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Automatic Measuring of GCP's Image Coordinates using Control Point Patch and Auxiliary Points Matching (기준점 패치 및 보조점 정합에 의한 지상기준점의 영상좌표 자동관측)

  • Kang, Myung-Ho;Bang, Soo-Nam;Lee, Yong-Woong
    • Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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    • v.11 no.2 s.25
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    • pp.29-37
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    • 2003
  • An approach is described for automatic measuring of GCP's image coordinates from SPOT imagery and focused on the fulfillment an automatic orientation of satellite images. For the orientation of a stereopair of digital images, firstly, GCP(Ground Control Point) should be selected and then the work for measuring of image coordinates correspond to GCPs is required. In this study, we propose the method for extracting the GCP's image coordinates automatically using an image patch for control points and auxiliary points matching. For the evaluation of measurement accuracy, a comparison between points those are extracted manually and automatically by a proposed method have made. Finally, we shows the feasibility of automatic image coordinates measurment by applying in stereo modeling for SPOT images.

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Mobile Device and Virtual Storage-Based Approach to Automatically and Pervasively Acquire Knowledge in Dialogues (모바일 기기와 가상 스토리지 기술을 적용한 자동적 및 편재적 음성형 지식 획득)

  • Yoo, Kee-Dong
    • Journal of Intelligence and Information Systems
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    • v.18 no.2
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    • pp.1-17
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    • 2012
  • The Smartphone, one of essential mobile devices widely used recently, can be very effectively applied to capture knowledge on the spot by jointly applying the pervasive functionality of cloud computing. The process of knowledge capturing can be also effectively automated if the topic of knowledge is automatically identified. Therefore, this paper suggests an interdisciplinary approach to automatically acquire knowledge on the spot by combining technologies of text mining-based topic identification and cloud computing-based Smartphone. The Smartphone is used not only as the recorder to record knowledge possessor's dialogue which plays the role of the knowledge source, but also as the sensor to collect knowledge possessor's context data which characterize specific situations surrounding him or her. The support vector machine, one of well-known outperforming text mining algorithms, is applied to extract the topic of knowledge. By relating the topic and context data, a business rule can be formulated, and by aggregating the rule, the topic, context data, and the dictated dialogue, a set of knowledge is automatically acquired.

A Study on Speechreading about the Korean 8 Vowels (한국어 8모음 자동 독화에 관한 연구)

  • Lee, Kyong-Ho;Yang, Ryong;Kim, Sun-Ok
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.14 no.3
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    • pp.173-182
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    • 2009
  • In this paper, we studied about the extraction of the parameter and implementation of speechreading system to recognize the Korean 8 vowel. Face features are detected by amplifying, reducing the image value and making a comparison between the image value which is represented for various value in various color space. The eyes position, the nose position, the inner boundary of lip, the outer boundary of upper lip and the outer line of the tooth is found to the feature and using the analysis the area of inner lip, the hight and width of inner lip, the outer line length of the tooth rate about a inner mouth area and the distance between the nose and outer boundary of upper lip are used for the parameter. 2400 data are gathered and analyzed. Based on this analysis, the neural net is constructed and the recognition experiments are performed. In the experiment, 5 normal persons were sampled. The observational error between samples was corrected using normalization method. The experiment show very encouraging result about the usefulness of the parameter.

Automatic Recognition Algorithm of Unknown Ships on Radar (레이더 상 불특정 선박의 자동식별 알고리즘)

  • Jung, Hyun Chul;Yoon, Soung Woong;Lee, Sang Hoon
    • Journal of KIISE
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    • v.43 no.8
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    • pp.848-856
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    • 2016
  • Seeking and recognizing maritime targets are very important tasks for maritime safety. While searching for maritime targets using radar is possible, recognition is conducted without automatic identification system, radio communicator or visibility. If this recognition is not feasible, radar operator must tediously recognize maritime targets using movement features on radar base on know-how and experience. In this paper, to support the radar operator's mission of continuous observation, we propose an algorithm for automatic recognition of an unknown ship using movement features on radar and a method of detecting potential ship related accidents. We extract features from contact range, course and speed of four types of vessels and evaluate the recognition accuracy using SVM and suggest a method of detecting potential ship related accidents through the algorithm. Experimentally, the resulting recognition accuracy is found to be more than 90% and presents the possibility of detecting potential ship related accidents through the algorithm using information of MV Sewol. This method is an effective way to support operator's know-how and experience in various circumstances and assist in detecting potential ship related accidents.

