• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.9-17
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• 2003

차세대 인터넷 표준 언어인 XML(eXtensible Markup Language)은 데이터(data)와 표현(presentation) 그리고 구조(structure)가 구분되기 때문에 어느 환경에서나 재사용성이나 재구성이 용이한 장점을 보이고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 가상교육 시스템(Virtual Education System)의 멀티미디어 컨텐츠로 범위를 제한하여 사용자 위주의 효율적인 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가상교육 표준안으로 제안되고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에서 정의한 SCO(Sharable Content Object)단위의 메타데이터를 기반으로 컨테츠를 설계하고 각 문서를 키워드, 엘리먼트, 애트리뷰트 단위로 색인한다. 또한 사용자 인터페이스에서 엘리먼트 검색화면을 구조적으로 구성해줌으로써 사용자가 DTD(Document Type Definition)에 대한 사전지식 없이도 검색이 가능하며, XML-QL로 재구성된 XML 문서의 형태와 XSL(eXtensible markup language Stylesheet Language)을 이용한 HTML 형태의 두 가지 결과화면을 제시함으로써 사용자 선택의 폭을 넓혀준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.467-472
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• 2002

본 논문에서, 영상에서 임펄스 잡음을 효과적으로 제거하고, 연산 속도를 개선하기 위해 Fuzzy Cellular Neural Network(FCNN)구조에 Hausdorff distance(HD)를 적용한 $\alpha$-Least Trimmed Square HD($\alpha$-LTSHD) 기반 FCNN 구조를 제안한다. FCNN는 Cellular Neural Network(CNN) 구조에 퍼지 이론을 적용한 것이고, HD는 특징 대상의 대응 없이 이진 영상의 두 픽셀 집합 사이의 거리를 구하는 척도로 물체의 정합에 널리 사용한다. 성능 평가를 위해, 제안된 방법을 MSE와 SNR을 이용하여 기존 FCNN, Opening-Closing(OC) 그리고 LTSHD 연산자를 적용한 FCNN과 비교 분석하였다. 그 결과, 본 논문에서 제안된 망(network) 구조의 성능이 다른 필터보다 임펄스 잡음 제거에 우수함을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.397-400
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• 2011

In this paper, we propose an approach to detect the product label for mobile phone images based on saliency map and the local structure tensor. The object boundary information can be better described by the local structure tensor than other edge detectors, and the saliency map methods can find out the most salient area and shorten the computational time by reducing the size of the orignal image. Therefore, these two methods are considered for our product label detection. The experimental results show an acceptable performance based on our proposed approach.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.283-288
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• 2011

본 연구에서는 객체 코너의 분산치에 기반한 코렐로그램 형태검출 기법을 제안한다. 제안된 알고리즘은 다음 단계로 진행된다. 먼저 영상 내 객체의 코너 점을 추출한 후 이들의 분산치를 구한다. 그리고 각각의 코너영역들의 분산치 중 최대/최소값을 추출한다. 그리고 이 최대/최소값을 이용하여 코렐로그램 매핑을 한 후 유사도를 측정하게 된다. 제안된 기법은 영상 내에서 형태 구조가 분명한 객체의 실험에서 성능이 우수하였으며 객체의 이동이나 회전에도 강인하였으며 코너 패치 히스토그램을 이용한 형태 검색에 비해 약 0.03%의 향상된 recall을 나타내었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제54권4호
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• pp.365-383
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• 2015

Factorization asks the recognition of the structure of polynomials, compared to polynomial expansion with process characteristic. Therefore it makes students experience a lot of difficulties. This study aims to figure out causes of the difficulties by identifying students' cognitive characteristics in factorizing in the perspective of 'structure sense'. To do this, we gave six factorizing problems of three types to middle school students and selected six participants as interviewees based on the test results. They were classified into two categories, structure sense and non-structure sense. Through this interview, we figured out the interviewee's cognitive characteristics and the causes of difficulty in the perspective of structure sense. Furthermore, we suggested some didactical implications for encouraging structure sense in factorizing by identifying assistances and obstacles for recognition of structures.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.169-181
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• 2008

대부분의 이동객체들은 공간 네트워크상을 움직이기 때문에, 그들의 궤적을 효과적으로 색인 검색할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리와 같은 연구가 진행되었을 뿐 연구가 많이 진행되어 있지 않다. 하지만, FNR-트리나 MON-트리 또한 이동객체의 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하여, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 궤적기반 색인 구조인 TMN -Tree(Trajectory of Moving objects on Network-Tree)를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의, k-최근접 질의로 분류하고, 이들을 처리하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-Tree, MON-Tree보다 성능이 향상되었음을 보여준다.

