• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.269-278
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• 2001

대부분의 전자계산실무 교과 학습 관련 사이트들이 Text 위주의 나열식 학습평가가 대부분이나 본 논문에서는 빠른 속도로 출현하는 새로운 응용 프로그램의 활용을 필요로 하는 상업학교의 전자계산실무 교과목에 적용되는 학습평가를 웹을 기반으로 하여 이론과 실습을 교실에서 교사와 학생이 같이 수업을 하는 것처럼 WWW에서 애니메이션 기법을 이용하여 텍스트와 시각적, 청각적 기능을 포함한 자기주도적인 학습과 이전의 선발이나 배치의 목적으로 사용하기 위해 학습 결과를 양적으로만 측정해 온 것을 개개인의 특성을 고려한 평가 방법인 수준별, 개별화된 질적 평가가 가능하도록 설계 및 구현하였다.

• Structural Monitoring and Maintenance
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• 제2권4호
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• pp.399-418
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• 2015

Automated damage detection through Structural Health Monitoring (SHM) techniques has become an active area of research in the bridge engineering community but widespread implementation on in-service infrastructure still presents some challenges. In the meantime, visual inspection remains as the most common method for condition assessment even though collected information is highly subjective and certain types of damage can be overlooked by the inspector. In this article, a Frequency Response Functions-based model updating algorithm is evaluated using experimentally collected data from the University of Central Florida (UCF)-Benchmark Structure. A protocol for measurement selection and a regularization technique are presented in this work in order to provide the most well-conditioned model updating scenario for the target structure. The proposed technique is composed of two main stages. First, the initial finite element model (FEM) is calibrated through model updating so that it captures the dynamic signature of the UCF Benchmark Structure in its healthy condition. Second, based upon collected data from the damaged condition, the updating process is repeated on the baseline (healthy) FEM. The difference between the updated parameters from subsequent stages revealed both location and extent of damage in a "blind" scenario, without any previous information about type and location of damage.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1689-1701
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• 2019

In recent years, personal videos have been shared online due to the popular uses of portable devices, such as smartphones and action cameras. A recent report predicted that 80% of the Internet traffic will be video content by the year 2021. Several studies have been conducted on the detection of main video events to manage a large scale of videos. These studies show fairly good performance in certain genres. However, the methods used in previous studies have difficulty in detecting events of personal video. This is because the characteristics and genres of personal videos vary widely. In a research, we found that adding a dataset with the right perspective in the study improved performance. It has also been shown that performance improves depending on how you extract keyframes from the video. we selected frame segments that can represent video considering the characteristics of this personal video. In each frame segment, object, location, food and audio features were extracted, and representative vectors were generated through a CNN-based recurrent model and a fusion module. The proposed method showed mAP 78.4% performance through experiments using LSVC data.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권11호
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• pp.837-850
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• 2002

본 논문에서는 인지적 긍정/부정 선택 과제의 수행 시 뇌파를 이용하여 피험자의 반응시간 RT(response time)를 예측하는 방법에 관하여 기술한다. 실험 task에서 피험자는 시각적 자극에 대한 반응, 문제의 해석, 손 움직임의 조절, 손동작 등과 관련된 뇌활동을 한다. 이와 같은 피험자의 정신상태의 변화를 CT(cut time), ST(selection time), RP(repeated period) 등을 정의하여 모델링하고, 선택시간 ST를 감지하여 피험자의 반응시간 RT를 예측한다. ST를 감지하기 위하여 측정한 뇌파로부터 $\alpha$, $\beta$, ${\gamma}$파를 분리하고, 공간적인 관계를 고려하여 설정한 4쌍의 전극들로부터 3가지의 특징들을 추출한다. 추출한 특징들을 분석하여 각 피험자별로 나타나는 상세 규칙(specific rule)과 공통적인 특징들로 구성된 일반 규칙(meta rule)들을 설정한다. 8명의 피험자를 대상으로 설정한 규칙들을 적용하여 평균 83%의 ST 감지 성공률을 보이고, ST 감지 이후 약 0.73초에서 RT가 나타나는 것을 보인다. 설정한 규칙들의 타당성을 검증하기 위하여 8명 중 2명의 피험자에 대해서 재실험을 하고, 이들 데이타에 적용한 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 기존의 인지적인 정신상태 판별을 위한 방법들이나 왼손/오른손 동작구분 방법들과 결합하여 사용할 경우 BCI를 위한 기반 기술로 활용될 것으로 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.552-562
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• 2018

