In this paper, we propose a new framework for detecting the unauthorized dumping of garbage in real-world surveillance camera. Although several action/behavior recognition methods have been investigated, these studies are hardly applicable to real-world scenarios because they are mainly focused on well-refined datasets. Because the dumping actions in the real-world take a variety of forms, building a new method to disclose the actions instead of exploiting previous approaches is a better strategy. We detected the dumping action by the change in relation between a person and the object being held by them. To find the person-held object of indefinite form, we used a background subtraction algorithm and human joint estimation. The person-held object was then tracked and the relation model between the joints and objects was built. Finally, the dumping action was detected through the voting-based decision module. In the experiments, we show the effectiveness of the proposed method by testing on real-world videos containing various dumping actions. In addition, the proposed framework is implemented in a real-time monitoring system through a fast online algorithm.
본 논문에서는 실내 서비스 로봇들을 위한 로봇 중심의 방향 관계 표현과 추론 방법을 제안한다. 정성적 공간 관계 추론에 관한 많은 기존 연구들에서는 기준 물체를 중심으로 대상 물체의 상대적 방향 관계를 판별할 때, 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔다. 이러한 방향 관계 추론 방법들은 로봇 스스로가 기준 물체가 되어 다른 대상 물체들과의 방향 관계를 판별할 때, 로봇이 바라보고 있는 방향을 제대로 고려하지 않음으로써, 대상 물체의 방향 관계를 잘못 판별하는 사례들이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 로봇을 중심으로 물체들의 상대적인 방향 관계를 판별할 때, 로봇의 위치 정보뿐만 아니라 로봇이 향하고 있는 방향 정보도 이용하는 로봇 중심의 방향 관계 표현과 방향 관계 추론 방법들을 제시한다. 로봇 중심의 방향 관계 추론 방법들은 두 물체의 위치 정보만을 이용해왔던 기존의 콘 기반 추론, 행렬 기반 추론, 그리고 혼합 추론 방법을 확장하여 구현하였다. 터틀봇과 시뮬레이션 로봇을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 방향 관계 표현과 추론 방법들의 높은 성능과 적용 가능성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 웹 상에서 멀티미디어를 기반으로 한 문제은행 시스템을 제안하였다. 제안된 문제 은행 시스템은 객체-관계(Object-Relation)형 모델로 데이터베이스를 설계하고, 웹 환경에서 다수 클라이언트에 대한 무결성을 위해 독립적 실행이 되도록 Java 언어로 응용프로그램을 구현하였다. 문제 엔티티들은 객체로 정의하고, 이들간의 관계를 사용자 정의유형과 타입으로 설계 구현하였으며, DBMS의 스키마 객체와 JAVA Class를 매핑하여 DBMS와 어플리케이션 서버간에 체계화된 동작으로 객체를 전달할 수 있도록 하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제6권4호
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pp.317-322
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2018
We use edge detection technique for the input image to extract the entire edges of the object in the image and then select only the edges that construct the outline of the object. By examining the positional relation between these pixels composing the outline, a simplified version of the outline of the object in the input image is generated by removing unnecessary pixels while maintaining the condition of connection of the outline. For each pixel constituting the outline, its direction is calculated by examining the positional relation with the next pixel. Then, we group the consecutive pixels with same direction into one and then change them to a line segment instead of a point. Among those line segments composing the outline of the object, a line segment whose length is smaller than a predefined minimum length of acceptable line segment is removed by merging it into one of the adjacent line segments. As a result, an outline composed of line segments of over a certain length is obtained through this process.
객체 중심의 개발방법은 오브젝트(Object)를 중심으로 프로세스를 표현하고 있으며, 이에 반해 관계형 DBMS 로 표현 되는 데이터 영역에서는 테이블(Table)을 기반으로 데이터를 집합체로 제시하고 있다. 이러한 차이로 인해 상호 영역이 맺어지는 영구 저장 영역(Persistence Layer)의 구현과 유지보수에 어려움을 겪고 있다. 최근 대두된 Object-Relation Mapping(ORM) 기술은 이러한 영구 저장 영역의 구현을 상대적으로 쉽고 빠르게 해 준다고 하나 이 또한 기술 적용의 어려움과 테이블의 조합으로 만들어지는 조회와 같은 주요 아키텍처 품질 요소를 만족시키기가 어렵다. 이에 본 논문에서는 영구 저장 영역을 ORM 으로 설계하는 데 있어 고려해야 할 요소들을 정리하여 시스템 별로 적절한 아키텍처 선정에 참조할 수 있는 기준을 제시하였다. 또한 이동통신사의 실제 비즈니스 사례를 들어 ORM 이 적용되지 않은 시스템을 대상으로 제안한 기준에 의해 해당 아키텍처를 선정하고 구현하였으며, 적용 전과 적용 후를 비교하여 주요 요구사항을 만족시키는지 평가하였다.
관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.
Park, You-Jeong;Casasola, Marianella;Kim, Jin-Wook
Child Studies in Asia-Pacific Contexts
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제2권2호
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pp.77-90
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2012
The present study investigated infants' ability to form a category of a support relation (i.e., "on") when the objects depicting the relation were perceptually simple versus more complex. Twenty Korean infants of 14 months were habituated to dynamic support events with objects that were either simple or more complex in appearance. They were then tested with events that differed from the habituation events in the specific objects, spatial relation, or both. Infants formed a support category whether familiarized to simple or complex objects, looking significantly longer at test events with a novel than familiar relation. The results indicate that at 14 months of age, object features do not impact infants' ability to form a categorical representation of support.
Many similar class components are stored in object-storage but the object-storage has needed the retrieval function of correct component for reuse. Accordingly this paper designed the class component retrieval viewer of the object-storage by using the improved spreading activation strategy. Object-storage has made up of information of inheritance relation, superclass, subclass, and we defined the queries about each class function. Also we specified connectionist relaxation of the each class and query, finally we gained retrieval result which showed highest activation value order of class component information including the query function.
This study examined the meanings of reflective utterances fathers regarding their paternal role and the relationship of this to the process of a reflective parent education program for fathers whose children had been referred to psychotherapy. The subjects were 2 fathers aged in their late-thirties of 2 children with emotional behavioral problems. The father education program consisted of contents based on object relation theory. The reflective dialogues between fathers and the parent educator in the process of the program were analyzed. The meanings of the reflective utterances made by the fathers were indicated to be the understanding of the relationship between child's problematic behaviors and family dynamics, a reflection on their oppressive child rearing behaviors, the awareness of the necessity for emotional exchange with family members, the importance of cooperation between both the mother and father when it comes to child rearing, and the values at the heart of being together with children. The implications of the results were also discussed.
스토킹과 같은 장시간 동안의 이상행위를 추적하기 위해선 네트워크로 연결된 다중 CCTV환경하에서 객체간의 관계를 지속적으로 추적하는 시스템이 매우 필요하다. 그러나 추적과정에서 자주 발생하는 객체의 겹침문제가 해결되지 않는다면 객체 추적이 중단되거나 다른 객체로 대체되는 등의 치명적인 오류가 발생할 가능성이 농후하다. 본 연구는 기 설치된 CCTV를 최대한 활용하기 위해 투시적 투영깊이 및 객체특성을 활용하여 겹침문제를 해결함으로써 중첩된 객체 관계를 지속적으로 추적가능하게 한다. 객체간 겹침문제 뿐만 아니라 배경에 포함된 객체 즉 벽이나 기둥 등의 객체와의 겹침문제도 함께 다룬다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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