Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.6
no.1
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pp.11-22
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2000
The paper describes creation methods of background scenes to implement realistic virtual environments in the VRSS (Virtual Reality Ship Simulator). VRSS is next-generation system constructed with virtual tools in a virtual space. Thus, it could have many benefits compared to conventional ship simulators composed with heavy bridge mock-up system and wide visual presentations. In this work, we developed effective 3D object modeling techniques, and constructed virtual harbor scene by using 3D-Webmaster authoring tool. The virtual harbor was built with object-oriented 3D objects modeled to interact with user's action. With the immersion-type VR system, we created virtual harbor environments in a virtual space, and discussed on the naturalness of the scene with test results of SDMPA (Semantic Differential Method for Psychophysical Assessment) by 10 subjects. As the results of subject assessment, all of the participants could felt natural-like harbor. Therefore, we found that the proposed creation methods and procedures of background scene are enabling to fit to the full mission VRSS construction.
Foreground estimation in object segmentation has been an important issue for last few decades. In this paper we propose a GrabCut based automatic foreground estimation method using block clustering. GrabCut is one of popular algorithms for image segmentation in 2D image. However GrabCut is semi-automatic algorithm. So it requires the user input a rough boundary for foreground and background. Typically, the user draws a rectangle around the object of interest manually. The goal of proposed method is to generate an initial rectangle automatically. In order to create initial rectangle, we use Gabor filter and Saliency map and then we use 4 features (amount of area, variance, amount of class with boundary area, amount of class with saliency map) to categorize foreground and background. From the experimental results, our proposed algorithm can achieve satisfactory accuracy in object segmentation without any prior information by the user.
The major problems of recent object tracking methods are related to the inefficient detection of moving objects due to occlusions, noisy background and inconsistent body motion. This paper presents a robust method for the detection and tracking of a moving in infrared animal videos. The tracking system is based on adaptive optical flow generation, Gaussian mixture and Kalman filtering. The adaptive Gaussian model of optical flow (GMOF) is used to extract foreground and noises are removed based on the object motion. Kalman filter enables the prediction of the object position in the presence of partial occlusions, and changes the size of the animal detected automatically along the image sequence. The presented method is evaluated in various environments of unstable background because of winds, and illuminations changes. The results show that our approach is more robust to background noises and performs better than previous methods.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.11
no.2
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pp.107-114
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2006
A new quadrilateral mesh generation technique from an existing triangle mesh is proposed in this paper. The proposed method is based on advancing front method and zero-thickness layer. Beginning with an initial triangular mesh, boundary triangular elements are removed and quadrilateral elements with zero thickness are generated. A quality of quadrilateral elements is improved during a mesh smoothing process. Until all initial triangular elements are removed, this procedure is repeated. Sample meshes are constructed to demonstrate the mesh generation capability of proposed algorithm.
In this paper, the adaptive nodal generation procedure based on the estimated local and global error in the element-free Galerkin (EFG) method is proposed. To investigate the possibility of h-type adaptivity of EFG method, a simple nodal refinement scheme is used. By adding new node along the background cell that is used in numerical integration, both of the local and global errors can be controlled adaptively. These errors are estimated by calculating the difference between the values of the projected stresses and original EFG stresses. The ultimate goal of this study is to develop the reliable nodal generator based on the local and global errors that is estimated posteriori. To evaluate the performance of proposed adaptive procedure, the convergence behavior is investigated for several examples.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.11a
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pp.1149-1151
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2013
본 연구는 영화 콘텐츠의 배경(공간적/시간적)에 해당하는 키워드를 자동으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영화 콘텐츠들의 리뷰 텍스트 데이터를 웹 상으로부터 수집하는 과정, 수집된 텍스트 리뷰 데이터의 전처리 과정에 해당하는 형태소 분석 및 개체명인식 과정, 마지막으로 통계적 기법을 이용하여 최종적으로 배경에 해당하는 단어를 선택하는 과정으로 이루어진다. 자동으로 추출된 배경 정보는 사용자 평가를 통하여 정확도를 측정하였으며, 자동 생성된 배경 정보를 이용하여 영화 콘텐츠의 검색 및 추천 등에 다양하게 사용될 수 있을 것으로 예상된다.
