• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.753-763
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• 2008

UCC(User Created Contents)의 급격한 증가에 따라 저작권 문제도 크게 대두되고 있다. 자동 로고 인식은 이러한 저작권 문제를 해결하기 위한 효율적인 방법이다. 로고는 다양한 특징을 가지고 있고, 이러한 특징들은 로고 검출과 인식을 어렵게 한다. 특히, 비디오 내에 빈번한 로고 전이가 일어날 경우, 정확한 로고 인식과 로고 기반 분할이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 디지털 비디오에서 로고 인식을 위한 정확한 전이 검출 방법과 다양한 로고 타입 인식 방법을 제안한다. 제안한 로고 검출과 로고에 따른 비디오 분할을 이용하여 다양한 비디오에 대한 좋은 실험 결과를 얻을 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.122-129
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• 2016

최근 증강현실 기술은 스마트폰 증가추세에 따라 사용자 중심의 상호작용을 지원하는 형태로 발전하고 있다. 논문에서 우리는 관광지 사물인식 기술과 사용자의 위치 정보를 이용하여 실감체험이 가능한 어플리케이션을 구현하였다. 개발 시스템은 스마트폰의 GPS와 비콘 정보를 이용하여 사용자와 관광지 사물의 현 위치를 파악한 후, 두 지점간의 거리와 방향을 계산하여 해당 관광지의 실감체험 콘텐츠를 제공한다. 실감체험 앱을 통하여 우리는 제주를 찾는 관광객들에게 제주의 문화에 대한 이해와 감동을 주는 한편, 무명 관광지의 자원화 가능성을 높이고, 제주 관광의 이미지를 개선하는 효과를 기대할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1998년도 Proceedings of International Workshop on Advanced Image Technology
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• pp.35-40
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• 1998

This paper describes an automatic recognition method of contents in moving images. The recognition process is carried out by the following two steps. At first, camera works in moving images are analyzed and moving objects are extracted from the moving images. Next, the motion of the object is recognized by pre-procured knowledge. These techniques will be applied to a construction of an efficient image database.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-8
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• 2013

얼굴 영상 데이터베이스에서 제공하는 눈 좌표에 의존해서 부분 자동 얼굴 인식 알고리즘을 설계 구현하면 실 환경 얼굴 인식 시스템에서는 눈 좌표 추출 알고리즘의 정확도에 따라 인식 성능이 달라질 수 있다. 본 논문에서는 얼굴의 눈, 코, 입 및 윤곽선 정보를 바탕으로 설정한 특징점 기반의 얼굴 모델 그래프를 생성하여 얼굴 영상에 정합시키고 각 특징점에서 Gabor 및 LBP 피쳐를 추출해서 결합하는 방식의 완전 자동 얼굴 인식 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘에서는 완전 자동으로 얼굴 영상에 얼굴 모델 그래프를 맞출 뿐만 아니라 기존의 Gabor 피쳐에 LBP 피쳐를 추가함으로써 인식 성능을 극대화 시킬 수 있도록 하였다. 제안한 알고리즘을 FERET 데이터베이스에 적용해 본 결과 1,000명 이상의 얼굴을 실시간으로 인식할 수 있었고 각 데이터 집합에 대해서 우수한 인식 성능을 얻을 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.985-992
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• 2018

최근 HMD 장비의 발전 및 보급 확대와 함께 가상현실 콘텐츠의 개발도 늘어나고 있으나 개발되는 대부분의 가상 현실 콘텐츠는 사용자의 인지 능력 차이를 참작하지 않고 개발되고 있고, 가상현실 콘텐츠를 이용하는 이용자에 따라 느끼는 몰입감이나 현실감이 크게 차이 나고 있다. 본 연구에서는 문헌연구를 토대로 가상현실기반 콘텐츠 제작시 내용 인지에 미치는 시각적 요인들을 도출해 내고, 실험을 통해 이러한 요인들이 콘텐츠 내용 인지에 미치는 영향과 실재감과의 상관 관계에 관하여 연구를 진행하였다. 연구 결과, 시각요인 중 색상지각과 공간지각요인은 콘텐츠 인식 및 실재감에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 운동지각 요인은 인지부조화로 멀미를 일으키고 콘텐츠의 정확한 인식에도 부정적 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 또한 VR 콘텐츠의 인지는 실재감에 크게 영향을 미치는 것을 알 수 있었다.