With the advent of the information society, image restoration technology has aroused considerable interest. Guided image filtering is more effective in suppressing noise in homogeneous regions, but its edge-preserving property is poor. As such, the critical part of guided filtering lies in the selection of the guided image. The result of the Expected Patch Log Likelihood (EPLL) method maintains a good structure, but it is easy to produce the ladder effect in homogeneous areas. According to the complementarity of EPLL with guided filtering, we propose a method of coupling EPLL and guided filtering for image de-noising. The EPLL model is adopted to construct the guided image for the guided filtering, which can provide better structural information for the guided filtering. Meanwhile, with the secondary smoothing of guided image filtering in image homogenization areas, we can improve the noise suppression effect in those areas while reducing the ladder effect brought about by the EPLL. The experimental results show that it not only retains the excellent performance of EPLL, but also produces better visual effects and a higher peak signal-to-noise ratio by adopting the proposed method.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권6호
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• pp.652-663
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• 2002

최근 이동 무선망을 통한 발전된 비디오 응용 서비스에서 비디오 스트림의 크기를 효과적으로 줄이는 트랜스코더가 필요로 하게 되었다. 이러한 트랜스코더는 화소공간뿐만 아니라 DCT 공간상에서도 가능하다. 본 논문에서는 화소공간과 DCT 공간을 활용하여 시각적 화질을 유지하면서 영상 크기를 효과적으로 줄이는 새로운 고속 복합 트랜스코더를 제안하였다. 또한 부호화 모드 결정과 움직임 벡터 재산출 방법을 제안하였다. 대표적인 실험용 비디오 시퀀스에 적용하였을 때 기존의 공간영역 트랜스코딩 방법과 유사한 시각적 화질을 유지하면서도 계산량을 감소시킬 수 있었다.

• 한국조경학회지
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• 제32권4호
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• pp.94-104
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• 2004

This study creates the LCP (Landscape Control Point) through the survey of spot sites for the quality of landscape assessment, which is based on an objective and departmentalized data base; the landscape assessment was achieved by production of weight value with the AHP (Analytic Hierarchy Process) technique, selection of requisites for the landscape assessment with the IVERSON method and visual area analysis with GIS (Geographic Information System). Futhermore, validity of the landscape assessment was verified by analysis of the correlation between physical amount and aesthetic amount. The purpose of this study is to suggest the basic essential data for landscape assessment and landscape planning by the characteristics of landscape based on verification of the suggested landscape assessment methods. The results of this study are summarized below. 1. In the adaptation of landscape assessment using GIS, the landscape assessment points of LCP 18, 17 and 16, which have more visible elements such as hill area, mountain area, and forest and farm land, were indicated to be higher than the others. In contrast, the landscape assessment points of LCP 13, 6 and 10, which have less visible elements, were relatively lower than the others. 2. In the visible preference measuring method, LCP 4, 14, and 16 showed high points of landscape assessment with 3.46, 3.4, and 3.18 each. With the more natural environments such as hill area, mountain area, and forest and farm land, higher results were shown. In contrast, LCP 7, 1, and 9 showed low points of landscape assessment with 2.24, 2.36, and 2.53 each. 3. In this study, a coefficient of 0.746 was gained by the analysis of correlation between the points of landscape assessment method and the points of visual preference from a slide show. This has 99 percent of probability in statistical data. 4. In conclusion, with the demonstration of the correlation between the landscape assessment method based on the AHP technique and the aesthetic amount (preference proportion), the practical use of landscape assessment can be demonstrated by the suggested landscape assessment method.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.9-17
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• 2024

It is widely recognized that for 3D human pose estimation (HPE), dataset acquisition is expensive and the effectiveness of augmentation techniques of conventional visual recognition tasks is limited. We address these difficulties by presenting a simple but effective method that augments input images in terms of viewpoints when training a 3D human pose estimation (HPE) model. Our intuition is that meaningful variants of the input images for HPE could be obtained by viewing a human instance in the images from an arbitrary viewpoint different from that in the original images. The core idea is to synthesize new images that have self-occlusion and thus are difficult to predict at different viewpoints even with the same pose of the original example. We incorporate this idea into the training procedure of the 3D HPE model as an augmentation stage of the input samples. We show that a strategy for augmenting the synthesized example should be carefully designed in terms of the frequency of performing the augmentation and the selection of viewpoints for synthesizing the samples. To this end, we propose a new metric to measure the prediction difficulty of input images for 3D HPE in terms of the distance between corresponding keypoints on both sides of a human body. Extensive exploration of the space of augmentation probability choices and example selection according to the proposed distance metric leads to a performance gain of up to 6.2% on Human3.6M, the well-known pose estimation dataset.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권3C호
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• pp.247-254
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• 2008

