• Title/Summary/Keyword: 연관객체

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Assocate Object Extraction Using personalized user Learning (개인화된 사용자 학습을 위한 연관 객체 추출 설계 및 구현)

  • 유수경;김교정
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2004.05a
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    • pp.636-639
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    • 2004
  • 본 논문은 웹 도큐먼트를 기반으로 사용자에게 의미 있는 정보를 찾아주기 위한 연관 객체 추출 기법인 PMPL(Personalized Multi-Strategey Pattern Loaming) 시스템을 제안하고자 한다. PMPL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출 시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시켰으며, 연관규칙 탐색을 보완하기 위해 가중치 기법인 만유인력 기법을 적용시켰다. PMPL 시스템을 실행한 결과 개인화된 사용자 중심어 기초로 기존의 단일 학습 기법에 비해 더 많은 의미 있는 연관 지식을 추출한 결과가 보였다.

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Association between Object and Sonar Target for Post Analysis of Submarine Engaged Warfare Simulation (잠수함 교전 시뮬레이션의 사후분석을 위한 객체와 소나 표적간의 연관 기법)

  • Kim, Junhyeong;Bae, Keunsung
    • Journal of the Korea Society for Simulation
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    • v.26 no.3
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    • pp.65-72
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    • 2017
  • We propose a method to generate the object-target identifier mapping information for system performance and effectiveness analysis of submarine engage system and verify the validity of the proposed method through experiments. In the submarine model of the engage simulator, the signal processing algorithm of the actual sonar system is installed. In the target information obtained through the sonar or signal processing process, the actual object information is not known, and the simulator does not provide such information. Therefore, in this study, we generated identifier mapping information for simulation post-analysis by using bearing, range, and speed of the target obtaind from sonar signal processing and the object collected.

A Relationship Management Service for Consistent References Between Domain Objects (도메인객체의 일관성 있는 참조를 위한 연관정보 관리 서비스)

  • Choi, Yun-Seok
    • Journal of Internet Computing and Services
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    • v.8 no.4
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    • pp.129-136
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    • 2007
  • The domain model pattern which belongs to enterprise architecture patterns has reusability, scalability and maintainability. To use the domain model pattern, mapping with persistency layer, transaction management and various services are needed. This paper proposes that relationship management service to solve a consistency error which arises in case of removing domain objects. The proposed relationship management service monitors methods of domain objects and intercepts the flow of control to solve the reference errors. This service is implemented by using AOP(Aspect-Oriented Programming), so it can provide the service without modifications of domain objects and other services.

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Extended Method of Discovery of Spatial Association Rules (확장된 공간 연관 규칙 탐사기법)

  • Ha, Dan-Shim;Hwang, Bu-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.10a
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    • pp.83-86
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    • 2000
  • 공간 데이터가 증가함에 따라 이를 효율적으로 저장하고 분석할 수 있는 기술이 필요하게 되었다. 공간 데이터 마이닝은 데이터베이스에서 유용한 지식을 추출하는 기술로, 기존의 데이터 마이닝 방법에 공간의 개념을 추가하여 확장함으로써 공간 패턴, 공간 객체들의 연관 관계 둥을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 공간 데이터 마이닝의 기법 중의 하나인 공간 연관 규칙 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 방법은 공간 관계를 포함한 공간 연관 규칙뿐만 아니라 공간 객체의 비공간 속성도 함께 고려함으로써 보다 확장되고 다양한 공간 연관 규칙을 탐사할 수 있다.

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Online Multi-Object Tracking by Learning Discriminative Appearance with Fourier Transform and Partial Least Square Analysis

  • Lee, Seong-Ho;Bae, Seung-Hwan
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.25 no.2
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    • pp.49-58
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    • 2020
  • In this study, we solve an online multi-object problem which finds object states (i.e. locations and sizes) while conserving their identifications in online-provided images and detections. We handle this problem based on a tracking-by-detection approach by linking (or associating) detections between frames. For more accurate online association, we propose novel online appearance learning with discrete fourier transform and partial least square analysis (PLS). We first transform each object image into a Fourier image in order to extract meaningful features on a frequency domain. We then learn PLS subspaces which can discriminate frequency features of different objects. In addition, we incorporate the proposed appearance learning into the recent confidence-based association method, and extensively compare our methods with the state-of-the-art methods on MOT benchmark challenge datasets.

