• Title/Summary/Keyword: 자동정보 추출

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Extracting Road Points from LiDAR Data for Urban Area (도심지역 LiDAR자료로부터 도로포인트 추출기법 연구)

  • Jang, Young Woon;Choi, Yun Woong;Cho, Gi Sung
    • KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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    • v.28 no.2D
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    • pp.269-276
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    • 2008
  • Recently, constructing the database of road network is a main key in various social operation as like the transportation, management, security, disaster assesment, and the city plan in our life. However it need high expenses for constructing the data, and relies on many people for finishing the tasks. This study proposed the classification method for discriminating between the road and building points using the entropy theory, then detects the classes as a expecting road from the classified point group using the standard reflectance intensity of road and the characteristics restricted by raw. Hence the main object of this study is to develop a method which can detect the road in urban area using only the LiDAR data.

A Study on Edge Alignment of AUT using Image Processing (영상처리를 이용한 AUT 끝단 정렬에 관한 연구)

  • Kim, yang-woo;Yu, tae-keun;Kwak, nae-joung
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2007.11a
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    • pp.97-100
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    • 2007
  • Recently, there is developed various antenna's models due to increment of wireless communication the need of quantitative study on antenna's measuring technology gets to highlight. In this paper, we propose algorithm of antenna's edge alignment for making automatic measuring system of antenna's characteristics of near-field measurement system of antenna. The proposed algorithm gets the bottom image of antenna from camera, extracts antenna object, and finds the boundary the object. The proposed algorithm calculates distortion of the object using the extracted boundary and the angle to correct this. The proposed algorithm is applied to the standard gain horn antenna. The results show that antenna's object is efficiently extracted and the angle for correcting the error is calculated.

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Automatic Recommendation on (IP)TV Program schedules in a personalized way using sequential pattern mining (순차 패턴 마이닝 기법을 이용한 개인 맞춤형 (IP)TV 프로그램 스케줄 자동 추천 -프로그램 시청 시간의 정량적 정보를 고려한 패턴 추출 및 개인 선호도 정보 추출을 통한 스케줄 추천 시스템-)

  • Pyo, Shin-Jee;Kim, Eun-Hui;Kim, Mun-Churl
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 2009.02a
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    • pp.105-110
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    • 2009
  • Conventional TV viewing environment had provided limited numbers of channels and contents so that accessibility of contents was made user's manual change of TV channels and by manual selection of TV program contents. However, with advent of IPTV and various contents and channels available to users’ terminals, excessive numbers of TV contents become available to users’ terminals, thus leading to totally different TV viewing environments. In this TV environment, users are required to make much effort to choose their preferred TV channels or program contents, which becomes much cumbersome to the users. Therefore, in this paper, we will propose TV contents schedule recommendation by making reasoning on users’ TV viewing patterns from TV viewing history data using sequential pattern mining so that so that it increases accessibility of users to many TV program contents which may be or may not be aware of the users.

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A Study on the Effectiveness of Using Keywords in Book Reviews for Customized Book Recommendation for Each Personality Type (성격유형별 선호도서 추천을 위한 서평 키워드 활용의 유효성 연구)

  • Cha, Yeon-Hee;Choi, Sung-Pil
    • Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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    • v.55 no.3
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    • pp.343-372
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    • 2021
  • The purpose of this study is to select keywords that can recommend books by personality type, and to test whether the chosen keywords can be actually used in the categorization and customized recommendation of books for each personality type. To achieve the research goal, this study chose books that match the level of fifth and sixth grade elementary school students and first grade middle school students and commissioned an expert group to categorize the books into groups that are preferred by each personality type. As a result of the classification, half of the books in which more than five experts agreed showed high consensus. In addition, the results of classifying books by personality type with keywords extracted by the automatic word extraction system by collecting the book review data of the selected books were similar to the results of the final judgement by the expert group, except for a few books. In conclusion, this study proved that it is possible to classify and recommend books that are likely to be preferred by different personality types using review keywords.

Study on automated version information management using code history (코드 이력을 이용한 버전 정보 관리 자동화에 관한 연구)

  • Kim, Eun-Young;Cho, Hyun;Choi, Soon-Kew;Lee, Sang-Hoon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04c
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    • pp.82-84
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    • 2003
  • 소프트웨어는 개발단계에서부터 유지/보수단계에 이르기까지 끊임없이 변경되며 하드웨어와 달리“변하기 쉬운 특성”과“눈에 보이지 않는 특성”을 가지고 있어 소프트웨어의 형상관리를 어렵게 한다. 소프트웨어 형상 관리를 용이하게 하고 이를 통해 개발 생산성을 높이기 위해 많은 소프트웨어 하우스에서는 형상 관리 도구를 도입하여 소프트웨어 개발에 이용하고 있다. 그러나 도입된 형상 관리 도구의 활용 형태를 보면 대부분 버전 관리 부분인데 이는 개발자들이 변경 정보를 충실히 작성하지 않으면 형상 아이템의 버전만 관리될 뿐 실질적인 변경 정보는 각 버전의 비교를 통해서만 알 수 있다. 따라서 본 논문은 형상 관리 아이템 중 코딩 표준에 따라 작성되는 소스 코드를 대상으로 새로운 버전이 생성될 때마다, 변경 정보를 소스 코드로부터 추출하여 자동으로 형상 관리 도구의 버전 관리 정보로 등록하여 관리함으로써 소스 코드와 형상 관리 도구의 버전 정보를 통합하여 관리하는 방안을 제시하고자한다.

