• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.633-637
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• 2001

In this paper, we proposed model creation algorithm for multiple moving objects tracking. The proposed algorithm is divided that the initial model creation step as moving objects are entered into background image and the model reformation step in the moving objects tracking step. In the initial model creation step, the initial model is created by AND operating division image, divided using difference image and clustering method, and edge image of the current image. In the model reformation step, a new model was reformed in the every frame to adapt appearance change of moving objects using Hausdorff Distance and 2D-Logarithmic searching algorithm. We simulated for driving cart in the road. In the result, model was created over 98% in case of irregular approach direction of cars and tracking objects number.

• Defense and Technology
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• no.6 s.232
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• pp.42-59
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• 1998

이제까지 레이다 시스템 기술과 레이다와 직간접으로 관련된 기술에 대한 발전방향과 동향에 대해 알아보기 위해 레이다의 발달 배경과 발전사를 살펴보았다. 또한 레이다가 광범위하게 사용되고 있는 것에 대한 설명과 현재 위상배열레이다의 기술수준을 가늠하기 위한 대표적 모델을 알아보았다. 이번호에서는 위상배열레이다 시스템 및 기술개발 동향에 대해 소개한다.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 2003.09a
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• pp.336-341
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• 2003

1.연구배경 사회환경이 변화하고 정보통신기술 인프라가 성장함에 따라, 전통적 교수학습 방법에서 e-러닝, 사이버, 교육, 온라인 교육 등으로 불리는 디지털 기반 교육으로 패러다임의 전환이 이루어지고 있으며, 우리나라의 경우 초고속 인터넷망이 잘 구축되어 교육훈련 목적의 콘텐츠 및 학습과정을 효과적으로 전달할 토대를 갖추고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Society of Mathematical Education Conference
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• 2006.04a
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• pp.9-23
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• 2006

본 논문은 중국과 영국의 두 견본 수학 시험의 특성을 비교하기 위해서 Bao라는 저자가 개발한 복합적인 어려운 모델을 사용하고 있다. 몇몇 어려움을 겪는 정도 상에서 다섯 가지 어려움을 겪는 요소를 활용하여 첫 번째 연구결과를 설명하였다. 그리고 나서 첫 번째 연구결과에 따라 두 나라의 수학 문제 해결의 유형과 교육과정 배경을 분석하였다.

• Defense and Technology
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• no.5 s.231
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• pp.66-75
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• 1998

이제까지 레이다 시스템 기술과 레이다와 직간접으로 관련된 기술에 대한 발전방향과 동향에 대해 알아보기 위해 레이다의 발달 배경과 발전사를 살펴보았고 또한 레이다가 광범위하게 사용되고 있는 것에 대해 설명하였다. 이번 호에서는 현재 위상배열레이다의 기술수준을 가늠하기 위해 대표적 모델을 소개한다.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.10a
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• pp.12-13
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• 1999

디자인은 디자이너와 소비자간에 사회의 공적 영역을 배경으로 한 일종의 커뮤니케이션 모델이라고 할 수 있다. 커뮤니케이션은 일반적 의미와 구체적 의미로 나누어 냉각해 볼 수 있다. 일반적 의미는 "한 사람이 다른 사람에게 메시지를 전달하는 것”으로 정의할 수 있다. (중략)

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• v.9 no.1
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• pp.1149-1152
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• 2005

Detecting faces in images with complex backgrounds is a difficult task. Our approach, which obtains state of the art results, is based on a generative neural network model: the Constrained Generative Model (CGM). To detect side view faces and to decrease the number of false alarms, a conditional mixture of networks is used. To decrease the computational time cost, a fast search algorithm is proposed. The level of performance reached, in terms of detection accuracy and processing time, allows to apply this detector to a real word application: the indexation of face images on the Web.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.11
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• pp.2721-2726
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• 2014

In a MOG algorithm using the GMM to subtract background, the model parameter computation and the object classification to be performed at every pixel require a huge computation and are the chief obstacles to its uses. This paper proposes a fast MOG algorithm that partly adopts the simple model parameter computation and the object classification skip on the basis of the object prediction. The former is applied to the pixels that gives little effect on the model parameter and the latter is applied to the pixels whose object prediction is firmly trusted. In comparative experiment between the conventional and proposed algorithms using videos, the proposed algorithm carries out the simple model parameter computation and the object classification skip over 77.75% and 92.97%, respectively, nevertheless it retains more than 99.98% and 99.36% in terms of image and moving object-unit average classification accuracies, respectively.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.502-506
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• 2022

본 논문에서는 KorBERT와 개체 인기정보(popularity)를 이용한 개체연결 기술을 소개한다. 멘션인식(mention detection)은 KorBERT를 이용한 토큰분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였고, 개체 모호성해소(entity disambiguation)는 멘션 컨텍스트와 개체후보 컨텍스트 간의 의미적 연관성에 대한 KorBERT기반 이진분류 문제로 학습하여 모델을 구성하였다. 개체 인기정보는 위키피디아의 hyperlink, inlink, length 정보를 활용하였다. 멘션인식은 ETRI 개체명 인식기를 이용한 모델과 비교하였을 경우, ETRI 평가데이터에서는 F1 0.0312, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.1106의 성능 개선이 있었다. 개체 모호성해소는 KorBERT 모델과 Popularity 모델을 혼용한 모델(hybrid)에서 가장 우수한 성능을 보였다. ETRI 평가데이터에서는 Hybrid 모델에서의 개체 모호성 해소의 성능이 Acc. 0.8911 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 Acc. 0.793 이였다. 최종적으로 멘션인식 모델과 개체 모호성해소 모델을 통합한 개체연결 성능은 ETRI 평가데이터에서는 F1 0.7617 이고, 국립국어원 평가데이터에서는 F1 0.6784 였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.48 no.5
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• pp.16-22
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• 2011

This paper presents the multi-object tracking approach using the background difference and particle filtering by monte carlo sampling. We apply particle filters based on probabilistic importance sampling to multi-object independently. We formulate the object observation model by the histogram distribution using color information and the object dynaminc model for the object motion information. Our approach does not increase computational complexity and derive stable performance. We implement the whole Bayesian maximum likelihood framework and describes robust methods coping with the real-world object tracking situation by the observation and transition model.