Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.456-459
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2013
Even though a dual lens stereoscopic camera allows for convenient stereoscopic photography, the necessity for the research comes up, since the dual lens stereoscopic camera can cause visual discomfort during zoom-in due to the fixed convergence point. We propose a method based on which a convergence point can be adjusted to prevent visual discomfort during zoom-in for a dual lens stereoscopic camera. First, the relational model is classified into nine kinds and defined, depending on locations of focus, object, and convergence point. And then, the method to minimize visual discomfort is suggested by adjusting convergence point on the given model. We also implement the suggested methods with anaglyph computer graphic and demonstrate the superiority of them.
The purpose of this study is to analyze the characteristics of the urban landscape by CG(Computer Graphic) pictures and visibility analysis. In this study, the CG picture was created by using zoning data and DEM(Digital Elevation Model) on Chunchon city. The landscape type was classified into three by cluster analysis using the area rate of the element which constitutes CG picture. Visible analysis used DEM as fundamental data, and was performed by using GIS(Geographic Information System). And the frequency seen on viewshed was classified into five grades. The result of this study are as follows: 1. The area rate of the element which constitutes CG picture was high development restriction zone(43%) in type 1, green land area(39%) in type 2, and city area(24%) in type 3. 2. In the analysis results of GIS visibility analysis, it turns out that Euiam lake is important area on the landscape in all types. 3. The land use of high frequency seen on viewshed was water area, residential area in type 1, development restriction area, park area in type 2, and development restriction zone, water area in type 3.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.10
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pp.4681-4702
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2016
Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.
Structural integrity can be accessed from dynamic deformations of structures. Moreover, dynamic deformations can be acquired from non-contact sensors such as video cameras. Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm is one of the commonly used methods for motion tracking. However, averaging throughout the extracted features would induce bias in the measurement. In addition, pixel-wise measurements can be converted to physical units through camera intrinsic. Still, the depth information is unreachable without prior knowledge of the space information. The assigned homogeneous coordinates would then mismatch manually selected feature points, resulting in measurement errors during coordinate transformation. In this study, a two-stage optimization method for video-based measurements is proposed. The manually selected feature points are first optimized by minimizing the errors compared with the homogeneous coordinate. Then, the optimized points are utilized for the KLT algorithm to extract displacements through inverse projection. Two additional criteria are employed to eliminate outliers from KLT, resulting in more reliable displacement responses. The second-stage optimization subsequently fine-tunes the geometry of the selected coordinates. The optimization process also considers the number of interpolation points at different depths of an image to reduce the effect of out-of-plane motions. As a result, the proposed method is numerically investigated by using a truss bridge as a physics-based graphic model (PBGM) to extract high-accuracy displacements from recorded videos under various capturing angles and structural conditions.
In recent years, artificial intelligence, especially object detection-based deep learning in computer vision, has made significant advancements, driven by the development of computing power and the widespread use of graphic processor units. Object detection-based deep learning techniques have been applied in various fields, including the medical imaging domain, where remarkable achievements have been reported in disease detection. However, the application of deep learning does not always guarantee satisfactory performance, and researchers have been employing trial-and-error to identify the factors contributing to performance degradation and enhance their models. Moreover, due to the black-box problem, the intermediate processes of a deep learning network cannot be comprehended by humans; as a result, identifying problems in a deep learning model that exhibits poor performance can be challenging. This article highlights potential issues that may cause performance degradation at each deep learning step in the medical imaging domain and discusses factors that must be considered to improve the performance of deep learning models. Researchers who wish to begin deep learning research can reduce the required amount of trial-and-error by understanding the issues discussed in this study.
