The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.99-105
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2018
This paper proposes multiple access method for smart doorlock system using VLC(Visible Light Communication) with color grid modulation method. The proposed method is to connect multiple visible light signals using color grid modulation method in order to recognize and authenticate multiple users accessing doorlock. In order to enable visible light multiple access with existing infrastructure, the symbol energy interval of signal should be maximized. Thus, performance of system in VLC channel is measured by modulating symbols based on the proposed method. We confirm the actual channel test results of the modulated signal to implement doorlock system that recognizes the number of multiple access users.
Depth maps have distance information of objects. They play an important role in organizing 3D information. Color and depth images are often simultaneously obtained. However, depth images have lower resolution than color images due to limitation in hardware technology. Therefore, it is useful to upsample depth maps to have the same resolution as color images. In this paper, we propose a novel method to upsample depth map by shifting the pixel position instead of compensating pixel value. This approach moves the position of the pixel around the edge to the center of the edge, and this process is carried out in several steps to restore blurred depth map. The experimental results show that the proposed method improves both quantitative and visual quality compared to the existing methods.
So, Jae-Woo;Kwon, KiSeok;Park, Seonggyu;Park, Gooman
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.132-133
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2021
XR(가상 및 확장현실)에서의 리얼타임 그래픽은 조명이 제 역할을 하지 못하면 인물이 공간감이 느껴지지 않거나 스킨톤이 맞지 않아 이질감을 초래한다. 본 논문에서는 Art-Net 시스템을 활용하여 실제 조명과 가상조명에서의 배경 및 인물의 컬러를 동기화하는 방법을 제안하였다. 제안된 Art-Net 시스템을 통해 인물의 공간감을 향상 시킬 수 있을 뿐만 아니라 보는 이의 몰입감을 높였다.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
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v.40
no.6
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pp.1225-1237
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2023
The purpose of this study is to find out the effect of office workers' motivation to choose clothing and makeup colors on appearance satisfaction and self-esteem. The subjects of this study were working women working in Chungcheong-do for two weeks from July 15, 2023 to July 29, 2023, and 696 sampled copies were used for the final analysis. Frequency analysis, factor analysis, reliability analysis, (one-way)ANOVA, and post-verification (Scheffe's) were handled using the SPSS 26.0 program, and office workers' clothing. Correlation analysis, simple regression, and multiple regression were performed to find out the correlation between makeup color selection motivation, and the statistical significance level was p<.I set it to 05. Through this research procedure, the following conclusions were drawn. First, it was found that the motivation of office workers to choose clothes color had a positive (+) effect on appearance satisfaction. Second, office workers' motivation for choosing makeup colors was found to have a positive (+) effect on appearance satisfaction, and physical attractiveness was found to have a positive (+) effect on situational factors. Third, it was found that the color choice of clothes of office workers had a positive (+) effect on self-esteem. Fourth, It was found that the motivation of office workers to choose makeup colors had a positive (+) effect on self-esteem.
Kim, Jihyun;Choi, Jinwook;Ryu, Seungchul;Kim, Donghyun;Sohn, Kwanghoon
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2012.07a
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pp.40-43
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2012
3차원 영상 기술은 방송, 영화, 게임, 의료, 국방 등 다양한 기존 산업들과 융합하며 새로운 패러다임을 형성하고 있으며, 고품질 및 고해상도의 3차원 영상 획득에 대한 필요성이 강조되고 있다. 이에 따라, 최근에는 3차원 입체 영상을 제작 하는 방법 중 하나인 2D-plus-Depth 구조에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2D-plus-Depth 구조는 Charge-Coupled Device(CCD) 센서 등을 이용한 일반 카메라와 깊이 카메라를 결합한 형태로써 이 구조로부터 얻은 깊이 영상의 해상도를 상향 변환하기 위해서 Joint Bilateral Upsampling(JBU)[1], 컬러 영상의 정보를 활용한 보간법[2] 등의 방법들이 사용된다. 하지만 이 방법들은 깊이 영상을 높은 배율로 상향 변환할 경우 텍스처가 복사되거나 흐림 및 블록화 현상이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 2D-plus-Depth 구조에서 얻은 고해상도 컬러 영상에서 보간 정보를 구하고 이 정보를 저해상도의 깊이 영상에 적용하여 상향 변환된 가이드 깊이 영상을 제작한다. 이 가이드 깊이 영상을 Bilateral Filtering[8]을 이용함으로써 고품질의 고해상도 깊이 영상을 획득한다. 실험 결과 제안하는 방법으로 해상도를 상향 변환을 할 경우에 기존의 보간법들에 비해 깊이 영상의 특성을 잘 보존함을 확인할 수 있고, 가이드 깊이 영상에 필터링을 처리한 결과가 JBU의 결과보다 향상됨을 확인할 수 있다.
