• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권11호
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• pp.5530-5546
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• 2016

Automatic analysis and understanding of human activities is a challenging task in computer vision, especially for the surveillance scenarios which typically contains crowds, complex motions and occlusions. To address these issues, a Bag-of-words representation of videos is developed by leveraging information including crowd positions, motion directions and velocities. We infer the crowd activity in a motion field using Category Constrained Correlated Topic Model (CC-CTM) with latent topics. We represent each video by a mixture of learned motion patterns, and predict the associated activity by training a SVM classifier. The experiment dataset we constructed are from Crowd_PETS09 bench dataset and UCF_Crowds dataset, including 2000 documents. Experimental results demonstrate that accuracy reaches 90%, and the proposed approach outperforms the state-of-the-arts by a large margin.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권6호
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• pp.193-199
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• 2011

고 밀집 상태의 군중 시뮬레이션은 객체 수에 따라 복잡도와 제작 비용이 크게 증가함으로 사실적인 움직임을 표현하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 고 밀집 군중 시뮬레이션 시 사실적인 움직임을 표현하기 위해 Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) 기법을 도입하였다. 본 연구에서는 유체 시뮬레이션에 사용되는 SPH 모델을 응용하여 객체 움직임에 필요한 회피력, 거리 유지력, 그룹 응집력을 새로이 제안하였다. 제안된 객체 운동 수식은 고 밀집 상태에서 유체와 같이 자연스런 객체 움직임을 표현하는데 효과적이다. 실험 결과, 본 시스템은 밀집도 높은 군중 시뮬레이션을 실시간으로 생성 가능함을 보였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권5호
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• pp.23-30
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• 2011

무리 짓기는 대규모 무리의 사실적인 시뮬레이션으로 게임이나 컴퓨터 그래픽에서 자주 사용된다. 이러한 대규모 무리의 실시간 시뮬레이션은 계산 집약적 작업이기 때문에 효율적인 알고리즘에 대한 많은 연구들이 있었다. 본 논문에서는 기존의 효율적인 무리 짓기 알고리즘이 불필요한 계산을 포함하고 있다는 사실은 실험적으로 찾아내고, 간단한 휴리스틱으로 이러한 단점을 개선하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 많은 실험을 수행하였다. 실험의 결과는 제안하는 알고리즘이 기존의 효율적인 알고리즘에 비하여 평균 약 21%정도 성능을 개선한다는 것을 보였다.

• 산경연구논집
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• 제10권4호
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• pp.25-31
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• 2019

Purpose - A framework is suggested in this paper which will help crowdfunding platforms to match projects according to expectations of funders, leading to successful campaigns and thus increase the profitability of the crowdfunding platform. Research design, data, and methodology - The paper is theoretical and conceptual in nature which proposes a model for crowdfunding platforms to match expectations of crowds with project fundraisers. Results - Crowdfunding platforms are going through incremental innovations in order to match customer (funders and fundraisers) expectations. Leading crowdfunding platforms like Kickstart holds benchmark for other players in the market but the secret of success lies in matching quality projects with the appropriate funders. Crowdfunding platforms have to securitize the projects and allow only quality projects but also provide a wide range of options for funders. Thus, to manage this trade-off between quality and quantity of options, a framework is proposed. Conclusions - Crowdfunding platforms have to adopt a model which will help them in providing a perfect match between crowds and fundraisers. Each member of the crowd and every project will be assigned a category and rating based on the past records. Securitization of projects will help to entertain only demanded projects which will reduce the number of failing campaigns.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권2호
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• pp.912-928
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• 2019

Crowd behavior analysis research has revealed a central role in helping people to find safety hazards or crime optimistic forecast. Thus, it is significant in the future video surveillance systems. Recently, the growing demand for safety monitoring has changed the awareness of video surveillance studies from analysis of individuals behavior to group behavior. Group detection is the process before crowd behavior analysis, which separates scene of individuals in a crowd into respective groups by understanding their complex relations. Most existing studies on group detection are scene-specific. Crowds with various densities, structures, and occlusion of each other are the challenges for group detection in diverse crowded scenes. Therefore, we propose a group detection approach called Collective Interaction Filtering to discover people motion interaction from trajectories. This approach is able to deduce people interaction with the Expectation-Maximization algorithm. The Collective Interaction Filtering approach accurately identifies groups by clustering trajectories in crowds with various densities, structures and occlusion of each other. It also tackles grouping consistency between frames. Experiments on the CUHK Crowd Dataset demonstrate that approach used in this study achieves better than previous methods which leads to latest results.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.146-158
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• 2023

Smart City is gaining attention with the advancement of Information and Communication Technology (ICT). ICT provides the basis for smart city foundation; enables us to interconnect all the actors of a smart city by supporting the provision of seamless ubiquitous services and Internet of Things. On the other hand, Crowdsourcing has the ability to enable citizens to participate in social and economic development of the city and share their contribution and knowledge while increasing their socio-economic welfare. This paper proposed a hybrid model which is a compound of human computation, machine computation and citizen crowds. This proposed hybrid model uses knowledge-based crowdsourcing that captures collaborative and collective intelligence from the citizen crowds to form democratic knowledge space, which provision solutions in areas of civic innovations. This paper also proposed knowledge-based crowdsourcing framework which manages knowledge activities in the form of human computation tasks and eliminates the complexity of human computation task creation, execution, refinement, quality control and manage knowledge space. The knowledge activities in the form of human computation tasks provide support to existing crowdsourcing system to align their task execution order optimally.

