영상 보간법은 영상의 크기 변환에서 나타나는 새로운 좌표의 화소의 값을 결정하는 방법이다. 영상 콘텐츠가 대용량화되면서 고속으로 개선된 결과 영상을 생성할 수 있는 영상 보간법이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 영상 해상도 개선을 위한 고속 다중 혼합영상 보간법을 제안한다. 제안하는 방법은 입력 영상의 4개의 부영상으로부터 12개의 예상되는 부족분을 추정하고, 추정된 부족분과 입력 영상을 결합한 후 보간 함수를 거쳐서 결과 영상을 생성한다. 제안하는 방법은 비교 방법들보다 PSNR에서 최대 1.9dB, SSIM에서 최대 0.052 개선된 결과를 나타내었으며, 주관적 화질 비교에서도 우위에 있음을 실험을 통해서 알 수 있었다. 알고리즘의 동작속도 비교를 통해서 기존의 방법들보다 최소 3배 이상 빠르게 동작하는 것을 알 수 있었다. 제안하는 방법은 영상 해상도 개선을 위한 응용 환경에서 유용하게 사용될 수 있다.
This paper presents an image processing algorithm which gives an sketch effect on the real image taken by CCD camera. The essence of the technique is the expression of shading by the line touch. Several line patterns are developed to emulate pencil drawings, fusains, Indian ink paintings. This algorithm is expected to be used for computer portraits, character development, and souvenirs.
본 연구는 대학의 광고활동이 증가하고 있는 상황에서 대학의 광고활동이 외부고객보다는 내부고객인 재학생들의 대학 애호도에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 또한 대학에 대해 외부인들이 가질 것으로 기대하는 이미지와 실제 재학생들이 지각하고 있는 이미지의 매개효과를 규명하고자 하였다. 연구 수행방법으로 변수 정의와 연구모형의 설계를 통해서 설문조사와 분석을 진행하였다. 가설검증은 AMOS 7.0을 이용한 공변량 구조방정식 분석을 통해 실시하였다. 연구의 분석결과는 대학의 광고활동에 대한 만족도가 재학생들이 인식하는 학교 이미지에 긍정적 영향을 미쳤으며 자신의 친지들이 인식하는 학교 이미지까지 긍정적일 것으로 기대하게 하고 최종적으로 대학에 대한 재학생들의 애호도를 높이는 요인임을 확인하였다. 따라서 대학의 이미지광고활동이 재학생, 부모나 친지, 재학생의 연관집단까지 대상을 확대할 필요가 있겠다.
Due to its inherent feature of high-resolution satellite, there is strong need in some specific area to minimize the processing time required to get a standard image on hand from downlink signal acquisition. However, in general image processing system, it takes considerable time to get image data up to certain level from raw data acquisition because the huge amount of data is dealt sequentially as input data. This paper introduces the high-speed image processing system which generates the image data only for the area selected by user. To achieve the high speed performance, this system includes Quick Look Image display function with sampling, ROI selection function, Image Line Index function, and Distributed processing function. The developed RPS was applied to KOMPSAT-2 320Mbps downlink channel and its effectiveness was successfully demonstrated. This feature to provide the image product very quickly is expected to promote the application of high resolution satellite image.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권3호
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pp.124-129
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2021
As the 4th industrial era is in full swing, the public's interest in related technologies such as artificial intelligence, big data, and block chain is increasing. As artificial intelligence technology is used in various industrial fields, the need for research methods incorporating artificial intelligence technology in related fields is also increasing. Evidence collection among digital forensic investigation techniques is a very important procedure in the investigation process that needs to prove a specific person's suspicions. However, there may be cases in which evidence is damaged due to intentional damage to evidence or other physical reasons, and there is a limit to the collection of evidence in this situation. Therefore, this paper we intends to propose an artificial intelligence-based evidence collection system that analyzes numerous image files reported by citizens in real time to visually check the location, user information, and shooting time of the image files. When this system is applied, it is expected that the evidence expected data collected in real time can be actually used as evidence, and it is also expected that the risk area analysis will be possible through big data analysis.
본 논문에서는 MPEG으로 압축된 영상에 대해서 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계(cut)와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계(dissolve)를 검출하여 비디오 shot을 분할하는 기법을 제안한다. 제안하는 shot 경계 검출 기법은 기존에 잘 검출하지 못하였던 점진적 장면 변화에 의한 shot의 경계검출을 위한 알고리즘이다. 먼저 압축영역의 기법 중 DCT DC 값을 비교하는 방법을 이용하여 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 그리고 움직임 벡터(MV)의 비를 비교하는 방법을 사용하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계의 후보지들을 얻어내고, 선택된 후보지들 중 n번째와 n+2번째 후보지 영상으로 feded image를 만들어 n+1번째 후보지의 영상과 유사도를 비교하여 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출한다. 이와 같이 압축영역의 기법으로 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계 후보지를 검출해 내고, 검출된 shot 경계 후보지들에서 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계를 검출하는 방법을 함으로서 MPEG 비디오 영상의 복원량을 최소화하여 수행 속도를 높이면서도 급격한 장면 변화에 의한 shot 경계와 점진적 장면 변화에 의한 shot 경계, 두 가지 모두를 효과적으로 검출할 수 있었다.
In fractral decoding procedure, the reconstructed image is obtained by iteratively applying the contractive transform to an arbitrary initial image. But this method is not suitable for the fast decoding because convergence speed depends on the selection of initial image. Therefore, the initial image to achieve fast decoding should be selected. In this paper, we propose an initial image estimation that can be applied to various decoding methods. The initial image similar to the original image is estimated by using only the compressed data so that the proposed method does not affect the compression ratio. From the simulation, the PSNR of the proposed initial image is 6dB higher han that of ones iterated output image of conventional decoding with Babaraimage. Computations in addition and multiplication are reduced about 96%. On the other hands, if we apply the proposed initial image to other decoding algorithms, the faster convergence speed is expected.
This paper outlines the development of image processing system, which will allow the general users in Government and Public organizations easily to use and apply KOMPSAT EOC images in their own business. The system includes an import/export module of EOC image distributed in Hierarchical Data Format (HDF) file and various image processing analysis modules. Especially, the image mosaic and subset functions are designed to use EOC image as an image map, generating the Ortho-image module. To update the various spatial data with EOC image, some essential modules such as change detection by pattern recognition, overlay between images and vector data, and modification of vector data are implemented in the system. The system is developed based on the user request analysis of government agency, and suited for more efficient use of satellite image in public applications. Such system is expected to contribute to practical application of KOMPSAT-2 that will be launched in 2005. Further efforts will be made to accommodate the KOMPSAT -2 MSC data.
최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to investigate the effect of mass media on women's clothing image, make-up image, and hair image. The subjects of the study were 306 women who lived in Gyeongnam area. Data were collected during June in 2009. Statistical analysis used in this study were frequency, F-test, t-test, Duncan test, factor analysis, Cronbach's ${\alpha}$, correlation coefficient, and multiple regression. The results of this study were as follows. The mass media according to the demographic characteristic of women showed significant difference. Three factors of clothing image were titled as elegance, youth, and visibility. Three factors of make-up image were titled as modern, romanticism, and mediocrity. Four factors of hair image were titled as attraction, individuality, gentleness, and cuteness. The mass media resulted in correlation with the clothing image, make-up image, and hair image. The mass media had a influence on the clothing image, make-up image, and hair image. The study results are highly expected to be used as useful sources in one's image formation and a marketing plan.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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