The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.10C
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pp.990-999
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2007
In this paper, we propose the region-based image retrieval method using JSEG which is a method for unsupervised segmentation of color-texture regions. JSEG is an algorithm that discretizes an image by color classification, makes the J-image by applying a region to window mask, and then segments the image by using a region growing and merging. The segmented image from JSEG is given to a user as the query image, and a user can select a few segmented regions as the query region. After finding the MBR of regions selected by user query and generating the multiple window masks based on the center point of MBR, we extract the feature vectors from selected regions. We use the accumulated histogram as the global descriptor for performance comparison of extracted feature vectors in each method. Our approach fast and accurately supplies the relevant images for the given query, as the feature vectors extracted from specific regions and global regions are simultaneously applied to image retrieval. Experimental evidence suggests that our algorithm outperforms the recent image-based methods for image indexing and retrieval.
A computational color palette extraction model is introduced to describe paint brush objectively and efficiently. In this model, a color palette is defined as a minimum set of colors in which a painting can be displayed within error allowance and extracted by the two step processing of color grouping and major color extraction. The color grouping controls the resolution of colors adaptively and produces a basic color set of given painting images. The final palette is obtained from the basic color set by applying weighted k-means clustering algorithm. The extracted palettes from several famous painters are displayed in a 3-D color space to show the distinctive palette styles using RGB and CIE LAB color models individually. And the two experiments of painter classification and color transform of photographic image has been done to check the performance of the proposed method. The results shows the possibility that the proposed palette model can be a computational color analysis metric to describe the paint brush, and can be a color transform tool for computer graphics.
Recently, with the development of communication technology, it has become possible to collect various sensor data that indicate the environmental stimuli within a space. In this paper, we propose a group emotion prediction system using a modular Bayesian network that was designed considering the psychological impact of environmental stimuli. A Bayesian network can compensate for the uncertain and incomplete characteristics of the sensor data by the probabilistic consideration of the evidence for reasoning. Also, modularizing the Bayesian network has enabled flexible response and efficient reasoning of environmental stimulus fluctuations within the space. To verify the performance of the system, we predict public emotion based on the brightness, volume, temperature, humidity, color temperature, sound, smell, and group emotion data collected in a kindergarten. Experimental results show that the accuracy of the proposed method is 85% greater than that of other classification methods. Using quantitative and qualitative analyses, we explore the possibilities and limitations of probabilistic methodology for predicting group emotion.
The purpose of this paper is to examine the frequency and usage of sentence patterns appearing in electronic dictionaries used in Korean language education in order to design an automatic sentence patterns checking. First, the concept of sentence patterns is defined and it is classified into sentence structure patterns and sentencial expression patterns. Sentence structure patterns and sentencial expression patterns are analyzed how they are expressed in the Korean Learner's Corpus. learner's Corpus is built into the Standard Corpus, which all Korean Learners must learn, and the Errors Corpus made by learners. From these research, we will find out how frequently the Sentential Patterns are being used in the Standard Corpus which has been made of Korean Texts and how the Sentential Pattern are being used in the Errors Corpus which were constructed from Korean learner's writings. Finally, having described the Sentential Patterns on the Sentential Electric Dictionary, we determine the optimum speed in the search for the Sentential Pattern.