A Study on Automatic Indexing of Korean Texts based on Statistical Criteria (통계적기법에 의한 한글자동색인의 연구)

  • Woo, Dong-Chin
    • Journal of the Korean Society for information Management
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    • v.4 no.1
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    • pp.47-86
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    • 1987
  • The purpose of this study is to present an effective automatic indexing method of Korean texts based on statistical criteria. Titles and abstracts of the 299 documents randomly selected from ETRI's DOCUMENT data base are used as the experimental data in this study the experimental data is divided into 4 word groups and these 4 word groups are respectively analyzed and evaluated by applying 3 automatic indexing methods including Transition Phenomena of Word Occurrence, Inverse Document Frequency Weighting Technique, and Term Discrimination Weighting Technique.

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Logical representation of ontological terminologies in biomedical domain (생물의료분야의 온톨로지 용어의 논리적 표현 기법)

  • KIm, Jung-Jae;Lee, Jin-Bok;Min, Hye-Jin;Jung, Ji-Yong;Park, Jong-C.
    • Proceedings of the Korean Society for Bioinformatics Conference
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    • 2003.10a
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    • pp.79-85
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    • 2003
  • 본 논문은 대량의 생물의료분야 문서에서 단백질 이름을 자동으로 인식하고 각 단백질의 특성을 문서에서 자동으로 파악하여 기존의 온톨로지와 연계시키는 방법을 제안한다. 온톨로지 용어가 문서에서 다양한 형태로 발견되기 때문에, 이들을 논리적 표현으로 자동 변환하고, 문서에서 단백질의 특성을 설명하는 문장들을 추출 및 분석하여 온톨로지 용어의 논리적 표현과 비교하였다. 문서에서 단백질 특성을 인식할 때, 약어 처리 및 조응 현상 해결 등의 자연언어처리 기법을 이용하는 방법을 제안하였다.

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Automatic Musical Fountain Scenario Generation using Example-based approach (예제기반 방식을 이용한 자동 음악분수 시나리오 생성)

  • Yoo, Min-Joon;Lee, In-Kwon
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2008.06b
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    • pp.135-140
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    • 2008
  • 최근 주변에서 다양한 음악분수를 찾아볼 수 있다. 음악분수의 연출을 위해서는 음악과 동기화되는 물의 움직임을 정의하는 음악분수 시나리오가 요구된다. 하지만 일반적으로 이러한 시나리오는 전문가들에 의하여 생성되기 때문에, 비용적인 문제로 인하여 다양한 음악에 대한 시나리오가 생성되지 못하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 예제 기반 방식을 이용하여 자동으로 음악 분수의 시나리오를 생성하는 방법을 제안한다. 즉 기존에 전문가들에 의하여 생성되었던 음악분수의 시나리오를 분석하여 데이터베이스화 시킨 후, 이를 새롭게 합성하여 시나리오를 생성한다. 또한 음악분수 시나리오 생성에서 중요하게 요구되는 음악과 물 모양의 동기화를 위하여 본 논문에서는 임의의 음악이 들어왔을 때, 이 음악의 비트를 추출한 후 비트를 단위로 시나리오를 합성하게 된다. 사용자 실험결과 본 기술에 의하여 자동 생성된 시나리오는 전문가가 생성한 시나리오와 큰 차이가 나지 않음을 알 수 있었다. 본 기술을 이용하면 음악분수 시나리오를 생성할 때 요구되는 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이로 인해 음악분수의 유지비용을 크게 절감할 수 있다.

