• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제13권8호
• /
• pp.4026-4040
• /
• 2019

In this paper, we present an approach for detecting slide transitions in lecture videos by introducing the spatio-temporal residual networks. Given a lecture video which records the digital slides, the speaker, and the audience by multiple cameras, our goal is to find keyframes where slide content changes. Since temporal dependency among video frames is important for detecting slide changes, 3D Convolutional Networks has been regarded as an efficient approach to learn the spatio-temporal features in videos. However, 3D ConvNet will cost much training time and need lots of memory. Hence, we utilize ResNet to ease the training of network, which is easy to optimize. Consequently, we present a novel ConvNet architecture based on 3D ConvNet and ResNet for slide transition detection in lecture videos. Experimental results show that the proposed novel ConvNet architecture achieves the better accuracy than other slide progression detection approaches.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권6호
• /
• pp.830-841
• /
• 2023

Tokenization is the process of segmenting the input text into smaller units of text, and it is a preprocessing task that is mainly performed to improve the efficiency of the machine learning process. Various tokenization methods have been proposed for application in the field of natural language processing, but studies have primarily focused on efficiently segmenting text. Few studies have been conducted on the Korean language to explore what tokenization methods are suitable for document classification task. In this paper, an exploratory study was performed to find the most suitable tokenization method to improve the performance of a representative spatio-temporal document classifier in Korean. For the experiment, a convolutional neural network model was used, and for the final performance comparison, tasks were selected for document classification where performance largely depends on the tokenization method. As a tokenization method for comparative experiments, commonly used Jamo, Character, and Word units were adopted. As a result of the experiment, it was confirmed that the tokenization of word units showed excellent performance in the case of representative spatio-temporal document classification task where the semantic embedding ability of the token itself is important.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권12호
• /
• pp.1365-1375
• /
• 2016

일상생활 환경 속에서 자율적으로 동작하는 서비스 로봇에게 가장 필수적인 능력 중 하나가 동적으로 변화하는 주변 환경에 대한 올바른 상황 인식과 이해 능력이다. 다양한 센서 데이터 스트림들로 부터 신속히 의사 결정에 필요한 고수준의 상황 지식을 생성해내기 위해서는, 멀티 모달 센서 데이터의 융합, 불확실성 처리, 기호 지식의 실체화, 시간 의존성과 가변성 처리, 실시간성을 만족할 수 있는 시-공간 추론 등 많은 문제들이 해결되어야 한다. 이와 같은 문제들을 고려하여, 본 논문에서는 지능형 서비스 로봇을 위한 효과적인 동적 상황 관리 및 시-공간 추론 방법을 제시한다. 본 논문에서는 상황 지식 관리와 추론의 효율성을 극대화하기 위해, 저수준의 상황 지식은 센서 및 인식 데이터가 입력될 때마다 실시간적으로 생성되지만, 반면에 고수준의 상황 지식은 의사 결정 모듈에서 요구가 있을 때만 후향 시-공간 추론을 통해 유도되도록 알고리즘을 설계하였다. Kinect 시각 센서 기반의 Turtlebot를 이용한 실험을 통해, 제안한 방법에 기초한 동적 상황 관리 및 추론 시스템의 높은 효율성을 확인할 수 있었다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
• /
• 제54권5호
• /
• pp.301-308
• /
• 2021

Objectives: Despite its advantages, it is not yet common practice in Korea for researchers to investigate disease associations using spatio-temporal analyses. In this study, we aimed to review health-related epidemiological research using spatio-temporal analyses and to observe methodological trends. Methods: Health-related studies that applied spatial or spatio-temporal methods were identified using 2 international databases (PubMed and Embase) and 4 Korean academic databases (KoreaMed, NDSL, DBpia, and RISS). Two reviewers extracted data to review the included studies. A search for relevant keywords yielded 5919 studies. Results: Of the studies that were initially found, 150 were ultimately included based on the eligibility criteria. In terms of the research topic, 5 categories with 11 subcategories were identified: chronic diseases (n=31, 20.7%), infectious diseases (n=27, 18.0%), health-related topics (including service utilization, equity, and behavior) (n=47, 31.3%), mental health (n=15, 10.0%), and cancer (n=7, 4.7%). Compared to the period between 2000 and 2010, more studies published between 2011 and 2020 were found to use 2 or more spatial analysis techniques (35.6% of included studies), and the number of studies on mapping increased 6-fold. Conclusions: Further spatio-temporal analysis-related studies with point data are needed to provide insights and evidence to support policy decision-making for the prevention and control of infectious and chronic diseases using advances in spatial techniques.

