스마트TV는 TV와 휴대폰, 그리고 컴퓨터 등 여러 개의 스크린을 활용하여 동영상을 볼 수 있는 TV를 의미한다. 스마트TV는 또한 콘텐츠를 인터넷에서 실시간으로 다운받아 볼 수 있고, 스포츠 결과, 사건 사고, 다른 나라의 소식, 그리고 이메일 등을 바로 확인할 수 있는 복합적인 커뮤니케이션 시스템이다. 반면에 이전의 TV는 단순한 방송을 시청하는 도구로 사용되었지만, 최근에 등장한 스마트TV는 방송을 보는 것과 참여하는 것, 그리고 선택하는 것을 포함하고 있다. 즉 TV에 네트워크 기능을 추가하며, 각종 앱을 설치하고, 이러한 앱들을 통해서 정보검색/물건구매, VOD 시청, 인터넷 게임, 소셜네트워크 사용 등 다양한 기능을 활용한다. 본 기사에서는 스마트TV 기술, 구성요소, 그리고 각 제조사별 특징을 분석하고, 스마트TV의 발전 방향 등 스마트TV의 현황 등에 대해서 정리한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10c
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pp.544-546
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2003
인터넷의 급속한 발전으로 인해 네트워크를 통한 텍스트, 이미지. 사운드, 비디오 등과 같은 디지털 컨텐츠의 유통이 점차 대용량으로 변화하고 있다. 이러한 컨텐츠의 유통을 위해 쓰이는 URI는 텍스트의 한 페이지, 사운드 또는 비디오 클립, 정지 화상과 동영상은 물론 프로그램과 같은 컨텐츠를 인식하는데 쓰이고 URL을 이용하여 정보자원의 물리적 위치를 표시하는 문자열을 통해 정보자원에 접근하고 검색하게 된다. 하지만 휴대용 단말기를 이용하는 경우 단점이라 할 수 있는 입력기능의 제한으로 인해 정보이용이 쉽지 않기 때문에 정보 접근을 위한 새로운 URI 체계와 서비스 환경이 필요하다. 새로운 URI 체계에 하나의 대안으로 바코드나 특정 이미지와 같은 화상을 이용할 수 있는 방법이 있으며 이를 화상 URI로 체계화시키는 작업이 필요하다. 본 논문에서는 관련 기술들을 연구하고 화상 URI 시스템에서 사용되어질 URI 체계를 현재 세계 표준으로 유력한 DOI를 따르는 네임스페이스 구성에 관하여 연구하고 서비스 제공을 위해 구축되어져야할 환경에 관해 기술한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.676-678
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2005
디지털 비디오에 있어서 멀티미디어 데이터베이스 및 검색 시스템 구축을 하기 위해서는 비디오를 여러개의 장면으로 분할하는 기술이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 종류의 장면 전환을 검출하기 위해 기존의 규칙기반이 아닌 신경망 이론을 접목하여 자율학습과 실수값 입력이 가능한 ART2를 이용하였다. 매프레임마다 발생할 수 있는 변동의 폭을 줄이기 위해 MPEG 동영상의 DC에 해당하는 값만을 이용하고, 프레임마다 색상의 분산값을 이용하여 Plateaus 구간을 검출한 다음 Plateaus 구간에 해당하는 프레임들에 대해서만 프레임차이, 히스토그램차이, 상관계수 등의 특징치를 추출하여 ART2에 특징벡터를 입력하여 장면 전환을 검출하였다.
Many reported methods assume that the people in an image or an image sequence have been identified and localization. People detection is one of very important variable to affect for the system's performance as the basis technology about the detection of other objects and interacting with people and computers, motion recognition. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view people detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher Linear discriminant to efficient learning method. People detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of people and changes in illumination. This idea can solve the multi-view scale and people detection problem quickly and efficiently, which fits for detecting people automatically. In this paper, we extract people using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected people. The purpose of this paper is to classify people and non-people using fisher linear discriminant.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.24
no.2
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pp.217-226
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2006
Extraction and tracking objects are fundamental and important steps of the digital image processing and computer vision. Many algorithms about extracting and tracking objects have been developed. In this research, a method is suggested for tracking a moving object using a pair of CCD cameras and calculating the coordinate of the moving object. A 1/100 miniature of soccer field was made to apply the developed algorithms. After candidates were selected from the acquired images using the RGB value of a moving object (soccer ball), the object was extracted using its size (MBR size) among the candidates. And then, image coordinates of a moving object are obtained. The real-time position of a moving object is tracked in the boundary of the expected motion, which is determined by centering the moving object. The 3D position of a moving object can be obtained by conducting the relative orientation, absolute orientation, and space intersection of a pair of the CCD camera image.