• 유통과학연구
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• 제21권1호
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• pp.33-43
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• 2023

Purpose: The present study demonstrates the netnography technique to explore and understand crowds' perceptions on the donation distribution by charitable crowdfunding platform official social media, Facebook. Research design, data and methodology: This paper conducts a netnography design to examine the perceptions of online communities on four prominent charitable crowdfunding platforms' Facebook. A total of 93 comments are studied by collecting and analyzing their comments thematically. Results: This study illustrates two main themes which are 'Recommended Review' and 'Non-Recommended Review'. 'Recommended Review' can be explained into six sub-themes which are 'Role of Religion', 'Encouragement to Donate', 'Platform Reliability', 'Volunteering Value', 'Platform Support', and 'Donation Convenience'. While 'Non-Recommended Review' reveals that 'Rejected Donation Amounts', 'Rejection of Advertisements', and 'Review by Authorities'. Conclusion: Online community comments play an important role in providing input to the experience of donating through charitable crowdfunding. The crowdfunding platform can make a benchmark for the services offered. The comments are needed to be given attention by maintaining the interaction between the platform and donors to recruit new donors and maintain existing donors. This study provides better understanding on online community perception towards charitable crowdfunding platforms. This study also contributes the discussion on charitable crowdfunding and online marketing literatures.

• 정보처리학회논문지A
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• 제13A권1호
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• pp.45-52
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• 2006

분산 정보 시스템의 온-라인 유지보수를 위해서는 네트워크 내의 참여 노드들에게 파일을 배포하는 작업이 필수적이다. 이때 파일 배포에 대한 사용자들의 요청이 단기간에 집중되면, 배포 서버는 과부하 상태에 빠지며, 이를 플래시 크라우드(Flash Crowds)라 부른다. 플래시 크라우드를 회피하기 위한 일반적인 해결책은 하드웨어의 용량을 증설하는 것이다. 본 논문에서는 추가 비용의 발생 없이 P2P 기반의 소프트웨어적 해결책을 제안한다. 제안된 해결책에서 네트워크의 노드들은 인접한 노드들을 중심으로 서브네트워크들로 구성된다. 각 서브네트워크 내에서 배포 파일의 복사본은 노드들 상호간에 전송될 수 있어 배포 서버의 부하를 분산시킨다. 효율성을 높이기 위해 배포 대상 파일들은 하나의 패키지로 묶여지고 전송에 앞서 패키지는 동일한 크기를 갖는 다수의 세그먼트들로 분할된다. 정상 상태에서 배포 서버는 노드가 요청한 패키지를 세그먼트 단위로 전송한다. 그러나 배포 서버의 과부하 상태에서 노드가 필요한 세그먼트가 이미 서브네트워크 내에 존재할 경우, 서브네트워크 내의 노드는 필요한 세그먼트를 인접 노드로부터 전송받을 수 있다. 본 논문에서는 이를 처리하기 위한 자료구조와 알고리즘을 제안하고 시뮬레이션을 통해 성능 개선을 확인하였다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2011년도 정기총회 및 추계학술대회 논문집
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• pp.1973-1978
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• 2011

The almost existing automated pedestrian systems are not well suited to the task of counting pedestrians in outdoor environments, and little is known about their effectiveness and accuracy. In this paper, we proposed a system to count pedestrians in crowds from a outdoor camera. And we describes pedestrian counting which detects and count moving people based pixel counting. This method is intended to estimates the number of people in outdoor environment.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.25-34
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• 2010

인터넷은 오늘날 개방 참여 공유 협력의 웹 2.0(web 2.0)이라는 새로운 패러다임으로 나타나고 있다. 웹 2.0의 환경은 정보이용자들이 능동적으로 정보 제작 과정에 참여하도록 허락하고 다른 사람들과 상호 의사소통하며 지식을 생성하는 등 이전과는 사뭇 다른 형태의 웹 환경을 가능하게 한다. 집단지성(Collective Intelligence), 대중의 지혜(The Wisdom of Crowds)의 힘을 보여주고 있는 위키는 웹 2.0의 가치를 가장 잘 나타내는 기술로 위키의 교육적 활용을 위한 잠재력 또한 주목받고 있다. 따라서 본 연구에서는 위키 서비스를 제공하는 다양한 프로그램이나 서비스들을 조사 분석하고, 위키 이용자들의 특성과 활용 현황에 대한 탐색을 토대로 위키의 교육적 활용 가능성을 탐색하였다. 그리고 이를 바탕으로 위키 학습 모델을 제안하고 이 모델을 적용한 구체적인 수업방법을 제공하고 에듀넷이나 사이버가정학습에서 위키를 활용할 수 있는 방안을 제시하였다.