Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.357-358
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2021
Although many people watch the scene with multiple surveillance cameras, it is difficult to ensure that immediate action can be taken in the event of a crime. Therefore, there is a need for a "crime behavior detection system" that can analyze images in real time from multiple surveillance cameras installed in elevators, call immediate crime alerts, and track crime scenes and times effectively. In this paper, a study was conducted to detect violent scenes occurring in elevators using Scene Change Detection. For effective detection, an x2-color histogram combining color histogram and histogram was applied.
Tracking the motion of tennis balls is a challenging task in using cameras around the tennis court. The most important instance of the tennis trajectory is the time of impact and touch the court which in some cases could not be detected precisely. In the present study, we aim to present a novel design of tennis balls equipped with nano-sensors to detect the touch of the ball to the court. In the impact instance, tennis ball receives significant acceleration and change in the linear momentum. This large acceleration could deform a small-beam structure with piezoelectric layer to produce voltage. The voltage could further be utilized to produce infrared waves which could be easily detected by infrared detection sensors installed on the same video cameras or separately near the tennis court. Therefore, the exact time of the impact could be achieved with higher accuracy than image analyzing method. A detailed dynamical property of such sensors is discussed using nonlinear beam equations. The results show that within the acceleration range of tennis ball during an impact, the piezoelectric patches of the nano-sensors in the tennis ball could produce enough voltages to propagate infrared waves to be detected by infrared detectors.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.313-316
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2015
Construction is one of the most dangerous job sectors, which reports tens of thousands of time-loss injuries and deaths every year. These disasters incur delays and additional costs to the projects. The safety management needs to be on the top primary tasks throughout the construction to avoid fatal accidents and to foster safe working environments. One of the safety regulations that are frequently violated is the wearing of personal protection equipment (PPE). In order to facilitate monitoring of the compliance of the PPE wearing regulations, this paper proposes a vision based method that automatically identifies whether workers wear hard hats and safety vests. The method involves three modules - human body detection, identification of safety vest wearing, and hard hat detection. First, human bodies are detected in the video frames captured by real-time on-site construction cameras. The detected human bodies are classified into with/without wearing safety vests based on the color features of their upper parts. Finally, hard hats are detected on the nearby regions of the detected human bodies and the locations of the detected hard hats and human bodies are correlated to reveal their corresponding matches. In this way, the proposed method provides any appearance of the workers without wearing hard hats or safety vests. The method has been tested on onsite videos and the results signify its potential to facilitate site safety monitoring.
Fashion trends are actively disseminated through social media, which influences both their propagation and consumption. This study explored how users perceive subversive basic fashion in social media videos, by examining the associated concepts and characteristics. In addition, the factors contributing to the style's social media dissemination were identified and its distinctive features were analyzed. Through text mining analysis, 80 keywords were selected for semantic network and CONCOR analysis. TF-IDF and N-gram results indicate that subversive basic fashion involves transformative design techniques such as cutting or layering garments, emphasizing the body with thin fabrics, and creating bold visual effects. Topic modeling suggests that this fashion forms a subculture that resists mainstream norms, seeking individuality by creatively transforming the existing garments. CONCOR analysis categorized the style into six groups: forward-thinking unconventional fashion, bold and unique style, creative reworking, item utilization and combination, pursuit of easy and convenient fashion, and contemporary sensibility. Consumer actions, linked to social media, were shown to involve easily transforming and pursuing personalized styles. Furthermore, creating new styles through the existing clothing is seen as an economic and creative activity that fosters network formation and interaction. This study is significant as it addresses language expression limitations and subjectivity issues in fashion image analysis, revealing factors contributing to content reproduction through user-perceived design concepts and social media-conveyed fashion characteristics.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.47
no.6
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pp.1057-1079
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2023
This paper examines the use of semiotics for analyzing fashion advertisements in the fast fashion industry. While previous studies have explored the use of semiotics in various industries, the application of this theory in the fashion sector-especially regarding fast fashion's commercial videos related to sustainability-remains underexplored. The paper adopts Roland Barthes' Semiotics Theory to analyze the advertising videos related to the sustainability of major fast fashion brands such as H&M, MANGO, and ZARA. The research approach involved reviewing all commercial videos related to sustainability on these brands' official YouTube accounts and conducting comprehensive analyses of advertisements using the binary opposition analysis framework. The paper's findings indicate that these commercial videos serve as a platform to mold a brand's sustainability image and promote the notion that fast fashion brands are leading the charge toward sustainability, preparing for an unpredictable future, guiding people toward hope, and offering ultimate freedom. This research high-lights the necessity for a critical examination of advertising videos related to sustainability in the fast fashion industry to guarantee accountability and transparency.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.12
no.1
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pp.1-10
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2024
While technologies such as the 4th revolution and artificial intelligence (AI), which create new value through the convergence of intelligent information technology, are becoming hot topics, the beauty industry is rapidly developing and combining information and communication technology to produce beauty items based on smartphones among mobile technologies. As the area of expands, YouTube is forming a network through various means of information. In particular, beauty-related YouTube videos are a field of great interest and popularity among the public. By classifying the makeup characteristics according to the emotional images shown in domestic YouTube videos by emotional image and identifying the characteristics of makeup, the needs for watching YouTube makeup videos are identified. We aim to build trust in the delivery of information about makeup. The emotional images were divided into four types: 'modern', 'natural', 'gorgeous', and cute. Among the domestic makeup YouTubers, Pony, Isabe and Shinnim, Lamuque were selected. By organizing more diverse makeup-related content systematically and creatively, we expect to have a positive influence on k-makeup not only domestically but also overseas. We aim to provide basic data for follow-up research on makeup YouTuber videos in the field of cosmetology and contribute to marketing plans for the development of the beauty content industry and establishment of promotional strategies.
