Gaming on demand(GOD) makes people enjoy games by encoding and transmitting game screen at a server side, and decoding the video at a client side. In this paper, we propose a fast game video encoder for multiple users over network with low-powered devices. In the proposed system, the computational complexity of game encoders is reduced by using scene descriptors, which consists of an object motion vector, global motion, and scene change. With additional information from game engines, the proposed encoder does not need to perform various complexity processes such as motion estimation and ratedistortion optimization. The motion estimation and rate-distortion optimization skipped by scene descriptors. We found that the proposed method improved 192 % in terms of FPS, compared with x264 software. With partial assembly code, we also improved coding speed by 86 % in terms of FPS. We found that the proposed fast encoder could encode over 60 FPS for real-time GOD applications.
In this paper, we describe a software implementation of a digital TV stream analyzer that can be used for analyzing and verifying digital TV bitstreams on personal computes. It accepts as input MPEG-2 transport streams (TS's) already stored on hard disks and doesn't require any special hardware. After classifying TS packets into program specific information(PSI) TS section auido, video, program clock reference (PCR) private data and null packets, it displays their contents through a graphic user interface along with the syntax elements of the TS header. Also it displays the decoded I frame nearest in time axis the TS packet currently shown This feature helps pin pointing the specific location of problematic parts in bitstreams. The bitsteam analyzer provides the compliance test of MPEG-2 Systems standard and the data injection functionality with which one can easily insert additional data to existing MPEG-2 bitstreams. Using the resulting system one can produce at low test streams for interactive broadcasting and data broadcasting for laboratory use.
After Freer trade, it is increasing to import crops, aquatic products, and livestock which are produce in a foreign land. But it is affect negatively to trust relationships and markets of Jeju's goods because of breaking it out that foreign productions exchange domestic. We need to traceability system. Therefore, this paper designed and implemented the traceability system of black pigs using RFID. To enhance more the Jeju's fresh image, this proposed system is designed to manage all process which are breeding, butchery, industrial processes, and traceability of black pigs, a local speciality, using RFID tags. also the user can provide the traceability system which is using webs anywhen and anywhere. The results is to provide farm's income rise and to make for steady supply and guarantee the quality of Jeju's goods with FCS, FCG, HACCP quotation.
Park, Dong-Jin;Choi, Ki-Seok;Lee, Myung-Sun;Lee, Sang-Tae
The Journal of the Korea Contents Association
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v.9
no.11
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pp.54-62
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2009
To avoid the redundant investment on the project selection process, it is necessary to check whether the submitted research topics have been proposed or carried out at other institutions before. This is possible through the search engines adopted by the keyword matching algorithm which is based on boolean techniques in national-sized research results database. Even though the accuracy and speed of information retrieval have been improved, they still have fundamental limits caused by keyword matching. This paper examines implemented TFIDF-based algorithm, and shows an experiment in search engine to retrieve and give the order of priority for similar and redundant documents compared with research proposals, In addition to generic TFIDF algorithm, feature weighting and K-Nearest Neighbors classification methods are implemented in this algorithm. The documents are extracted from NDSL(National Digital Science Library) web directory service to test the algorithm.
According to fast change of the environment, the structured study of the ecosystem by analyzing the plant leaves are needed. Expecially, the methodology that searches and classifies the leaves from captured from the smart device have received numerous concerns in the field of computer science and ecology. In this paper, we propose a plant leaf classification technique using shape descriptor by combining Scale Invarinat Feature Transform (SIFT) and Histogram of Oriented Gradient (HOG) from the image segmented from the background via Graphcut algorithm. The shape descriptor is coded in the field of Locality-constrained Linear Coding to optimize the meaningful features from a high degree of freedom. It is connected to Support Vector Machines (SVM) for efficient classification. The experimental results show that our proposed approach is very efficient to classify the leaves which have similar color, and shape.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.1
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pp.1-5
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2003
In this paper, we realized a system that converts the character images of the printed Korean alphabet (Hangul) to the editable text documents by using the black and white CCD camera, We were able to abstract the contours information of the character which is based on the structural character by using the boundary tracing technique that is strong to the noise on the character recognition. By using the contours information, we recognized the horizontal vowels and vertical vowels of the character image and classify the character into the six patterns. After that, the character is divided to the unit of the consonant and vowel. The vowels are recognized by using the maximum length projection. The separated consonants are recognized by comparing the inputted pattern with the standard pattern that has the phase information of the boundary line change. We realized a system that the recognized characters are inputted to the word editor with the editable KS Hangul completion type code.
Kim, Dongjin;Kim, Seok Goo;Choi, Jooho;Song, Hwa Seob;Park, Sang Hui;Lee, Jaewook
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.10
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pp.895-900
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2016
Remaining useful life (RUL) estimation of the Li-ion battery has gained great interest because it is necessary for quality assurance, operation planning, and determination of the exchange period. This paper presents the RUL estimation of an Li-ion battery for an energy storage system using exponential function for the degradation model and Markov Chain Monte Carlo (MCMC) approach for parameter estimation. The MCMC approach is dependent upon information such as model initial parameters and input setting parameters which highly affect the estimation result. To overcome this difficulty, this paper offers a guideline for model initial parameters based on the regression result, and MCMC input parameters derived by comparisons with a thorough search of theoretical results.
Seo, Jonghoon;Chae, Seungho;Shim, Jinwook;Kim, Hayoung;Han, Tack-Don
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.9
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pp.1031-1043
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2013
Extracting hand region from images is the first part in the process to recognize hand posture and gesture interaction. Therefore, a good segmenting method is important because it determines the overall performance of hand recognition systems. Conventional hand segmentation researches were prone to changing illumination conditions or limited to the ability to detect multiple people. In this paper, we propose a robust technique based on the fusion of skin-color data and depth information for hand segmentation process. The proposed algorithm uses skin-color data to localize accurate seed location for region-growing from a complicated background. Based on the seed location, our algorithm adjusts each detected blob to fill up the hole region. A region-growing algorithm is applied to the adjusted blob boundary at the detected depth image to obtain a robust hand region against illumination effects. Also, the resulting hand region is used to train our skin-model adaptively which further reduces the effects of changing illumination. We conducted experiments to compare our results with conventional techniques which validates the robustness of the proposed algorithm and in addition we show our method works well even in a counter light condition.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.4
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pp.2338-2343
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2015
An analytical model was developed in this study and then implemented into a tool for automation of FEA (Finite Element Analysis) of a spindle system for natural frequencies and modes in the universal FEA software, ANSYS. VBA of EXCEL was used for the implementation. It allowed graphic user interfaces (GUIs) to be developed for a user to interact with the tool and, in addition, an EXCEL spreadsheet to be used for data arrangement. A code was developed in the language of ANSYS to generate the geometric model of the spindle system, sequentially to construct the analytical model based on the information in the GUIs, and finally to perform computation for the FEA. Its automation of the model generation and analysis can help to identify a near optimal design of the spindle system under design in minimum time and efforts.
In this paper, we propose a technique for smoothly replacing a signboard image in a video clip with another signboard image and an application for performing it. In order to replace the signboard area in the image, it must be tracked and the shape of the signboard changed. Also, when an obstruction occurs due to a front object, the obscured area is extracted so that only the signboard area can be replaced, and color correction is performed for natural synthesis. The proposed application receives the information required by the algorithm from the user and explains the required functions, thereby disclosing the entire process in which the algorithm is actually implemented and tested. This can be used for a variety of media, and can be used as a means to remove the indirect advertisement that is often seen, and it can also be used as a new advertisement model in which another advertisement image is inserted into the image to be advertised.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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