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Performance Analysis of Automatic Music Genre Classification with Different Genre Data (음악 장르 분류법에 따른 자동판별 성능분석)

  • Song, Min-Kyun;Moon, Chang-Bae;Kim, Hyun-Soo;Kim, Byeong-Man
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2011.06c
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    • pp.288-291
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    • 2011
  • 기존 음악 장르 분류의 경우 음악의 특징 추출 또는 기계학습을 중점적으로 연구되어왔다. 하지만 자동 분류에 필요한 장르 데이터는 음악을 제공하는 웹 사이트마다 다르고, 각 웹 사이트의 장르 분류는 해당 음악이 아닌 앨범의 장르를 표시한다. 보다 나은 자동 분류를 위해서는 일관된 장르 데이터의 제공이 필요한데, 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 여러 웹사이트에서 수집한 장르 데이터에 따른 판별 성능을 분석하였다. 분석 결과 장르 분류 방법에 따라 신경망 학습 및 판별성능이 큰 차이가 발생하였다.

Hydrographic Survey Data Processing Sl Automatic Inventory Archiving System for Nautical Chart (해도제작을 위한 해양탐사자료의 처리 및 탐사 기록 자동생성 시스템 개발)

  • 박요섭;김학일
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 1999.11a
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    • pp.218-223
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    • 1999
  • 국제 수로 기구(IHO, International Hydrographic Organization)에서는 해도제작을 위한 해양조사의 기준을 마련하고, 전세계적으로 사용되는 해도의 정확도를 표준화하고 있다. IHO에서는 탐사 기술의 발달을 반영하여, 기존의 단 빔 음향 측심기 이외에도 멀티 빔 음향 측심기(Multibeam Echo Sounder)와 사이드 스캔 소나(Side Scan Sonar)를 이용한 해양 탐사 시에 요구되는 정확도와 탐사 자료에 대한 메타 데이터(Metadata)의 작성을 요구하고 있다. 본 논문은 수로 측량에서 얻어진 측량 자료들의 처리절차와 자료관리 기법에 대한 연구이다. IHO 해양탐사 기준에 맞는 탐사 자료 처리와, 메타 데이터를 자동으로 생성하여 측량자료관리 DB구축 및 관리를 주 기능으로 하는 시스템을 설계하고 구현한다. 특히, 본 논문은 해양 탐사 자료 처리 시스템을 개발하기 위하여, 해양 자료 처리 과정을 표준화하고, 국제적 해양 자료의 교환 표준인 MGD77과 호환 가능한 메타 데이터를 자동 생성하며, 1Hz로 수집되는 GPS 측위자료로부터 특징점(Waypoint)을 정의하고, 이를 추출하여 측심선을 벡터화 (Trackline Vectorizing) 하는 알고리즘을 구현한다. 개발된 시스템은 현재 국립 해양조사원의 해양2000호에서 획득된 탐사자료에 적용, 운영되고 있다.

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Automatic Document Classification Based on Word Frequency Weight (단어 빈도 가중치를 이용한 자동 문서 분류)

  • Noh, Hyun-A;Kim, Min-Soo;Kim, Soo-Hyung;Park, Hyuk-Ro
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2002.11a
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    • pp.581-584
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    • 2002
  • 본 논문에서는 범주 내의 키워드 빈도에 의해 문서를 자동으로 분류하는 방법을 제안한다. 문서 자동분류 시스템에서는 문서와 문서를 비교하기 위해서 분류 자질(feature)에 적절한 가중치를 부여할 필요가 있다. 본 논문에서는 수작업으로 분류된 신문기사를 이용하여 자질의 가중치를 학습하는 방법을 사용하였다. 기존의 용어가중치 방법은 각 범주별로 가장 많이 등장한 명사부터 순서대로 추출하여 가중치를 주는 방법을 사용한 것에 비해 본 논문에서는 명사의 출현 횟수뿐만 아니라 출현위치를 함께 고려하여 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 또한 단어 빈도 가중치 방법의 변형된 방식을 사용함으로써 기존의 단어 빈도 가중치 방법과 비교하여 분류 정확도 측면에서 9%이상 성능 향상을 있음을 보인다.

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