ITU-T와 MPEG에 의해 최근 표준화가 완성된 H.264는 가변 블록 크기 움직임 예측, 다중 참조 영상, 1/4화소단위 움직임 예측 및 보상, $4{\times}4$ 정수 단위 DCT, 비트율-왜곡 최적화(Rate-Distortion Optimization)등의 새로운 부호화 기술로 H.263, MPEG-4 등 기존 비디오 표준에 비해 더 좋은 부호화 효율을 제공하고 있다. 그러나 새로운 부호화 기술들은 H.264의 전반적인 복잡도를 심화시키는 주된 요인이므로, H.264의 실제 응용을 용이하게 하기 위해서는 이러한 기술에 대한 고속 알고리즘이 요구된다. 제안하는 방식은 부호화기의 복잡도에서 가장 큰 비중을 차지하는 가변 블록 크기 움직임 예측 부호화에서 부호화 모드를 효율적으로 생략함으로써 모드 결정을 빠르게 수행하는 고속 모드 결정법으로, 참조 영상의 수를 줄이는 방법과 예측 모드를 생략하는 방법으로 구분될 수 있다. 참조 영상의 수를 줄이는 방법의 경우 상위 $16{\times}16$ 매크로블록에서 최소의 SAD를 갖는 참조 영상을 선택하여 $16{\times}8$과 $8{\times}16$ 모드의 움직임을 예측하고, 이 중 다시 최적의 참조 영상을 선택하여 하위 모드의 움직임을 예측한다. 예측 모드를 생략하는 방법에서는 매크로블록의 가로와 세로 세분화 방향성을 이용하여 만약 $16{\times}16$ 모드가 선택될 경우, $8{\times}8$과 $4{\times}4$ 하위 모드만 수행하고, $16{\times}8$ 모드가 선택되면 $8{\times}4$, $8{\times}16$ 모드가 선택되면 $4{\times}8$ 모드에서만 움직임 예측을 수행할 수 있다. 실험 결과 모든 참조 영상을 사용하는 방식에 비해 평균 65%가량 속도가 향상된 반면 영상의 화질은 H.264 표준 및 기존 방식과 유사함을 PSNR을 통하여 증명한다.

• 한국언론정보학보
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• 제71권
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• pp.194-223
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• 2015

이 연구는 TV 프로그램 시청 선택 행위에 영향을 미치는 가치 단계 요인을 분석(속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치), 시청자의 어떠한 욕구가 시청 행위와 관계를 가지는지 '가치단계도(HVM, Hierarchical Value Map)'를 밝히는 데에 목적이 있다. 이를 위해 '수단-목적 사슬 이론(Means-end chain theory)'를 적용, 개인적 가치와 시청 행위 간의 인과관계를 측정하였다. 특히 다매체 시대에 태어나 다양한 시청권 활용에 비교적 능숙한 우리나라 20대 대학생들의 TV 시청 행위 가치단계도를 조사하여, 미래 미디어 환경에서 TV의 역할을 조망해 보고자 한다. 이를 위해 이 연구는 APT 래더링을 활용한 구조화된 설문지를 통하여 251명의 자료를 분석하여 TV 장르별(뉴스, 드라마, 코미디) 프로그램 선택의 속성, 기능적 혜택, 심리적 혜택, 시청 가치에 이르는 수단-목적 가치 사슬 구조를 파악하였다. 연구결과, TV 뉴스는 시청각 요소를 통해 빠르고 쉽게 정보를 습득하여 실생활에 도움을 얻는 데에 활용되고 있었고, 개인적 사회생활을 원활히 하는 데에 기여하고 있었다. TV 드라마 선택은 '주변인'의 영향이 크게 작용하였으며, 이들과의 상호작용이 중요한 선택 목적이었다. 프로그램의 사회적 명성과 인기가 중요한 요인이었으며, 채널의 신뢰도, 제작사의 브랜드가 드라마 선택의 요인으로 나타났다. 코미디 프로그램에서는 출연진, 제작진과 프로그램 자체의 명성이 선택의 주요 요인이었다. 시청자들의 프로그램 선택 요인에는 프로그램 신뢰감이 선택의 중요 기본 요인이며, 시청 가치는 타인과 우호 관계 증진, 소속감, 활기찬 삶이 심리적인 속성과 상관관계를 가졌다.