The Nursery Model for Logical Virtual Environment (논리적 가상환경을 위한 Nursery 모델)

  • 김태한;권정우;김병주;이은희;박종희
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.624-626
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    • 2003
  • 본 논문에서는 가상환경을 구현할 때 환경에 논리적 객체를 등장시키는 것을 목적으로 하고 있다. 기존의 가상환경을 구현하는 시스템에서는 환경에 객체를 등장시킬 때 환경과 객체의 논리적 연관성을 고려하지 않고 있어, 가상환경의 사실성을 보장하지 못하고 있다. 본 논문에서는 논리적 객체 삽입을 위하여 가상환경에 필요한, 가상환경에서 요구하는 객체들을 환경과의 논리적 연관성을 고려하여 미리 모델링해 놓는 Nursery 모델을 제시한다. 이 Nursery는 Ontology를 기초로 하여 구축되어, 다양한 추상화 레벨에 따른 논리적 연관성을 보장하여 줄 수 있다. 이는 나아가 가상환경 자체의 사실성을 보장하여, 실제 환경에서 일어날 수 있는 다양한 이벤트들이 전개될 수 있게 한다.

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A Security Policy Description Language Based on Graphical Object Oriented Notations (그래픽 기반의 객체지향 표기법을 이용한 정형적인 보안정책 기술 언어)

  • 강철범;김상현;김지영;장희진;이우진;김상욱;유동영;김형종
    • Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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    • 2002.11a
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    • pp.356-360
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    • 2002
  • 인터넷의 급속한 확대로 인해 컴퓨터 시스템 또는 네트워크 상에서 보안 문제는 점차 중요한 이슈로 다루어지고 있다. 시스템 또는 네트워크에서 보안 문제를 어떻게 다루느냐는 어떠한 보안정책을 구현하고 있느냐와 밀접하게 연결된다. 이 논문에서는 시스템 또는 네트워크에서 다루어지고 있는 기존 보안정책들을 표현할 수 있는, 그래픽 기반의 새로운 보안정책 언어를 제시한다. 이 언어는 객체 지향 기법에 기반을 두고 있는 그래픽 보안정책 기술 언어이다. 보안정책은 객체 내부 상황 및 객체들 사이 연관성을 표현하여 보안정책이 적용되는 상황을 기술하고 보안정책에서 만족되어야 하는 조건 및 행위 또한 객체 내부와 객체간의 연관성으로 표현된다. 객체지향 보안정책 언어는 그래픽 언어이기 때문에 명확하고 이해하기 용이하다는 장점이 있으며 UML의 클래스 다이어그램과 상태도로 대상 시스템을 표현할 수 있으므로 명시된 보안정책들에 대한 분석을 수행할 수 있다는 장점이 있다.

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Boundary Matching of Color and Depth Images Using Normalized Cross Correlation (정규화된 상호 연관성을 이용한 컬러 영상과 깊이 영상의 외곽선 매칭)

  • Yun, TaeHui;Sim, Jae-Young
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2013.06a
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    • pp.45-46
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    • 2013
  • 본 논문에서는 깊이 영상과 컬러 영상의 매칭을 통한 강인한 전경 객체 영역화 기법을 제안한다. 기존의 컬러 영상 기반 객체 영역화 알고리즘은 배경과 객체의 색상이 유사한 경우 정확한 객체 영역화가 어렵다. 깊이 영상을 이용하면 이러한 오 검출을 줄일 수 있지만, 깊이 영상 취득 장비의 오류로 인하여 검출되는 객체 외곽선이 컬러 영상에 비해 세밀하지 못한 단점이 있다. 따라서, 깊이 영상의 외곽선을 비교적 세밀한 컬러 영상의 외곽선에 매칭시킨다. 아울러, 서로 다른 센서에서 취득한 두 영상을 매칭하기 위하여, 정규화된 상호연관성(normalized cross correlation)을 유사도 척도로 사용한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘이 전경 객체 영역화의 오 검출을 줄이며, 동시에 객체 외곽선을 충실히 복원함을 확인한다.

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Design and Implementation of Extended query for GMS Spatial Association rule (GMS의 공간 연관 규칙을 위한 확장된 질의의 설계 및 구현)

  • Lee Yun Seok;Ahn Chan Min;Park Sang Ho;Lee Ju Hong
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.142-144
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    • 2005
  • 공간 연관 규칙은 공간적 특성을 포함하며 빈발하게 발견되는 연관 객체들의 집합이다. 그러나 객체의 위상과 그 객체의 비공간 속성을 갖는 일반적인 공간 데이터에이스에서는 공간 연관 규칙을 발견할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 일반적인 공간 데에터베이스 시스템의 질의 언어를 확장하고 이를 이용하여 공간 연판 규칙을 발견할 수 있는 시스템을 구현하였다.

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An Object Extraction System Using Hybrid Method (Hybrid Method를 이용한 객체 추출 시스템)

  • 이상신
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2000.04b
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    • pp.535-537
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    • 2000
  • 본 논문에서는 정지영상의 색상을 이용하여 객체의 영역 및 경계선을 추출하고, 각각의 추출된 정보의 정점을 혼합하여 보다 정확한 객체를 추출할 수 있는 Hybrid method를 제안한다. 그리고 이 방법을 사용하여 추출된 독립영력간의 연관관계(포함, 인접)를 파악하여 사용자가 원하는 객체를 보다 쉽게 추출하는 객체 추출 시스템을 개발한다.

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