• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.06a
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• pp.529-532
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• 2001

본 논문에서는 보안 시스템에서 사람 인식을 위한 중요한 단서 중의 하나인 사람의 키를 측정하는 알고리즘으로, 이미지 시퀀스에서 사람의 영역을 추출하고 기하학적 정보를 이용해 추출된 사람의 키를 측정하고자 한다. 이를 위해 단일 이동 물체 사람을 대상으로 하여 시퀀스 이미지에서 사람의 움직임 정보를 추출하고, 추출된 영역에서 수직 히스토그램 투영을 하여 사람의 중심선을 찾아 머리와 발의 좌표점을 추출한다. 추출된 좌표점들은 소실점과 소실선의 기하학적 해석과 미리 입력한 다른 물체의 기준높이를 가지고 실세계에서의 사람의 키를 측정하게 된다.

• Venture DIGEST
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• s.33
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• pp.11-11
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• 2003

어느 프랑스 특파원이 한국에 와서 놀란 것이 횡단보도를 건너는 사람들의 속도였다고 했다. 그가 재미 삼아 서유럽 사람들과 비교해 보았더니 한국사람들이 유럽사람들보다 1.5배가 빨랐다고 한다. 우리나라 사람들의 빠르기는 정말로 빠른 가보다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.109-112
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• 2020

사람 재인식을 수행하기 위해서 많은 연구들이 진행되어 좋은 결과들을 보였다 그러나 이 결과들은 라벨이 있는 도메인에서의 지도 학습으로 얻은 결과들이었다. 라벨이 없는 도메인에서의 사람 재인식의 성능은 아직 많이 부족한 상태이다. 사람 재인식을 수행하고자 하는 목표 도메인에 반해 주어진 소스 도메인에서는 라벨이 풍부하다. 지금까지의 논문에서는 소스 도메인에서의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지처럼 만들어서 소스 도메인에서 높은 성능을 보이는 사람 재인식기를 목표 도메인에서도 잘 동작하도록 학습하는 방법들이 주를 이루었다. 하지만 이 방법에서는 소스 도메인의 사람 이미지를 목표 도메인의 이미지와 비슷하게 만들기만하고 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시키지는 못하였다. 본 논문에서는 비지도 도메인 적응 사람 재인식을 수행하기 위해 클러스터 일관성(cluster consistency)을 유지하는 기법을 제안한다. 제안한 방법은 사람의 신원에 대한 일관성을 유지시켜서 사람 재인식의 성능을 높인다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.923-926
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• 2011

본 연구에서는 움직이는 물체가 있는 비디오에서 검출된 전경 영상(실루엣)을 토대로 사람을 추적하고 추적된 사람의 실루엣 형상을 통하여 활동성을 인식하는 실시간 감시 시스템에 적용 가능한 사람의 행동을 인식하고 분석하고자 한다. 전경에서 블랍(사람)을 검출하는 방법은 기존에 연구했던 차영상을 이용하였고, 검출된 블랍을 대상으로 사람임을 판단하고 사람인 경우 검출된 블랍의 실루엣을 이용한 기존의 자세 추정 기법에 추가적으로 4가지 특징들을 추가하여 사람의 행동을 분석한다. 각 파라미터들은 임계치를 통하여 구분하였다. 본 논문에서는 사람의 행동은 크게 네 가지의 경우로 {Standing, Bending/Crawling, Laying down, Sitting} 분류한다. 제안된 특징 파라미터들을 추가한 방법은 기존의 실루엣 기반의 자세 추정 기법만을 사용하는 것보다 좀더 높은 인식율을 보여주었다.

• 주택과사람들
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• s.205
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• pp.98-99
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• 2007

서울과 수도권 지역에서는 집을 사려는 사람보다 팔겠다는 사람이 주를 이룬다. 살 사람은 적은데 팔 사람이 많다 보니 수급 불균형에 따른 가격 하락이 이어지는 실정이다. 하지만 집값을 자극할 만한 변수가 생기거나 아파트 공급이 차질을 빚는다면 언제든지 수급불균형에 따른 집값이 들썩일지 모른다.

