An authentic simulation platform for events situated in spatio-temporal space is presented. The authenticity, i.e., logical fidelity to the reality, of this cyberspace is realized by maximizing the diversity and unpredictability of events occurring therein. The knowledge components and associated schemes required for the simulation of events situated in spatio-temporal space encompass the environmental factors, the objects, the events, and their interrelations. We deviled event activation, triggering mechanism, and cognitive function related to event to realize an authentic simulation of discretionary events. The agents in this simulation environments are autonomous in that they have their own existence and capability of event planning. We focused on identifying basic constructs relevant to authentic simulation of discretionary events whose initiation depends on human intention. Several key ideas are implemented in a typical spatio-temporal situation to demonstrate the viability of our simulation mechanism.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.7
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pp.2632-2637
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2010
Information in UbiComp Environment are transformed to knowledge by relationship in a spatio-temporal location, and then became intelligent contents with task procedures or application models. The entities in U-City has lots of relationships. It is important in U-City contents to provide intelligent and personalized response to meet the intention of users. We extend the spatial ontology model of SPIRIT to other domain. Domain ontologies are consist of type, relation, and instance ontologies. When the relationship model by shared concepts are not defined, we used the spatio-temporal events to find relationships. So we proposed the methods to recommend semantically related terms, not syntactically.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3524-3531
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2010
In order to supply suitable services to users in ubiquitous computing environments, it is important to consider both location and time information which is related to all object and user's activity. To do this, in this paper, we design a spatial-temporal ontology considering user context and propose a system architecture for active mining user activity and service pattern. The proposed system is a framework for active mining user activity and service pattern by considering the relation between user context and object based on trigger system.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.9
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pp.615-620
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2013
With the development of smartphones, the number of applications for smartphone increases sharply. As a result, users need to try several times to find their favorite apps. In order to solve this problem, we propose a recommendation system to provide an appropriate app list based on the user's log information including time stamp, location, application list, and so on. The proposed approach learns three recommendation models including Naive-Bayesian model, SVM model, and Most-Frequent Usage model using temporal and spatial attributes. In order to figure out the best model, we compared the performance of these models with variant features, and suggest an hybrid method to improve the performance of single models.
In this paper, we propose a collaborative multimedia authoring system. Our authoring system represents a multimedia presentation in a 3D coordinate system. One axis represents the traditional timeline information (T-zone), and the other two axes represent spatial coordinates (XY-zone). Our system represents a visual media objects as a 3D parallelepipeds and audio media objects as cylinders. This interface allows for simultaneous authoring and manipulation of both the temporal and the spatial aspects of a presentation. Using our system, users can design multimedia presentations collaboratively in the unified spatio-temporal space while freely traversing the spatial domain and the temporal domain without changing the context of authoring. In addition, we suggest an efficient mechanism of concurrency control for shared objects generated by our collaborative writing system. The mechanism is mainly based on the user awareness, the multiple versions, and the access permission of shared objects. Our concurrency control mechanism is designed to keep data consistency by minimizing the collision due to the delay or the failure of network communication and to allow maximum responsiveness for users using optimistic concurrency control. Also, the mechanism maximize the responsiveness by refining the locking granularity and applying different concurrency control mechanisms to each.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.299-308
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2014
Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.
Park, Jonghyun;Nah, Yoonjin;Yu, Sumin;Lee, Seung-Koo;Han, Sanghoon
Korean Journal of Cognitive Science
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v.33
no.2
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pp.109-133
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2022
Episodic memory consists of a core event and the associated contexts. Although the role of the hippocampus and its neighboring regions in contextual representations during encoding has become increasingly evident, it remains unclear how these regions handle various context-specific information other than spatio-temporal contexts. Using high-resolution functional MRI, we explored the patterns of the medial temporal lobe (MTL) and cortical regions' involvement during the encoding of various types of contextual information (i.e., journalism principle 5W1H): "Who did it?," "Why did it happen?," "What happened?," "When did it happen?," "Where did it happen?," and "How did it happen?" Participants answered six different contextual questions while looking at simple experimental events consisting of two faces with one object on the screen. The MTL was divided to sub-regions by hierarchical clustering from resting-state data. General linear model analyses revealed a stronger activation of MTL sub-regions, the prefrontal lobe (PFC), and the inferior parietal lobule (IPL) during social (Who), behavioral (How), and intentional (Why) contextual processing when compared with spatio-temporal (Where/When) contextual processing. To further investigate the functional networks involved in contextual encoding dissociation, a multivariate pattern analysis was conducted with features selected as the task-based connectivity links between the hippocampal subfields and PFC/IPL. Each social, behavioral, and intentional contextual processing was individually and successfully classified from spatio-temporal contextual processing, respectively. Thus, specific contexts in episodic memory, namely social, behavior, and intention, involve distinct functional connectivity patterns that are distinct from those for spatio-temporal contextual memory.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.12
no.6
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pp.656-670
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2006
In Gcochang-Gun, the population decrease, due to a rural exodus phenomenon, has led to the absolute decline in the numbers of both primary and secondary schools and students. However, the high schools in Geochang-Gun show an unusual characteristic that the students from other areas outside Geochang-Gun cover about 25% of the total students studying in Geochang-Gun. This is quite contrary to the contention that one of the major factors hindering the development of rural areas is generally the inferior condition of education. In this context, this paper aims to explore the spatio-temporal changes in the sphere of influence of the secondary education with special reference to Geochang-Gun, Gyeongnam. Most importantly Geochang High School and Geochang Daesung High School account for over 98% of the students coming from other areas outside Geochang-Gun's cross-border counties. This means that the sphere of influence of the Geochang's secondary education is dependent largely upon the two private academic high schools.
This study aims at examining the making and distribution course of performing arts and its converged form with technology and industry in terms of the Contents Promotion Act. Since the 2000s, the inter-area contents making and sharing methods have been changing the making and distribution structure of performing arts. The recent production of performing arts contents live videos extends the areas of arts creation and communication beyond the time and spatial boundaries of performing arts and changes the existing systems. The performing arts which started with nowness and spatio-temporal restriction on the premise is now creating a new platform over the spatio-temporal boundary through the live video. Performing arts, in convergence with the areas of technology and industries, expands universal approaches and shows the public value of cultural fairness at public performing arts centers. In this context, this study aims at seeking the possible extension of performing arts contents by examining how the so-called high-class performing arts such as opera, theatre and classical music combines with the visual industry.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.5
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pp.217-228
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2023
Video instance segmentation is an intelligent visual task with high complexity because it not only requires object instance segmentation for each image frame constituting a video, but also requires accurate tracking of instances throughout the frame sequence of the video. In special, human instance segmentation in drama videos has an unique characteristic that requires accurate tracking of several main characters interacting in various places and times. Also, it is also characterized by a kind of the class imbalance problem because there is a significant difference between the frequency of main characters and that of supporting or auxiliary characters in drama videos. In this paper, we introduce a new human instance datatset called MHIS, which is built upon drama videos, Miseang, and then propose a novel video data augmentation method, CDVA, in order to overcome the data imbalance problem between character classes. Different from the previous video data augmentation methods, the proposed CDVA generates more realistic augmented videos by deciding the optimal location within the background clip for a target human instance to be inserted with taking rich spatio-temporal context embedded in videos into account. Therefore, the proposed augmentation method, CDVA, can improve the performance of a deep neural network model for video instance segmentation. Conducting both quantitative and qualitative experiments using the MHIS dataset, we prove the usefulness and effectiveness of the proposed video data augmentation method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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