There are many technically difficult issues in searching multimedia data such as image, video and audio because they are massive and more complex than simple text-based data. As a method of searching multimedia data, a similarity retrieval has been studied to retrieve automatically basic features of multimedia data and to make a search among data with retrieved features because exact match is not adaptable to a matrix of features of multimedia. In this paper, data clustering and its indexing are proposed as a speedy similarity-retrieval method of multimedia data. This approach clusters similar images on adjacent disk cylinders and then builds Indexes to access the clusters. To minimize the search cost, the hashing is adapted to index cluster. In addition, to reduce I/O time, the proposed searching takes just one I/O to look up the location of the cluster containing similar object and one sequential file I/O to read in this cluster. The proposed schema solves the problem of multi-dimension by using clustering and its indexing and has higher search efficiency than the content-based image retrieval that uses only clustering or indexing structure.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.10
no.1
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pp.56-61
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2015
In this paper, the 3D positioning of IoT sensors with the Unity engine of android platform based home-hub was proposde for IoT(Internet of Things) users. Especially, the monitoring of IoT sensor and battery status was designed with the clustering of IoT sensor's position. The 3D positioning of RSSI(received signal strength indicator) and angle for new IoT sensor according to clustering method was described with the cooperation of beacon and received arrival signal time. This unity engine based smart hub platform can monitor the working situation of IoT sensors, and apply 3D video with texture for the life-cycling of many IoT sensors simultaneously. rs was described with RSSI(received signal strength indicator) and received angle.
Trajectory data are ubiquitous in the real world. Recent progress on satellite, sensor, RFID, video, and wireless technologies has made it possible to systematically track object movements and collect huge amounts of trajectory data. Accordingly, there is an ever-increasing interest in performing data analysis over trajectory data. In this paper, we develop a data mining tool for massive trajectory data. This mining tool supports three operations, clustering, classification, and outlier detection, which are the most widely used ones. Trajectory clustering discovers common movement patterns, trajectory classification predicts the class labels of moving objects based on their trajectories, and trajectory outlier detection finds trajectories that are grossly different from or inconsistent with the remaining set of trajectories. The primary advantage of the mining tool is to take advantage of the information of partial trajectories in the process of data mining. The effectiveness of the mining tool is shown using various real trajectory data sets. We believe that we have provided practical software for trajectory data mining which can be used in many real applications.
Interactive multimedia broadcasting can serve various additional information of object in multimedia because of the commercialized data broadcasting by communication and broadcasting convergence. One of the most important factors in interactive multimedia broadcasting is User-Centric Interoperability. The higher User-Centric Interoperability, the more information of user-interest objects are served quickly by user request. This proposed method finds own area of the object in mask video and divides the area into equal parts. And then it store as a form of bitsum after clustering the area. As a result of experiment, We confirm the method is efficient to use space for storing position information of the object.
Recently, many researches into distributed processing on Internet, and multimedia data processing have been performed. Rapid and convenient multimedia services supplied with high quality and high speed are to be needed. In this paper, we design and implement clip-based video retrieval system on the Web enviroment in real-time. Our system consists of the content-based indexing system supporting convenient services for video content providers, and the Web-based retrieval system in order to make it easy and various information retrieval for users in the Web. Three important methods are used in the content-based indexing system, key frame extracting method by dividing video data, clip file creation method by clustering related information, and video database construction method by using clip unit. In Web-based retrieval system, retrieval method ny using a key word, two dimension browsing method of key frame, and real-time display method of the clip are used. In this paper, we design and implement the system that supports real-time display method of the clip are used. In this paper, we design and implement the system that supports real-time retrieval for video clips on Web environment and provides the multimedia service in stability. The proposed methods show a usefulness of video content providing, and provide an easy method for serching intented video content.
