• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권7호
• /
• pp.3272-3285
• /
• 2016

Recently, Vector of Locally Aggregated Descriptors (VLAD) has been proposed to index image by compact representations, which encodes powerful local descriptors and makes significant improvement on search performance with less memory compared against the state of art. However, its performance relies heavily on the size of the codebook which is used to generate VLAD representation. It indicates better accuracy needs higher dimensional representation. Thus, more memory overhead is needed. In this paper, we enhance VLAD image representation by using two level hierarchical-codebooks. It can provide more accurate search performance while keeping the VLAD size unchanged. In addition, hierarchical-codebooks are used to construct multiple inverted files for more accurate non-exhaustive search. Experimental results show that our method can make significant improvement on both VLAD image representation and non-exhaustive search.

• 대한지구과학교육학회지
• /
• 제5권1호
• /
• pp.8-19
• /
• 2012

The purpose of this study is to: analyze the characteristics on ill-structured problem-solving process; examine the type of memories used in their monitoring. The data were primary collected from observation and secondary the semi-structured in-depth interviews based on analysis of observation results with two students who belong to science school and a guidance. The findings of this study revealed that the ill-structured problems possess multiple representations and the upper level's problem have several sub-problems. And multiple steps simultaneously exist in particular stage of problem-solving process that is not single sequential but complex flow and have high frequency of discussion step. Type of memories used in ill-structured problems include idiosyncratic memories which is related in personal histories such as school performance, problem-related memories, abstract rules and intuition.

• 로봇학회논문지
• /
• 제9권1호
• /
• pp.1-10
• /
• 2014

In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.

• 영어영문학
• /
• 제56권4호
• /
• pp.597-618
• /
• 2010

This paper discusses American disability theater's representations of disability identity and disability identity politics. Dramatists John Belluso and Lynn Manning, among others, present characters with disabilities who experience oppressions at multiple, interlocking levels of domination on the basis of disability, race, and ethnicity. In Manning's Shoot, the black, blind hero iterates episodes in which he experienced discrimination and insults in encounters with whites who used derogatory racist words or belittled him and with some school children who taunted him for just being blind. This play, as in Manning's solo performance, Weights, presents narratives of a blind person traversing multiple locations of oppression in "a long litany of losses" in a white-dominated and ableist society. Belluso's Gretty Good Time similarly weaves together stories of disabled women, Gretty and Hideko, who bond together to resist the dominant ideology that reduces them into titillating commodities of mass consumption. Hideko's story serves the two-fold function of both affirming the specificity of her individual experience as an ethnic other and espousing the communal experience of stigmatization she shares with other disabled women like Gretty. In these plays, the intersection of the identity categories of disability, race, and ethnicity highlights the diversity of the body and the fluidity of boundaries, foregounding the specificity of disabled bodies, while at the same time overthrowing the hierarchical binarism between disabled and "normal" bodies.

• 아시아태평양코퍼스연구
• /
• 제4권2호
• /
• pp.75-87
• /
• 2023

This paper presents a revised version of the vocabulary analyzer for self-reflection (VACSR), called VACSR v.2.0. The initial version of the VACSR automatically analyzes the occurrences and the level of vocabulary items in the transcribed texts, indicating the frequency, the unused vocabulary items, and those not belonging to either scale. However, it overlooked words with multiple parts of speech due to their identical headword representations. It also needed to provide more explanatory result tables from different corpora. VACSR v.2.0 overcomes the limitations of its predecessor. First, unlike VACSR v.1, VACSR v.2.0 distinguishes words that are different parts of speech by syntactic parsing using Stanza, an open-source Python library. It enables the categorization of the same lexical items with multiple parts of speech. Second, VACSR v.2.0 overcomes the limited clarity of VACSR v.1 by providing precise result output tables. The updated software compares the occurrence of vocabulary items included in classroom corpora for each level of the Common European Framework of Reference-Japan (CEFR-J) wordlist. A pilot study utilizing VACSR v.2.0 showed that, after converting two English classes taught by a preservice English teacher into corpora, the headwords used mostly corresponded to CEFR-J level A1. In practice, VACSR v.2.0 will promote users' reflection on their vocabulary usage and can be applied to teacher training.

