• 대한원격탐사학회지
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• 제30권4호
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• pp.493-503
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• 2014

이 논문에서는 대규모 작물 재배 지역의 작물 분류도의 조기 제작을 목적으로 분광학적 혼재를 줄이고, 과거 토지피복도의 작물 재배 패턴을 반영할 수 있는 계층적 분류 방법론을 제안하였다. 특히 작물 생육 주기로부터 다른 분광 특성을 고려한 계층적 분류 접근을 적용하고, 과거 작물 재배 패턴으로부터 추출된 시간적 문맥 정보를 함께 고려함으로써 분광 혼재가 두드러진 화소의 영향을 줄일 수 있다. 제안 분류 기법의 적용성을 평가하기 위해 미국 아이오와 주 전체를 대상으로 시계열 MODIS 250 m 정규식생지수 자료와 과거 crop data layer를 사용하는 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 다른 분류 단계와 과거 작물 재배 패턴을 고려함으로써 대상 지역의 주요 재배 작물이면서 분광학적 유사도가 두드러진 콩과 옥수수를 효과적으로 구분할 수 있었다. 그리고 분광 정보만을 이용한 분류 결과에 비해 제안 기법이 최소 7.68%p에서 최대 20.96%p의 향상된 분류 정확도를 보였다. 또한 분류 단계에서 시간적 문맥 정보를 결합함으로써 사용 NDVI 자료의 수에 영향을 덜 받는 가장 높은 분류 정확도(최대 전체 정확도: 86.63%)를 얻을 수 있었다. 따라서 제안 분류 기법은 주요 곡물 수입국의 대규모 작물 구분도의 조기 제작에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(B)
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• pp.339-341
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• 2012

This paper presents a method for generating an autonomous activity-based diary in the environment including a personal computer (PC). In order to record a user's various tasks in front of a PC, we consider the contextual information such as current time, opened programs, and user interactions. As one modality for the user interaction, a motion sensor was applied to recognize a user's hand gestures in case that the activity is conducted without interaction between the user and the PC. Moreover, we propose a temporal clustering method to recapitulate the sequential and meaningful activity in the stream of extracted PC usage logs. By combining those two processes, we summarize the user activities in the PC environment.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.1-23
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• 2011

상황인식 컴퓨팅 사용자의 상황적이고 주관적 웰빙(SWB) 측정은 그에 맞는 정신건강 추천, 특히 대사증후군이나 우울증을 위한 추천에 매우 도움이 될 것이다. 현존하는 자가 진단식 측정법이나 자가 센싱 방법이 주관적 웰빙정보를 모니터링 하는데 제안되고 있음에도 불구하고 시의 적절한 서비스를 제공하지 못하여 상황인식 서비스로 쓰이기에는 부적합하다. 따라서 본 논문의 목적은 상황적이고 주관적 웰빙을 추정하는 방법을 제안하는 것이다. 이 방법은 사용자가 남기는 응답 글로부터 상황 자료를 획득하기 때문에 매우 적시적이며 따라서 그때마다의 감정 상태를 파악할 수 있다. 특히 본 연구에서는 온라인 대화나 기타 텍스트 기반의 의사소통에서 노출되는 분노심 등 부정적 감정에 관련된 감정동사와 정도 부사에 초점을 두어 측정한다. 제안된 상황적이고 주관적 웰빙 추정 방법을 기반으로 하여 웰빙 생활을 위한 추천 시스템을 개발하고자 한다. 이러한 아이디어의 실현가능성을 보이기 위하여 실제 운전자들을 대상으로 제안 방법이 얼마나 실제 감정을 잘 추론하는지에 대해 실험을 수행하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.61-68
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• 2012

최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.30-39
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• 2003

