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반상우(Sang-Woo Ban),최혜용(Hye-Yong Choi),김만수(Man-soo Kim),정목동(Mok-Dong Chung) 한국정보과학회 1998 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2Ⅱ
본 연구실에서 개발하였던 클라이언트/서버 환경에서의 분산 멀티미디어를 이용한 CAI 시스템을 인터넷 환경에서 m:n 통신을 자유롭게 할 수 있도록 CORBA를 이용한 웹 기반의 원격 교육 시스템을 구현한다. CORBA는 플랫폼과 개발 언어에 독립적으로 클라이언트와 서버의 객체들 사이에서 데이터를 상호 전달하도록 하는 미들웨어이다. 기존에 개발한 클라이언트/서버 원격 CAI 시스템의 경우는 클라이언트에 시스템의 일부가 구현되어야 함으로 클라이언트 측의 부담이 커지고, 학습자에게 공간상의 제한을 요하며 서버 측의 변화에 대해 클라이언트는 민감해진다. 이들 문제점을 CORBA를 이용하여 웹 상에 구현함으로써 학습자는 클라이언트에서 웹 브라우저만으로 학습이 가능하며 서버 측의 어떠한 변화에도 투명성을 가진다. 시스템의 개발에 있어서도 클라이언트와 서버를 서로 독립적으로 개발하므로 효과적이고, 객체 지향 언어를 사용함으로 재사용성 등의 장점을 가진다. 또한 시스템의 확장에 있어 편리함을 제공한다.
분산데이터베이스 환경을 위한 에이전트를 이용한 전자상거래의 설계
이달상(Dal-Sang Lee),김태화(Tae-Wha Kim),반상우(Sang-Woo Ban) 동의대학교 정보통신연구소 2002 정보통신연구지 Vol.3-1 No.-
웹 상에서 에이전트를 이용한 전자 상거래는 많이 연구되고 있으며 실제 많은 기업들 이 사이트를 구축하여 서비스를 하고 있다 . 그러나 이들은 여러 분산된 데이터베이스에 저장된 상품의 정보를 이용하지 못하고 판매자로부터 정보를 입력받거나 특정 데이터베이스에 저장된 정보만을 이용하여 에이전트가 비교 판단의 작업 결과를 소비자에게 전달한다. 이는 소비자로 하여금 최신의 정보 혹은 보다 폭넓은 정보의 습득을 제한시킨다. 본 논문에서는 분산 환경에서 미들웨어인 CORBA 를 이용하여 분산 데이터베이스에서 직접 정보를 얻는 시스템을 설계하여 위의 제한적인 문제를 해결하고자 한다.
고배 유물 도면 자동 생성 모델의 투창 영역 윤곽선 검출 개선
김동주 ( Dong-joo Kim ),반상우 ( Sang-woo Ban ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.2
영상 처리를 기반으로 하는 발굴 유물(고배) 도면 자동 생성 모델의 성능향상을 위한 투창 영역 자동검출과 투창 영역의 영상 정보의 특성을 반영한 윤곽선 검출을 통한 고배 유물 도면화 성능 향상 모델을 제안하고 실험결과를 통해 투창 영역의 윤곽선 정확도가 향상되었음을 보인다. 투창 영역은 형태적 특성상 고배 유물의 도면 자동 생성 과정에서 왜곡된 윤곽선 검출의 가능성이 높은 부분이어서 투창 영역 윤곽선의 정확도를 높이는 것이 중요한 요소이다.
Time-multiplexing과 바이오 피드백을 이용한 EEG기반 뇌-컴퓨터 인터페이스 시스템
배일한 ( Il Han Bae ),반상우 ( Sang Woo Ban ),이민호 ( Min Ho Lee ) 한국센서학회 2004 센서학회지 Vol.13 No.3
N/A In this paper, we proposed a brain-computer interface system using EEG signals. It can generate 4 direction command signal from EEG signals captured during imagination of subjects. Bandpass filter used for preprocessing to detect the brain signal, and the power spectrum at a specific frequency domain of the EEG signals for concentration status and non-concentration one is used for feature. In order to generate an adequate signal for controlling the 4 direction movement, we propose a new interface system implemented by using a support vector machine and a time-multiplexing method. Moreover, bio-feed back process and on-line adaptive pattern recognition mechanism are also considered in the proposed system. Computer experimental results show that the proposed method is effective to recognize the non-stational brain wave signal.