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정헌만,이정현,Jung, Heon-Man,Lee, Jung-Hyun 한국정보처리학회 2006 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.13 No.6
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인식 기반의 서비스를 제공하기 위해선 동적인 상황 관리 기술과 상황 추론 기술, 그리고 상황 모델링 기술이 필요하다. 기존 연구에서 상황 인식 서비스는 상황 인식 미들웨어에서 사용하는 상황 온톨로지를 이용해서 설계되기 때문에 서비스의 실행도중 상황 온톨로지를 동적으로 변경하기 어렵다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 변화에 대한 사용자의 요구사항을 능동적으로 반영하고, 동적인 응용 적응성을 지원하는 계층적 온톨로지 기반 상황 관리 모델을 제안하고 이를 기반으로 상황 인식 미들웨어를 설계한다 또한, 상황 인식 서비스 구현을 위해 다양한 컨텍스트 발견, 획득, 해석, 추론을 효과적으로 지원하며 사용자의 서비스 실행 시 발생할 수 있는 상황 충돌을 해결하기 위한 방법을 제시한다. 설계하는 미들웨어는 OSGi 프레임워크 위에서 구현함으로써 다양한 유비쿼터스 환경에 필요한 상황 인식 서비스의 개발 및 운용을 효과적으로 지원을 할 수 있다. To support context-aware services in ubiquitous computing environments, there are required dynamic context managing, context reasoning and context modeling technologies. In previous researches, context services are designed using context ontology used in context aware middleware. So, context service cannot change the context ontology in execution time. In this paper, we propose a hierarchical ontology-based context management model and design a context-aware middleware based on this model for supporting active application adaptability and reflecting users' requirements dynamically in contextual changes. It also provides efficient support for inferencing, interpreting, acquiring and discovering various contexts to build context-aware services and presents a resolution method for context conflict which is occurred in execution of service. As the middleware is implemented on the OSGi framework, it can cause interoperability among devices such as computers, PDAs, home appliances and sensors. It can also support the development and operation of context aware services, which are required in the ubiquitous computing environment.
정헌 한국콘텐츠학회 2019 한국콘텐츠학회논문지 Vol.19 No.1
This paper investigates how digital technology innovates the aesthetic ontology of film images. The modern civilization of computer and internet bring about the new ontology of film images. Digital hybrid image expands the contradictory combination of physical reality and filmic fantasy. It is inevitable to recount Walter Benjamin’ s concept of mechanical reproduction in the age of digital cinema. The modern condition of image arts changes the concept of mechanical reproduction to the logic of digital configuration. In addition, computer simulation innovates the film aesthetics of montage to the aesthetics of digital collage. The technological and aesthetical development of computer simulation and internet network leads to the new ontology of digital hybrid images. This study suggests a new theoretic point that the aesthetic ontology of digital hybrid images leads to the expansion of filmic fantasy and expression. 이 논문은 디지털 테크놀러지가 영화 이미지의 미학적 존재론을 어떻게 변화시키고 있는지에 대해 다룬다. 영화 예술의 물질적 기초로서 셀룰로이드 필름을 통한 이미지 생산과 소비의 시대는 이미 막을 내렸다. 컴퓨터와 인터넷 시대의 도래는 영화의 세계에 새로운 이미지 존재론의 출현을 불가피하게 만든다. 오늘날 디지털 시네마 시대에 벤야민의 기계 복제 개념을 재해석할 필요가 있다. 필름 이미지의 기계 복제는 컴퓨터 시뮬레이션에 기초한 디지털 합성 개념으로 변형된다. 또한, 디지털 테크놀러지는 영화의 몽타주 미학에 중대한 변화를 초래한다. 쇼트들의 시간적 연결에 기초한 필름의 몽타주 미학은 컴퓨터 데이터와 픽셀 이미지의 공간적 시뮬레이션에 기초한 ‘디지털 꼴라주’ 미학으로 변화한다. 이 논문은 영화적 환영과 표현의 미학이 확장되는 디지털 하이브리드 이미지 존재론을 탐구함으로써 기존 연구와의 차별성을 제시한다.
정헌,임춘환,편석범,Jeong, Heon,Lim, Chun-Hwan,Pyeon, Suk-Bum 대한전자공학회 2000 電子工學會論文誌 IE (Industry electronics) Vol.37 No.3
본 연구에서는 ATM 보안 시스템을 위한 DCT와 신경망 기반 모델 인증 알고리즘을 제안한다. CCD 카메라를 이용하여 일정한 조도와 거리에서 30명의 얼굴영상을 획득한 후 데이터 베이스를 구성한다. 모델 인증 실험을 위해 동일인에 대해 학습영상 4장 그리고 실험 영상 4장을 각각 획득한다. 얼굴영상의 에지를 검출한 후 에지 분포에 의해 얼굴영상에서 사각형태로 특징영역을 검출한다. 특징영역에는 눈썹, 눈, 코, 입, 그리고 뺨이 포함된다. 특징영역에 대해 DCT를 수행한 후 대각방향의 계수 합을 구해 특징벡터를 추출한다. 특징벡터는 정규화되어 신경망의 입력 벡터가 된다. 패스워드를 고려하지 않는 경우, 데이터 베이스를 검색한 결과 학습된 얼굴영상에 대해서는 100%의 인증율을 나타내었고 학습되지 않는 얼굴영상의 경우에는92%의 인증률을 나타내었다. 그러나 패스워드를 고려한 경우 모두 100%의 인증율을 보였다. In this study, we propose a model verification algorithm based on DCT and neural network for ATM security system. We construct database about facial images after capturing thirty persons facial images in the same lumination and distance. To simulate model verification, we capture four learning images and test images per a man. After detecting edge in facial images, we detect a characteristic area of square shape using edge distribution in facial images. Characteristic area contains eye bows, eyes, nose, mouth and cheek. We extract characteristic vectors to calculate diagonally coefficients sum after obtaining DCT coefficients about characteristic area. Characteristic vectors is normalized between +1 and -1, and then used for input vectors of neural networks. Not considering passwords, simulations results showed 100% verification rate when facial images were learned and 92% verification rate when facial images weren't learned. But considering passwords, the proposed algorithm showed 100% verification rate in case of two simulations.