Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권3호
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pp.665-676
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2014
As social media draws attention as a business tool, organizations, large or small, are trying to exploit social media in their business. However, lack of understanding the characteristics of each social media led them to develop a naive strategy for dealing with social media. Thus, this study aims to deepen the understanding by comparatively analyzing how social media users perceive (the image of) each social media. Facebook, Twitter, YouTube, Blogs, Communities and Cyworld were chosen for our study and data from 132 respondents were analyzed using multidimensional scaling technique. The results show that there are meaningful differences in users' perception of social media attributes, which are grouped into four; information feature, motivation, promotion tool, usability. It is also analyzed whether such differences can be found between male and female users. (Such differences are also analyzed in both male and female users' perceptions.) Further, we discuss some implications of the research results for both practitioners and researchers.
본 논문에서는 객체 위주의 컬러 영상 검색을 위하여 영상의 saliency map을 이용해 객체 중심의 영상을 생성하고, 객체와 그 주변 영역에서의 대표 색상이 가지는 통계적 특성과 공간적 분포 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 먼저, 영상의 saliency map을 이진화하여 영상을 객체/배경으로 분할하고 객체를 중심으로 객체/배경의 비율이 일정한 일정 크기의 영상을 생성한다. 생성된 영상에서 대표 색상을 추출하고, 각 색상이 영상에서 어떻게 분포하는가를 나타내는 이진 공간분포 지도를 형성한다. 그 후 영상 간의 대표 색상마다 이진 공간분포의 차이를 비교함으로써, 색상의 통계적 특성과 공간적 분포가 동시에 반영된 특징으로 영상을 검색한다. 본 논문에서 제안한 saliency map을 이용한 대표 색상 기반의 영상 검색 기법은 기존의 대표 색상 기반의 영상 검색보다 우수한 성능을 보여준다.
Depth map를 구하는 방법 중 많이 사용되어지는 방법으로 stripe 패턴을 이용하는 방법이 존재한다. 이 방법은 Pro-Cam 시스템을 이용하며 프로젝터로 조사한 패턴을 카메라로 촬영하여 원래의 패턴과 촬영된 패턴간의 기하학적인 관계를 구하여 depth map를 구하는 방법이다. 본 논문에서는 이와 같이 구조광을 이용하여 depth map 획득 시스템을 효과적으로 multi-thread를 사용하여 실시간 처리하는 것을 제안한다. 일반적으로 자주 사용되는 multi-threading 기법에는 CPU의 thread를 이용하는 OpenMP와 GPU의 thread를 이용하는 CUDA가 있다. 이 두 가지 기법은 수행하는데 차이점이 존재하기 때문에 상황에 따라 OpenMP가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있고 CUDA가 더 좋은 효율을 보이는 부분이 있다. 때문에 우리는 이 두 가지에 대해서 각 부분의 특성에 맞게 더 좋은 효율을 보이는 multi-thread를 이용하였다. 결과적으로 우리는 $1280{\times}800$의 영상에 대해 25fps 이상의 depth map를 획득하였다.
본 논문에서는 다시점 깊이영상 기반 3 차원 영상시스템에서 깊이영상의 해상도에 따른 압축성능을 비교 실험한다. 다시점 깊이영상 시스템에서 깊이영상은 중간시점 합성을 위해 사용되며, 깊이영상은 중간영상의 화질에 큰 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 3 차원 영상시스템에서 깊이영상 해상도에 따른 중간영상의 화질변화를 분석하고, dilation filter 로 인한 성능변화를 비교 분석한다.
