• The Science & Technology
• /
• v.30 no.9 s.340
• /
• pp.11-11
• /
• 1997

현대 의학계는 사람의 수명연장의 수단으로 장기이식 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 사람의 장기수요가 달리자 다른 동물의 장기이식 실현에 눈을 돌리고 있는데 가장 눈독을 들이고 있는 동물은 돼지라고 한다. 그럼 과연 돼지의 장기를 사람에 이식할 수 있을까?

• 건강소식
• /
• v.24 no.11 s.264
• /
• pp.26-28
• /
• 2000

사람이 밥을 먹는 것은 밥 속에 들어 있는 기를 섭취하기 위해서이다. 천지간의 기가 결합하여 만물을 만드는데 이 중에서 사람이 섭취해서 소화 작용을 통해 그 기를 흡수할 수 있는 것이 음식이다. 사람은 음식을 섭취함으로써 식물이 일년간 애써 모은 천지간의 정기를 흡수하는 것이다.

• Ceramist
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.5-9
• /
• 2004

사회가 정보화 되어갈수록 정보의 교류는 매우 중요해진다. 이런 정보의 교류는 사람과 사람과의 정보만이 아니라 사람과 기기와의 정보교류도 늘어나고 있으며, 또한 유선보다는 무선에 의한 정보교류가 늘어나고 있다. Fig. 1과 같이 휴대전화와 가정의 전화, 사무실의 전화와 연결하여 각종 기기를 원격으로 동작시킬 수 있고 상태를 보고 받을 수도 있다. (중략)

• Journal of Broadcast Engineering
• /
• v.21 no.2
• /
• pp.252-260
• /
• 2016

The performance of human detection system is affected by camera location and view angle. In 2D image acquired from such camera settings, humans are displayed in different sizes. Detecting all the humans with diverse sizes poses a difficulty in realizing a real-time system. However, if the size of a human in an image can be predicted, the processing time of human detection would be greatly reduced. In this paper, we propose a method that estimates human size by constructing an indoor scene in 3D space. Since the human has constant size everywhere in 3D space, it is possible to estimate accurate human size in 2D image by projecting 3D human into the image space. Experimental results validate that a human size can be predicted from the proposed method and that machine-learning based detection methods can yield the reduction of the processing time.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.35 no.10
• /
• pp.600-607
• /
• 2008

This paper proposes a robust human detection method irrespective of their pose variation using the multiple oriented 2D elliptical filters (MO2DEFs). The MO2DEFs can detect the humans regardless of their poses unlike existing object oriented scale adaptive filter (OOSAF). To overcome OOSAF's limitation, we introduce the MO2DEFs whose shapes look like the oriented ellipses. We perform human detection by applying four different 2D elliptical filters with specific orientations to the 2D spatial-depth histogram and then by taking the thresholds over the filtered histograms. In addition, we determine the human pose by using convolution results which are computed by using the MO2DEFs. We verify the human candidates by either detecting the face or matching head-shoulder shapes over the estimated rotation. The experimental results showed that the accuracy of pose angle estimation was about 88%, the human detection using the MO2DEFs outperformed that of using the OOSAF by $15{\sim}20%$ especially in case of the posed human.

• The Monthly Diabetes
• /
• s.164
• /
• pp.44-45
• /
• 2003

• 나누는사람들
• /
• s.44
• /
• pp.6-11
• /
• 2008

• 주택과사람들
• /
• s.171
• /
• pp.12-13
• /
• 2004

• 주택과사람들
• /
• s.156
• /
• pp.8-12
• /
• 2003

• 주택과사람들
• /
• s.173
• /
• pp.5-8
• /
• 2004