An important aspect of video indexing is the ability to segment video into meaningful segments, i.e., content-based video segmentation. Since the audio signal in the sound track is synchronized with image sequences in the video program, a speech signal in the sound track can be used to segment video into meaningful segments. In this paper, we propose a new approach to content-based video segmentation. This approach uses closed caption to construct a recognition network for speech recognition. Accurate time information for video segmentation is then obtained from the speech recognition process. For the video segmentation experiment for TV news programs, we made 56 video summaries successfully from 57 TV news stories. It demonstrates that the proposed scheme is very promising for content-based video segmentation.
This study shows the following results. First, the assessment items of the whole exhibition operation, workforce, counselor's ability, facility and environment were important analysis factors for exhibition recognition, quality of human operation and quality of exhibition facility and environment. Second, exhibition recognition was found to be the most significant factor that influenced exhibitor's cognitive achievement, exhibition employee operation and exhibition facility. Third, exhibitors' satisfaction simultaneously increased as exhibition recognition and employee operation quality were raised. However, exhibition facility didn't strongly influence exhibitors' satisfaction. Fourth, high exhibition recognition, employee operation and exhibition facility resulted in high cognitive achievement and exhibitor's loyalty. Fifth, exhibition recognition is a highly influential factor to mediate exhibitor's cognitive achievement and exhibitors' loyalty. It implied that exhibitors' cognitive achievement and satisfaction were significantly related to the exhibition quality factor. Moreover, it indicated the effective and efficient operational method to strengthen promotional strategy, enhance the quality of employee operation, exhibition facility and environment. Thus, the results suggest a new method to evaluate exhibitor's satisfaction in the exhibition industry.
문자 인식이란 시각 정보를 통하여 문자를 인식하고 의미를 이해하는 것으로 인간의 능력을 컴퓨터로 실현하는 패턴인식의 한 분야이다. 본 논문에서는 문자 인식 중 가장 많이 사용되고 있는 숫자 검출과 인식을 소개하고자 한다. 또한 숫자 인식을 위해서 인간의 두뇌를 모델로 하여 만들어진 신경망에 대한 기본적인 원리와 신경망의 학습을 위한 역 전파(Back propagation) 알고리즘에 대하여 알아보고자 한다.
The ability to recognize human emotion is one of the hallmarks of human-robot interaction. Hence this paper describes the realization of emotion recognition. For emotion recognition from voice, we propose a new feature called frequency range of meaningful signal. With this feature, we reached average recognition rate of 76% in speaker-dependent. From the experimental results, we confirm the usefulness of the proposed feature. We also define the noise environment and conduct the noise-environment test. In contrast to other features, the proposed feature is robust in a noise-environment.
This study analyzed relation with risk recognition degree by customs business of customs brokers and actuality insurance accident occurrence. These study finding that risk recognition by customs work area of customs brokers and actuality insurance accident occur did not agree. So customs brokers more elevate risk recognition of entry field, origin/trademark right, HS and customs tariff application, customs refund, price estimation that are high the insurance accident rate. and they may have to do emphasis administration through employee education and ability elevation. Specially, operation risk that is produced from charge employee's simplicity mistake who tax invoice omission, a tax use mistake, document nondelivery, notice dispatch delayed action, may have to manage through moral management and employee bylaws and education, employee guidance etc. Also, they publicize these contents to import and export enterprise, and practice risk management of high risk business in priority through education and public information. so we will have to make can do more effective risk management.
Pattern Recognition measures the ability of learners to distinguish between two sets of shapes or figures. Locating similar patterns on either side of the presented problem determines a learner's capacity or aptitude for science over general studies. At Ajou University's Institute for Scientifically Enabled Youth, we conducted research using a sample composed of middle school students with general and scientific backgrounds. The result proved that Pattern Recognition measures a different creative talent other than problem solving. In our opinion, Pattern Recognition would be a method better suited to elementary learners over those in middle or high school.
