• Title/Summary/Keyword: 계층 인식

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Design of a Human Activity Recognition System using Hidden Conditional Random Fields (은닉 조건부 랜덤 필드를 이용한 인간 행위 인식 시스템의 설계)

  • Kim, Hye-Suk;Han, Yu-Mi;Kim, In-Cheol
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2013.11a
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    • pp.1332-1335
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    • 2013
  • 본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.

A Study on the Subjective Perception Types of Vulnerable Adolescents on the School Environment (취약계층 청소년의 학교환경에 대한 주관적 인식유형 연구)

  • Lee, Yu-Jin;Kim, Hyoung-Tae
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.22 no.2
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    • pp.431-446
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    • 2022
  • In this study, the characteristics of the experiences and perceptions of vulnerable adolescents on the school environment were explored and categorized, and of which the meanings were confirmed. For this purpose, Q methodology was used, and 94 Q samples were extracted by analyzing pre-interviews, literature analysis, and media search contents to form a Q population. Q classification was performed on the subjects. The schools belonging to the sample P are 7 high schools in Seoul and 4 high schools in Gyeonggi-do. As a result of analyzing the data collected in Q sorting using QUANL-PC program, a Q analysis program, it was classified into 4 types. Type 1 is 'a conformal and moeling type', and Type 2 is 'negative and defiant type', Type 3 is 'passive and helpless type' and Type 4 is 'progressive and struggling type'. Through this study, it is expected that this study will be able to understand the experiences and perceptions of the school environment of underprivileged adolescents, and to obtain the necessary clues for realistic support strategies for them.

Printed Hangul Recognition with Adaptive Hierarchical Structures Depending on 6-Types (6-유형 별로 적응적 계층 구조를 갖는 인쇄 한글 인식)

  • Ham, Dae-Sung;Lee, Duk-Ryong;Choi, Kyung-Ung;Oh, Il-Seok
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.10 no.1
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    • pp.10-18
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    • 2010
  • Due to a large number of classes in Hangul character recognition, it is usual to use the six-type preclassification stage. After the preclassification, the first consonent, vowel, and last consonent can be classified separately. Though each of three components has a few of classes, classification errors occurs often due to shape similarity such as 'ㅔ' and 'ㅖ'. So this paper proposes a hierarchical recognition method which adopts multi-stage tree structures for each of 6-types. In addition, to reduce the interference among three components, the method uses the recognition results of first consonents and vowel as features of vowel classifier. The recognition accuracy for the test set of PHD08 database was 98.96%.

Welfare States and Welfare Attitude: A Comparison of Sweden, France, US, and Korea (복지인식 구조의 국가간 비교 - 사민주의, 자유주의, 보수주의 복지국가와 한국 -)

  • Baek, Jeong-mi;Joo, Eun-sun;Kim, Eun-gi
    • Korean Journal of Social Welfare Studies
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    • no.37
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    • pp.319-344
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    • 2008
  • The Purpose of this study is to observe the existence of welfare attitude split between welfare regimes clique and to explore the effect of institutional(regime) characteristics on welfare attitude. And Second purpose is to find the characteristics of structure of welfare attitude and then to clarify the characteristics of welfare attitude in Korea. This work contribute to find the point of solidarity and split and to work out the strategical clues for constructing pro-welfare politics. To compare the attitude on the state responsibility about the welfare, Sweden, France, US, and Korea is selected. And the effect of sex, age, education level, income class, and labor status which are abstracted from existing welfare state comparative study are analyzed. The result show the difference in welfare attitude score between countries. The welfare attitude score is Sweden, France and US in order. the Score in Korea is lowest. In the case of the effect structure of welfare attitude between countries, there are no differences between Sweden and France. But the specific characteristics in US and Korea, are observed. And the effect structure of sex, class, labor status is equal in Sweden, France, and US. That is, women, people in low class, and people in low labor status more emphasize the state responsibility on the welfare. But the effect structure of age of US is different comparing other countries. In US, the old age is tend to less support the state responsibility. The education level operate as the effect factor in only US. And Korea show the different effect structure on the welfare attitude. This understanding about structure of welfare consciousness become the basis to construct the strategy for welfare state by proposing the point of consensus and conflict to conversion of welfare paradigm.

