• 식품문화 한맛한얼
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• v.2 no.2
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• pp.28-33
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• 2009

계절에 따라 혹은 상황에 따라 다른 음식에 앞서 먼저 찾게 되는 것이 음료다. 음료를 마심으로써 더위를 식히기도 하고 추위를 녹이기도 한다. 그리고 좋은 사람들을 만났을 때, 한 잔의 음료를 두고 마음의 문을 열어 교감하기도 한다. 밥을 대접하기가 번거롭다고 생각하는 사람들도 한 잔의 음료를 대접하는 일은 귀찮아하지 않는다. 사람과 사람이 만나는 곳에만 음료가 있는 게 아니라 혼자 있을 때에도 한 잔 앞에 두고 깊은 사색에 잠기기도 하는 것이 음료다.

• 건강소식
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• v.31 no.2 s.339
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• pp.32-33
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• 2007

사고현장을 목격한 사람은 119와 환자를 신속히 연결해 주는데 아주 중요한 역할을 한다. 왜냐하면 응급상황을 인식하고 환자를 도와주는 사람은 바로 주위 사람들이기 때문이다. 그러므로 다음에 열거하는 사항에 따라 현장사람들은 신속, 정확하게 행동하여야 한다. 또한 무조건적인 피해자의 병원 이송이 아니라 위험지역의 환자를 접근 가능하고 안전한 지역으로 옮기고 현장에서의 피해자를 돌보는 것이 중요하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.11a
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• pp.36-37
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• 2017

실내공간에서 사람 검출 및 인식은 지능영상정보 시스템에서 중요한 기능중의 하나이다. 실내공간에서 사람검출을 위한 트랙킹 과정에서 발생하는 표류(drifting)는 성능 저하의 큰 원인을 제공한다. 표류로 인한 비사람의 트랙킹을 방지하기 위해서 사람여부를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 합성곱 신경망을 적용한 결과 80%의 사람 인식율을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2000.11a
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• pp.194-198
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• 2000

본 논문은 특별한 마커를 사용하지 않고 연속되는 영상들에서 사람의 2차원 움직임 정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 사람의 움직임 정보 추출을 위해 색상, 움직임, 윤곽선, 그리고 사용자의 개인적인 특성을 반영하는 신체적인 특성 정보를 이용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사람의 움직임 정보를 이용한 가상 캐릭터의 제어와 같은 마커를 사용하지 않는 다양한 HCI 응용분야에 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.11a
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• pp.98-99
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• 2015

사람 검출은 다양한 분야에서 활용이 많은 기술이다. 검출은 노이즈, 그림자, 조명 변화, 사람형태 등을 고려해야 우수한 성능을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 블록기반으로 복잡한 실내환경에서 상기 문제를 극복할 수 있는 사람 검출 방법을 제안한다. 제안방법은 모션 추출, 배경차분화, 전경객체 추출, 사람의 고유색 검출로 구성된다. 다양한 실내환경에서 제안방법을 적용하여 우수성을 증명하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.11a
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• pp.9-10
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• 2018

실내공간에서 사람 검출 및 인식은 지능영상정보 시스템에서 중요한 기능중의 하나이다. 실내공간에서 사람검출을 위한 트랙킹 과정에서 발생하는 표류(drifting)는 성능 저하의 큰 원인을 제공한다. 표류로 인한 비사람의 트랙킹을 방지하기 위해서 사람여부를 결정하는 것이 필요하다. 이를 위해서 합성곱 신경망을 적용한 결과 80%의 사람 인식율을 얻었다.

• Information and Communications Magazine
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• v.29 no.7
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• pp.82-88
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• 2012

새로운 정보나 기술 확산에 대한 연구가 소설네트워크의 발전과 함께 많은 관심을 받고 있다. 정보와 기술 확산에는정보/기술의 품질과 함께 얼마나 많은 사람이 정보/기술을 선택했는지도 중요한 영향을 미친다. 동일한 정보/기술을 선택한 사람들 수를 network exteranlity라고 한다. 일반적으로 사람들이 의사결정을 할때에는 본인의 가족,친구등에 의해 많은 영향을 받기 때문에 사회적 관계도 또한 network externality는 단순히 동일한 선택을 한 사람수가 아닌 사회적인 관계가 있은 사람들 안에서 얼마나 많은 사람들이 동일한 선택을 하는지가 중요하게 된다. 이러한 사회적 관계는 그래프로 나타낼 수 있다. 사회적 관계에 의한 영향들은 사람과 사람들간의 local interaction에 의해 결정된다. 본 고에서는 network 상에서 정보/기술이 확산 연구의 전반적인 주제들을 network externality 관점에서 살펴보고, 현재 활발하게 진행중인 연구 주제들을 알아본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06a
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• pp.340-342
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• 2012

사람관련 사건을 실시간으로 인지하거나 빠르게 사건 관련 증거를 확보하기 위해서는 대량의 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 정보를 빠르게 찾을 수 있어야 하는데 기존의 시스템에서는 모든 프레임으로부터 주석 편집자가 수작업으로 관련 정보를 추출하여 색인해야 하기 때문에 많은 주석 시간을 필요로 하는 문제를 갖고 있었다. 본 논문에서는 대량의 방범용 비디오 감시 데이터로부터 사람 관련 사건 정보를 빠르게 찾을 수 있도록 지원하기 위해 전체 비디오 데이터 중에서 사람의 출현과 퇴장을 기준으로 키 프레임 구간을 추출하고, 키 프레임에서만 사람 관련 정보를 추출하여 사람 관련 주요 정보를 자동으로 추출하여 XML 스키마 형식으로 색인하는 비디오 주석 시스템을 개발하였다. 또한, 색인된 XML 데이터에 대해 구조 및 내용 기반 질의를 이용하여 쉽고 빠르게 검색할 수 있도록 하기 위해 XPATH 질의 인터페이스를 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2013.06a
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• pp.244-247
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• 2013

본 논문에서는 영상 통화나 웹캠 혹은 화상 회의 상황의 비디오 영상에서 안정적으로 사람 영역과 배경을 분리하는 방법을 제안한다. 이 방법은 카메라가 고정이라는 등의 제약을 두지 않고 자유롭게 움직이는 비디오 영상에서 사용자의 입력도 필요 없이 자동으로 사람 영역을 분리해 내게 된다. 첫 프레임에서 얼굴 검출을 통해 사람의 대략적인 위치를 추측하여 배경과 사람 영역을 Gaussian Mixture Model 로 모델링하고, 매 프레임 이 모델을 효율적으로 갱신한다. 그리고 비디오 영상의 연속성을 에너지 함수 설계에 적용하여 프레임간 사람 영역의 변화가 크지 않고 안정적으로 나오게 된다. 제안하는 방법은 기존 방법들에 비하여 제약이 적고, 사용자 입력이 필요 없으며 안정적으로 사람 영역을 분리함을 실험을 통하여 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.475-478
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• 2000

사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.