• 대한건축학회논문집:계획계
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• 제34권9호
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• pp.9-20
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• 2018

There are many large and small spaces in the interior of the building, and these spaces are arranged and connected to form a systematic spatial structure. A structure is a collection of several parts to form a whole. In other words, the spatial structure in architecture can be seen as a whole organized and organized as individual unit spaces are gathered together. Therefore, in order to understand the spatial structure, we first need to define the unit spaces that form part, how they are interconnected and arranged, and then understand how and how these unit spaces are organized to form a whole. The main purpose of this study is to study the structural system of space based on the shape information of space on architectural plane. This means interpreting the process and method of how the unit spaces defined as a certain shape on the architectural plane are organized step by step, integrated into a higher level, and eventually integrated into one whole. In this paper, the shape and layout of the unit space are identified in the architectural plan, the connection relation is defined, and expressed in the network form. And suggests a new methodology for interpreting the organizational process in which the following spaces are integrated as a whole. This new methodology is based on human perceptual characteristics. When people recognize an object, they recognize the object partly and completely. We want to explain the relationship between parts of space and the whole according to their characteristics.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제7권1호
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• pp.181-208
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• 1998

In many literatures of model management, various schemes for representing model base schema have proposed. Ultimately, the goal is to arrive at a set of mutually supportive and synergistic methodologies and tools for the modeling problem domain and model base design. This paper focus on how best to structure and represent conceptual model of problem domain and schema of model base. Semantic concepts and modeling constructs are valuable conceptual tools for understanding the structural relationships and constraints involved in an model management environment. To this end, we reviewed the model management literature, and analyzed the constructs of modeling tools of data model management graph-based approach. Although they have good tools but most of them are not enough for the representation of structural relationships and constraints. So we wanted more powerful tools which can represent diverse constructs in a decision support modeling and model base schema design. For the design of a model base, we developed object modeling framework which uses Object Modeling Techniques (OMT). In Object Modeling Framework, model base schema are classified into conceptual schema, logical schema, and physical schema. The conceptual schema represents the user's view of problem domain, and the logical schema represents a model formatted by a particular modeling language. The schema design, this paper proposes an extension of Object Model to overcome some of the limitations exhibited by the OMT. The proposed tool, Extended Object Model(EOM) have diverse constructs for the representation of decision support problem domain and conceptual model base schema.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.800-816
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• 2018

In recent years, video surveillance research has been able to recognize various behaviors of pedestrians and analyze the overall situation of objects by combining image analysis technology and deep learning method. Human Activity Recognition (HAR), which is important issue in video surveillance research, is a field to detect abnormal behavior of pedestrians in CCTV environment. In order to recognize human behavior, it is necessary to detect the human in the image and to estimate the pose from the detected human. In this paper, we propose a novel approach for 2D Human Pose Estimation based on object detection using RGB-D information. By adding depth information to the RGB information that has some limitation in detecting object due to lack of topological information, we can improve the detecting accuracy. Subsequently, the rescaled region of the detected object is applied to ConVol.utional Pose Machines (CPM) which is a sequential prediction structure based on ConVol.utional Neural Network. We utilize CPM to generate belief maps to predict the positions of keypoint representing human body parts and to estimate human pose by detecting 14 key body points. From the experimental results, we can prove that the proposed method detects target objects robustly in occlusion. It is also possible to perform 2D human pose estimation by providing an accurately detected region as an input of the CPM. As for the future work, we will estimate the 3D human pose by mapping the 2D coordinate information on the body part onto the 3D space. Consequently, we can provide useful human behavior information in the research of HAR.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제8권3호
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• pp.89-103
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• 2006

무선인터넷 기술의 발달과 응용의 확산으로 위치정보를 이용한 위치기반서비스 형태는 더욱더 다양해 지고 있다. 위치기반 서비스 중 특정지역에 진입하거나 벗어날 경우에 자동으로 정보를 제공하는 위치기반 경보서비스는 향후 LBS의 가장 중요한 서비스가 될 것으로 전망된다. 그러나 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해서는 대상이 되는 이동체의 위치정보를 주기적으로 빈번하게 조회해야 한다. 이러한 방법은 이동성을 가지는 수많은 이동체의 위치정보를 지속적이면서도 대량으로 조회해야 함으로써 심각한 시스템의 부하와 비용증가를 초래한다. 지금까지 연구되고 있는 이동체를 위한 위치조회 방법은 위치기반 경보서비스를 제공 하기 위한 효율적인 위치조회 및 구조에는 적합하지 않다. 이에 본 논문에서는 위치기반 경보서비스를 제공하기 위해 대용량의 위치정보를 조회함에 있어서, 이동체의 이동 패턴을 이용하여 불필요한 위치정보 조회 회수를 줄임으로써 시스템의 부하를 줄이는 효율적인 이동체 조회 방법을 제시하고 기존의 방법과 비교 실험하고자 한다.