• Korean Journal of Logic
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• v.6 no.1
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• pp.51-68
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• 2003

많은 논리학 교과서들은 정치 현장과 언론의 정치 비평에서 자주 쓰이는 사람에의 호소 논증을 오류로 소개하고 있다. 그러나 사람에 호소하고 있다는 형식을 갖추고 있더라도 논증의 주장이 그 사람 자신에 관한 것이라면 오류가 아니다. 또 그 논증이 이루어지고 있는 구체적인 맥락과 논증이 비판하고 있는 사람의 가치관 등을 모두 검토해서 오류인지 아닌지 평가해야 한다.

• Physical Therapy Korea
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• v.7 no.4
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• pp.8-15
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• 2000

이 연구의 목적은 노인들 중, 넘어지는 사람들(fallers)과 안 넘어지는 사람들(nonfallers)의 경부, 체간, 하지의 관절가동범위를 측정하여 비교하는 것이다. 본 연구대상은 남자 6명, 여자 22명, 나이 65세에서 88세의 노인으로 독립적으로 활동할 수 있는 사람들을 두 개의 집단으로 한 사람씩 면접을 통해 분류하였다. 대상자 선정 이전 일년 동안 한번 이상 넘어진 경험이 있는 사람들을 넘어진 사람들로 규정, 그리고 넘어진 경험이 없는 사람들을 안 넘어진 사람들로 정의하였다. 관절가동범위는 각도기로 측정하였고 미국 정형외과 학회(American Academy of Orthopaedic Surgeons)의 표준화된 가동 범위 측정방법을 사용하였다. 넘어진 사람들과 안 넘어진 사람들의 연구 결과의 차이를 알아보기 위하여 양측 독립성 t-검정을 사용했다. 연구결과, 넘어진 사람들과 안 넘어진 사람들간의 관절가동범위 중 흉요부의 굴곡, 신전, 우측굴곡, 좌측굴곡, 그리고 우측회전과 좌측회전, 고관절부의 신전, 내전, 외측회전과 내측회전, 그리고 족관절의 배굴에서 유의한 차이가 있었다. 이와 같은 결과는 체간, 고관절부 그리고 발목의 유연성이 노인들의 균형을 유지하는데 영향을 준다고 말할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Fashion and Costume Design Association Conference
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• 2004.06a
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• pp.11-12
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• 2004

흔히 사람들은 난 '옷을 몰라' 하면서도, 어떤 형태든 옷을 입는다. 그리고 그 옷을 입은 '최종형태'는 곧 그 사람의 이미지를 형성한다. 사실은 '어떤 옷을 입느냐' 로부터 자유로운 사람은 한 사람도 없다. 옷은 한 사람의 전체를 보여줄 뿐만 아니라, 오랜 세월 축적되면, 각 계급 계층, 지역, 국가의 특징이 고스란히 담기게 되고, 나아가 한 시대의 역사적인 모든 요소들을 반영하고 그 시대정신과 철학까지를 반영한다.(중략)

• Journal of Digital Convergence
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• v.11 no.12
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• pp.295-302
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• 2013

Many reported methods assume that the people in an image or an image sequence have been identified and localization. People detection is one of very important variable to affect for the system's performance as the basis technology about the detection of other objects and interacting with people and computers, motion recognition. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view people detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher Linear discriminant to efficient learning method. People detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of people and changes in illumination. This idea can solve the multi-view scale and people detection problem quickly and efficiently, which fits for detecting people automatically. In this paper, we extract people using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected people. The purpose of this paper is to classify people and non-people using fisher linear discriminant.

• Monthly Duck's Village
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• s.71
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• pp.101-105
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• 2009

공자께서 말씀하시길 말기만 하는 사람은 좋아하는 사람만 못하고, 좋아하는 사람은 즐기는 사람만 못하다.'고 하였다. 누구보다도 오리를 좋아하고 즐겨 오리박물관까지 운영하게 되었다는 박상용 관장. 그만의 특별한 오리 즐기는 법을 알아보자!