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Multimedia XML Database System supporting Content-based Retrieval (내용 기반 검색을 지원하는 멀티미디어 XML 데이터베이스 시스템)

  • 김연희;신판섭;김병곤;이재호;임해철
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.76-78
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    • 2001
  • 현재 웹 서비스 기반검색 시스템의 일반화에 힘입어 단순한 덱스트 정보뿐 만 아니라 이미지 데이터와 같은 멀티미디어 정보가 보편화되고 그 교류의 양이 크게 증가하였다. 따라서 덱스트 정보에 대한 검색과 함께 멀티미디어 정보에 대한 효과적 검색을 지원하는 시스템 개발이 중요시되고 있다. 그러나 기존에 개발된 시스템들은 멀티미디어 데이터를 검색 결과의 부가적 정보로서 사용하는 것이 일반적이며 그 자체를 질의 검색의 주요 대상으로 처리하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 웹 상에서 대용량 이미지 데이터베이스를 구축하고 이를 기반으로 효과적 검색을 지원하는 멀티미디어 검색 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 크게 두 가지 검색 구조를 제공하는데, 먼저 기존의 덱스트 기반 검색을 위하여 이미지의 의미 정보를 XML로 표현하여 이를 DTD 독립적인 스키마에 따라 관계형 데이터베이스에 저장, 관리하여 체계적이고 구조적인 서비스를 지원한다. 또한 이미지에 대한 내용 기반 검색을 위하여 이미지 데이터베이스를 구축하고 이미지 데이터로부터 색상 히스토그램 특성을 자동으로 추출하여 구축한 인덱스를 유지, 관리하며, 이를 통한 내용 기반 검색 구조와 사용자 질의 인터페이스를 설계한다.

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Attributed Intrusion Detection System using Pattern Extracting Agent (패턴 추출 에이전트를 이용한 분산 침입 탐지 시스템)

  • Jeong, Jong-Geun;Lee, Hae-Gun;Her, Kyung;Shin, Suk-Kyung
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2008.05a
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    • pp.658-661
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    • 2008
  • As network security is coming up with significant problem after the major Internet sites were hacked nowadays, IDS(Intrusion Detection System) is considered as a next generation security solution for more trusted network and system security. We propose the new IDS model which can detect intrusion in the expanded distribute environment in host level, drawback of existing IDS, and implement prototype. We used pattern extraction agent so that we extract automatically audit file needed in intrusion detection even in other platforms.

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Image Recognition and Its Application to Radiograph (화상인식과 X선 영상에의 응용에 관한 연구)

  • Song, Chae-Uk;Yea, Byeong-Deok
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.5 no.4
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    • pp.829-840
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    • 2001
  • In this study, we propose a method for quantifying the degree of advance of pulmonary emphysema by using chest X-ray images. With this method, we devise two schemes for this purpose. One is for detecting blood vessels by using a deformable model with the tree-like structure and using an evaluation function specialized by knowledge about blood vessels appeared in chest X-ray images, and the other is for quantifying the degree of advance by using several features, which were extracted from blood vessels, and the equation of quantitative evaluation. In order to evaluate the performance, we applied the proposed method to 189 ROIs(Regions of Interest) of ten chest X-ray images and compared the values by the proposed method with those by a medical doctor.

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Quadtree-based Convolutional Neural Network Optimization to Quickly Calculate the Depth of Field of an Image (이미지의 피사계 심도를 빠르게 계산하기 위한 쿼드트리 기반의 합성곱 신경망 최적화)

  • Kim, Donghui;Kim, Soo-Kyun;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2021.01a
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    • pp.257-260
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    • 2021
  • 본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 쿼드트리(Quadtree) 기반의 합성곱 신경망을 통해 빠르게 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 적응형 트리인 쿼드트리를 기반으로 유의미한 영역만을 분류한다. 이 과정에서 손실 없이 온전하게 DoF영역을 추출하기 위한 필터링 과정을 거친다. 이러한 과정에서 얻어진 이미지 패치들은 전체 이미지에 비해 적은 영역으로 나타나며, 이 적은 개수의 패치들을 이용하여 네트워크 단계에서 사용할 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 네트워크 과정에서 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 쿼드트리 기반 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 결과적으로 학습에 필요한 데이터 영역이 줄어듦으로써 학습 시간과 메모리를 절약했으며, 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 더욱더 빠른 시간 내에 찾아낸다.

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Convolutional Neural Network Technique for Efficiently Extracting Depth of Field from Images (이미지로부터 피사계 심도 영역을 효율적으로 추출하기 위한 합성곱 신경망 기법)

  • Kim, Donghui;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.429-432
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    • 2020
  • 본 논문에서는 카메라의 포커싱과 아웃포커싱에 의해 이미지에서 뿌옇게 표현되는 DoF(Depth of field, 피사계 심도) 영역을 합성곱 신경망을 통해 찾는 방법을 제안한다. 우리의 접근 방식은 RGB채널기반의 상호-상관 필터를 이용하여 DoF영역을 이미지로부터 효율적으로 분류하고, 합성곱 신경망 네트워크에 학습하기 위한 데이터를 구축하며, 이렇게 얻어진 데이터를 이용하여 이미지-DoF가중치 맵 데이터 쌍을 설정한다. 학습할 때 사용되는 데이터는 이미지와 상호-상관 필터 기반으로 추출된 DoF 가중치 맵을 이용하며, 네트워크 학습 단계에서 수렴률을 높이기 위해 스무딩을 과정을 한번 더 적용한 결과를 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성곱 신경망은 이미지로부터 포커싱과 아웃포커싱된 DoF영역을 자동으로 추출하는 과정을 학습시키기 위해 사용된다. 테스트 결과로 얻은 DoF 가중치 이미지는 입력 이미지에서 DoF영역을 빠른 시간 내에 찾아내며, 제안하는 방법은 DoF영역을 사용자의 ROI(Region of interest)로 활용하여 NPR렌더링, 객체 검출 등 다양한 곳에 활용이 가능하다.

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