• 전기전자학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-44
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• 2016

본 논문에서는 자유 시점 텔레비전에서 시점 합성 영상 획득을 위해 시공간적 배경 정보 추정 기반 홀 채움 방식을 제안한다. 신뢰할 수 있는 시간적 배경 정보를 획득하기 위해 새로운 배경 코드북의 구성 및 갱신하는 과정을 수행한다. 더불어, 공간적인 국부 배경 정보 추정을 위해 홀 영역의 배경 및 전경 영역의 구별 및 갱신 과정을 수행한다. 추정된 시공간 배경 정보를 조합하여 홀 채움 과정을 수행하고, 잔여 홀 채움을 수행하기 위해 깊이 배경 정보를 이용한 우선순위 함수를 결정하여 표본 기반 인페인팅 기법을 적용한다. 실험 결과를 통해 제안 방식은 기존방식들과 비교하여 평균 0.3~0.6dB의 성능 향상이 있음을 확인하였으며, 동영상 특성 및 홀 형태에 관계없이 제안된 방식이 새로운 시점 영상을 효과적으로 합성할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.191-194
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• 2012

CU 정보 중에서 분할 정보 및 스킵 정보는 공간적으로 인접한 CU뿐만 아니라 시간적으로 대응되는 CU와 매우 유사한 특성을 지닌다. 본 논문은 CU 정보를 부호화할 때, 공간적 상관도뿐만 아니라 시간적 상관도를 이용함으로써 부호화 효율을 향상시키는 방법을 제안한다. CABAC의 경우에는 CU 분할정보 및 스킵 정보에 대한 문맥모델을 생성할 때 시간적으로 대응되는 CU의 정보를 활용하고, CAVLC의 경우에는 시간적으로 대응되는 CU정보를 이용하여 현재 CU 정보들을 유추하는 방법을 이용하여 부호화하였다. 그 결과 현재까지 나온 HM3.0와 비교하여 CABAC에서 0.1%~0.6%의 성능 향상을 보였고 CAVLC에서는 0.1%~0.4%의 성능 향상이 있었고, 특히 시간적으로 가까운 참조프레임을 사용하는 저지연 환경에서 더 좋은 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권10호
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• pp.2632-2649
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• 2012

Most approaches to human action recognition is limited due to the use of simple action datasets under controlled environments or focus on excessively localized features without sufficiently exploring the spatio-temporal information. This paper proposed a framework for recognizing realistic human actions. Specifically, a new action representation is proposed based on computing a rich set of descriptors from keypoint trajectories. To obtain efficient and compact representations for actions, we develop a feature fusion method to combine spatial-temporal local motion descriptors by the movement of the camera which is detected by the distribution of spatio-temporal interest points in the clips. A new topic model called Markov Semantic Model is proposed for semantic feature selection which relies on the different kinds of dependencies between words produced by "syntactic " and "semantic" constraints. The informative features are selected collaboratively based on the different types of dependencies between words produced by short range and long range constraints. Building on the nonlinear SVMs, we validate this proposed hierarchical framework on several realistic action datasets.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제6권2호
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• pp.163-176
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• 2010

Nowadays due to the rapid advances in the field of information systems, transactional databases are being updated regularly and/or periodically. The knowledge discovered from these databases has to be maintained, and an incremental updating technique needs to be developed for maintaining the discovered association rules from these databases. The concept of Temporal Association Rules has been introduced to solve the problem of handling time series by including time expressions into association rules. In this paper we introduce a novel algorithm for Incremental Mining of General Temporal Association Rules (IMTAR) using an extended TFP-tree. The main benefits introduced by our algorithm are that it offers significant advantages in terms of storage and running time and it can handle the problem of mining general temporal association rules in incremental databases by building TFP-trees incrementally. It can be utilized and applied to real life application domains. We demonstrate our algorithm and its advantages in this paper.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권11호
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• pp.1534-1542
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• 2004

본 논문에서는 교통 영상에서 실시간 교통 정보를 산출하는 새로운 기법을 소개한다. 각 차선의 검지 영역은 통계적 특징과 형상적 특징을 이용하여 도로, 차량, 그리고 그림자 영역으로 분류한다. 한 프레임에서의 오류는 연속된 프레임에서의 차량 영역의 상관적 특징을 이용하여 시공간 영상에서 교정된다. 국부 검지 영역만을 처리하므로 전용의 병렬 처리기 없이도 초당 30 프레임 이상의 실시간 처리가 가능하며 기상조건, 그림자, 교통량의 변화에도 강건한 성능을 보장할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.209-212
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• 2011

삼각측량법은 전형적인 위치인식 방법으로, 최소 세 곳의 위치정보가 기인지된 기준점을 필요로 한다. 어떤 경우에는 통신도달 범위를 벗어날 수 있는 이유로 목표 노드로 부터 세 개의 기준 스테이션에 항상 통신 도달성이 제공되는 것은 아니다. 본 논문은 목표 노드가 모든 세 기준 스테이션을 접근할 수 없는 경우에도 실시간으로 이동 목표 노드의 위치를 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 제시된 방법은 PID제어이동체 Spatio-Temporal 모델 알고리즘에 기반을 두고 있다. 이 방법은 이동체의 진행방향을 추정할 수 있고, 이러한 추정방향과 목표노드의 기 확인된 위치정보를 함께 활용하여 이동체의 정확한 위치를 판단할 수 있다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제10권3호
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• pp.395-411
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• 2014

