• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2010년도 제42차 하계학술발표논문집 18권2호
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• pp.151-152
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• 2010

WWW images locate in structural, networking documents, so the importance of a word can be indicated by its location, frequency. There are two patterns for multi-cues ingegration annotation. The multi-cues integration algorithm shows initial promise as an indicator of semantic keyphrases of the web images. The latent semantic automatic keyphrase extraction that causes the improvement with the usage of multi-cues is expected to be preferable.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.589-590
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• 2010

All these images consist a considerable database. What's more, the semantic meanings of images are well presented by the surrounding text and links. But only a small minority of these images have precise assigned keyphrases, and manually assigning keyphrases to existing images is very laborious. Therefore it is highly desirable to automate the keyphrases extraction process. In this paper, we first introduce WWW image annotation methods, based on low level features, page tags, overall word frequency and local word frequency. Then we put forward our method of multi-cues integration image annotation. Also, show multi-cue image annotation method is more superior than other method through an experiment.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.456-458
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• 2012

손 추적은 HCI 분야에 있어 손쉽게 이용 가능한 정보 전달 방식 중 하나이며 현재까지도 다양한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구의 공통점은 멀티 큐(Multi-cue)를 기반으로 추적한다는 것이다. 멀티 큐를 사용할 경우 큐들을 어떻게 효율적으로 결합하느냐에 따라 추적 성능이 달라진다. 본 논문에서는 강인한 손 추적을 위해 MSEPF(Mean Shift Embedded Particle Filter) 알고리즘에서 적응적인 멀티 큐 통합 방법을 제안한다. 이는 MSEPF 내부에서 각 파티클에 대한 가중치를 적용할 때, 큐들의 계수를 불확실성 기반으로 계산하여 사용하는 것으로 기존의 멀티 큐 통합 방식의 손 추적보다 강인한 추적을 가능하게 한다. 본 논문에서는 컬러, 깊이 정보에서 얻을 수 있는 피부색, 모션, 깊이 정보 기반 큐를 활용하여 손 추적을 수행하며, 실험 결과, 제안하는 방법은 갑작스런 환경 변화에도 강인한 성능을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권2호
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• pp.104-109
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• 2017

본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.79-86
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• 2008

인터넷의 빠른 발전으로 현재 HTML 웹 페이지에 내장된 영상들은 눈에 띄게 두드러졌다. 내용을 묘사하고 주의를 끄는 놀랄만한 함수 때문에 영상들은 웹 페이지에서 사실상 중요하게 되었다. 모든 영상들은 가공할 만한 데이터베이스로 구성되어있다. 게다가. 영상들의 의미론적인 의미도 주변의 텍스트나 링크에 의해 잘 표현된다. 하지만 이들 영상의 소수들이 주요 구에 정확히 할당되고 주요 구들을 현재의 영상에 수작업으로 할당하는 것은 매우 어렵다. 따라서 주요 구들을 추출하는 절차의 자동화는 매우 바람직하다. 본 논문에서는 먼저 저수준 특징, 페이지 태그, 전체적인 단어 빈도수와 지역적 단어 빈도수를 기반으로 한 WWW 영상 주석 방법을 소개한다. 그리고 멀티-큐 통합영상 주석 방법을 전개해 나간다. 또한 실험을 통하여 멀티-큐 영상 주석 방법이 다른 방법보다 우수함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권1호
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• pp.80-84
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• 2010

손 추적 기술은 인간과 기계와의 효율적인 의사소통을 위한 손동작 인식 기술의 핵심 기반 기술이다. 최근의 손 추적 연구는 3차원 손 모델을 이용한 연구 방향에 초점을 맞추고 있고, 기존의 2차원 손 모델을 이용한 방법보다 강인한 추적 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 결합된 파티클 필터에 기반한 새로운 3차원 손 추적 방법을 제안한다. 이는 전역적 손 형상과 지역적 손가락 움직임을 분리하여 추정하고, 각각의 추정 결과를 서로의 사전 정보로 이용하여 기존의 방법보다 빠르고 강인한 추적을 가능하게 한다. 또한, 추적 성능 향상을 위해 색상과 에지를 함께 고려한 다중 증거 결합 방법을 적용한다. 실험결과, 제안하는 방법은 복잡한 배경이나 동작에서도 강인한 추적 결과를 보였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.100.3-100
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• 2002

This paper presents the method for detection and tracking of multiple humans robustly in mobile platform. The perception of human is performed in real time through the processing of images acquired from a moving stereo vision system. We performed multi-cue integration such as human shape, skin color and depth information to detect and track each human in moving background scene. Human shape is measured by edge-based template matching on distance transformed image. Improving robustness for human detection, we apply the human face skin color in HSV color space. And we could increase the accuracy and the robustness in both detection and tracking by applying random sampling stochastic estimati...