To address the problems caused by such high installation and maintenance cost in the conventional server-based cloud systems, researches on P2P cloud storages have been conducted recently. In this paper, we propose a hierachical overlay structure that can improve the playback quality in P2P cloud storage systems for video transmission. In this structure, after we make groups by clustering the participating peers based on their similarities, we construct subgroups by geographically dividing the peers belonging to a specific group considering the physical proximities among them. Therefore, when a request for video playback is issued, we can minimize the transmission delay by selecting the source peers depending on their locality. By simulations, we show that our proposed hierarchical overlay structure considering the peers' locality outperforms the structure where source peers are selected randomly.
This paper addresses a problem of extraction of parameteric motion estimation and structural motion segmentation for compact image sequence representation and object-based generic video coding. In order to extract meaningful motion structure from image sequences, a direct parameteric motion estimation based on a pre-segmentation is proposed. The pre-segmentation which considers the motion of the moving objects is canied out based on probabilistic clustering with mixture models using optical flow and image intensities. Parametric motion segmentation can be obtained by iterated estimation of motion model parameters and region reassignment according to a criterion using Gauss-Newton iterative optimization algorithm. The efficiency of the proposed methoo is verified with computer simulation using elF real image sequences.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.42
no.3
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pp.222-230
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2016
As the global game market has been more competitive, it has been important to analyze success factors of game products. In this paper, we applied a Bass Diffusion Model and Clustering Analysis to identify the success factors of games based on data from Steam, an international game platform. By using a diffusion model, we first categorize game products into two groups : successful and unsuccessful games. Then, each group has been analyzed by using clustering analysis based on product features such as genres, price, and minimum system requirements. As a result, success factors of a game have been identified. The result shows that customers in game industry appreciate sophisticated contents. Unlike many other industries, price is not considered as a key success factor in the game industry. Expecially, advanced independent video games (commonly referred to as indie games) with killer contents show competitiveness in the market.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.1
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pp.103-109
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2010
As color was used for formative language since a human activity was beginning, all the symptoms in the world that the human eye can see is present. In this paper, we identify Korea traditional color harmony for extracted key frames from scene change detection. Traditional color is classified as 5-Jung-color and 5-Kan-color, and determine whether to harmony. Red, blue, yellow, black, and white, called 5-Jung-color and pink, blue, purple, sulfur, and green, called the 5-Kan-color was identified. First, we extract edge using Canny algorithm. And, we are labeling and clustering colors around the edge. Finally, we identify the traditional color using identification method of traditional color harmony. The proposed study in this paper has been proven through experiments.
Park, Jun-Ho;Jeong, Jong-Beom;Jeong, Se-Hoon;Ryu, Eun-Seok
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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fall
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pp.197-200
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2021
몰입형 고품질 가상 현실 영상 스트리밍을 위한 360도 영상 부호화 및 전송 기술 중 하나로 사용자 시점 기반 타일 스트리밍 기법이 활발히 연구되고 있다. 360도 영상은 용량이 크기 때문에 개별 타일 기반 스트리밍 방법을 사용해 사용자 시점만 보내는 것이 효율적이다. 본 논문은 시점 기반 가상 현실 영상 복호화 시스템을 위한 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 클라이언트의 복호기가 최대로 복호화 가능한 해상도를 탐색한 후, 사용자 시점 데이터와 복호기 적응적 타일 클러스터링 알고리즘을 이용해 클러스터화할 복수 개의 사용자 시점 타일들의 목록을 생성한 후, 타일 병합기를 이용해 타일들을 병합하여 클러스터 비트스트림을 생성한다. 이후 클라이언트는 병합된 클러스터 비트스트림들을 복호화한 후 사용자 시점을 생성한다. 제안하는 방법을 이용하면 클라이언트의 복호기 환경에 제약받지 않는 복호화가 가능하며, 제안하는 방법 중 하나인 4K_clustering 방법의 경우 8%의 복호화 속도 개선 효과를 얻을 수 있어 몰입형 고품질 가상 현실 영상을 위한 실시간 타일 스트리밍이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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