec)

  • 이동훈;김관호
    • 한국전자거래학회지
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    • 제23권2호
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    • pp.83-96
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    • 2018
  • 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 것은 문서의 정보를 빠르게 전달할 수 있을 뿐만 아니라 문서의 검색, 분류, 추천시스템 등의 자동화서비스에 유용하게 사용 될 수 있어 매우 중요하다. 그러나 웹사이트 문서에서 출현하는 단어의 빈도수, 단어의 동시출현관계를 통한 그래프 알고리즘 등의 기반으로 키워드를 추출할 경우 웹페이지 구조상 잠재적으로 주제와 관련이 없는 다양한 단어를 포함하고 있는 문제점과 한국어 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 형태소 분석기 성능의 한계점 때문에 의미적인 키워드를 추출하는데 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 의미적 단어 위주로 구축된 후보키워드들의 집합과 의미적 유사도 기반의 후보 키워드를 선택하는 방법으로써 의미적 키워드를 추출하지 못하는 문제점과 형태소 분석의 정확성이 떨어지는 문제점을 해결하고 일관성 없는 키워드를 제거하는 필터링 과정을 통해 최종 의미적 키워드를 추출하는 기법을 제안한다. 실 중소기업 웹페이지를 통한 실험 결과, 본 연구에서 제안한 기법의 성능이 통계적 유사도 기반의 키워드 선택기법보다 34.52% 향상된 것을 확인하였다. 따라서 단어 간의 의미적 유사성을 고려하고 일관성 없는 키워드를 제거함으로써 문서에서 키워드를 추출하는 성능을 향상시켰음을 확인하였다.

핀 조인트로 구성된 기구학적 연쇄들의 구조적 분류 및 열거 (Structural Classification and Enumeration of Pin-Jointed Kinematic Chains)

  • 이종기;신재균
    • 대한기계학회논문집
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    • 제18권3호
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    • pp.565-572
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    • 1994
  • A method for the classification of kinematic chains according to the similarity in their structures is proposed. Classifcation code is defined from the contracted graph of the kinematic chain. This method of classifying kinematic chains can be effectively used for the systematic enumeration of structurally distinct kinematic chains given the number of links and degrees of freedom of the kinematic chains. Two separate steps for the enumeration are developed in the study. The first step is to generated all the possible classification codes and the next step is to generate individual kinematic chains belonging to each classification code generated. Using this two step procedure, kinematic chains up to 12 links are successfully enumerated in the present study. It is concluded that the two step method can be efficiently used for the type synthesis of mechanisms.

Bio-XML 관리를 위한 DTD 의존적 객체 데이터베이스 스키마 설계기법 (DTD-dependent object database schema design methods for efficiently managing Bio-XML)

  • 김태경;이경희;조완섭
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2003년도 추계종합학술대회 논문집
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    • pp.285-289
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    • 2003
  • 본 논문에서는 Bio-XML 문서를 효율적으로 객체 데이터베이스에 저장하고, XML 질의에서 주로 사용되는 경로식을 효과적으로 처리할 수 있는 DTD의존적인 객체 데이터베이스 스키마 설계기법을 제안한다. XML DTD와 객체데이터베이스의 스키마는 구조적으로 비슷하고, 객체 데이터베이스의 고유특성인 객체 참조와 집합값 속성은 XML 데이터를 저장하는데 유리하다. 본 논문에서는 객체 데이터베이스의 고유 특성을 충분히 반영하여 두 가지의 스키마 설계기법인 기본적 방법과 인라인 방법을 제안한다. 뿐만 아니라, 각각 설계 기법에 대하여 시스템성능 평가를 수행하였으며, 설계 기법에 따른 공간효율과 시간 효율을 비교 및 분석하였다.

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Efficient Superpixel Generation Method Based on Image Complexity

  • Park, Sanghyun
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제7권3호
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    • pp.197-204
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    • 2020
  • Superpixel methods are widely used in the preprocessing stage as a method to reduce computational complexity by simplifying images while maintaining the characteristics of the images in the computer vision applications. It is common to generate superpixels of similar size and shape based on the pixel values rather than considering the characteristics of the image. In this paper, we propose a method to control the sizes and shapes of generated superpixels, considering the contents of an image. The proposed method consists of two steps. The first step is to over-segment an image so that the boundary information of the image is well preserved. In the second step, generated superpixels are merged based on similarity to produce the target number of superpixels, where the shapes of superpixels are controlled by limiting the maximum size and the proposed roundness metric. Experimental results show that the proposed method preserves the boundaries of the objects in an image more accurately than the existing method.

예외적 원소의 재배치를 고려한 그룹테크놀로지 접근방법 (A heuristic approach solving the bottleneck machine problem in group technology manufacturing systems)

  • 조문수;정병희;윤창원
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제3권5호
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    • pp.503-510
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    • 1997
  • 기존에 있는 그룹테크놀로지의 방법들은 기계와 부품간의 공정유사성이나 그밖의 다른 정의의 유사성을 갖고 한 가지 정도의 알고리즘이나 수학적인 모델로써 해를 구했으나 그 해들은 실질적으로 현대 산업의 생산시스템이나 자동화에서 풀어나가야 하는 기계들의 병목현상을 풀어나가는 직접적인 접근방법을 제시하지 못했다. 따라서 본 연구에서는 새로운 기계간 유사성의 개발과 그래프이론을 응용한 알고리즘 그리고 수학적인 모델을 동시에 응용해서 병목현상을 초래하는 예외적인 원소의 재배치를 효과적이고 쉬운방법으로 제시하였다.

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대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법 (A Similarity Measurement Scheme using Skyline Queryin Large-scale Graph Environments)

  • 임종태;복경수;유재수
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.47-48
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    • 2017
  • 최근 각종 실험 장비의 발전에 따라 유사 서브 그래프 매칭에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 유사 서브 그래프 매칭은 다수의 최종 결과들이 반환되었을 경우, 사용자는 어떤 결과가 자신에게 가장 유의미한 결과인지를 판별하기 힘든 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 대용량 그래프 환경에서 스카이라인을 이용한 서브 그래프 유사도 측정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 스카이라인 기법과 피드백에 기반한 랭킹을 수행하여 유사 서브 그래프 매칭에서 사용자에게 유의미한 결과를 반환한다.

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Facial Feature Tracking and Head Orientation-based Gaze Tracking

  • Ko, Jong-Gook;Kim, Kyungnam;Park, Seung-Ho;Kim, Jin-Young;Kim, Ki-Jung;Kim, Jung-Nyo
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 ITC-CSCC -1
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    • pp.11-14
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    • 2000
  • In this paper, we propose a fast and practical head pose estimation scheme fur eye-head controlled human computer interface with non-constrained background. The method we propose uses complete graph matching from thresholded images and the two blocks showing the greatest similarity are selected as eyes, we also locate mouth and nostrils in turn using the eye location information and size information. The average computing time of the image(360*240) is within 0.2(sec) and we employ template matching method using angles between facial features for head pose estimation. It has been tested on several sequential facial images with different illuminating conditions and varied head poses, It returned quite a satisfactory performance in both speed and accuracy.

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