본 논문에서는 한국어 음성 데이터를 대상으로 HM-Net(Hidden Markov Network) 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였다. 음향모델 작성은 음성인식에서 널리 사용되고 있는 통계적인 모델링 방법인 HMM(Hidden Markov Model)을 개량한 HM-Net을 도입하였다. HM-Net은 기존의 SSS(Successive State Splitting) 알고리즘을 개량한 PDT(Phonetic Decision Tree)-SSS 알고리즘에 의해 문맥방향과 시간방향의 상태분할을 수행하여 생성되는데, 특히 문맥방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에 출현하지 않는 문맥정보를 효과적으로 표현하기 위해 음소결정트리를 채용하고 있으며, 시간방향 상태분할의 경우 학습 음성데이터에서 각 음소별 지속시간 정보를 효과적으로 표현하기 위한 상태분할을 수행하며, 마지막으로 파라미터의 공유를 통해 triphone 형태의 최적인 모델 네트워크를 작성하게 된다. 인식에 사용된 알고리즘은 음소 및 단어인식의 경우에는 One-Pass Viterbi 빔 탐색을 사용하며 트리 구조 형태의 사전과 phone/word-pair 문법을 채용하고 있다. 연속음성인식의 경우에는 단어 bigram과 단어 trigram 언어모델과 목구조 형태의 사전을 채용한 Multi-Pass 빔 탐색을 사용하고 있다. 전체적으로 본 논문에서는 다양한 조건에서 HM-Net 음성인식 시스템의 성능평가를 수행하였으며, 지금까지 소개된 음성인식 시스템과 비교하여 매우 우수한 인식성능을 보임을 실험을 통해 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1590-1609
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• 2021

Laughter is one of the most important nonverbal sound that human generates. It is a means for expressing his emotions. The acoustic and contextual features of this specific sound are different from those of speech and many difficulties arise during their modeling process. During this work, we propose an audio laughter generation system based on unsupervised generative models: the autoencoder (AE) and its variants. This procedure is the association of three main sub-process, (1) the analysis which consist of extracting the log magnitude spectrogram from the laughter database, (2) the generative models training, (3) the synthesis stage which incorporate the involvement of an intermediate mechanism: the vocoder. To improve the synthesis quality, we suggest two hybrid models (LSTM-VAE, GRU-VAE and CNN-VAE) that combine the representation learning capacity of variational autoencoder (VAE) with the temporal modelling ability of a long short-term memory RNN (LSTM) and the CNN ability to learn invariant features. To figure out the performance of our proposed audio laughter generation process, objective evaluation (RMSE) and a perceptual audio quality test (listening test) were conducted. According to these evaluation metrics, we can show that the GRU-VAE outperforms the other VAE models.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권1호
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• pp.89-104
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• 2024

Cloud-based e-learning (CBEL) represents a promising technological frontier. Existing literature has presented a diverse array of findings regarding the determinants that influence the adoption of CBEL. The primary objective of this study is to conduct an exhaustive examination of the available literature, aiming to determine the key predictors of CBEL utilization by employing the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology. A comprehensive review of 35 articles was undertaken, shedding light on the status of CBEL as an evolving field. Notably, there has been a discernible downturn in related research output during the COVID-19 pandemic, underscoring the temporal dynamics of this subject. It is noteworthy that a significant portion of this research has emanated from the Asian continent. Furthermore, the dominance of the technology acceptance model (TAM) in research frameworks is affirmed by our findings. Through a rigorous thematic analysis, our study identified five overarching themes, each encompassing a diverse range of sub-themes. These themes encompass 1) technological factors, 2) individual factors, 3) organizational factors, 4) environmental factors, and 5) security factors. This categorization provides a structured framework for understanding the multifaceted nature of CBEL adoption determinants. Our study serves as a compass, guiding future research endeavours in this domain. It underscores the imperative for further investigations utilizing diverse theoretical frameworks, contextual settings, research methodologies, and variables. This call for diversity and expansion in research efforts reflects the dynamic nature of CBEL and the evolving landscape of e-learning technologies.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권11호
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• pp.2797-2808
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• 1998

