IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.4
no.5
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pp.340-348
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2015
The "stamp rally" is an event that participants go the round with predetermined points for the purpose of collecting stamps. They bring the stamp card to these points. They, however, sometimes leave or lose the card. In this case, they may not reach the final destination of the stamp rally. The purpose of this research is the construction of the stamp rally system which distinguishes each participant with his or her hand instead of the stamp card. We have realized our method distinguishing a hand posture by the image processing. We have also evaluated it by 30 examinees. Furthermore, we have designed the data communication between the server and the checkpoint to implement our whole system. We have also designed and implemented the process for the registering participant, the passing checkpoint and the administration.
The surveillance system in general, has been sufficiently studied in the field of wireless semiconductor using basic sensors and its study of image surveillance system mainly using camera as a sensor has especially been fully implemented. In this paper, we propose 'Intelligent Image Detection System' used by image object identification technique based on the result analysis of various researches. This 'Intelligent Image Detection System' can easily trace and judge before and after a particular incident and ensure affirmative evidence and numerous relative information. Therefore, the 'Intelligent Image Detection System' proposed in this paper can be effectively used in the lived society such as traffic management, disaster alarm system and etc.
Nusrat Jahan Tahira;Ju-Ryong Park;Seung-Jin Lim;Jang-Sik Park
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.26
no.2_1
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pp.217-223
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2023
With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.8
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pp.1481-1487
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2008
In this paper, we propose a novel interactive 3D floating image pointing device for the use of 3D environment. The proposed system consists of the 3D floating image generation system by use of a floating lens array and the a user interface based on real-time finger detection. In the proposed system, a user selects single image among the floating images so that the interaction function are performed effectively by pressing the button event through the finger recognition using two cameras. To show the usefulness of the proposed system, we carry out the experiment and the preliminary results are presented.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.9
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pp.1120-1131
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2016
In this paper, we propose a smoker recognition algorithm, detecting smokers in a video sequence in order to prevent fire accidents. We use description-based method in hierarchical approaches to recognize smoker's activity, the algorithm consists of background subtraction, object detection, event search, event judgement. Background subtraction generates slow-motion and fast-motion foreground image from input image using Gaussian mixture model with two different learning-rate. Then, it extracts object locations in the slow-motion image using chain-rule based contour detection. For each object, face is detected by using Haar-like feature and smoke is detected by reflecting frequency and direction of smoke in fast-motion foreground. Hand movements are detected by motion estimation. The algorithm examines the features in a certain interval and infers that whether the object is a smoker. It robustly can detect a smoker among different objects while achieving real-time performance.
In the 21st century called an age of culture and art beyond the information and technology, many companies are developing various art marketings. Cases of the art marketing especially utilizing Korean features among art marketings are being increased recently. It is creating new values as a characteristic based on the cultures value of Korea. This thesis examined cooperative product development focusing on collaborative trends between designers, artists and companies through research on product and art marketing using Korean features. Additionally, by studying features of culture promotional event including exhibition and contest sponsorship, advertisement and packaging and the meaning of futures art marketing were discussed. Though, to date, academic researches have not been thoroughgoing enough in this field, it is considered that cultural product commercializing cultural particularity can strengthen the national image with acknowledgement of the global value as the art marketing using Korean features can contribute to improve recognition and the national image. Based upon this study, the value of Korean features on which custom culture of Korea dwells will be able to give a help to the designer and artist for progressing collaboration with companies as well as the companies for introducing new cultural characteristic to marketing, in the future-proof point of view. Additionally, it will be able to help the government planning the policy for intensifying the national image as a reference.
Sound event detection is one of the research areas to model human auditory cognitive characteristics by recognizing events in an environment with multiple acoustic events and determining the onset and offset time for each event. DCASE, a research group on acoustic scene classification and sound event detection, is proceeding challenges to encourage participation of researchers and to activate sound event detection research. However, the size of the dataset provided by the DCASE Challenge is relatively small compared to ImageNet, which is a representative dataset for visual object recognition, and there are not many open sources for the acoustic dataset. In this study, the sound events that can occur in indoor and outdoor are collected on a larger scale and annotated for dataset construction. Furthermore, to improve the performance of the sound event detection task, we developed a dual CNN structured sound event detection system by adding a supplementary neural network to a convolutional neural network to determine the presence of sound events. Finally, we conducted a comparative experiment with both baseline systems of the DCASE 2016 and 2017.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.12
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pp.152-158
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2016
In this paper, we implemented the full stack platform design with MongoDB database of open source platform Raspberry PI 3 model. We experimented the triggering of event driven with acceleration sensor data logging with wireless communication. we captured the image of USB Camera(MS LifeCam cinema) with 28 frames per second under the Linux version of Raspbian Jessie and extended the functionality of wireless communication function with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the full stack platform for recognizing the event triggering characteristics of detecting the acceleration sensor action and gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. Especially we used MEAN Stack for developing the performance of full stack platform because the MEAN Stack is more akin to working with MongoDB than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of full stack platform for IoT clouding functionalities and more feasible web design with MongoDB.
Kim, Ki-Tak;Kim, Hong-Seol;Kang, Ho-Jung;Hwang, Sun-Hwan
The Journal of the Korea Contents Association
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v.12
no.8
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pp.355-365
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2012
The purpose of this research was to review the current situation of Ssireum and to investigate a basic direction for globalization of Ssireum. Examining disposition, situation, and image of Ssireum through literatures analysis, survey, in-depth interview was conducted. In detail, it's recognition and image perceived by customers and general individuals were investigated, and it's perception and related image of foreigners were analyzed. We examined the situation and the various problems of Ssireum on the base of site and customers. We made a conclusion that Korea has to make a great deal of effort for globalization of Ssireum both as a sport through institutionalization of alternatives for the globalization and as a heritage which has a strong identity. As detail alternatives for the globalization of Ssireum, education through physical education in school, bringing up foreign athletes, maximization of event values, specialization of Ssireum organization, international instructor, glocalization, culture coding, enhancement of ritual, connection with festival and so on were suggested.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.1
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pp.1-8
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2020
If a dangerous situation arises in a place where out of reach from the human, UAVs can be used to determine the size and location of the situation to reduce the further damage. With this in mind, this paper sets the minimum value of the roll, pitch, and yaw using beta flight to detect the UAV's smooth hovering, integration, and derivative (PID) values to ensure that the UAV stays horizontal, minimizing errors for safe hovering, and the camera uses Open CV to install the Raspberry Pi program and then HSV (color, saturation, Brightness) using the color palette, the filter is black and white except for the red color, which is the closest to the fire we want, so that the UAV detects the image in the air in real time. Finally, it was confirmed that hovering was possible at a height of 0.5 to 5m, and red color recognition was possible at a distance of 5cm and at a distance of 5m.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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