• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.634-636
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• 2023

Surveillance systems play a pivotal role in ensuring the safety and security of various environments, including public spaces, critical infrastructure, and private properties. However, detecting abnormal human behavior in lowlight conditions is a critical yet challenging task due to the inherent limitations of visual data acquisition in such scenarios. This paper introduces a spatiotemporal framework designed to address the unique challenges posed by low-light environments, enhancing the accuracy and efficiency of human abnormality detection in surveillance camera systems. We proposed the pre-processing using lightweight exposure correction, patched frames pose estimation, and optical flow to extract the human behavior flow through t-seconds of frames. After that, we train the estimated-action-flow into autoencoder for abnormal behavior classification to get normal loss as metrics decision for normal/abnormal behavior.

• 센서학회지
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• 제29권5호
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• pp.348-353
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• 2020

This paper presents an adaptive method to avoid obstacles in various environmental settings, using a two-dimensional (2D) LiDAR sensor for mobile robots. While the conventional reaction based smooth nearness diagram (SND) algorithms use a fixed safety distance criterion, the proposed algorithm autonomously changes the safety criterion considering the obstacle density around a robot. The fixed safety criterion for the whole SND obstacle avoidance process can induce inefficient motion controls in terms of the travel distance and action smoothness. We applied a multinomial logistic regression algorithm, softmax regression, to classify 2D LiDAR point clouds into seven obstacle structure classes. The trained model was used to recognize a current obstacle density situation using newly obtained 2D LiDAR data. Through the classification, the robot adaptively modifies the safety distance criterion according to the change in its environment. We experimentally verified that the motion controls generated by the proposed adaptive algorithm were smoother and more efficient compared to those of the conventional SND algorithms.

• 동의신경정신과학회지
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• 제8권1호
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• pp.201-214
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• 1997

In this dissertation I have interest in the personality classification in order to recognize the personlity classification in order to recognize the tenfency of the mentality and the action. This paper compare the temperament of Sasangin(四象人) by Lee Je Ma(李濟馬) and The Psychological Types of C. G. Jung. As a result I get the following conclusions:1. Sasang understood that Sassangin have original tendency of the mentality. But C. G. Jung understood man has all of the four psychological type though they have discrepancy among them.2. In the function of the mentality, the both are similar.3. The mentality of So-Eum-In(少陰人) is similar to The Type of Thinking. The mentality of So-Yang-In(少陽人) is simliar to The Type of Feeling. The mentality of Tae-Eum-In(太陰人) is similar to The Type of Sensation. The mentality of Tae-Yang-In(太陽人) is similar to The Type of Intuition.4. The tendency of the mentality by the personality classification is of some use in the oriental medical therapy.5. For using the tendency of the mentality in oriental medical psychotherapy, they require more studies.

• 전자공학회논문지
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• 제50권12호
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• pp.224-231
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• 2013

이 논문에서는 비정형 혼합 오디오 신호에서 청취자에게 전달 되도록 의도된 주된 신호의 종류를 검출해 낼 수 있는 방법을 제안한다. 주된 신호의 종류는 음성, 음악, 음향효과로 정하였으며, 인텐서티 기반의 발생/소멸 패턴에서 추출할 수 있는 특징을 사용하여 그들을 구별할 수 있는 방법을 소개한다. 청취자가 주어진 오디오 신호에서 주된 신호를 받아들이는 주관적인 평가를 반영하기 위해서, 웹기반의 평가시스템을 도입하여 18시간의 다양한 종류의 장르 비디오의 오디오를 평가하였다. 실험을 통하여 비디오의 장르별로 각기 다른 성능을 보이지만 가능성 있는 (음성위주의 토크쇼의 경우 86.7%, 액션 영화 49.3%)정확도를 보였다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.81-86
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• 2009

본 연구는 u-City 구축사업의 지원 및 국가공간정보의 선도적 기술개발을 목표로 진행되고 있는 지능형국토정보기술혁신사업의 일부 내용으로, 새로운 도시환경인 u-City에서의 도시시설물관리 서비스모델 분류체계를 제시하고자 하였다. 먼저 기존 u-City 도시시설물 서비스모델 관련 연구사례를 조사 분석하였으며, 이를 토대로 u-City 시설물 관리에 적합한 분류체계로서 업무서비스(Action)에 의한 분류체계 및 시설물종류(Object)에 의한 분류체계를 제시하였다. 또한 분류체계안의 각 단위서비스의 정의 및 역할을 제시하였으며, 향후 구축될 u-City 도시시설물관리체계를 위한 적용방안을 도출하였다.

