Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.45
no.6
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pp.171-184
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2017
The designers pursue the thoughtful and wide thinking through the accumulation of knowledge and cultivation of insights for making use of high-level design philosophy and language. The purpose of this study is to investigate characteristics of concept figuration types based on designer's 'memory' in landscape design. The results of this study are as follows. First, the design idea starts to be based on the language and image memory of the designer. The figuration types are composed of the verbal and visual view which are representative communication means. Second, the verbal concept figuration of landscape design consists of two types. The symbolic language of the title as a design theme can be a 'phrase', and it should have a hierarchial balance between the master and the sub. 'Descriptive shape of conceptual scenario' is a text that expresses the concept narratively in order that the reader virtually experiences designed landscapes. Third, visual concept figuration of landscape design is divided into three types. 'Simple visualization of a diagram' is easily embodied through a simple graphic using symbols, comments, images and key words. 'Concept sketch and shape of core idea' is useful to grasp the core of the idea such as physical element, form attribute of space and spatial relation at the initial phase of the concept. 'A collage and montage that create a new shape with a combination of images' are a collection of materials and images that provide a new perspective. These are tools to depict them in a compressed way after recording landscapes phenomenon.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.4
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pp.381-387
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2019
The limitations of applying a variety of artificial intelligence to the medical community are, first, subjective views, extensive interpreters and physical fatigue in interpreting the image of an interpreter's illness. And there are questions about how long it takes to collect annotated data sets for each illness and whether to get sufficient training data without compromising the performance of the developed deep learning algorithm. In this paper, when collecting basic images based on acne data sets, the selection criteria and collection procedures are described, and a model is proposed to classify data into small loss rates (5.46%) and high accuracy (96.26%) in the sequential structure. The performance of the proposed model is compared and verified through a comparative experiment with the model provided by Keras. Similar phenomena are expected to be applied to the field of medical and skin care by applying them to the acne classification model proposed in this paper in the future.
In this paper, we propose an information service system using augmented reality technology on mobile devices. With the advancement in ICT technology the computer is smaller and easy to carry and developed into the tablet PC and the smartphone typically. The user can confirm and learn the desired data using the augmented reality technology, regardless of the environment. Padding the supplementary images or videos to the real image using the camera, we can have help from such additionally obtained images. In this paper, using an augmented reality technology on a tablet PC or smartphone environment, we implement a system for providing information to the user. This system can be utilized in all areas such as learning, entertainment, public relations and advertisement, etc.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.62-65
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2010
Image annotations allow users to access a large image database with textual queries. But since the surrounding text of Web images is generally noisy. an efficient image annotation and retrieval system is highly desired. which requires effective image search techniques. Data mining techniques can be adopted to de-noise and figure out salient terms or phrases from the search results. Clustering algorithms make it possible to represent visual features of images with finite symbols. Annotationbased image search engines can obtains thousands of images for a given query; but their results also consist of visually noise. In this paper. we present a new algorithm Double-Circles that allows a user to remove noise results and characterize more precise representative annotations. We demonstrate our approach on images collected from Flickr image search. Experiments conducted on real Web images show the effectiveness and efficiency of the proposed model.
Upon development of information super-highway and multimedia-related technoiogies in recent years, more efficient technologies to transmit, store and retrieve the multimedia data are required. Among such technologies, firstly, it is common that the semantic-based image retrieval is annotated separately in order to give certain meanings to the image data and the low-level property information that include information about color, texture, and shape Despite the fact that the semantic-based information retrieval has been made by utilizing such vocabulary dictionary as the key words that given, however it brings about a problem that has not yet freed from the limit of the existing keyword-based text information retrieval. The second problem is that it reveals a decreased retrieval performance in the content-based image retrieval system, and is difficult to separate the object from the image that has complex background, and also is difficult to extract an area due to excessive division of those regions. Further, it is difficult to separate the objects from the image that possesses multiple objects in complex scene. To solve the problems, in this paper, I established a content-based retrieval system that can be processed in 5 different steps. The most critical process of those 5 steps is that among RGB images, the one that has the largest and the smallest background are to be extracted. Particularly. I propose the method that extracts the subject as well as the background by using an Image, which has the largest background. Also, to solve the second problem, I propose the method in which multiple objects are separated using RGB channel selection techniques having optimized the excessive division of area by utilizing Watermerge's threshold value with the object separation using the method of RGB channels separation. The tests proved that the methods proposed by me were superior to the existing methods in terms of retrieval performances insomuch as to replace those methods that developed for the purpose of retrieving those complex objects that used to be difficult to retrieve up until now.