멀티미디어 시나리오 데이타베이스 시스템은 데이터 간의 연관 관계, 다중경로 및 데이터 공유 등의 정보를 그래프 구조로 표현하여 멀디미디어 데이터의 재생순서를 나타내는 시나리오로 기술하고, 정의된 시나리오를 참조하여 멀티미디어 데이터를 사용자에게 실시간으로 전송하는 읽기 전용 주문형 멀티미디어(Multimedia-on-demand) 시스템이다. 멀티미디어 시나이로 데이타베이스 시스템은 서비스되는 멀티미디어 객체의 메타데이타(metadata)를 저장하고 있는 시나리오 데이타베이스를 참조함으로써 데이터 전송을 위한 사전-스케줄링(pre-scheduling)을 수행하여 전송 지연으로 인한 반응시간을 줄이며, 시나리오를 다양한 기법으로 재순서하여 전송함으로써 데이터 전송효율을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 멀티미디어 객체의 시간적, 공간적, 의미적 연관 관계를 기술하는 시나리오의 구성에 필요한 사항을 논하고 이의 저장,관리를 위한 시나리오 데이타베이스를 설계하며, 시나리오 재순선화를 이용한 스케줄링 방안에 대하여 논한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권1호
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• pp.40-50
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• 2012

Increase in the number of older people due to demographic changes poses great challenges to the social healthcare systems both in the Western and as well as in the Eastern countries. Support for older people by formal care givers leads to enormous temporal and personal efforts. Therefore, one of the most important goals is to increase the efficiency and effectiveness of today's care. This can be achieved by the use of assistive technologies. These technologies are able to increase the safety of patients or to reduce the time needed for tasks that do not relate to direct interaction between the care giver and the patient. Motivated by this goal, this contribution focuses on applications of acoustic technologies to support users and care givers in ambient assisted living (AAL) scenarios. Acoustic sensors are small, unobtrusive and can be added to already existing care or living environments easily. The information gathered by the acoustic sensors can be analyzed to calculate the position of the user by localization and the context by detection and classification of acoustic events in the captured acoustic signal. By doing this, possibly dangerous situations like falls, screams or an increased amount of coughs can be detected and appropriate actions can be initialized by an intelligent autonomous system for the acoustic monitoring of older persons. The proposed system is able to reduce the false alarm rate compared to other existing and commercially available approaches that basically rely only on the acoustic level. This is due to the fact that it explicitly distinguishes between the various acoustic events and provides information on the type of emergency that has taken place. Furthermore, the position of the acoustic event can be determined as contextual information by the system that uses only the acoustic signal. By this, the position of the user is known even if she or he does not wear a localization device such as a radio-frequency identification (RFID) tag.

• 방송공학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.691-701
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• 2013

본 논문에서는 High Efficiency Video Coding (HEVC) 부호화 속도 향상을 위하여 주변 CU들의 정보를 활용한 고속 병합모드 결정 방법을 제안한다. 표준화가 완료된 HEVC에서는 병합 후보 리스트(Merge Candidate List)에서 생성되는 동일한 후보 모드를 가진다. $2N{\times}2N$에 대하여 병합 모드와 병합 SKIP 모드(Merge SKIP mode)가 후보들을 공유하며 모드 검색을 수행한다. 이러한 병합과정은 후보 모드만큼 수행 후 병합 SKIP 모드 또한 필요에 따라 후보만큼 수행하는 검색과정은 반복 연산으로 복잡도를 가중시키고 있다. 이러한 부호화 복잡도를 감소시키기 위하여 제안된 방법에서는 이미 부호화된 시공간적 주변 블록들 및 상위 부호화 깊이 블록의 병합 (Merge) 정보를 활용하여 현재 부호화 블록의 모드를 조기에 결정한다. 주변 블록 정보가 모두 병합 SKIP 모드일 경우 조기에 병합 SKIP 모드만을 검색하도록 하고, 그렇지 않은 경우에는 기존의 병합 과정을 수행하도록 설계하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 HEVC의 부호화 시간보다 21.25%가 감소시킬 수 있으며, 화질 열화는 매우 적음을 보인다.