http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 유은지(Eun-Ji Ryu) (검색결과 5 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
Dark Channel Prior를 이용한 영상 기반 해무 강도 측정에 관한 연구
유은지(Eun-Ji Ryu),동창자(DongChangJia),권기원(Ki-Won Kwon),임태호(Tae-Ho Im) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.11
본 논문은 해양 기상환경을 파악해 운항 안전사고를 줄이기 위하여 일반 영상을 이용해 해무 강도를 측정하고자 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 일반 카메라를 사용하여 해무 강도를 측정한다. 다양한 해역에서 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, Haze Equation, Dark Channel Prior를 이용해 해무 강도를 측정 기준을 제시한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 판단했다.
-
한국인 영어 학습자들의 함언-비함언 동사에 대한 이해 연구
유은지 ( Ryu Eun Ji ),이영주 ( Lee Youngjoo ) 대한언어학회 2021 언어학 Vol.29 No.2
This paper examines Korean learners’ understanding of implicative and non-implicative verbs in English. The two types of verbs are distinguished from each other in English by the presence or absence of the entailment of their complement clause. In Korean, by contrast, the validity of the embedded clause does not depend on the verb because the verb itself is not implicative. The implicative meaning arises from complex sentence structures containing certain conjunctive endings. Due to these cross-linguistic differences, Korean learners of English who assume the semantic equivalence of similar corresponding verbs are predicted to rely on their L1 knowledge and fail to distinguish implicative verbs from non-implicative ones. In order to confirm this prediction, this study examined 27 advanced and intermediate Korean learners’ understanding of English implicative and non-implicative verbs through translation and entailment checking tasks. The results confirmed the prediction: many participants failed to understand the distinction between the two types, and performed particularly poorly on the implicative verbs. The results of this study provide implications for L2 vocabulary teaching and translation training, namely that explicit instruction is required on the entailment component of implicative verbs.
-
-
항로표지 보호를 위한 디지털 영상기반 해무 강도 측정 알고리즘
유은지 ( Eun-ji Ryu ),이효찬 ( Hyo-chan Lee ),조성윤 ( Sung-yoon Cho ),권기원 ( Ki-won Kwon ),임태호 ( Tae-ho Im ) 한국인터넷정보학회 2021 인터넷정보학회논문지 Vol.22 No.6
미래 해상 환경 변화에 맞춰 해상 항로표지가 다양한 분야에 걸쳐 활용되며 쓰임이 증대되고 있다. 해상 항로표지는 항행하는 선박의 위치, 방향 및 장애물의 위치를 알려주는 항행보조시설로, 현재는 단순히 선박의 안전 항해를 도울 뿐 아니라, 여러 센서와 카메라를 탑재하여 해양 기상환경을 파악하고 기록하는 수단으로 변모하고 있다. 하지만 주로 선박과의 충돌로 인해 소실되며 특히 해무로 인한 관측 시야 저하로 안전사고가 발생한다. 해무 유입은 항만, 해상교통 등에 위험을 초래하고 시간과 지역에 따라 발생 가능성의 차이가 커 예측이 쉽지 않다. 또한, 전 해역에 분포되어있는 항로표지의 특성상 개별 관리가 어렵다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 항로표지에 설치된 카메라에서 촬영한 영상으로 해무 강도를 측정하는 방안을 통하여 해양 기상환경을 파악해 보완하고 날씨로 인한 항로표지 안전사고를 해결하는 것을 목적으로 한다. 설치가 어렵고 높은 비용이 드는 광학 및 온도 센서 대신 항로표지에 설치된 카메라의 일반 영상을 사용하여 해무 강도를 측정한다. 덧붙여 다양한 해역에서의 실시간 해무 파악을 위한 선행 연구로, 안개 모델(Haze Model), Dark Channel Prior(DCP)를 이용해 해무 강도 측정 기준을 제시한다. DCP를 적용한 영상에서 특정 픽셀값의 문턱값(Threshold value)을 설정하고, 이를 기준으로 전체 영상에서 해무가 존재하지 않는 픽셀의 수를 통해 해무 강도를 추정한다. 합성 해무 데이터셋과 실제 해무 동영상을 캡처해 만든 실제 해무 데이터셋으로 해무 강도 측정 여부를 검증했다. In line with future changes in the marine environment, Aids to Navigation has been used in various fields and their use is increasing. The term “Aids to Navigation” means an aid to navigation prescribed by Ordinance of the Ministry of Oceans and Fisheries which shows navigating ships the position and direction of the ships, position of obstacles, etc. through lights, shapes, colors, sound, radio waves, etc. Also now the use of Aids to Navigation is transforming into a means of identifying and recording the marine weather environment by mounting various sensors and cameras. However, Aids to Navigation are mainly lost due to collisions with ships, and in particular, safety accidents occur because of poor observation visibility due to sea fog. The inflow of sea fog poses risks to ports and sea transportation, and it is not easy to predict sea fog because of the large difference in the possibility of occurrence depending on time and region. In addition, it is difficult to manage individually due to the features of Aids to Navigation distributed throughout the sea. To solve this problem, this paper aims to identify the marine weather environment by estimating sea fog level approximately with images taken by cameras mounted on Aids to Navigation and to resolve safety accidents caused by weather. Instead of optical and temperature sensors that are difficult to install and expensive to measure sea fog level, sea fog level is measured through the use of general images of cameras mounted on Aids to Navigation. Furthermore, as a prior study for real-time sea fog level estimation in various seas, the sea fog level criteria are presented using the Haze Model and Dark Channel Prior. A specific threshold value is set in the image through Dark Channel Prior(DCP), and based on this, the number of pixels without sea fog is found in the entire image to estimate the sea fog level. Experimental results demonstrate the possibility of estimating the sea fog level using synthetic haze image dataset and real haze image dataset.
-
KCI연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