스마트 폰 사용자 수가 2000만명 이상이 됨에 따라 모바일 맵 서비스에 대한 수요가 급증하고 있다. 한편, 모바일 기반의 맵 응용의 개발을 위해선 WINDEV Mobile 17과 같은 유료 개발 환경이 있지만 자동화 지원 경도가 미약하여 맵 응용의 생산성이 떨어지고 유지 보수 기간도 많이 소요된다. 우리가 설계하고 구현한 MobileMapGen은 GoogleMaps API를 사용하며 서버 측을 위해 CMS(Content Management System)인 Drupal 환경에 사용 가능 한 모듈들을 생성하고 클라이언트 측엔 iOS 앱을 생성해 맵 응용에 대한 생산성을 향상시켜 준다. 맵 컨텐츠와 그와 연관된 컨텐츠들을 함께 제공하는 모바일의 맵 응용 생성기인 MobileMapGen과 달리 WINDEV Mobile 17, MobilForms, 그리고 VisualStudio.NET는 맵 인터페이스를 지원하지 않거나 위치 정보 형태만을 표시한다. 그렇기 때문에 사용자가 원하는 지형/지물 컨텐츠 타입을 생성하거나 맵 상에 표시하고 관심의 대상인 지형/지물과 연관된 컨텐츠들을 검색할 수 없다.
가상 현실을 이용한 다양한 응용기술이 등장함에 따라, 그를 이용한 서비스와 상용 애플리케이션이 개발되고 있다. VR, AR 사용자가 증가하고, 주위에서도 쉽게 이러한 기술을 접할 수 있게 되었다. 이에 본 논문은 2D로 표현되는 기존의 지도 사용을 어려워하는 사람들의 문제점을 해결하기 위하여 VA과 AR-based 3D를 통합할 수 있는 지도를 연구하고 'SNUT MAP'을 개발하였다. 'SNUT MAP'을 개발하는 데 Unity 3D와 Dronedeploy, Blender, Vuforia, AR+GPS location, Google maps API를 사용하였다.
In this study, we proposed the social map system prototype for intelligent crime prevention. For developing the social map system prototype, functional requirements were derived through the analysis of related cases and preceding studies. Derived requirements are providing a variety of map-based safety information, using crowdsourcing data such as SNS, connecting to intelligent CCTV. To satisfy these requirements, the prototype is developed with four main menus: the integrated search menu including social media data, the safety map menu providing a variety of safety and danger information, the community map menu to collect safety and danger information from users, and the CCTV menu providing the link to intelligent CCTV. The social map for intelligent crime prevention in this study is expected to greatly enhance the safety of local community with the provision of prompt response to risk information, safe route, etc. through actual service and user participation.
본 논문은 3차원 깊이 정보를 이용하여 감시카메라에서 움직이는 사람을 검출하고 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 GMM(Gaussian mixture model)을 이용하여 배경과 움직이는 사람을 분리한 후, 분리된 영역을 CCL(connected-component labeling)을 통하여 각각 블랍(blob) 단위로 나누고 그 블랍을 추적한다. 그 중 블랍 단위로 나누는 데 있어 두 블랍이 합쳐진 경우, 3차원 깊이 정보를 이용하여 두 블랍을 분리하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 방법의 결과를 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2558-2573
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2019
We present a deep CNN-based approach for classifying artistic media from artwork images. We aim to classify most frequently used artistic media including oilpaint brush, watercolor brush, pencil and pastel, etc. For this purpose, we extend VGGNet, one of the most widely used CNN structure, by substituting its last layer with a fully convolutional layer, which reveals class activation map (CAM), the region of classification. We build two artwork image datasets: YMSet that collects more than 4K artwork images for four most frequently used artistic media from various internet websites and WikiSet that collects almost 9K artwork images for ten most frequently used media from WikiArt. We execute a human baseline experiment to compare the classification performance. Through our experiments, we conclude that our classifier is superior in classifying artistic media to human.
본 논문에서는 시각장애인을 위한 교통시설 앱 서비스를 제안한다. 이 서비스는 시각장애인이 편리하게 사용하고 안전하게 교통수단을 이용할 수 있는 음성지원 경로 알림이 탑재되어 있는 내비게이션 앱이다. 스마트 디바이스 기기만 있으면 쉽게 설치가 가능하며, 이를 통해 시각장애인에게 경로 이탈에 대한 두려움을 줄이고 음성지원 경로 알림 서비스를 제공해 안전하게 교통수단을 이용할 수 있다. 50개국 이상 언어지원 블록체인을 이용한 구조 A-GPS, T MAP, 음성을 사용 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 문제점 해소와 더 나아가 시각장애인의 독립적인 이동 문화 형성을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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