Citizen participation in local redevelopment has recently been regarded as essential, since progress in democracy and diversified public interests have contributed to more importance being placed on citizen participation in the implementation of public policies. While the importance of resident participation has been increasingly emphasized in principle, in reality more effort is still required in its application. We need to develop practical strategies of collecting community opinion in order to reflect it in public policy, if we are to achieve a resident and citizen-centered society. The purpose of this study is to develop an image map construction tool that can be applied to the "Maul-Mandulgi" projects as a visualized method to facilitate the exchange of opinions and work toward agreements. The tool is intended to assist public discussion by visualizing policies and plans and reducing the possibility of misunderstanding, so that residents can properly respond to the plans. Second, this study will verify the effectiveness of the tool in the application to local community workshops. The main research method is participant observation method and field study. Major findings are as follows, First, every resident who had participated in previous workshops gathered together, used the tool and represented their opinions unusually more than once. Each resident tried to make sure that other participants appropriately understood his or her opinion. The workshop finished when all participants agreed and produced a consensus. The workshop took much less time, which is in stark contrast to previous workshops in which it took significantly more time to collect opinions. Second, it proved that residents in the redevelopment area can strike a broad agreement by themselves on a method and direction for residential improvement. In previous workshops, conflicts between residents developed over the choice between the two methods, of local improvement and total demolition prior to multi-housing construction. In this study, opinions of residents were not limited to the two methods by finding a winwin solution. Third, the use of the tool kit for image map became efficient for inactive residents to develop their own opinions in regard to the direction and orientations of the residential improvement process. In addition, for those who have either no or a slight understanding of the residential improvement projects, the tool can provide access to information and knowledge. This study concludes that the developed tool for imaging of the redevelopment projection like a design game, rather than using forms of text and speech, can be a useful tool in collecting opinions and forming an agreed opinion for forthcoming residential improvement plans.
Being a dense and complex task of precisely detecting the weeds in practical crop field environment, previous approaches lack in terms of speed of processing image frames with accuracy. Although much of the attention has been given to classify the plants diseases but detecting crop weed issue remained in limelight. Previous approaches report to use fast algorithms but inference time is not even closer to real time, making them impractical solutions to be used in uncontrolled conditions. Therefore, we propose a detection model for the complex rice weed detection task. Experimental results show that inference time in our approach is reduced with a significant margin in weed detection task, making it practically deployable application in real conditions. The samples are collected at two different growth stages of rice and annotated manually
This paper proposes an effective keyword extraction method for the Web videos. The proposed method classifies the Web video pages in one of 4 types. As such, we analyzed the structure of the Web pages based on the number of videos and the layout of the Web pages. And then we applied the keyword extraction algorithm fit to each page type. The experiment with 1,087 Web pages that have total 2,462 videos showed that the recall of the proposed extraction method is 18% higher than ImagerRover[2]. So, the proposed method could be used to build a powerful video search system for WWW.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.9
no.2
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pp.79-102
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2009
Photography has been used as a typical tool of recording image since its invention in the nineteenth century. Photographs provide valuable visual information about all parts of society, and a systematic management must be preceded to use these information. The management and preservation system of photographs should reflect the characteristics of photographic medium. It is necessary for many archives to perform appraisal first to collect and manage enormous photographs. Appraisal is the process of determining meaning and value of records, and the reasonable criteria should be needed to carry it out. The purpose of this study is to suggest appraisal criteria for photographic records based on the archival appraisal theories and the characteristics of photography. This study draws on traditional appraisal theories and some literatures for archival management of photographs. This study is organized as follows. The first section examines the concept and values of photographic records and the distinctiveness of appraising photographs. The second section analyzes the existing appraisal criteria for individual records. The third section designs appraisal classes of photographic records and proposes the criteria for each classes.
One of the classic research problems in computer vision is that of stereo, i.e., the reconstruction of three dimensional shape from two or more images. This paper deals with the problem of extracting depth information of non-rigid dynamic 3D scenes from general 2D video sequences taken by monocular camera, such as movies, documentaries, and dramas. Depth of the blocks are extracted from the resultant block motions throughout following two steps: (i) calculation of global parameters concerned with camera translations and focal length using the locations of blocks and their motions, (ii) calculation of each block depth relative to average image depth using the global parameters and the location of the block and its motion, Both singular and non-singular cases are experimented with various video sequences. The resultant relative depths and ego-motion object shapes are virtually identical to human vision.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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