Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.3
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pp.254-260
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2019
Recently, the importance of signal processing has become gradually significant, as the frequency of video media increases in various fields. However, numerous kinds of noise generated in the transmission and reception processes can possibly affect the signal information, and the noise removal is for that reason essential as a preprocessing step. In this paper, we propose an algorithm to remove the mixed noise which is composed of impulse noise and AWGN. This algorithm is used for image restoration by noise judgment for efficient noise removal in a complex noise environment, and the noise is removed by considering spatial characteristics and pixel variations. Simulation results show that unlike existing methods, the algorithm has excellent noise cancellation characteristics by minimizing both noise effects and consequently eliminating the mixed noise; for objective judgment, we compared and analyzed the data using PSNR and profile.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.392-394
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2019
Tunnels and subterranean roads, which are representative evacuation facilities for national or regional disasters, have radio relay broadcasting facilities for legal reasons and convenience reasons. However, this system is limited to radio broadcasting and it is impossible to effectively communicate disaster or emergency situations that occur locally due to broadcasting of national broadcasting without DMB broadcasting. In order to improve this, we construct a remote disaster broadcasting system at each regional disaster station and implement a system to transmit it to each tunnel using internet or LTE network. The system in the tunnel transmits the emergency broadcasting signal through the existing relay equipment through the modulator which decodes the SMS, the media file, the real time broadcasting or the image received by the digital signal and converts it into FM and DMB frequency. The method proposed and implemented in this study can be used to provide efficient information and remote field control in case of emergency in tunnel and underground roadway.
In this paper, we propose a 3D human body reconstruction and refinement method from the frames extracted from a video to obtain natural and smooth motion in temporal domain. Individual frames extracted from the video are fed into convolutional neural network to estimate the location of the joint and the silhouette of the human body. This is done by projecting the parameter-based 3D deformable model to 2D image and by estimating the value of the optimal parameters. If the reconstruction process for each frame is performed independently, temporal consistency of human pose and shape cannot be guaranteed, yielding an inaccurate result. To alleviate this problem, the proposed method analyzes and interpolates the principal component parameters of the 3D morphable model reconstructed from each individual frame. Experimental result shows that the erroneous frames are corrected and refined by utilizing the relation between the previous and the next frames to obtain the improved 3D human reconstruction result.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.11
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pp.1463-1469
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2020
Multimedia information, including video and voice, is highly utilized in that it is easily understood by people. For this reason, applications have been studied which store multimedia information in IoT devices and transmit information in conjunction with smartphones. The problem is that the size of information can be larger than the capacity of IoT devices due to video and image. In this paper, the multimedia content design technique, which takes into account the limitations of storage capacity, was studied when there is a limit of storage capacity. Considering that the video has a higher understanding of information than text, while the capacity is larger, the solution between information comprehension and capacity is sought. The size of static and dynamic media is a variable and the harm is solved in accordance with the linear planning method. Case studies have shown that the design techniques of this paper are useful.
Recently, MPEG-I (Immersive) has been exploring compression performance through standardization projects for immersive video. The MPEG Immersion Video (MIV) standard technology is intended to provide limited 6DoF based on depth map-based image rendering (DIBR). MIV is a model that processes the Basic View and the residual information into an Additional View, which is a collection of patches. Atlases have the unique characteristics depending on the kind of the view they are included, requiring consideration of the compression efficiency. In this paper, the performance comparison analysis of screen content coding tools such as intra block copy (IBC) is conducted, based on the pattern of various views and patches repetition. It is demonstrated that the proposed method improves coding performance around -15.74% BD-rate reduction in the MIV.
A very large number of pixels is required to generate a computer generated hologram (CGH) with a large-size and wide viewing angle equivalent to that of an analog hologram, which incurs a very large amount of computation. For this reason, a high-performance computing device and long computation time were required to generate high-definition CGH. To solve these problems, in this paper, we propose a technique for generating high-definition CGH by arraying the pre-calculated low-definition CGH and multiplying the appropriately-shifted concave lens function. Using the proposed technique, 0.1 Gigapixel CGH recorded by the point cloud method can be used to calculate 2.5 Gigapixels CGH at a very high speed, and the recorded hologram image was successfully reconstructed through the experiment.
This study looks to explore situations in which the authenticity of reality audition programs is inherently distorted by subjective intervention through a theoretical model of existentialism and case study of how it was practiced in an actual program. In detail, we examine the impact on the essence of human subjective intervention and the behavior by free will and use Sartre's existentialism a theoretical model and a Korean audition program series as the case for the study. We believe that the producers intended to narrow the audiences choices by creating a favorable environments for certain participants (trainees as they were called) to be recognized and liked by the voting audiences. We look to "subjectivity," the first principle of existentialism, people determine their essence through free will, and all actions in the production process are aimed at achieving that goal, which keeps the position balance of final debut group by creating the character image and personality through character making, storytelling and increasing or decrease the assigned air-time of each individuals.
Change detection, which finds changes in remote sensing images of the same location captured at different times, is very important because it is used in various applications. However, registration errors, building displacement errors, and shadow errors cause false positives. To solve these problems, we propose a novle deep convolutional network called CADNet (Change Attention Dense Siamese Network). CADNet uses FPN (Feature Pyramid Network) to detect multi-scale changes, applies a Change Attention Module that attends to the changes, and uses DenseNet as a feature extractor to use feature maps that contain both low-level and high-level features for change detection. CADNet performance measured from the Precision, Recall, F1 side is 98.44%, 98.47%, 98.46% for WHU datasets and 90.72%, 91.89%, 91.30% for LEVIR-CD datasets. The results of this experiment show that CADNet can offer better performance than any other traditional change detection method.
This paper deals with on the game's way of embodying the society at the end of the century. Resident Evil, Parasite Eve, and Silent Hill are the targets of the analysis. First, I examine the world view of each game and its own language that conveys its contents. Second, I analyze the specific parts of reality that the three games imitate and the way they are represented. Third, I consider the connection between the real world and the world embodied in the game. Fourth, I suggest the possibility of providing an 'alternative perspective' of game media that reveals the hidden aspects of reality in a way of representation. In conclusion, the image of the game becomes 'the eye' that complements our perspective, captures the hidden aspects of reality, obtains a meaningful part, and even presents its blueprint.
Tempered electronic contents have multiplied in last few years, thanks to the emergence of sophisticated artificial intelligence(AI) algorithms. Deepfakes (fake footage, photos, speech, and videos) can be a frightening and destructive phenomenon that has the capacity to distort the facts and hamper reputation by presenting a fake reality. Evidence of ownership or authentication of digital material is crucial for combating the fabricated content influx we are facing today. Current solutions lack the capacity to track digital media's history and provenance. Due to the rise of misrepresentation created by technologies like deepfake, detection algorithms are required to verify the integrity of digital content. Many real-world scenarios have been claimed to benefit from blockchain's authentication capabilities. Despite the scattered efforts surrounding such remedies, relatively little research has been undertaken to discover where blockchain technology can be used to tackle the deepfake problem. Latest blockchain based innovations such as Smart Contract, Hyperledger fabric can play a vital role against the manipulation of digital content. The goal of this paper is to summarize and discuss the ongoing researches related to blockchain's capabilities to protect digital content authentication. We have also suggested a blockchain (smart contract) dependent framework that can keep the data integrity of original content and thus prevent deepfake. This study also aims at discussing how blockchain technology can be used more effectively in deepfake prevention as well as highlight the current state of deepfake video detection research, including the generating process, various detection algorithms, and existing benchmarks.
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