In this paper, we propose a new scheme to generate region-of-interest (ROI) enhanced depth maps in the hybrid camera system, which is composed of a low-resolution depth camera and a high-resolution stereoscopic camera. The proposed method creates an ROI depth map for the left image by carrying out a three-dimensional (3-D) warping operation onto the depth information obtained from the depth camera. Then, we generate a background depth map for the left image by applying a stereo matching algorithm onto the left and right images captured by the stereoscopic camera. Finally, we merge the ROI map with the background one to create the final depth map. The proposed method provides higher quality depth information on ROI than the previous methods.
The Journal of Korean Society for School & Community Health Education
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v.21
no.1
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pp.15-31
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2020
Background and objectives: One-person households are the fastest growing family type in Korea. They bring social concerns such as weakened social integration, increasing poverty and social isolation. They are not homogeneous but heterogeneous groups depending on their socio-demographic characteristics including generation. This study compared the life satisfaction level as well as factors affecting it among the three one-person household generations Methods: The 13th wave of the Korea Welfare Panel dataset with 1,187 respondents was utilized. For data analysis Chi-square test, analysis of variance and hierarchical regression analysis were employed. Generations are divided into three, namely young adult (20-39), the middle-aged (40-64) and the elderly (65 and over). Result: The life satisfaction level was highest among the young adult one-person household generation, followed by the middle-aged and the elderly generation. The common factors affecting life satisfaction of the three generations were physical as well as mental health, including self-esteem and depression. However, there were more factors different from generation to generation. As for the young adult, age, religion, and smoking were significant. As for the middle aged and the elderly, gender (male) and income were significant. Additionally, age, home-ownership and drinking were significant to the elderly generation. Conclusions: As there are differences as well as similarities among the three generations, policies for one-person households need to be devised considering these findings. For all generations, both physical and mental health policies are needed. For young adult strengthening social relations, providing decent jobs, and promoting anti-smoking policy are major agenda, and for the middle-aged and the elderly, assisting in social capital accumulation (for male), providing stable jobs and diverse leisure activities, and securing income. Additionally, for the elderly, expanding the social security system and housing support are needed.
Object tracking in a real time image is one of Interesting subjects in computer vision and many practical application fields past couple of years. But sometimes existing systems cannot find object by recognize background noise as object. This paper proposes a method of object detection and tracking using adaptive background image in real time. To detect object which does not influenced by illumination and remove noise in background image, this system generates adaptive background image by real time background image updating. This system detects object using the difference between background image and input image from camera. After setting up MBR(minimum bounding rectangle) using the internal point of detected object, the system tracks object through this MBR. In addition, this paper evaluates the test result about performance of proposed method as compared with existing tracking algorithm.
The purpose of this research is to classify the historical features of mid-to-late twentieth century Korean fashion with a focus on 'Nora Noh', who is a first generation Korean fashion designer. The specific questions of this research are as follows: how did mid-to-late twentieth century Korean fashion and the Nora Noh brand develop and what is the relationship between the two? What are the important features of Korean women's fashion design in the mid-to-late twentieth century? What are the characteristics exhibited in each decade in Korean women's fashion and Nora Noh's fashion? This paper conducted the research by focusing on the Korean fashion development as a background of simplification in the way of dressing and specific historical incident. Researchers deployed a qualitative research method providing a systematic review of the previous studies by analyzing content as well as eleven oral statement interviews and the case study of Nora Noh. The result shows that Nora Noh is one of the first generation of Korean fashion designers who led fashion trend and system in Korea. The designer also influenced Korean commercial fashion in the 1970s and American fashion trends in the 1980s.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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