Temporal medical data is often collected during patient treatments that require personal analysis. Each observation recorded in the temporal medical data is associated with measurements and time treatments. A major problem in the analysis of temporal medical data are the missing values that are caused, for example, by patients dropping out of a study before completion. Therefore, the imputation of missing data is an important step during pre-processing and can provide useful information before the data is mined. For each patient and each variable, this imputation replaces the missing data with a value drawn from an estimated distribution of that variable. In this paper, we propose a new method, called Newton's finite divided difference polynomial interpolation with condition order degree, for dealing with missing values in temporal medical data related to obesity. We compared the new imputation method with three existing subspace estimation techniques, including the k-nearest neighbor, local least squares, and natural cubic spline approaches. The performance of each approach was then evaluated by using the normalized root mean square error and the statistically significant test results. The experimental results have demonstrated that the proposed method provides the best fit with the smallest error and is more accurate than the other methods.

• 한국환경과학회지
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• 제27권7호
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• pp.499-507
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• 2018

Agricultural meteorological information is an important resource that affects farmers' income, food security, and agricultural conditions. Thus, such data are used in various fields that are responsible for planning, enforcing, and evaluating agricultural policies. The meteorological information obtained from automatic weather observation systems operated by rural development agencies contains missing values owing to temporary mechanical or communication deficiencies. It is known that missing values lead to reduction in the reliability and validity of the model. In this study, the hierarchical Bayesian spatio-temporal model suggests replacements for missing values because the meteorological information includes spatio-temporal correlation. The prior distribution is very important in the Bayesian approach. However, we found a problem where the spatial decay parameter was not converged through the trace plot. A suitable spatial decay parameter, estimated on the bias of root-mean-square error (RMSE), which was determined to be the difference between the predicted and observed values. The latitude, longitude, and altitude were considered as covariates. The estimated spatial decay parameters were 0.041 and 0.039, for the spatio-temporal model with latitude and longitude and for latitude, longitude, and altitude, respectively. The posterior distributions were stable after the spatial decay parameter was fixed. root mean square error (RMSE), mean absolute error (MAE), mean absolute percentage error (MAPE), and bias were calculated for model validation. Finally, the missing values were generated using the independent Gaussian process model.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.395-403
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• 2011

모바일 GIS 환경에서 최신의 시공간 정보를 제공하기 위해 여러 가지 연구들이 수행되었다. 양방향 동기화 기법은 변경된 시공간 정보를 모바일 단말기를 이용하여 현장에서 수집하고 서버와 동기화를 통해 신속하게 최신의 시공간 데이터를 수집할 수 있다. 그러나 다른 모바일 단말기들이 수집된 시공간 데이터를 제공받기 위해서는 서버와 주기적으로 동기화를 수행해야 한다. 모바일 단말기들이 주기적으로 서버에 접속하여 동기화를 수행하지 않으면 수집된 최신의 시공간 데이터를 활용할 수 없다. 이 논문에서는 모바일 단말기로부터 수집된 시공간 데이터에 대한 변경전파 기법을 제안한다. 변경전파 기법은 변경전파에 영향이 있는 다양한 요소들을 고려해야 하므로, 각 요소에 따른 다양한 변경전파 정책들을 제공한다.

• Spatial Information Research
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• 제18권1호
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• pp.77-87
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• 2010

시공간 조인은 이동객체와 같이 시공간의 특성을 가지는 데이터를 처리할 때 요구되는 중요한 연산자로, 이동객체들의 움직임을 분석하거나 이동객체들의 시공간적 패턴을 찾는 것과 같이 다양하게 활용된다. 현재까지 실외공간에서의 시공간 조인 질의에 관한 연구는 많이 진행되어왔다. 최근에는 실내측위기술이 발전함에 따라 실외뿐만 아니라 실내에서도 다양한 위치기반 서비스가 점진적으로 제공되고 있으며, 특히 이동객체를 중심으로 다양한 응용 서비스들을 필요로 하게 된다. 하지만 실내공간에서의 시공간 조인에 관한 연구는 아직 전무하다. 본 논문에서는 실내공간에서 실시간으로 갱신되는 이동객체에 대한 연속 시공간 셀프조인 질의와 질의처리 방법론을 제안하였다. 연속 시공간 셀프조인 질의는 주어지는 특정 시간과 공간의 조건을 만족하는 모든 쌍들을 시간이 지남에 따라 지속적으로 갱신하는 질의이다. 본 논문에서는 방이나 복도와 같이 특정한 기호를 중심으로 이동객체의 위치를 표현하며 이러한 특징을 가지는 공간을 기호공간이라 한다. 그리고 방대한 스트림데이터를 효과적으로 필터링하고 관리하기 위한 후보쌍 버퍼 테이블이라는 자료구조와 이를 활용한 질의처리 방법론을 제안하였으며 실험을 통해 타당성을 검증하였다.