A Hand Posture Recognition Technique Using A Circular Hough Transform and Convolution Neural Networks (원형호프변환과 CNN 모델을 이용한 수신호 인식기법)

  • Lee, Jin-Seok;Park, Jin-Hee;Kim, Ho-Joon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2006.11a
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    • pp.43-46
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    • 2006
  • 본 논문에서는 호프변환을 이용한 실시간 수신호 인식시스템에서 대상영역 분할의 오차와 추출된 특징의 위치 변화등의 영향을 개선하는 방법론을 제안한다. 원형호프변환을 기반으로 생성한 특징정보로부터 CNN(Convolution Neural Network) 모델의 계층적 구조를 통하여 단계적으로 일련의 특징지도가 추출된다. CNN 모델에서 샘플링 계층의 연결구조는 특징의 위치 변화에 강인한 추출기능을 지원하며, 상위계층에서 보다 함축적인 특징지도를 생성하게 된다. 원형 호프 변환은 손의 형태학적 주요 포인트를 효과적으로 추출할 수 있게 하고 또한 입력 영상의 회전으로 인한 제약을 극복할 수 있게 한다. 본 연구에서는 제안된 이론을 TV 원격 제어를 위한 수신호 인터페이스 시스템을 대상으로 적용함으로써 그 유용성을 고찰한다.

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An Object Image Classification Using Hierarchical Neural Network (계층적 신경망을 이용한 객체 영상 분류)

  • Kim, Jong-Ho;Lee, Jae-Won;Kim, Sang-Kyoon
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2003.05a
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    • pp.281-284
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    • 2003
  • 본 연구는 웨이블릿 변환을 통하여 객체 영상에서 질감 특징 값을 추출하고, 신경망을 계층적으로 구성하여 분류하는 방법을 제안한다. 기존의 신경망을 이용한 영상의 분류는 단일 신경망을 이용하는 것이 대부분이었다. 하지만 단일 신경망은 분류하고자 하는 클래스의 수가 많거나 분류하고자 하는 대상이 유사한 입력패턴을 가질 경우 학습시간이 오래 걸리고, 인식률이 크게 떨어지는 문제를 가지고 있다. 그래서 본 연구에서는 효과적인 객체 영상 분류를 위해서 여러 개의 단일 신경망을 계층적으로 결합하는 방법을 제안한다. 실험결과 분류 대상 클래스가 증가함에도 불구하고 단일 신경망에 비해 학습시간이 단축되고, 높은 인식률을 보여주었다.

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Abnormal Sound Detection and Identification in Surveillance System (감시 시스템에서의 비정상 소리 탐지 및 식별)

  • Joo, Young-min;Lee, Eui-jong;Kim, Jeong-sik;Oh, Seung-geun;Park, Dai-hee
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2010.11a
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    • pp.592-595
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    • 2010
  • 본 논문에서는 감시카메라 환경에서 취득한 오디오 데이터를 입력으로 하여, 비정상 상황을 인식하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단일클래스 SVM의 대표적인 모델인 SVDD와 최근 얼굴 인식 분야에서 성공적인 업적을 보여주고 있는 신호 처리 분야의 SRC를 계층적으로 결합한 구조로써, 첫 번째 계층에서는 SVDD로 비정상 소리를 신속하게 탐지하여 관리자에게 알람 경고하고, 두 번째 계층의 SRC는 탐지된 비정상 소리를 유형별로 세분화 식별하여 관리자에게 비상 상황을 보고함으로써 관리자의 위기 상황 대처를 돕는다. 제안된 시스템은 실시간 처리가 가능하며, 점증적 갱신의 학습 능력으로 인하여 비정상 오디오 데이터베이스의 변화에도 능동적으로 적응할 수 있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 성능을 검증한다.

