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한국어 ‘셀프(self)’ 합성명사의 유형과 ‘자기(自己)’, ‘자가(自家)’와의 의미 관계
박혜승(Hyeseung Park) 사단법인 한국언어학회 2021 언어학 Vol.- No.90
This paper discusses how to classify compound nouns composed of Korean ‘self’ and noun combinations according to the meaning of ‘self’, and examines the difference in meaning between compound nouns combined with ‘jagi’ and ‘jaga’. Discussions related to ‘self’ in Korean have focused on revealing the attributes of the noun that follows rather than the meaning of ‘self’. On the other hands, it was not possible to clearly explain the meaning of ‘self’ in sentences such as “water is self.” To complement this, two types of ‘self’ compound nouns were presented as type ‘self’ and type ‘self(-service)’. In order to examine which nouns are frequently combined with ‘self’ and ‘self(-service)’, the distribution patterns of ‘jagi’ and ‘jaga’ compound nouns are analyzed together, and areas overlapping each independent semantic domain was separated. As a result, the compound nouns ‘jagi’ was mainly responsible for the domains of ‘emotions’ or ‘attitude’ of the agent, and the compound noun ‘jaga’ formed a semantic category related to the ‘scientific operation’ or the ‘rational judgment’ of it. On the other hands, ‘self’ revealed that it occupies the most extensive area including two compound nouns.
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감시 비디오에서 등록 및 미등록 물체의 실시간 도난 탐지
박혜승,박승철,주영복,Park, Hyeseung,Park, Seungchul,Joo, Youngbok 한국정보통신학회 2020 한국정보통신학회논문지 Vol.24 No.10
최근 관심이 높아지고 있는 스마트 감시 비디오에 관한 연구는 주로 침입자 탐지 및 추적과 유기 물체 탐지에 초점이 맞춰져 왔고, 도난 물체의 실시간 탐지에 대한 연구는 중요성에 비해 상대적으로 미흡한 상황이다. 본 논문은 스마트 감시 비디오 적용 환경을 고려하여 두 가지의 서로 다른 도난 물체 탐지 알고리즘을 제시한다. 먼저 이중 배경 차감 모델(dual background subtraction model)을 사용하여 사전에 정적 및 동적으로 등록된 감시 대상 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 그리고 이중 배경 차감 모델과 Mask R-CNN 기반의 객체 세그멘테이션 기술을 통합적으로 적용하여 일반 감시 물체의 도난을 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 전자의 알고리즘은 등록된 감시 물체를 대상으로 계산 능력이 높지 않은 환경에서 경제적인 도난 탐지 서비스를 제공할 수 있고, 후자의 알고리즘은 충분한 계산 능력을 제공할 수 있는 환경에서 보다 광범위한 일반 감시 물체의 도난 탐지에 적용할 수 있다. Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.
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