• 한국가스학회지
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• 제24권1호
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• pp.56-65
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• 2020

일반적으로 화재는 다양한 원인으로 발생하며 무작위로 보이기에 화재의 발생을 예측한다는 것은 매우 도전적인 문제이다. 하지만 모든 화재가 아닌 큰 피해를 주는 초대형 화재사고의 예측이 가능하다면, 선제적 대응을 통한 손실 최소화를 기대할 수 있다. 본 연구에서는 국가 전체를 대상으로 초대형 화재사고를 예측하기 위해 기계학습 기법인 k-평균 클러스터링을 이용하여 화재사고를 분류하고, 이를 인위적인 설정이 강한 비전문가 기준, 전문가 기준 분류 결과와 비교하여 예측에 적절한 분류 기준을 제안하였다. 비교 결과 기계학습을 이용한 분류가 일정한 피해규모와 비율로 분류되어, 예측에 적절한 분류 기준이라 판단하였다. 또한 초대형 화재사고의 주기성을 분석한 결과 일정한 패턴을 보였지만 높은 편차를 보였다. 따라서 단순 예측기법이 아닌 고급 예측기법을 사용하였을 때 초대형 화재사고의 발생 예측이 가능하다고 판단되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.500-521
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• 2021

Echocardiography, an ultrasound scan of the heart, is regarded as the primary physiological test for heart disease diagnoses. How an echocardiogram is interpreted also relies intensively on the determination of the view. Some of such views are identified as standard views because of the presentation and ease of the evaluations of the major cardiac structures of them. However, finding valid cardiac views has traditionally been time-consuming, and a laborious process because medical imaging is interpreted manually by the specialist. Therefore, this study aims to speed up the diagnosis process and reduce diagnostic error by providing an automated identification of standard cardiac views based on deep learning technology. More importantly, based on a brand-new echocardiogram dataset of the Asian race, our research considers and assesses some new neural network architectures driven by action recognition in video. Finally, the research concludes and verifies that these methods aggregating dynamic information will receive a stronger classification effect.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.155-161
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• 2024

본 논문에서는 기존의 CNN 기반 얼굴 감정 분석 모델에 랜드마크 정보를 특징 벡터로 추가하여 새로운 모델을 제안한다. CNN 기반 모델을 이용한 얼굴 감정 분류 연구는 다양한 방법으로 연구되고 있으나 인식률이 매우 저조한 편이다. 본 논문에서는 CNN 기반 모델의 성능을 향상시키기 위하여 CNN 모델에 ASM으로 구한 랜드마크 기반 완전 연결 네트워크를 결합함으로써 얼굴 표정 분류 정확도를 향상시키는 알고리즘을 제안한다. CNN 모델에 랜드마크를 포함시킴으로써 인식률이 VGG 0.9%, Inception 0.7% 개선되었으며, 랜드마크에 FACS 기반 액션 유닛 추가를 통하여 보다 VGG 0.5%, Inception 0.1%만큼 향상된 결과를 얻을 수 있음을 실험으로 확인하였다.

• 대한수학회지
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• 제54권1호
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• pp.303-317
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• 2017

An isometry of hyperbolic space can be written as a composition of the reflection in the isometric sphere and two Euclidean isometries on the boundary at infinity. The isometric sphere is also used to construct the Ford fundamental domains for the action of discrete groups of isometries. In this paper, we study the isometric spheres of isometries acting on hyperbolic 4-space. This is a new phenomenon which occurs in hyperbolic 4-space that the two isometric spheres of a parabolic isometry can intersect transversally. We provide one geometric way to classify isometries of hyperbolic 4-space using the isometric spheres.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1989년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.372-375
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• 1989

In this paper, a new FTCS with the ability to perform original control objective without considerable loss of control performance in the face of any fault is proposed. The FTCS is composed of two interacting units, Adaptive Controller Unit and Fault Detection/Classification, where ACU performs primary control objective with basic process information(I/O) and environmental information fed by FDU and where FDU detect and classify faults and make decision on remidial action by the use of information provided by ACU.