Virtualized hardware resources provides efficiency in use and easy of management. Based on the benefits, virtualization techniques are used to build large server clusters and cloud systems. The performance of a virtualized system is significantly affected by the virtual machine scheduler. However, the existing virtual machine scheduler have a problem in that the I/O response is reduced in accordance with the scheduling delay becomes longer. In this paper, we introduce the Loan/Redemption mechanism of a virtual machine scheduler in order to improve the responsiveness to I/O events. The proposed scheme gives additional credits for to virtual machines and classifies the task characteristics of each virtual machine by analyzing the credit consumption pattern. When an I/O event arrives, the scheduling priority of a virtual machine is temporally increased based on the analysis. The evaluation based on the implementation shows that the proposed scheme improves the I/O response 60% and bandwidth of virtual machines 62% compared to those of the existing virtual machine scheduler.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.1
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pp.13-22
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2009
In this paper, we propose the 3D shape reconstruction method that combine the mosaic method and the active stereo matching using the laser beam. The active stereo matching method detects the position information of the irradiated laser beam on object by analyzing the color and brightness variation of left and right image, and acquires the depth information in epipolar line. The mosaic method extracts feature point of image by using harris comer detection and matches the same keypoint between the sequence of images using the keypoint descriptor index method and infers correlation between the sequence of images. The depth information of the sequence image was calculated by the active stereo matching and the mosaic method. The merged depth information was reconstructed to the 3D shape information by wrapping and blending with image color and texture. The proposed reconstruction method could acquire strong the 3D distance information, and overcome constraint of place and distance etc, by using laser slit beam and stereo camera.
Old maps are a cultural heritage of recorded information with humanities materials and scientific value. However, there is no sufficient study on the development of web-based information system using old maps to provide the old map information. In this study, we analyze the status of the old map information on the website of the main institutions, construct the web-based information systems to provide the unified map information efficiently and systematically. It is not easy to standardize the data categories and information searching method because of the diversity and complexity of old map. So, the importance of engineering information management is growing. Therefore, the attempting to computerized humanistic old map information and the integrated approach is very important and necessary. This study provide an opportunity to combine the humanities and engineering through the convergence between information technology, humanities, and computational engineering.
Appreciation of nature and an understanding of the biological sciences by the general public are key to the popularization of modern science. In particular, informal and accessible venues such as museum exhibits occupy a crucial role in science education, and they depend heavily on fields related to macrobiology, including Ecology, Animal Behavior, and Environmental Science. Unfortunately, lack of engaged experts and superficial descriptions of natural phenomena all too often prevent scientific knowledge from being shared effectively with the general public. Raw information itself and knowledge are not in a form or structure accessible to nonspecialists. In order to move successfully deliver substantive comprehension of the biological knowledge to the general public, it is necessary to categorize information from a content-conscious perspective and transform it into useful biological content. Therefore, the role of scientists is critically important in a series of processes that include theme selection, editing, and even graphical layout of contents. These processes require not only a scientific and logical way of thinking, but also an aptitude for artistic presentation and effective communication. The concept of Translation is presented as a theoretical and operational framework for the popularization of science.
This study is related with globalization development plans of the convergence systems and policies for domestic fire industry. The current issues are analysed from the condition of the policy enforcement of fire industry promotion and analysis results of the fire industry's environment. Consequently, advanced plans of promotion law and overseas expansion plans for fire industry is proposed, Especially, overseas expansion plans include technology policy strategies and activate plans of overseas expansion support for fire industry. Plans of overseas expansion support for fire industry are discussed in terms of three detailed plans including with diversification of foreign exhibitions support of fire industry, dispatch expansion of overseas market pioneer and expansion of the asian emerging markets. Especially, plans of expansion of the asian emerging markets will lead the strategic performances including with establishment of superiority in domestic fire system, provision of infrastructure abroad in domestic fire industry and of Induction of establishment in domestic fire inspection systems.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.7
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pp.63-70
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2006
This paper describes research of using area of artificial mark on vision based head tracker system. A head tracker system consists of the translational and rotational motions which are detected by web camera. Results of the motion are taken from image processing and neural network. Because of the characteristics of cockpit, the specific color on the helmet is tracked for translational motion. And rotational motion is tracked via neural network. Ratio of two different colored area on the helmet is used as input of network. Neural network algorithms used, such as back-propagation and RBFN (Radial Basis Function Network). Both back-propagation using a characteristic of feedback and RBFN using a characteristic of statistics have a good performances for the tracking of nonlinear system such as a head motion. Finally, this paper analyzes and compares with tracking performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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