• International Journal of Contents
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• 제10권4호
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• pp.11-17
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• 2014

The influence of acquisition environment on music score images captured by a camera has not yet been seriously examined. All existing Optical Music Recognition (OMR) systems attempt to recognize music score images captured by a scanner under ideal conditions. Therefore, when such systems process images under the influence of distortion, different viewpoints or suboptimal illumination effects, the performance, in terms of recognition accuracy and processing time, is unacceptable for deployment in practice. In this paper, a novel, lightweight but effective approach for dealing with the issues caused by camera based music scores is proposed. Based on the staff line information, musical rules, run length code, and projection, all regions of interest are determined. Templates created from inverse filter are then used to recognize the music symbols. Therefore, all fragmentation and deformation problems, as well as missed recognition, can be overcome using the developed method. The system was evaluated on a dataset consisting of real images captured by a smartphone. The achieved recognition rate and processing time were relatively competitive with state of the art works. In addition, the system was designed to be lightweight compared with the other approaches, which mostly adopted machine learning algorithms, to allow further deployment on portable devices with limited computing resources.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.359-367
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• 2010

본 연구는 호텔고객의 경제환경 인식이 호텔선택속성과 고객충성도에 미치는 영향관계를 발견하는 것이다. 본 연구는 호텔기업 경영의 자료로 제시함으로써 호텔고객 행동에 직접적인 영향을 미치는 고객의 의사결정 과정의 모든 단계에 긍정적인 전략을 수립할 수가 있을 것으로 보인다. 첫째, 경제환경 인식과 호텔선택속성의 회귀분석 결과의 세부적인 검증결과는 객실 서비스, 프론트 서비스, 식음료 서비스, 전반적인 환경, 부대시설에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다. 둘째, 경제환경 인식과 고객충성도의 경우는 외부경제환경, 정보환경이 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.

• International Journal of Contents
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• 제16권3호
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• pp.1-17
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• 2020

Human motion recognition is essential for user-centric services such as surveillance-based security, elderly condition monitoring, exercise tracking, daily calories expend analysis, etc. It is typically based on the movement data analysis such as the acceleration and angular velocity of a target user. The existing motion recognition studies are only intended to measure the basic information (e.g., user's stride, number of steps, speed) or to recognize single motion (e.g., sitting, running, walking). Thus, a new mechanism is required to identify the transition of single motions for assessing a user's consecutive motion more accurately as well as recognizing the user's body and surrounding situations arising from the motion. Thus, in this paper, we collect the human movement data through Android smartphones in real time for five targeting single motions and propose a mechanism to recognize a consecutive motion including transitions among various motions and an occurred situation, with the state transition model to check if a vulnerable (life-threatening) condition, especially for the elderly, has occurred or not. Through implementation and experiments, we demonstrate that the proposed mechanism recognizes a consecutive motion and a user's situation accurately and quickly. As a result of the recognition experiment about mix sequence likened to daily motion, the proposed adoptive weighting method showed 4% (Holding time=15 sec), 88% (30 sec), 6.5% (60 sec) improvements compared to static method.

• International Journal of Contents
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• 제15권4호
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• pp.59-64
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• 2019

In recent years, emotion recognition has been an interesting and challenging topic. Compared to facial expressions and speech modality, gesture-based emotion recognition has not received much attention with only a few efforts using traditional hand-crafted methods. These approaches require major computational costs and do not offer many opportunities for improvement as most of the science community is conducting their research based on the deep learning technique. In this paper, we propose an end-to-end deep learning approach for classifying emotions based on bodily gestures. In particular, the informative keyframes are first extracted from raw videos as input for the 3D-CNN deep network. The 3D-CNN exploits the short-term spatiotemporal information of gesture features from selected keyframes, and the convolutional LSTM networks learn the long-term feature from the features results of 3D-CNN. The experimental results on the FABO dataset exceed most of the traditional methods results and achieve state-of-the-art results for the deep learning-based technique for gesture-based emotion recognition.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제10권1호
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• pp.121-127
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• 2009

자동차 ECU(Electronic Control Unit)는 날이 갈수록 더욱 복잡해지고 많은 기능을 요구하고 있다. 대표적으로 power windows switch, LCM(Light Control Module), mirror control system, seat memory등 운전자 편의 시스템이 개발되어 양산 중에 있다. 또한 현재 업계에서 많은 연구개발이 진행되고 있는 운전자 편의를 위한 DIS(Driver Information System)도 있다. 하지만 이러한 시스템을 운전 중 조작하게 되면 많은 위험이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이러한 자동차 편의장치를 음성으로 조작 가능한 음성인식 시스템을 구현하였으며 자동차 잡음환경에서 인식률 향상을 위한 전처리 필터를 적용하여 양호한 인식결과 얻었다.