The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.12C
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pp.1200-1208
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2003
Affective computing plays an important role in intelligent Human Computer Interactions(HCI). To detect emotional events, it is desirable to construct a computing model for extracting emotion related features from video. In this paper, we propose a statistical model based on the probabilistic distribution of low level features in video shots. The proposed method extracts low level features from video shots and then from a GMM(Gaussian Mixture Model) for them to detect emotional shots. As low level features, we use color, camera motion and sequence of shot lengths. The features can be modeled as a GMM by using EM(Expectation Maximization) algorithm and the relations between time and emotions are estimated by MLE(Maximum Likelihood Estimation). Finally, the two statistical models are combined together using Bayesian framework to detect emotional events in video.
Bimodal speech recognition systems have been proposed for enhancing recognition rate of ASR under noisy environments. Visual feature extraction is very important to develop these systems. To extract visual features, it is necessary to detect exact lip position. This paper proposed the method that detects a lip position using color similarity model and SVM. Face/Lip color distribution is teamed and the initial lip position is found by using that. The exact lip position is detected by scanning neighbor area with SVM. By experiments, it is shown that this method detects lip position exactly and fast.
To elucidate the taxonomic status of the genus Megaleranthis Ohwi, a monotype in Korea, its distribution and morphological characteristics were studied and a cluster analysis was performed. The cluster analysis showed that Megaleranthis was separately clustered from Trollius and Calathodes. Megaleranthis is morphologically different from Calathodes Hook.f. et Thomson in having petals, and from Trollius L. in having an involucre instead of a caulescent leaf under the flower and follicles with simple veins. The three genera above are distributed independently within Asia, although they can be found together at the boundaries where their distributions overlap: Trollius and Calathodes occur together between the Sichuan and Yunnan provinces in China, and Megaleranthis and Trollius can both be found on the northern edge of the Korean Peninsula. From both a morphological and a distributional viewpoint, Megaleranthis should be recognized as an independent genus different from both Trollius and Calathodes.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.1
no.1
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pp.41-45
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2008
When 60Hz AC voltage supplied to a falty insulator, Radiated EM wave has characterized time distribution with the arrived periodicity. For classifying distribution feature, receiving frequency and bandwidth of radiated wave be experimented and determined. Since the spectrum of the radiated wave has broad bandwidth and time-variable statistics, the receiving quality is determined receiving bandwidth that has above 900kHz.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.583-585
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2001
방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2012.01a
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pp.209-211
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2012
본 논문에서는 AdaBoost 알고리즘에서 약분류기(Weak Classifier)의 성능을 개선하기 위한 임계값 설정 방법을 제안한다. 일반적으로 약분류기에 사용되는 임계값은 특징들의 평균값을 많이 사용하지만 이는 특징들의 분포가 고려되지 않았기 때문에 분별력이 많이 떨어진다. 그러므로 각 특징들의 분포를 고려한 약분류기의 임계값 설정방법을 제안한다. 이는 얼굴에 대한 간단한 학습 및 테스트를 통하여 기존 방법에 비하여 더 나은 성능을 보임을 입증한다.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2002.05c
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pp.180-185
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2002
본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
우리는 늙은 산개성단 NGC 2420의 외곽 헤일로 구조를 연구하였다. Sloan Digital Sky Survey (SDSS)의 DR10 자료에 공개된 g, i의 영상을 이용하여 psf측광을 수행하였다. 이로부터 얻어진 측광 자료로부터 g vs (g-i) 색-등급도, 별들의 공간분포 및 측광학적인 비 구성원별들의 공간분포의 특징을 종합적으로 고려하여 4차원 구성원 확률을 얻었다. 구성원 확률을 고려한 유효 밀도 분포를 조사하여 밝은 별과 어두운 별의 반경에 따른 분포특징을 통해 질량 분리의 증거를 살펴보았으며, 성단 외곽 헤일로의 구조에 대해 고찰한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.295-298
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2011
비디오 데이터의 지능적인 처리를 위해서는 사전에 작성한 메타데이터에 제한 받지 않는 유연한 접근방법이 필요하다. 본 논문에서는 엔트로피를 이용하여 적절한 특징을 추출한 후 비디오를 처리하는 방법을 소개한다. 이미지 인식이 잘 될 경우 일정한 이미지 조합으로 비디오의 배경을 설명할 수 있지만, 이미지 인식이 어렵기 때문에 동일한 배경일지라도 등장 인물의 움직임, 촬영 각도의 변화 등 사소한 변화가 발생하면 컴퓨터는 다른 이미지인 것으로 간주하게 된다. 우리가 제안하는 방법은 비디오를 구성하는 이미지 프레임에서 추출한 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 특성의 분포를 엔트로피에 기반하여 재구성한 후 분포 변화를 통해 장소 변화를 추정하는 방법이다. 제안 방법은 비디오 데이터의 이미지를 특징 짓는 비주얼 워드의 분포를 활용하기 때문에 사소한 변화 정도의 영향을 받지 않으면서 동시에 배경의 확연한 변화를 나타낼 수 있다. 우리는 실제 TV 드라마 데이터에 적용하여 제안 방법의 유용성을 확인하였다.
변압기에서 발생하는 유중가스는 고장부위의 온도크기에 따라서 특징가스도 다른 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 변압기 고장온도중에서 낮은 온도영역에 해당되는 $300^{\circ}C$이하의 온도에서 열열화를 실시하여 유중가스분포의 거동을 분석하였다. 유중가스 분석결과 이 온도 영역에서는 절연지가 없는 경우 에탄가스가 특징가스로 나타났고, 절연지가 없는 경우도 일산화탄소와 이산화탄소가스의 농도가 크게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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