• 대한토목학회논문집
• /
• 제31권1B호
• /
• pp.13-20
• /
• 2011

강수량은 시공간적으로 변화하는 수문변량으로서 강수량의 시간적인 특성 또한 강수량의 특성을 정의하는데 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 극치강수량의 지역빈도해석을 위한 범주화 과정에서 기존의 강수량과 관측소 위치좌표만을 이용한 범주화를 통해 해결할 수 없는 강우 발생의 계절적 변화와 집중에 대한 고려를 반영하기 위하여, 기존의 양적 범주화 과정에 시간적인 영향을 고려할 수 있는 요소로서 극치강수량 발생 시기 통계치를 활용할 수 있는 범주화 과정을 제시하였다. 본 연구에서는 극치강수량의 발생 시기에 대한 정량적인 분석이 가능한 순환통계기법을 이용하여 관측 지점별 시간 통계량을 산정하고, 이를 극치강수량과 결합하여 시 공간적인 특성자료를 생성한 후 수정 K-means 방법을 이용하여 군집화 해석을 수행하였으며, 전국을 다섯 개의 군집으로 분류하였다. 기존의 양적 범주화 결과와의 비교를 통해 발생 시간 통계치를 결합한 범주화 결과가 지형 및 권역을 반영하는 결과를 보임을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권9호
• /
• pp.963-973
• /
• 2016

대용량 미디어 온톨로지를 이용하여 의미 있는 지능형 서비스를 제공하기 위해 기존의 Axiom 추론뿐만 아니라 다양한 추론을 활용하는 지식 확장이 요구되고 있다. 특히 시공간 정보는 인공지능 응용분야에서 중요하게 활용될 수 있고, 시공간 정보의 표현과 추론에 대한 중요도는 지속적으로 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 공간 정보를 추론에 활용하기 위해서 공공 주소체계에 대한 LOD를 대용량 미디어 온톨로지에 추가하고, 이러한 대용량 데이터 처리를 위해 인메모리 기반의 분산 처리 프레임워크를 활용하는 공간 추론을 포함하는 RDFS 추론 시스템을 제안한다. 또한 추론을 통해 확장된 데이터를 포함하는 대용량 온톨로지 데이터를 대상으로 하는 분산 병렬 시공간 SPARQL 질의 처리 방법에 대해서 설명한다. 제안하는 시스템의 성능을 측정하기 온톨로지 추론과 질의 처리 벤치 마킹을 위한 LUBM과 BSBM 데이터셋을 대상으로 실험을 진행했다.

• 전기학회논문지
• /
• 제65권10호
• /
• pp.1731-1737
• /
• 2016

In this paper, a method is proposed to recognize human actions as nonverbal expression; the proposed method is composed of two steps which are action representation and action recognition. First, MHI(Motion History Image) is used in the action representation step. This method includes segmentation based on depth information and generates spatio-temporal templates to describe actions. Second, CNN(Convolution Neural Network) which includes feature extraction and classification is employed in the action recognition step. It extracts convolution feature vectors and then uses a classifier to recognize actions. The recognition performance of the proposed method is demonstrated by comparing other action recognition methods in experimental results.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (3)
• /
• pp.614-616
• /
• 1999

이질적인 환경(Heterogoneous Environments)에서 실시간 멀티미디어 서비스가 확산됨에 따라 비디오 데이터로 인한 트래픽이 통신망을 오가는 트래픽의 대부분을 차지하게 되었다. 이에 통신망 지원의 효율화를 위해서 사용자의 통신망 환경을 고려한, 비디오 데이터의 Layered coding과 스케러블 전송이 필요하다. 즉, 낮은 QoS 환경인 경우 일부분만을 전송하고, 높은 QoS 환경인 경우에 모두 전송하는 것이다. 이를 위해 본 논문에서는 MPEG 비디오 데이터 스케일러블 전송에 맞게 초당 디스플레이하는 프레임 수를 동적으로 조정하는 기법과 화질을 조정할 수 있는 SpatioTemporal Layered Coding 기법을 제안한다. 본 기법을 이용하면 사용자는 자신의 통신망 환경과 단말기 성능에 맞는 비디오 데이터를 수신 받아 재생할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제28권10A호
• /
• pp.775-779
• /
• 2003

본 논문에서 무선 다중경로 채널 환경에서 관심 있는 신호를 효과적으로 탐색하기 위해서 다중 경로 탐색기의 검출 능력을 향상시키기 위한 공-시간 탐색기 구조를 제안한다. 이러한 탐색기는 새롭게 발생한 신호 경로를 탐색하기 위해 공시간 신호 구조를 사용한다. 제안된 다중경로 탐색기는 기존의 탐색기에 비해 보다 나은 검출 능력을 제공하고 다중 경로 신호의 평균 획득 시간(Mean Acquisition Time)을 감소시킨다. 새로운 방식과 기존의 방식의 검출 확률(Detection Probability)과 오경보 확률(False Alarm Probability)을 계산하고 평균 획득 시간의 수학적인 예를 들어서 제안된 방법의 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.454-458
• /
• 2004

본 논문에서는 시각 시스템의 민감도를 고려한 새로운 비디오 율제어 기법을 제안한다. 제안된 방식은 MPEG2 TM5 율제어 기법과 같이 3단계의 구조로 구성되어 있으나, 적응적 양자화를 위한 시각의 시-공간 민감도에 근거한 새로운 마크로블록 활성도 척도를 사용한다. 모의 실험을 통해 TM5 방식에서 사용된 공간 활성도보다. 제안된 시-공간 결합 활성도가 주관적, 객관적 화질 측면에서 우수함을 증명한다.