사용자가 현재 위치해 있는 장소를 알아내는 것은 상황인식 분야에서 활발히 연구되고 있는 분야중 하나로, 이를 위해서 사용자의 몸에 다양한 센서를 장착하고 그 센서로부터 추출되는 데이터를 분석하여 사용자의 위치를 인식하는 연구가 많이 이루어져왔다. 본 논문에서는, 사용자의 몸에 장착된 카메라로부터 얻어진 영상을 이용하여 사용자의 현재 장소를 인식하는 장소 인식 시스템을 제안한다. 기존의 방법론들에 비해서 높은 성능을 보이기 위해서 본 논문에서는 두 가지 방법을 제안하였다. 먼저 한 방향만의 영상으로는 인식이 어려운 장소에서도 좋은 인식 성능을 보일 수 있도록 하기 위해, 여러 대의 카메라를 동시에 사용하여 여러 방향의 영상을 얻어내는 방법을 제안하였다. 또한 이전 시간의 장소 인식 결과로부터 현재 시간의 장소를 추론하는 데에 있어서, 각 장소들에 대해 알고 있는 사전지식을 보다 많이 적용할 수 있는 인식 모델을 제안하였다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험을 통하여, 제안한 방법을 이용한 장소 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
서비스 로봇은 효과적인 작업 수행을 위해 장소 인식을 정확하고 빠르게 할 필요가 있다. 이러한 장소 인식을 위해 영상 센서를 사용하여 데이터베이스와 비교하여 장소를 인식하는 방식이 많이 사용되고 있다. 현재 사용 가능한 영상 데이터베이스는 하나의 공간에서 다양하게 얻을 수 있는 영상을 수집하여 갖추고 있지 않다. 본 논문에서 제안하는 SEFEX database는 병원 실내에서 촬영된 영상 데이터베이스로 총 25개 촬영장소 (회전 영상 촬영 장소 15가지, 주행 영상 촬영 장소 10가지), 기준 영상 총 100장 (회전 영상 : 60장, 주행영상: 40장)과 시험 영상 총 250장 (회전 영상 : 150장, 주행 영상: 100장)의 사진으로 구성되어 있다. 이 영상 데이터베이스를 이용하여 제조사나 연구자가 장소 인식 성능 평가의 척도나 알고리즘의 평가 척도로 사용할 수 있을 것으로 예상되며, 새로운 장소 인식 방법의 개발 등의 장소 인식 분야에 사용될 것으로 기대된다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.4
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pp.51-58
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2008
In this paper, we propose a place modeling based on the distribution of scale-invariant features, and a place recognition method that recognizes places by comparing the place model in a database with the extracted features from input data. The proposed method is based on the assumption that every place can be represented by unique feature distributions that are distinguishable from others. The proposed method uses global information of each place where one place is represented by one distribution model. Therefore, the main contribution of the proposed method is that the time cost corresponding to the increase of the number of places grows linearly without increasing exponentially. For the performance evaluation of the proposed method, the different number of frames and the different number of features are used, respectively. Empirical results illustrate that our approach achieves better performance in space and time cost comparing to other approaches. We expect that the Proposed method is applicable to many ubiquitous systems such as robot navigation, vision system for blind people, wearable computing, and so on.
Place recognition is necessary for a mobile user to be provided with place-dependent information. This paper proposes real-time video based place recognition system that identifies users' current place while moving in the building. As for the feature extraction of a scene, there have been existing methods based on global feature analysis that has drawback of sensitive-ness for the case of partial occlusion and noises. There have also been local feature based methods that usually attempted object recognition which seemed hard to be applied in real-time system because of high computational cost. On the other hand, researches using statistical methods such as HMM(hidden Markov models) or bayesian networks have been used to derive place recognition result from the feature data. The former is, however, not practical because it requires huge amounts of efforts to gather the training data while the latter usually depends on object recognition only. This paper proposes a combined approach of global and local feature analysis for feature extraction to complement both approaches' drawbacks. The proposed method is applied to a mobile information system and shows real-time performance with competitive recognition result.
