Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.24
no.6
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pp.277-283
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2020
In order to improve the ground-motion prediction equation, which is an important factor in seismic hazard assessment, it is essential to obtain good quality seismic data for a region. The Korean Peninsula has an environment in which it is difficult to obtain strong ground motion data. However, because digital seismic observation networks have become denser since the mid-2000s and moderate earthquake events such as the Odaesan earthquake (Jan. 20, 2007, ML 4.8), the 9.12 Gyeongju earthquake (Sep. 12, 2016, ML 5.8), and the Pohang earthquake (Nov. 15, 2017, ML 5.4) have occurred, some good empirical data on ground motion could have been accumulated. In this study, we tried to build a ground motion database that can be used for the development of the ground motion attenuation equation by collecting seismic data accumulated since the 2000s. The database was constructed in the form of a flat file with RotD50 peak ground acceleration, 5% damped pseudo-spectral acceleration, and meta information related to hypocenter, path, site, and data processing. The seismic data used were the velocity and accelerogram data for events over ML 3.0 observed between 2003 and 2019 by the Korean National Seismic Network administered by the Korea Meteorological Administration. The final flat file contains 10,795 ground motion data items for 141 events. Although this study focuses mainly on organizing earthquake ground-motion waveforms and their data processing, it is thought that the study will contribute to reducing uncertainty in evaluating seismic hazard in the Korean Peninsula if detailed information about epicenters and stations is supplemented in the future.
In this paper, we introduce non-touch style interface system technology without any touch style controlling mechanism, which is called as "Air-interface". To develop this system, we used the full reflection principle of infrared (IR) light and then user's hand is separated from the background with the obtained image at every frame. The segmented hand region at every frame is used as input data for an hand-motion recognition module, and the hand-motion recognition module performs a suitable control event that has been mapped into the specified hand-motion through verifying the hand-motion. In this paper, we introduce some developed and suggested methods for image processing and hand-motion recognition. The developed air-touch technology will be very useful for advertizement panel, entertainment presentation system, kiosk system and so many applications.
This paper presents a new adaptive fast motion estimation algorithm along with its architecture. The conventional algorithm such as full - search algorithm, three step algorithm have some disadvantages which are related to the amount of computation, the quality of image and the implementation of hardware, the proposed algorithm uses spatial correlation and a slope of motion vector in order to reduce the amount of computation and preserve good image quality, The proposed algorithm is better than the conventional Block Matching Algorithm(BMA) with regard to the amount of computation and image quality. Also, we propose an efficient at chitecture to implement the proposed algorithm. It is suitable for real time processing application.
In this paper, we propose a novel architecture, which is based on DCT (Discrete Cosine Transform), for ME (Motion Estimation) and MC (Motion Compensation). The traditional algorithms of ME and MC based on DCT did not suffer the advantage of the coarseness of the 2-dimensional DCT (2-D DCT) coefficients to reduce the operational time. Therefore, we derive a recursion equation for transform-domain ME and MC and design the structure by using highly regular, parallel, and pipeline processing elements. The main difference with others is removing the IDCT block by using to transform domain. Therefore, the performance of our algorithm is more efficient in practical image processing such as DVR (Digital Video Recorder) system. We present the simulation result which is compare with the spatial domain methods. it shows reducing the calculation cost. compression ratio. and peak signal to noise ratio (PSNR).
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.4
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pp.203-207
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2013
The appropriate handling of motion artifacts is essential for clinical diagnosis in magnetic resonance imaging (MRI). In many cases, motion is an inherent part of MR images because it is difficult to control during MR imaging. As the motion in the human body occur in a deformable manner, they are difficult to deal with. This paper proposes a novel detection method for periodically moving regions to produce MR images with less motion artifacts. When the data is acquired by the radial trajectory, the proposed method can extract the deformable region easily using the difference in the modulated sinograms, which have different periodic phase terms. The simulation results applied to the various cases confirmed the good performance of the proposed method.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.10
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pp.2838-2844
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1999
The motion-based video segmentation provides a powerful method of video compression, because it defines a region with similar motion, and it makes video compression system to more efficiently describe motion video. In this paper, we propose the Modified Fuzzy Competitive Learning Algorithm (MFCLA) to improve the traditional K-menas clustering algorithm to implement the motion-based video segmentation efficiently. The segmented region is described with the affine model, which consists of only six parameters. This affine model was calculated with optical flow, describing the movements of pixels by frames. This method could be applied in the low bit rate video transmission, such as video conferencing system.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2003.06a
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pp.58-61
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2003
In this study, a planar respiratory motion is modeled by a 2-D linear expanding-shrinking movement. According to the introduced model, respiratory motion imposes phase error, non-uniform sampling and amplitude modulation distortions on the acquired MRI data. When the motion parameters are known or can be estimated, a construction algorithm based on superposition method was used to remove the MRI artifact. For the purpose of estimating unknown motion parameters, we used the spectrum shift method to find the respiratory fluctuation function, the x directional expansion coefficient and its center, and we also used the minimum energy method to find the y directional expansion coefficient and its center. Finally the effectiveness of this presented method is shown by computer simulations.
In this paper, we proposed a new hardware architecture for motion estimation (ME) which is the most time-consuming unit among H.264 algorithms and designed to the type of intellectual property (IP). The proposed ME hardware consists of buffer, processing unit (PU) array, SAD (sum of absolute difference) selector, and motion vector (MVgenerator). PU array is composed of 16 PUs and each PU consists of 16 processing elements (PUs). The main characteristics of the proposed hardware are that current and reference frames are re-used to reduce the number of access to the external memory and that there is no clock loss during SAD operation. The implemented ME hardware occupies 3% hardware resources of StatixIII EP3SE80F1152C2 which is a FPGA of Altera Inc. and can operate at up to 446.43MHz. Therefore it can process up to 50 frames of 1080p in a second.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.34
no.6
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pp.858-863
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2010
In order to enhance encoding speed in dynamic image encoding using H.264/AVC, reducing the time for motion estimation which takes a large portion of the processing time is very important. An approach using graphics processing unit(GPU) as a coprocessor to assist the central processing unit(CPU) in computing massive data, will be a way to reduce the processing time. In this paper, we present an efficient block-level parallel algorithm for the motion estimation(ME) on a computer unified device architecture(CUDA) platform developed in general-purpose computation on GPU. Experiments are carried out to verify the effectiveness of the proposed algorithm.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.4
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pp.205-211
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2014
This paper reports an efficient algorithm for accurate rolling shutter distortion removal. A hierarchical global motion estimation approach for a group of blocks reduces the level of computation by three orders of magnitude. In addition, the motion of each scanline is determined accurately by averaging two candidates obtained through cubic spline interpolation. The experimental results show that the proposed method produces accurate motion information with significant computation reduction and corrects the rolling shutter distortion effectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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