Kim, In-Kwon;Jang, Ho-Wook;Yoo, Kwan-Hee;Ha, Jong-Sung
International Journal of Contents
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v.12
no.2
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pp.1-5
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2016
Extensible 3D (X3D) is the ISO standard for defining 3D interactive web- and broadcast-based 3D content integrated with multimedia. With the advent of this integration of interactive 3D graphics into the web, users can easily produce 3D scenes within web contents. Even though there are diverse texture nodes in X3D, projective textures are not provided. We enable X3D to provide SingularProjectiveTexture and MultiProjectiveTexture nodes by materializing independent nodes of projector nodes for a singular projector and multi-projector. Our approach takes the creation of an independent projective texture node instead of Kamburelis's method, which requires inconvenient and duplicated specifications of two nodes, ImageTexture and Texture Coordinate.
International journal of advanced smart convergence
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v.9
no.4
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pp.209-214
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2020
VoIP technology has been widely used for exchanging voice or image data through IP networks. VoIP technology, often called Internet Telephony, sends and receives voice data over the RTP protocol during the session. However, there is an exposition risk in the voice data in VoIP using the RTP protocol, where the RTP protocol does not have a specification for encryption of the original data. We implement programs that can extract meaningful information from the user's dialogue. The meaningful information means the information that the program user wants to obtain. In order to do that, our implementation has two parts. One is the client part, which inputs the keyword of the information that the user wants to obtain, and the other is the server part, which sniffs and performs the speech recognition process. We use the Google Speech API from Google Cloud, which uses machine learning in the speech recognition process. Finally, we discuss the usability and the limitations of the implementation with the example.
Ye Jin Jin;Ji Hoon Kong;Hyun Seung Son;R. Young Chul Kim
International journal of advanced smart convergence
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v.13
no.1
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pp.92-98
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2024
The current software industry has an emerging issue with natural language-based requirement specifications. However, the accuracy of such requirement analysis remains a concern. It is noted that most errors still occur at the requirement specification stage. Defining and analyzing requirements based on natural language has become necessary. To address this issue, the linguistic theories of Chomsky and Fillmore are applied to the analysis of natural language-based requirements. This involves identifying the semantics of morphemes and nouns. Consequently, a mechanism was proposed for extracting object state designs and automatically generating code templates. Building on this mechanism, I suggest generating natural language-based comic images. Utilizing state diagrams, I apply changes to the states of comic characters (protagonists) and extract variations in their expressions. This introduces a novel approach to comic image generation. I anticipate highly productive comic creation by applying software processes to Cartoon ART.
Currently, the brain CT scan of the latest equipment lacks the study of parameter change and dose change and especially of noise, uniformity analysis and dose change. Therefore, this study attempted to study the phenomenon that occurs at this time by analyzing tube voltage, slice thickness, and pitch change in exposure parameters when using high specification CT. Experimental results show that uniformity is better when using high voltage, thick slice thickness selection, and minimum pitch. As a result of the combination, the most uniformity condition was 140 kVp, 10 mm and pitch 0.5. Noise was found to be improved regardless of pitch by increasing tube voltage and slice thickness. The radiation dose increased linearly with tube voltage and pitch. Therefore, the results of this study will serve as a reference for the use of High specification brain CT.
Recently introduced Mask R - CNN presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation mask of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask R - CNN is an algorithm that extends Faster R - CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. The mask R - CNN is added to the high - speed R - CNN which training is easy and fast to execute. Also, it is easy to generalize the mask R - CNN to other tasks. In this research, we propose an infrared image detection algorithm based on R - CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images. As a result of the experiment, a heat-generating object which can not be discriminated from Mask R-CNN was detected normally.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.34
no.3C
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pp.297-303
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2009
Integral imaging is a well-known 3D image recording and display technique. The huge size of integral imaging data requires a compression scheme to store and transmit 3D scenes. In the conventional compression scheme, the data amount of elemental images depends on the various recording condition such as the positional location of a 3D object, the illumination and specification of the lenslet array even if an identical pickup system is used. In this paper, to reduce the dependence of the image characteristics of elemental images on the pickup conditions, a compression scheme using block division on the elemental image of integral imaging is proposed. The proposed scheme provides an improved compression ratio by considering the local similarity of elemental images picked up from three-dimensional objects according to a positional location. To test the proposed scheme, various elemental images are picked up and a compression process is then carried out u sing a standard MPEG-4. Based on compression ratio results, the proposed compression scheme is improved by approximately 9% compared with the conventional compression method.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.27
no.12
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pp.1097-1104
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2016
The infrared camera is difficult to satisfy the RE-102 specification of Mil-Std-461. Especially, in the case of UAV electronics, shielded cable is not used, so it is difficult to meet the electromagnetic compatibility standard. In the RE-102 test of the IR camera for UAV, radiated noise exceeding 30 dBuV/m was observed in the range of 50 MHz to 200 MHz. As a result of pcb em scan, peak noise which caused by the harmonic frequency of the digital control signal clock was observed. Radiated noise was reduced by up to 22.9 dBuV/m by applying the spread spectrum clock generator(SSCG) with 3 % down spreading method to the camera control clock.
In this paper, we studied the rotation angle estimation methods required for image alignment in an image recognition environment. In particular, a rotation angle estimation method applicable to a low specification embedded-based environment was proposed and compared with the existing method using complex moment. The proposed method estimates the rotation angle through similarity mathcing of the 1D projection profile along the radial axis after converting an image into polar coordinates. In addition, it is also possible to select a method of using vector sum of the projection profile, which more simplifies the calculation. Through experiments conducted on binary pattern images and gray-scale images, it was shown that the estimation error of the proposed method is not significantly different from that of complex moment-based method and requires less computation and system resources. For future expansion, a study on how to match the rotation center in gray-scale images will be needed.
As the development of drones and sensors accelerates, new services and values are created by fusing data acquired from various sensors mounted on drone. However, the construction of spatial information through data fusion is mainly constructed depending on the image, and the quality of data is determined according to the specification and performance of the hardware. In addition, it is difficult to utilize it in the actual field because expensive equipment is required to construct spatial information of high-quality. In this study, super-resolution was performed by applying deep learning to low-resolution images acquired through RGB and THM cameras mounted on a drone, and quantitative evaluation and feature point extraction were performed on the generated high-resolution images. As a result of the experiment, the high-resolution image generated by super-resolution was maintained the characteristics of the original image, and as the resolution was improved, more features could be extracted compared to the original image. Therefore, when generating a high-resolution image by applying a low-resolution image to an super-resolution deep learning model, it is judged to be a new method to construct spatial information of high-quality without being restricted by hardware.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6C
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pp.824-833
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2004
Due to the bandwidth and storage limitations, medical images are needed to be compressed before transmission and storage. DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) specification, which is the medical images standard, provides a mechanism for supporting the use of JPEG still image compression standard. In this paper, we explain a method for compressing medical images by JPEG standard and propose two methods for JPEG compression. First, because medical images differ from natural images in optical feature, we propose a method to design adaptively the quantization table using spectrum analysis. Second, because medical images have higher pixel depth than natural images do, we propose a method to design Huffman table which considers the probability distribution feature of symbols. Therefore, we propose methods to design a quantization table and Huffman table suitable for medical images. Simulation results show the improved performance compared to the quantization table and the adjusted Huffman table of JPEG standard. Proposed methods which are satisfied JPEG Standard, can be applied to PACS (Picture Archiving and Communications System).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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