한국형 합동전술데이터링크 구축을 위한 Link-16 PHY/MAC 기술 분석

  • Park, Hyeong-Won;No, Hong-Jun;Im, Jae-Seong
    • Information and Communications Magazine
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    • v.26 no.3
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    • pp.60-68
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    • 2009
  • 미래의 전쟁은 적 보다 더 나은 상황인식(SA: Situation Awareness)을 통한 정보우위를 기반으로 전쟁을 수행하는 네트워크 중심전(NCW: Network Centric Warfare)으로 작전 수행 개념이 빠르게 변하고 있다. 이에 따라 네트워크 중심전을 실현하기 위한 핵심 기술인 전술데이터 링크의 중요성이 크게 부각되고 있으며, 한국군은 자주 국방을 이루기 위한 한국형 전술데이터 링크를 개발 및 구축하기 위한 계획을 진행하고 있다. 본 원고에서는 한국형 합동전술데이터링크 구축을 위해 현재 미군에서 운용하고 있는 최신 전술데이터링크 기술인 Link-16 시스템의 핵심 요소기술인 PHY계층과 MAC계층에 관하여 살펴본다. 먼저 PHY 계층의 송 수신기 구조를 분석하여 전술웨이브폼의 성능을 알아본다. 다음으로는 MAC 계층에서의 자원할당방식을 알아보고, 최근 해군에서 개발중인 Link-22 시스템의 특징을 살펴봄으로써 Link-16 MAC 계층 기술의 발전방향에 대해 살펴본다. 마지막으로 이러한 기술 분석과 함께, Link-16의 PHY 및 MAC 계층 기술들의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석함으로써 한국형 전술데이터 링크 구축을 위해 필요한 기술요소들의 실질적인 성능에 대해 알아본다.

CACH Distributed Clustering Protocol Based on Context-aware (CACH에 의한 상황인식 기반의 분산 클러스터링 기법)

  • Mun, Chang-Min;Lee, Kang-Whan
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.13 no.6
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    • pp.1222-1227
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    • 2009
  • In this paper, we proposed a new method, the CACH(Context-aware Clustering Hierarchy) algorithm in Mobile Ad-hoc Network(MANET) systems. The proposed CACH algorithm based on hybrid and clustering protocol that provide the reliable monitoring and control of a variety of environments for remote place. To improve the routing protocol in MANET, energy efficient routing protocol would be required as well as considering the mobility would be needed. The proposed analysis could help in defining the optimum depth of hierarchy architecture CACH utilize. Also, the proposed CACH could be used localized condition to enable adaptation and robustness for dynamic network topology protocol and this provide that our hierarchy to be resilient. As a result, our simulation results would show that a new method for CACH could find energy efficient depth of hierarchy of a cluster.

An Ethernet Bandwidth Manager for Controlled-Load Service (부하 제어형 서비스를 위한 이더넷 대역폭 관리기)

  • 이재국;김병식;전우직
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 1999.10c
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    • pp.448-450
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    • 1999
  • 현재의 인터넷상에서 QoS 의 재공능력에 대한 필요성이 새롭게 인식되기 시작하여 많은 노력 및 연구결과가 나타나고 있다. 이 결과 IETF에서는 QoS를 제공하는 서비스로 보장형 서비스 및 부하 제어형 서비스를 표준으로 채택하였으며, 이런 서비스들을 인터넷에서 제공하기 위해서는 L3계층 및 L2계층에서의 제공 방법도 고려해야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 L2계층의 구현 기술중에서 현재 가장 많이 쓰이고 있는 공유 미디어 방식의 CSMA/Cd 랜(이더넷)으로 구성된 서브넷에서 기존의 최선형 서비스 및 부하 제어형 서비스 제공을 위한 대역폭 관리 방법에 대해서 기술하였다.

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