Recently, development of mobile service and increased demand for mobile device make mobile environment noticeable in computer graphics. Especially demand for 3D graphic services in mobile devices is steadily increased. However up to the present non-photorealistic rendering is mainly studied in desktop platform. In the result, existing research were designed for desktop computers and are not well-suited for mobile devices. Thus, there is a growing needs for processing techniques that provide the ability to render 3D non-photorealistic graphics through mobile devices. In this paper, we discuss processing techniques for non-photorealistic rendering that are especially cartoon shading and rendering in mobile devices. Through the result of this research, it is expected that silhouette edge rendering for mobile display environment and preprocessing file technique for shading. The efficiency of 3D mobile graphic service like 3D model in cartoon style is increased by using proposed preprocessing file and rendering pipeline. Our work can provide mobile cartoon rendering results and various mobile contents to users.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.47
no.5
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pp.56-70
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2010
Rendering technique generating 2 dimensional image to give reality and high performance graphical processor for efficient processing of massive data are necessary to support realistic 3 dimensional graphical image. Recently, graphical hardwares have evolved rapidly. This enables high quality rendering effect that we were unable to process in realtime. Improving shading technique enabled us to render realistic images but still much time is required for this process. Multiple operational units are being integrated in a graphical processor for effective floating point operation using massive data to process almost real looking images. In this paper, we have designed and implemented a special functional unit to support high quality 3 dimensional computer graphic image on programmable integrated shader processor. We have done evaluation through functional level simulation of designed special functional unit. Hardware resource usage rate and execution speed are measured implementing directly on FPGA Virtex-4(xc4vlx200).
The election broadcast began utilizing virtual studios in the mid-1990s. In 1996, SBS's virtual studio was evaluated as an innovation in Korean broadcasting technology that introduced the world's first virtual studio. However, there have been cases where KBS and MBC named it a virtual studio and used it for election broadcasting. Various CG (Computer Graphics) case studies of election broadcasting have been conducted since the 2000s, but the initial research is inadequate. Therefore, this paper complements existing research by analyzing the cases of the mid-1990s when they actually started using virtual studios. Beginning with SMOCKEY (KBS) and MAGICII (MBC) in 1995, we presented the initial model of the virtual studio, and then with SBS Virtual Studio, each broadcasting company evolved into the names Dream Studio (KBS) and Space 21 Studio (MBC). As a result of the analysis, it was found that the election broadcast is a chart showing the data and the winning prediction, and that the election broadcast was the trigger to compose the story based on the introduction of the virtual studio. It is a form of historical research dealing with the value of the early virtual studios in this paper. It is meaningful to see the process of Remediation.
Kim, Sang-Jin;Kang, Hoon-Jong;Yoo, Ji-Sang;Lee, Seung-Hyun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.43
no.10
s.352
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pp.22-27
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2006
In this paper, we propose a method that can generate a computer-generated hologram (CGH) from the depth stream and color image outputs provided by an active sensor add-on camera. Distinguished from an existing holographic display system that uses a computer graphic model to generate CGH, this method utilizes a real camera image including a depth information for each object captured by the camera, as well as color information. This procedure consists of two steps that the acquirement of a depth-annotated image of real object, and generation of CGH according to the 3D information that is extracted from the depth cue. In addition, we display the generated CGH via a holographic display system. In experimental system we reconstruct an image made from CGH with a reflective LCD panel that had a pixel-pitch of 10.4um and resolution of 1408X1050.
Kim, Se-Hoon;Hwang, Jung-Won;Kim, Ki-Sang;Choi, Hyung-Il
한국HCI학회:학술대회논문집
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2008.02a
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pp.775-778
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2008
Augmented Reality is a growing area in virtual reality research, The world environment around us provides a wealth of information that is difficult to duplicate in a computer. This evidenced by the worlds used in virtual environments. An augmented reality system generates a composite view for the user. It is a combination of the real scene viewed by the user and a virtual scene generated by the computer that augments the scene with addition information. The registration method represent to the user enhances that person's performance in and perception of the world. It decide the direction and location between real world and 3D graphic objects. The registration method devide two method, Model based tracking and Move-Matching. This paper researched at to generate a commerce correlation using a tracking object method, using at a color distribution and information, in the sequence scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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