이 연구는 대학생들의 글쓰기에 대한 인식을 분석하고 글쓰기 교육의 개선 방안을 찾고자 J대학 학생들을 대상으로 글쓰기 학습 내용, 글쓰기 자기 능력 평가, 글쓰기 능력에 대한 인식, 글쓰기 교육 방향에 대한 인식 등을 설문하여 조사·분석하였다. 이를 통해 글쓰기 교육의 운영 개선 방안에 대해 논의하였다. 대학생들의 인식을 조사·분석한 결과 대학생들은 글쓰기 능력을 중요하게 인식하고 있으며, 이론 수업보다는 실제 글을 써보고 피드백을 받는 실제적인 글쓰기 수업을 원하였다. 또한 글의 내용을 구성하고 전개해가는 부분에 대한 능력을 키우고 싶은 것으로 나타났다. 글쓰기 교육이 대학생들에게 실질적인 역량이 될 수 있도록 하기 위해서는 이론 강의도 중요하지만 실질적으로 글을 써볼 수 있는 충분한 시간과 기회를 부여해야 하며, 전공 맞춤형 실무글쓰기의 개발이 필요하다. 또한 다양한 수업 방식을 통해 학생들이 참여할 수 있는 글쓰기 수업이 되도록 해야하며, 대학 졸업 인증 요건 등의 방법을 통해 졸업 후 사회에 진출해서도 글쓰기 능력이 실무역량으로 이어질 수 있도록 해야 한다. 이 연구는 글쓰기와 관련한 대학생들의 인식을 통해 대학 글쓰기 교육의 방향을 모색해 볼 수 있다는데 의의가 있다고 하겠다.
Kim, Ji-Kyoung;Oh, Yeong-Jae;Chong, Kab-Sung;Wee, Jae-Woo;Lee, Chong-Ho
대한전기학회:학술대회논문집
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대한전기학회 2004년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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pp.107-109
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2004
In this paper, authors propose the sensor fusion system that can recognize multiple 3D objects from 2D projection images and tactile information. The proposed system focuses on improving recognition performance of 3D object. Unlike the conventional object recognition system that uses image sensor alone, the proposed method uses tactual sensors in addition to visual sensor. Neural network is used to fuse these informations. Tactual signals are obtained from the reaction force by the pressure sensors at the fingertips when unknown objects are grasped by four-fingered robot hand. The experiment evaluates the recognition rate and the number of teaming iterations of various objects. The merits of the proposed systems are not only the high performance of the learning ability but also the reliability of the system with tactual information for recognizing various objects even though visual information has a defect. The experimental results show that the proposed system can improve recognition rate and reduce learning time. These results verify the effectiveness of the proposed sensor fusion system as recognition scheme of 3D object.
Human being recognizes the physical world by integrating a great variety of sensory inputs, the information acquired by their own action, and their knowledge of the world using hierarchically parallel-distributed mechanism. In this paper, authors propose the sensor fusion system that can recognize multiple 3D objects from 2D projection images and tactile informations. The proposed system focuses on improving recognition performance of 3D objects. Unlike the conventional object recognition system that uses image sensor alone, the proposed method uses tactual sensors in addition to visual sensor. Neural network is used to fuse the two sensory signals. Tactual signals are obtained from the reaction force of the pressure sensors at the fingertips when unknown objects are grasped by four-fingered robot hand. The experiment evaluates the recognition rate and the number of learning iterations of various objects. The merits of the proposed systems are not only the high performance of the learning ability but also the reliability of the system with tactual information for recognizing various objects even though the visual sensory signals get defects. The experimental results show that the proposed system can improve recognition rate and reduce teeming time. These results verify the effectiveness of the proposed sensor fusion system as recognition scheme for 3D objects.
This paper proposes a method for early warning of hazard for pipelines. Many pipelines transport dangerous contents so that any damage incurred might lead to catastrophic consequences. However, most of these damages are usually a result of surrounding third-party activities, mainly the constructions. In order to prevent accidents and disasters, detection of potential hazards from third-party activities is indispensable. This paper focuses on recognizing the running of construction machines because they indicate the activity of the constructions. Acoustic information is applied for the recognition and a novel pipeline monitoring approach is proposed. Principal Component Analysis (PCA) is applied. The obtained Eigenvalues are regarded as the special signature and thus used for building feature vectors. One-class Support Vector Machine (SVM) is used for the classifier. The denoising ability of PCA can make it robust to noise interference, while the powerful classifying ability of SVM can provide good recognition results. Some related issues such as standardization are also studied and discussed. On-site experiments are conducted and results prove the effectiveness of the proposed early warning method. Thus the possible hazards can be prevented and the integrity of pipelines can be ensured.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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