2-dimensional barcode, QR code has been used for containing various information such as image, video, map, and business cards. Currently, a smartphone is used as a QR code scanner, displaying the code and converting it to a standard URL for a website. However, QR codes are not very common in encrypted application and so have a few applications. This paper proposes a new color-code, which integrates the conventional QR code and color design, and can be effectively used in some product certification system. The proposed method exploits the fact that genuine code is produced by CMYK color model, but the counterfeit is captured by RGB color model and during this process, color information of the code is changed. This paper introduces the color matrix model to measure the distortion between genuine code and counterfeit code. By investigating the statistical characteristics of color matrix, an effective detection of print image forgeries are designed. Various experiments with color codes show that the proposed system can be effectively used in product certification systems.
2-D shape descriptors, which are vectors representing characteristics of shapes, enable comparison and classification of shapes and are mainly applied to image and 3-D model retrieval. Existing descriptors have limitations that they only describe shapes of single closed contours or lack in precision, making it difficult to be applied to shapes with multiple contours. Therefore, in this paper, we propose a new shape descriptor called Multi-Curvature-Scale Space that can be applied to shapes with multiple contours. Specifically, we represent the topology of the sub-contours in the multi-contour along with Curvature-Scale Space descriptors to represent the shapes of each sub-contours. Also, by allowing the weight of each component to be controlled when computing the distance between descriptors the weight, we deal with ambiguities in measuring similarity between shapes. Results of various experiments that prove the effectiveness of proposed descriptor are presented.
In the era of Web 2.0, users create a number of their own Web contents. So, multimedia search becomes much more important than ever. A tag is a simple keyword which describes the Web contents including URL, pictures, and videos. Tags perform a role of descriptors of Web contents and Web metadata properly. If the number of tagged Web data increases, users are more likely to find the desired search result because the system includes the Web contents which have richer Web metadata. However, the number of users who use tags as Web metadata is relatively small. Because of the cumbersome process of adding tags, or users do not know what to add for the better accessibility from the public. Given situation, tag recommendation, which helps the process of adding tags, has been studied to solve these problems. When a user adds some Web contents, the tag recommendation system recommends relevant tags for the Web contents to the use, and the user selects recommended tags. We analyze and categorize various tag recommendation algorithms in tagging system.
Nowadays, transmission bandwidth for network traffic is increasing and the type is varied such as peer-to-peer (PZP), real-time video, and so on, because distributed computing environment is spread and various network-based applications are developed. However, as PZP traffic occupies much volume among Internet backbone traffics, transmission bandwidth and quality of service(QoS) of other network applications such as web, ftp, and real-time video cannot be guaranteed. In previous research, the port-based technique which checks well-known port number and the Deep Packet Inspection(DPI) technique which checks the payload of packets were suggested for solving the problem of the P2P traffics, however there were difficulties to apply those methods to detection of P2P traffics because P2P applications are not used well-known port number and payload of packets may be encrypted. A proposed algorithm for identifying P2P heavy traffics based on flow transport parameters and behavioral characteristics can solve the problem of the port-based technique and the DPI technique. The focus of this paper is to identify P2P heavy traffic flows rather than all P2P traffics. P2P traffics are consist of two steps i)searching the opposite peer which have some contents ii) downloading the contents from one or more peers. We define P2P flow patterns on these P2P applications' features and then implement the system to classify P2P heavy traffics.
As the smartphone market grows, the needs for its new business model are also increased. However, most previous researches on smartphone applications focused on Technology Acceptance Model(TAM) and Rogers' Diffusion of Innovation Theory so that there was lack of researches on characteristics for actual smartphone users. In this research, we divided the smartphone applications into five category functions (Call & Text/Music & Video/Information Search/Game/Social Network Service (SNS)). We analyzed characteristic differences of users who used the each application category and found that the differences were statistically significant in both demographic and smartphone usage characteristics (frequency of downloading applications, and download experience of paid applications). Additionally, the smartphone usage characteristic is closely related to the usage duration. The representative result is that the characteristics of people used Music & Video function actively were women in their 20s who downloaded applications more than three times per week, and had a download experience of paid applications. It is positive result for players in the application markets, because it means the users are willing to pay for downloading the paid applications. However, large companies already occupied most of the market share in music applications so that small and medium-sized players should develop an innovative and distinguishable business model in order to success. We believe this research result would provide significant implications for the players in planning the successful business model and developing an user-specific application product.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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