Gwan Ik, Park;Kyu Dong, Sim;Min Su, Kyeon;Sang Hwa, Lee;Jeong Hyun, Baek;Jong-Il, Park
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.6
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pp.923-935
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2022
This paper deals with detection and classification of leaf diseases for phenomics systems. As the smart farm systems of plants are increased, It is important to determine quickly the abnormal growth of plants without supervisors. This paper considers the color distribution and shape information of leaf diseases, and designs two deep leaning networks in training the leaf diseases. In the first step, color distribution of input image is analyzed for possible diseases. In the second step, the image is first partitioned into small segments using mean shift clustering, and the color information of each segment is inspected by the proposed Color Network. When a segment is determined as disease, the shape parameters of the segment are extracted and inspected by proposed Shape Network to classify the leaf disease types in the third step. According to the experiments with two types of diseases (frogeye/rust and tipburn) for apple leaves and iceberg, the leaf diseases are detected with 92.3% recall for a segment and with 99.3% recall for an input image where there are usually more than two disease segments. The proposed method is useful for detecting leaf diseases quickly in the smart farm environment, and is extendible to various types of new plants and leaf diseases without additional learning.
인쇄분야의 전문서적 및 인쇄교육을 위한 교재가 부족한 가운데 인쇄에 관심이 있거나 인쇄인이라면 한 번쯤은 꼭 봐야될 만한 전문서적을 최근 학계와 업계의 전문가들이 뜻을 보아 출간했다. 지난 6월 중순 출간된 '디지털그래픽아트(Digital Grapic Arts)'는 오세웅 교수(신구전문대학 인쇄과 학과장), 정호균 교수(동아방송대학 겸임교수), 신익재 사장(비지아이 대표)등 3인이 공동집필한 것으로 빛으로 이루어진 컬러가 인쇄물로 재현되는 과정을 비주얼 위주로 알기 쉽게 소개하고 있다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2010.11a
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pp.196-199
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2010
본 논문에서는 영상처리 기능을 통해 손 제스처를 인식하는 알고리즘을 개발하고 이를 활용하여 로봇의 움직임을 원격으로 제어하는 시스템을 구현하였다. 전체 시스템은 손 영상을 획득하는 카메라, 영상처리를 수행하는 컴퓨터, 그리고 LEGO Mindstorm 로봇으로 구성되며, 컴퓨터와 로봇 사이의 통신은 Mindstorm에 내장된 블루투스 기능을 사용하였다. 카메라에서 획득한 영상에서 사람의 손에 해당하는 영역만을 추출하기 위해 먼저 컬러 필터링을 수행하였으며 영상의 신뢰성을 향상시키기 위해 잡음을 제거하는 보정 작업을 거친다. 그리고 무게중심 연산을 통해 손의 중심점을 추정하고 이로부터 일정 거리에 있는 손가락 영역을 추출한다. 마지막으로 펼쳐진 손가락 개수를 구하고 그 개수에 따라 미리 설정된 명령을 로봇에 전송한다. 실험을 통해 조명 상태가 양호하고 배경이 복잡하지 않은 대부분의 환경에서 로봇 원격제어가 성공적으로 이루어짐을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2008.11a
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pp.227-228
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2008
본 논문에서는 조명 변화가 있는 스테레오 이미지에 대하여 레티넥스 알고리즘을 이용하여 효과적으로 3차원 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 이미지나 비데오는 영상 취득시 여러 가지 원인에 의하여 조명 변화를 겪게 된다. 이미지나 비데오를 촬영하는 시간 간격 차이, 촬영 각도 차이, 촬영 장치의 변화 등이 그 원인이다. 기존의 스테레오 알고리즘들은 정합하려는 영상들 사이에 컬러 일치성을 가정하고 있으므로, 이러한 조명 변화의 영향을 받는 이미지들에 대해서 3차원 정보를 추출하면 적지 않은 에러가 발생하게 된다. 따라서, 이러한 문제를 해결하기 위하여 레티넥스 기법을 이용하여 이러한 변화에 둔감한 스테레오 정합 기법을 제안한다. 여러 가지 데이터에 대하여 실험을 한 결과, 제안하는 방법이 효과적임을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1999.11b
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pp.15-20
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1999
본 논문에서는 사람의 정면 얼굴을 찍은 컬러 동영상에서 얼굴의 각 구성 요소에 대한 특징점들을 추출하여 3차원 개인 얼굴 모델을 생성하고 이를 얼굴의 표정 움직임에 따라 애니메이션 하는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 얼굴의 정면만을 촬영하도록 고안된 헬멧형 카메라( Head-mounted camera)를 사용하여 얻은 2차원 동영상의 첫 프레임(frame)으로부터 얼굴의 특징점들을 추출하고 이들과 3차원 일반 얼굴 모델을 바탕으로 3차원 얼굴 특징점들의 좌표를 산출한다. 표정의 변화는 초기 영상의 특징점 위치와 이 후 영상들에서의 특징점 위치의 차이를 기반으로 알아낼 수 있다. 추출된 특징점 및 얼굴 움직임은 보다 다양한 응용 이 가능하도록 최근 1단계 표준이 마무리된 MPEG-4 SNHC의 FDP(Facial Definition Parameters)와FAP(Facial Animation Parameters)의 형식으로 표현되며 이를 이용하여 개인 얼굴 모델 및 애니메이션을 수행하였다. 제안된 방법은 단일 카메라로부터 촬영되는 영상을 기반으로 이루어지는 MPEG-4 기반 화상 통신이나 화상 회의 시스템 등에 유용하게 사용될 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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