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.
음차 표기된 외래어로부터 원어를 복원하는 문제는 원어의 발음정보를 이용한 통계적인 방법을 많이 사용한다. 하지만 지금까지의 연구들은 대부분 영어단어만을 그 대상으로 하였기 때문에 '도쿄(Tokyo)', '하인리히(Hinrich)'와 같이 어원이 영어가 아닌 단어들의 복원에는 좋은 결과를 보여주지 못했다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 한글로 표기된 외래어의 어원을 판단할 수 있는 방법을 찾아내고, 이 방법을 통해 외래어를 어원별로 분리하여 학습모델을 구축함으로써 다양한 어원을 가진 외래어들의 복원 정확률을 높이고자 하였다. 위의 방식으로 구현된 시스템은 영어, 일본어, 중국어, 프랑스어의, 서로 다른 4개의 어원을 가진 데이터의 복원 실험에서 기존의 방식에 비해 13%의 성능 향상을 보였다.
본 논문은 한국어 자소를 인식 단위로 사용한 hybrid CTC-Attention 모델 기반 end-to-end speech recognition을 제안한다. End-to-end speech recognition은 기존에 사용된 DNN-HMM 기반 음향 모델과 N-gram 기반 언어 모델, WFST를 이용한 decoding network라는 여러 개의 모듈로 이루어진 과정을 하나의 DNN network를 통해 처리하는 방법을 말한다. 본 논문에서는 end-to-end 모델의 출력을 추정하기 위해 자소 단위의 출력구조를 사용한다. 자소 기반으로 네트워크를 구성하는 경우, 추정해야 하는 출력 파라미터의 개수가 11,172개에서 49개로 줄어들어 보다 효율적인 학습이 가능하다. 이를 구현하기 위해, end-to-end 학습에 주로 사용되는 DNN 네트워크 구조인 CTC와 Attention network 모델을 조합하여 end-to-end 모델을 구성하였다. 실험 결과, 음절 오류율 기준 10.05%의 성능을 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권4호
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pp.595-617
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2010
This paper proposes a novel of a personalized Computer Assisted Language Learning (CALL) system based on learner's cognitive abilities related to foreign language proficiency. In this CALL system, a strategy of retrieval learning, a method of learning memory cycle, and a method of repeated learning are applied for effective vocabulary memorization. The system is designed to offer personalized learning based on cognitive abilities related to the human language process. For this, the proposed CALL system has a cognitive diagnosis module which can measure five types of cognitive abilities. The results of this diagnosis are used to create dynamic learning scenarios for personalized learning and to evaluate user performance in the learning. This system is also designed in order to have users be able to create learning word lists and to share them simply with various functions based on open APIs. Additionally, through experiments, it has shown that this system helps students to learn English vocabulary effectively and enhances their foreign language skills.
온톨로지 구축에서 클래스간 관계 설정은 중요한 부분이다. 본 논문에서는 클래스간 상 하위 관계 외의 관계 설정을 위한 클래스간 관계 자동 정의를 목적으로 의존구문분석의 (주어, 용언) (목적어, 용언) 쌍들을 추출하고, 이렇게 추출된 데이터를 이용하여 용언들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 도메인 전문 코퍼스 데이터 희귀성 문제를 해결하고자, 웹검색을 결합한 방식을 선택하여 도메인 온톨로지 구축 클래스간 관계 자동 설정에 대한 방법론을 제시한다.
포인트 기반 렌더링은 그 과정이 간단하고 유연하기 때문에 폴리곤 기반 렌더링의 대안으로 주목을 받고 있다. 하지만 기존의 포인트 기반 렌더링 방법들은 사람의 피부와 같은 반투명 물체를 사실적으로 표현하기에는 충분하지 않다. 본 논문에서는 부드럽고 반투명한 피부 외관을 생성하는데 중요한 현상인 서브서피스 스캐터링을 표현할 수 있는 포인트 기반 렌더링 프레임워크를 제안한다. 피부처럼 다층으로 이루어진 물체에서의 서브서피스 스캐터링을 정확하게 시뮬레이션 하기 위해서, 본 논문에서는 다수의 가우시안 기저함수들을 일차 결합하여 오브젝트 공간상의 스플랫에 적용하는 스플랫 기반의 확산 방법을 개발하였다. 개발된 방법으로 여러 사람의 얼굴들을 렌더링하였을 때, 기존의 포인트 기반 방법들보다 시각적인 품질에서 훨씬 향상된 결과를 보였다.
We have developed an ultra wide-field of view Optical Coherence Tomography(OCT) which has capability to 2D and 3D views of cross-sectional structure of in vivo human retina. Conventional OCT has a limitation in visualizing the entire retina due to a reduced field of view. We designed an optical setup to significantly improve the lateral scanning range to be more than 20 mm. The entire human retinal structure in 2D and 3D was reported in this paper with the developed OCT system. Also, we empirically searched an optimized image size for real time visualization by analyzing variation of the frame rate with different lateral scan points. The size was concluded to be $1024{\times}2000{\times}300$ pixels which took 9 seconds for visualization.
Song, Jae-Hoon;Han, Jeong-Su;Pak, Ji-Woo;Kim, Dae-Jin;Jung, Jin-Woo;Bien, Z. Zenn;Lee, He-Young
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1163-1168
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2005
This paper proposes a soft-remote-control (soft-remocon) system based on EMG signals for the Intelligent Sweet Home. The proposed system is applied to Intelligent Sweet Home which was developed to help the independence living of the elderly and physically handicapped individuals. The goal of proposed system is to control home-installed electronic devices such as TV, air-conditioner, curtain and lamp in Intelligent Sweet Home using EMG signals. Features such as VAR and DAMV having good separability performance are selected for pattern classification. FMMNN is adopted as a pattern classifier. Classification results are allowed to a developed remote control module and then corresponding infrared pulses can operate home-installed electronic devices. We concluded that EMG as an input interface for home-installed electronic devices in Intelligent Sweet Home.
In recent years, the market for online computer games has become an important part in the entertainment industry. New online games have been introduced every month and the numbers of game players who are playing online games have grown rapidly. However, only a few online games have been successful in making a good profit among many online games. Why are most players playing only a few online games repeatedly? To answer the question, this research focuses on the customer loyalty and their optimal experience(flow) in playing specific online games. This research hypothesizes that customer loyalty for specific online game can be increased by customers' optimal experience(flow) in playing it, and they would feel optimal experience because of mechanic and social interaction in online games. In order to validate the hypothesis, this research analyzes online survey data of players of various online games. According to this survey results, players' optimal experience is affected by their mechanic interaction between a player and an online game system, and their social interaction with other players who participated in the online game. And their optimal experience during playing the online game affects the degree of customer loyalty to the game. This paper ends with conclusions of the survey results and study limits.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권3호
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pp.219-234
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2009
This paper presents a novel approach for extracting simultaneously human daily activity patterns and discovering the temporal relations of these activity patterns. It is necessary to resolve the services conflict and to satisfy a user who wants to use multiple services. To extract the simultaneous activity patterns, context has been collected from physical sensors and electronic devices. In addition, a context model is organized by the proposed incremental statistical method to determine conflicts and to infer user intentions through analyzing the daily human activity patterns. The context model is represented by the sets of the simultaneous activity patterns and the temporal relations between the sets. To evaluate the method, experiments are carried out on a test-bed called the Ubiquitous Smart Space. Furthermore, the user-intention simulator based on the simultaneous activity patterns and the temporal relations from the results of the inferred intention is demonstrated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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