Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.4
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pp.59-70
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2008
In this paper, we proposed image processing technique for automatic real-time fire and smoke detection in tunnel environment. To avoid the large scale of damage of fire occurred in variety environments, it is purposeful to propose many studies to minimize and to discover the incident as fast as possible. But we need new specific algorithm because tunnel environment is quite different and it is difficult to apply previous fire detection algorithm to tunnel environment. Therefore, in this paper, we proposed specific algorithm which can be applied in tunnel environment. To minimize false detection in tunnel we used color and motion information. And it is possible to detect exact position in early stage with detection, test, verification procedures. In addition, by comparing properties of each algorithm throughout experiment, we have proved the validity and efficiency of proposed algorithm.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.6
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pp.231-236
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2014
The transit time of contrast agents and the parameters of time-intensity curves in ultrasonography are important factors to diagnose various diseases of a digestive organ. We have implemented an automatic parametric imaging method to overcome the difficulty of the diagnosis by naked eyes. However, the micro-bubble noise and the respiratory motions may degrade the reliability of the parameter images. In this paper, we introduce an optimization technique based on MRF(Markov Random Field) model to enhance the quality of the parameter images, and present an image tracking algorithm to compensate the image distortion by respiratory motions. A method to extract the respiration periods from the ultrasound image sequence has been developed. We have implemented the ROI(Region of Interest) tracking algorithm using the dynamic weights and a momentum factor based on these periods. An energy function is defined for the Gibbs sampler of the image enhancement method. Through the experiments using the data to diagnose liver lesions, we have shown that the proposed method improves the quality of the parametric images.
This paper propose a new clustering algorithm called G-CLUS based on the relative gravitation. In this method every instance has the same mass at first. the gravitations among instances make each instance move to the attractive direction gradually and eventually natural clusters are formed without the initial seed and the number of clusters. Our proposed method can determine the number of clusters via a process of gravitational agglomeration and it can reduce the sensitivity to outliers by using the resultant of gravitation. We also improved the computational complexity by applying the concept of a cube to the proposed algorithm. In our experiments, we show the behavior of instance movement clustering process for each model, clustering process and the results for an example data set, and the results of comparison between the other clustering algorithm and our proposed. method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.12
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pp.2323-2329
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2008
Advances in wireless communication and hardware technology have made it possible to manufacture high-performance tiny sensor nodes. More recently, the availability of inexpensive cameras modules that are able to capture multimedia data from the environment has fostered the development of Wireless Multimedia Sensor Networks(WMSNs). WMSN supplements the a advanced technique that senses, transmits, and processes the multimedia contents upon the text based traditional wireless sensor network. Since the amount of data which the multimedia contents have, is significantly larger than that of text based data, multimedia contents require lots of computing power and high network bandwidth. To process the multimedia contents on the wireless sensor node which has very limited computing power and energy, a technique for WMSN should take account of computing resource and efficient transmission. In the paper, we propose a new image compression technique YWCE for efficient compression and transmission of image data in WMSN. YWCE introduces 4 type of technique for motion estimation and compensation based on the Resolution Scalability of Wavelet. Experimental result shows that YWCE has high compression performance with different set of 4 type.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.6
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pp.1309-1316
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2018
Cattle estrus detection system based on Internet of Things is designed and implemented by using Arduino pro-mini, gyroscope, acceleration sensor, bluetooth master and slave module. The implemented system measures cattle's moving and the measured data are transmitted to the computer connected to RX module by bluetooth TX module. They are plotted in 2-dimensional graph on the computer monitor and the number of transition at each sensor axis are calculated from the graph. The detected and gathered data from the system are analyzed by the proposed algorithm to decide which cows are in the estrus or not. The method to apply bluetooth scatternet is shown and the proposed system can be used to increase the success rate of artificial insemination in normal estrus by detecting the cow's behaviors such as the number of jumping. In this paper, the implemented cattle behavior detecting the system(TX module) are strapped on cattle's leg and it measures the cattle behaviors for determining where that a cattle is estrus or not by the proposed algorithm.