• 대한수학교육학회지:수학교육학연구
• /
• 제20권3호
• /
• pp.203-219
• /
• 2010

본 연구는 창의성 신장을 위한 영재교육을 시도할 때 고려해야 하는 수업 전략을 확인하고, 이를 확률 과제에 적용하고 그 결과를 확인하는 데 목표를 둔다. 창의성 신장을 위한 수업 전략으로는 인지갈등 유발, 다양한 표현 방법 권장, 사회적 상호작용이라는 세 요소를 선택하였다. 이 전략을 Simpson의 패러독스 과제에 기초한 수업에 적용하고 그 결과를 분석하였다. Simpson의 패러독스는 이미 널리 알려져 있지만, 창의성 신장을 위한 영재교육에 적합한 형태가 아니었으므로 의도에 맞게 재구성하였다. 이를 이용하여 중학교 3학년 수학영재 8명을 대상으로 수업을 실시한 후, 창의성의 요소를 중심으로 사고 과정을 분석하였다. 분석 결과 사고 과정의 유창성, 독창성, 유연성, 정교성, 반성적 사고와 생산적 논쟁이 나타났고, 표현들 사이의 번역과 기본 가정의 탐구라는 고등 수학적 사고 과정이 나타났다.

• 인지과학
• /
• 제21권4호
• /
• pp.603-625
• /
• 2010

물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제1권1호
• /
• pp.47-62
• /
• 2000

지리정보시스템은 많은 응용분야에서 이용될 수 있는 자료를 다룬다. 그러나 각 응용분야를 위한 필요한 정보가 지리정보의 설계단계에서 해상도, 추상화정도와 표현 방법에 따라 다르게 표현될 수 있다. 이와 같은 다양한 필요성을 다루기 위해서 지리정보시스템은 지리현상에서 발생하는 각 개체의 독립성과 동질성 여부에 따라 표현해야 한다. 또한 공간 객체 사이의 관계성이 역할에 따라 다르게 표현되는 방법도 다루어야 한다. 이 논문에서는 지리정보시스템에 대한 객체와 객체들 사이의 관계성에 의한 형식적 정의 문제를 제시하고 있다. 지리 자료는 지리-객체와 지리-필드로 분류되는데, 지리적 공간상에 존재하는 실제의 연속적이고, 이산적인 표현으로 나타낸 것이다. 이 논문은 지리-객체, 지리-필드와 비지리-객체 상에서 클래스와 관계 역할에 대해 연구하고자 한다. 이 연구의 결과는 클래스의 상태에 대한 특성인 속성-영역 관계를 이용하여 공간 객체의 속성을 형식적으로 구분함으로 해서 클래스 관계에 효율성을 기하고자 한다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.301-307
• /
• 2024

본 연구는 다양한 스케일 조건에서 열화상 이미지를 향상시키기 위한 새로운 캐스케이드 융합 구조를 제안한다. 특정 스케일에 맞춰 설계된 방법들은 다중 스케일에서 열화상 이미지 처리에 한계가 있었다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 다중 스케일 표현을 활용하는 캐스케이드 특징 융합 기법에 기반한 통합 프레임워크를 제시한다. 서로 다른 스케일의 신뢰도 맵을 순차적으로 융합함으로써 스케일에 제약받지 않는 학습이 가능해진다. 제안된 구조는 상호 스케일 의존성을 강화하기 위해 엔드 투 엔드 방식으로 훈련된 합성곱 신경망으로 구성되어 있다. 실험 결과, 제안된 방법은 기존의 다중 스케일 열화상 이미지 향상 방법들보다 우수한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 실험 데이터셋에 대한 성능 분석 결과 이미지 품질 지표가 일관되게 개선되었으며, 이는 캐스케이드 융합 설계가 스케일 간 견고한 일반화를 가능하게 하고 교차 스케일 표현 학습을 더 효율적으로 수행하는 데 기여하는 것을 보여준다.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.571-576
• /
• 2024

온톨로지는 도메인 전문가에 의해 만들어지지만, 동일한 내용이라도 전문가마다 도메인 지식에 대한 이해가 다르기 때문에 상이하게 표현될 수 있다. 아직 온톨로지 표준화가 부족하기 때문에 동일한 도메인 내에 여러 개의 온톨로지가 존재할 수 있으며, 이로 인해 온톨로지 이질성이라는 현상이 발생한다. 따라서 우리는 온톨로지 이질성 문제를 해결하기 위해 SCBOW(: Siames Continuois Bag Of Words)와 BERT(: BiDirectional Encoder Representations from Transformers) 모델을 결합한 새로운 온톨로지 매칭 방법을 제안한다. 온톨로지를 그래프로 표현하며, 온톨로지 매칭 문제에서 발생할 수 있는 일대다 문제를 해결하기 위해 SimRank 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 우리의 접근 방식이 전통적인 매칭 알고리즘보다 약 8%의 성능 향상을 보였다. 제안 방법은 온톨로지 매칭에 사용되는 정렬 기술을 향상하고 개선할 수 있다.