Journal of the Korean association of regional geographers
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v.15
no.1
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pp.99-114
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2009
The purpose of this paper is to identify the authour of Baekdusanhaenggi, Yun Hwasu's understanding of place and the types of geographical knowledge shown in the book. He regarded ideologically the place as a paradise or a sacred land on the base of empirical understanding of it. Geographical knowledge in Baekdusanhaenggi was expressed as two main types; geographical content and geographical concept. The content of geographical knowledge consist of physical geography such as climates, vegetations, geographical features and human landscapes such as settlement landscapes, cultural landscapes. The geographical concept consist of locations, distances, regions.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.47
no.3
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pp.60-70
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2019
Today, Deoksugung Doldam-gil, which is a well-known area in Seoul, has become a mixed place as many places reaching a critical age have been converted into parks. However, the previous research on the Deoksugung Doldam-gil was deficient in that the user, an essential variable, was not considered when assessing the place. Based on that, this study aims to analyze and interpret the perception of the places in Deoksugung Doldam-gil and to analyze factors to further enrich the place to visitors. According to the research, the representative idea of Deoksugung Doldam-gil is "the distance you want to go" and that has influencing factors, such as vehicle restrictions and the improvement of the walking environment. The analysis of classifying the variables that make up the perception of the place, physical environments, activities and meanings showed high awareness in, "streets of green (3.95)" and "stone walls of curves (3.88)." In the category of activities, "walking activities in the inner city (4.01)" and "love and romance (3.57)" were high. These results seem to reflect the spatial characteristics of the streets and the familiar image of the place were important. Five factors were extracted from the factor analysis to provide a more detailed understanding of the place perception, the correlation between each factor, and the place atmosphere of Deoksugung Doldam-gil. These factors confirmed a high correlation between 'green landscape' and 'historicity.' This can be attributed to the fact that the analysis reflects vital space, visual experience, and free walking conditions to be important, and these variables are present in urban parks. It also indicates the long-accumulated image and behavior near the site of Deoksugung Palace, including the historical and cultural heritage. It was confirmed that the factors related to the cognitive perception of Deoksugung Doldam-gil and the formation of the atmosphere of the place were strongly recognized. It found that there was a need to reflect the value and importance of 'green' in the future as culture or in the use of preservation and management related to heritage. This study presented a direction to be noted from the perspective of a user's place awareness, but considered only a fraction of the variables that affect the multidimensional sense of place and location recognition, and thus must be supplemented in the future.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.45
no.4
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pp.209-234
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2011
The purpose of this study is to verify effects between the place attachment and the place value in public libraries; and also to identify whether frequency and purpose of usage, length of residence, and website use play a moderating role in the influential relationship between users' place attachment and the perception of place value for public libraries. Users' place dependence affected the library's value positively(+) due to moderating effect of usage frequency of the library and the users' length of residence. In order to estimate the moderating effect by purpose of use, the groups were divided by purpose of library use and the relationship between place attachment and place value by groups were analyzed. However, website usage bore no effect on users' place attachment or perception of place value to their local library. This study showed that place attachment as an affective indicator on users is very useful variable to explain the value of libraries as a social and cultural place.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06b
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pp.286-288
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2006
영상 이해는 컴퓨터 비전의 가장 높은 수준의 처리 기법이다. 영상을 이해하기 위해서는 위치 정보, 물체 존재정보와 같은 기본 컨텍스트들을 추출하는 것이 중요하다. 그러나 실내 환경의 영상 정보는 카메라의 흔들림이나 각도, 빛의 상태에 따라 불확실해지기 때문에 이러한 불확실함에 강인한 영상 인식 기법이 필요하다. 동적 베이지안 네트워크(DBN)는 이러한 불확실한 정보의 처리에 강인하며 장소와 물체의 관계등 고수준의 컨텍스트를 모델링하는데 좋은 성능을 보이는 확률 모델이다. 또한 DBN은 이전 상태를 추론에 활용할 수 있으므로 장소 인식과 같은 컨텍스트의 추출에 좋다. 본 연구에서는 불확실한 실내 환경 영상으로부터 영상 전처리를 통해 특징값을 추출하고, 회전이나 크기 변화에 강인한 물체인식기법인 크기불변 특징 변환기법(SIFT)을 이용하여 물체 존재정보를 추출하여 고수준 컨텍스트가 모델링된 DBN 추론으로 장소 및 물체를 인식하는 방법을 제안한다. 실제 대학 실내 환경에서의 실험으로 DBN을 이용한 영상 인식기법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.50
no.5
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pp.90-102
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2022
In recent years, as interest in healing increases, outdoor spaces with the concept of healing have been created. For more professional and in-depth planning and design, the perception and characteristics of outdoor healing places through social media posts were analyzed using NER. Text mining was conducted using 88,155 blog posts, and frequency analysis and clique cohesion analysis were conducted. Six elements were derived through a literature review, and two elements were added to analyze the perception and the characteristics of healing places. As a result, visitors considered place elements, date and time, social elements, and activity elements more important than personnel, psychological elements, plants and color, and form and shape when visiting healing places. The analysis allowed the derivation of perceptions and characteristics of healing places through keywords. From the results of the Clique, keywords, such as places, date and time, and relationship, were clustered, so it was possible to know where, when, what time, and with whom people were visiting places for healing. Through the study, the perception and characteristics of healing places were derived by analyzing large-scale data written by visitors. It was confirmed that specific elements could be used in planning and marketing.
Place recognition for LBS (Location Based Service) has been one of the important techniques for user-oriented service. FLANN (Fast Library for performing Approximate Nearest Neighbor) of place recognition with image features is fast, but it is affected much by environmental condition such as occlusions. This paper presents a place recognition method using quad vocabulary tree with SURF (Speeded Up Robust Features). In learning stage, an image is represented with spatial pyramid of three levels and vocabulary trees of their sub-regions are constructed. Query image is matched with the learned vocabulary trees in each level. The proposed method measures homography error of the matched features. By considering the number of inliers in sub-region, we can improve place recognition performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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