We propose an intelligent interface algorithm using hand gesture recognition information based on artificial intelligence. This method is functionally an interface that recognizes various motions quickly and intelligently by using MediaPipe and artificial intelligence techniques such as KNN, LSTM, and CNN to track and recognize user hand gestures. To evaluate the performance of the proposed algorithm, it is applied to a self-made 2D top-view racing game and robot control. As a result of applying the algorithm, it was possible to control various movements of the virtual object in the game in detail and robustly. And the result of applying the algorithm to the robot control in the real world, it was possible to control movement, stop, left turn, and right turn. In addition, by controlling the main character of the game and the robot in the real world at the same time, the optimized motion was implemented as an intelligent interface for controlling the coexistence space of virtual and real world. The proposed algorithm enables sophisticated control according to natural and intuitive characteristics using the body and fine movement recognition of fingers, and has the advantage of being skilled in a short period of time, so it can be used as basic data for developing intelligent user interfaces.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.4
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pp.47-57
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2009
Event detection and recognition is an active and challenging topic recent in Computer Vision. This paper describes a new method for recognizing events caused by human motion from video sequences in an office environment. The proposed approach analyzes human motions using Motion History Image (MHI) sequences, and is invariant to body shapes. types or colors of clothes and positions of target objects. The proposed method has two advantages; one is thant the proposed method is less sensitive to illumination changes comparing with the method using color information of objects of interest, and the other is scale invariance comparing with the method using a prior knowledge like appearances or shapes of objects of interest. Combined with edge detection, geometrical characteristics of the human shape in the MHI sequences are considered as the features. An advantage of the proposed method is that the event detection framework is easy to extend by inserting the descriptions of events. In addition, the proposed method is the core technology for event detection systems based on context-aware computing as well as surveillance systems based on computer vision techniques.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.6
s.312
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pp.11-19
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2006
The recent video coding standard H.264 employs the rate-distortion optimization (RDO) method for choosing the best coding mode; however, it causes a large amount of encoding time. Thus, in order to reduce the encoding time, we need a fast mode decision algorithm. In this paper, we propose a fast inter mode decision algorithm considering quantization parameter (QP). The occurrence of best modes depends on QP. In order to reflect these characteristics, we consider the coded block pattern (CBP) which has 0 value when all quantized discrete cosine transform (DCT) coefficients are zero. We also use the early SKIP mode decision and early $16{\times}16$ mode decision methods. By computer simulations, we have verified that the proposed algorithm requires less encoding time than the fast inter mode decision method of the H.264 reference software for the Baseline and Main profiles by 19.6% and 18.8%, respectively.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.1
s.307
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pp.75-84
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2006
With considering center-biased characteristic, NTSS(New Three-Step Search Algorithm) can improve the performance of TSS(Three-Step Search Algorithm) which is one of the most popular fast block matching algorithms(BMA) to search a motion vector in a video sequence. Although NTSS has generally better Quality than TSS for a small motion sequence, it is hard to say that NTSS can provide better quality than TSS for a large motion sequence. It even deteriorates the quality to increase a search window size using NTSS. In order to address this drawback, this paper aims to develop a new adaptive window size-based three step search scheme, called AWTSS, which can improve quality at various window sizes in both the small and the large motion video sequences. In this scheme, the search window size is dynamically changed to improve coding efficiency according to the characteristic of motion vectors. AWTSS can improve the video quality more than 0.5dB in case of large motion with keeping the same quality in case of small motion.
Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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2018.06a
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pp.122-122
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2018
1. 배경 최근 IoT 기술이 발전함에 따라 각종 전자기기에 들어가는 센서들이 점점 늘어나고 있다. 특히 사용자 중심의 기기들은 기술이 발전함에 따라 집적화가 이루어지면서, 하나의 기기에서 온도, 습도, 조도 등의 다양한 정보를 처리하고 있다. 이에 따라 더 많은 기능을 사용하기 위해, 소모 전력 또한 점차 증가하고 있다. 그러나 부피는 한정되어 있어, 기존 배터리만으로는 증가하는 소모 전력을 모두 보완하기 어렵다. 또한 대표적인 사용자 중심 기기인 스마트폰에서는, 가장 많은 전력을 소모하는 부분이 점점 커지고 있다. 이에 대한 대책으로 버려지는 에너지를 수확하여 전기적인 에너지로 바꿔주는 에너지 하베스팅 기술이 각광을 받고 있다. 에너지 하베스팅 기술은 바람, 진동, 인체의 움직임 등의 기계적 에너지, 태양광, 실내등의 빛 에너지를 전기적인 에너지로 바꿔주는 기술을 말한다. 본 연구에서는 강유전체 고분자 내부에 양자점이 임베딩된 박막을 이용하여, 스마트폰에서 발생하는 빛 에너지와 손가락으로 디스플레이를 터치할 때 발생하는 기계적인 에너지를 모두 수확할 수 있는 새로운 소자를 제시하였다. 소자 내부에 있는 양자점은 빛 에너지를 산란 혹은 흡수하여 발광한 후, 고분자 내부의 전반사를 통해 양 옆에 있는 태양전지로 빛을 전달한다. 또한 컴포짓의 매트릭스를 이루고 있는 강유전체 폴리머인 P(VDF-TrFE)는 강유전 특성을 통해 마찰전기 에너지를 효율적으로 전기 에너지로 전환할 수 있다. 강유전체 특성에 의해 P(VDF-TrFE) 내부에 정렬된 Polarization은 퀀텀닷에 양자구속 스타크 효과(Quantum Confined Stark Effect)를 일으켜 더 긴 파장을 방출한다. 이렇게 바뀐 파장은 실리콘 태양전지에서 더 많이 흡수할 수 있는 영역으로 방출되어 태양전지 출력의 증가를 일으킨다. 마지막으로 실리콘 태양전지의 출력 증가를 보여줌으로써 이를 실험적으로 입증했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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