Due to the recent advancement in digital imaging technology, development of intervention equipment has become generalize. Video arbitration procedure is a process to insert a tiny catheter and a guide wire in the body, so in order to enhance the effectiveness and safety of this treatment, the high-quality of x-ray of image should be used. However, the increasing of radiation has become the problem. Therefore, the studies to improve the performance of x-ray detectors are being actively processed. Moreover, this intervention is based on the reference of the angiographic imaging and 3D medical image processing. In this paper, we propose a guidance system to support this intervention. Through this intervention, it can solve the problem of the existing 2D medical images based vessel that has a formation of cerebrovascular disease, and guide the real-time tracking and optimal route to the target lesion by intervention catheter and guide wire tool. As a result, the system was completely composed for medical image acquisition unit and image processing unit as well as a display device. The experimental environment, guide services which are provided by the proposed system Brain Phantom (complete intracranial model with aneurysms, ref H+N-S-A-010) was taken with x-ray and testing. To generate a reference image based on the Laplacian algorithm for the image processing which derived from the cerebral blood vessel model was applied to DICOM by Volume ray casting technique. $A^*$ algorithm was used to provide the catheter with a guide wire tracking path. Finally, the result does show the location of the catheter and guide wire providing in the proposed system especially, it is expected to provide a useful guide for future intervention service.
In this research, a methodology was developed for constructing an appropriate rainfall image database for estimating rainfall intensity based on CCTV video. The database was constructed in the Large-Scale Climate Environment Chamber of the Korea Conformity Laboratories, which can control variables with high irregularity and variability in real environments. 1,728 scenarios were designed under five different experimental conditions. 36 scenarios and a total of 97,200 frames were selected. Rain streaks were extracted using the k-nearest neighbor algorithm by calculating the difference between each image and the background. To prevent overfitting, data with pixel values greater than set threshold, compared to the average pixel value for each image, were selected. The area with maximum pixel variability was determined by shifting with every 10 pixels and set as a representative area (180×180) for the original image. After re-transforming to 120×120 size as an input data for convolutional neural networks model, image augmentation was progressed under unified shooting conditions. 92% of the data showed within the 10% absolute range of PBIAS. It is clear that the final results in this study have the potential to enhance the accuracy and efficacy of existing real-world CCTV systems with transfer learning.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.7
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pp.67-77
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2016
In this paper, we propose an algorithm for open/closed eye detection based on modified Hausdorff distance. The proposed algorithm consists of two parts, face detection and open/closed eye detection parts. To detect faces in an image, MCT (Modified Census Transform) is employed based on characteristics of the local structure which uses relative pixel values in the area with fixed size. Then, the coordinates of eyes are found and open/closed eyes are detected using MHD (Modified Hausdorff Distance) in the detected face region. Firstly, face detection process creates an MCT image in terms of various face images and extract criteria features by PCA(Principle Component Analysis) on offline. After extraction of criteria features, it detects a face region via the process which compares features newly extracted from the input face image and criteria features by using Euclidean distance. Afterward, the process finds out the coordinates of eyes and detects open/closed eye using template matching based on MHD in each eye region. In performance evaluation, the proposed algorithm achieved 94.04% accuracy in average for open/closed eye detection in terms of test video sequences of gray scale with 30FPS/$320{\times}180$ resolution.
Intravenous urography (IVU) for urolithiasis is a radiologic examination to diagnosis stone in the ureter path using iodine contrast media, which is radioopacity material. The method includes compression on the upper iliac crest. The compression band prevents outlet of the contrast media through the bladder and enables easier movement to upper urinary tract. This usage depends on the policy of a hospital. Therefore, this study aimed to review and compare the characteristic of progress of contrast media either in compression and non-compression. The retrospective image measurement on 60 cases of intravenous pyelography was conducted at a hospital with the identical type and amount of contrast media as well as criteria for testing. Image measurement was limited to 5 minutes clip, which is optimal for progress of contrast media depending on usage of the compression band. Also, anatomical regions were set as following: "RP" is from renal pyramid to renal pelvis, "PL" is from renal pelvis to lumbar three endplate, and "IU" and "IL" for upper and lower parts from both iliac crests. Analysis has been conducted through the statistical method based on Fisher's Exact Test to find if there are differences of distribution with the anatomical regions with compression or no compression. It has been confirmed that there is no statistical significant difference as the video measurement on 30 cases of compression and non-compression group respectively resulted in P value of 0.580 from left and 0.711 from right (both 0.960). Therefore, it has been concluded that application of a compression band on an intravenous pyelography for urolithiasis patient does not meaningfully affect the progress of contrast media.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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