In this paper , we propose a texture feature extraction method of reduce the massive computational time on extracting texture, features of large sized medical such as MRI, CT-scan , and an index structure, called GLTFT, to speed up the retrieval performance. For these, the original image is transformed into a compressed image by Wavelet transform , and textural features such as contrast, energy, entropy, and homogeneity of the compressed image is extracted by using GLCM(Gray Level Co-occurrence Metrix) . The proposed index structure is organized by using the textural features. The processing in compressed domain can give the solution of storage space and the reduction of computational time of feature extracting . And , by GLTFT index structure, image retrieval performance can be expected to be improved by reducing the retrieval range . Our experiment on 270 MRIs as image database shows that shows that such expectation can be got.
최근 들어 신속한 트랜잭션 처리를 요구하는 데이터베이스 응용이 확대되고 있다. 트랜잭션 처리 시스템에서 높은 성능을 달성하기 위한 한가지 방법으로 데이터베이스를 디스크가 아닌 주기억장치에 모두 상주시키는 것이다. 반도체 메모리의 집적도가 증가하고 가격이 하락함에 따라 모든 데이터베이스를 주기억장치에 상주시켜 트랜잭션 처리율을 높이기 위한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 주기억장치 데이터베이스를 기반으로 한 고성능 트랜잭션 처리 시스템을 구현하기 위하여 새로운 병행수행 제어 기법과 회복 기법 그리고 저장 구조를 제안하며, 트랜잭션의 처리량과 응답속도로 평가되는 트랜잭션 처리 시스템 성능의 개선을 목적으로 한다.
최근 인터넷상에서 정보 교환의 표준으로 XML이 자리잡고 있다. XML은 웹 문서뿐만 아니라 전자 도서관, 전자 상거래, EC/EDI를 포함한 다양한 분야에서 사용하기 위하여 폭 넓은 연구를 진행하고 있다. 따라서 이들 문서에 대한 저장 및 검색에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이들 기법들은 주로 관계형 데이터베이스 시스템만 지원하거나, 주로 검색만 다루어 문서 정보 갱신이 발생할 경우 인덱스 변환에 따른 비용이 증가하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 기존의 기법과 달리 객체 관계 및 관계형 데이터베이스 환경 둘 다 지원할 수 있도록 하였으며, 검색 정보 표현과 정보 갱신에 따른 인덱스 갱신 비용을 최소화하기 위해 화장 경로 표현 기법을 제안하였다. 그리고 제안된 기법을 Window 2000에서 PHP와 SQL Server 2000 데이터베이스 시스템을 이용해서 구현하였다.
For a reliable fingerprinting system, improving fingerprint matching accuracy is crucial. In this paper, we try to improve a binary image fingerprint matching performance by utilizing auxiliary information, power mask, which is obtained while constructing fingerprint DB. The power mask is an expected robustness of each fingerprint bit. A caveat of the power mask is the increased storage cost of the fingerprint DB. This paper mitigates the problem by reducing the size of the power mask utilizing spatial correlation of an image. Experiments on a publicly-available image dataset confirmed that the power mask is effective in improving fingerprint matching accuracy.
Hippocampus is an important part of brain which is related with early memory storage and spatial navigation. By observing the anatomy of hippocampus, some brain diseases effecting human memory (e.g. Alzheimer, schizophrenia, etc.) can be diagnosed and predicted earlier. The diagnosis process is highly related with hippocampus segmentation. In this paper, hippocampus segmentation using Active Shape Model, which not only works based on image intensity, but also by using prior knowledge of hippocampus shape and intensity from the training images, is proposed. The results show that ASM is applicable in segmenting hippocampus from whole brain MR image. It also shows that adding more images in the training set results in better accuracy of hippocampus segmentation.
The edge preserving method is important for image storage and geometric transformation. In this paper, we propose a new edge preserving method using HOG-Guide filter for image segmentation. In our approach, we extract edge information using gradient histogram to set HOG guide line. Then, we use HOG guide line to smooth image. With two to four iterations of smoothing operations, we finally obtain desirable edge preserved image. Our experimental results showed good performances showing that our proposed method is better than other methods.
As life expectancy increases, chronic diseases become a problem, and health management in daily life becomes important. With the development of IT convergence technology, personal health records have been collected through various data sources, but they are saved separately by each medical services. Distributed storage of personal health records caused inconvenience about managing the user's health records. In this paper, we designed and implemented an integrated repository and web-based dashboard UI components to solve that inconvenience. The proposed method shows that users can manage their personal health records in the integrated repository effectively and show them through dashboard UI components.
With the increase of sensitive data and their secure transmission and storage, the use of encryption techniques has become widespread. The performance of encoding majorly depends on the computational time, so a system with less computational time suits more appropriate as compared to its contrary part. Double Random Phase Encoding (DRPE) is an algorithm with many sub functions which consumes more time when executed serially; the computation time can be significantly reduced by implementing important functions in a parallel fashion on Graphics Processing Unit (GPU). Computing convolution using Fast Fourier transform in DRPE is the most important part of the algorithm and it is shown in the paper that by performing this portion in GPU reduced the execution time of the process by substantial amount and can be compared with MATALB for performance analysis. NVIDIA graphic card GeForce 310 is used with CUDA C as a programming language.
일반적인 네트워크 디지털 사이니지의 경우 모든 콘텐츠를 WAN상에 있는 대용량 스토리지에 보관을 하고 있으며, 필요한 멀티미디어 콘텐츠가 있을 경우 제한적인 로컬디스크에 다운로드 한 후에 재생 작업을 수행한다. 필요한 멀티미디어 콘텐츠의 신속한 확보를 위해 기존의 로컬디스크와 WAN 스토리지 사이에 콘텐츠 캐싱 기법을 포함하는 iSCSI 스토리지 계층이 추가된 하이브리드 스토리지 구조를 제안한다.
The compression of video for both full HD and UHD requires the inclusion of extra vertical lines to every video frame, named as the DTV essential hidden area (DEHA), for the effective functioning of the MPEG-2/4/H encoder, stream, and decoder. However, while the encoding/decoding process is dependent on the DEHA, the DEHA is conventionally viewed as a redundancy in terms of channel utilization or storage efficiency. This paper proposes a block mode DEHA method to more effectively utilize the DEHA. Partitioning video block images and then evenly filling the representative DEHA macroblocks with the average DC coefficient of the active video macroblock can minimize the amount of DEHA data entering the compressed video stream. Theoretically, this process results in smaller DEHA data entering the video stream. Experimental testing of the proposed block mode DEHA method revealed a slight improvement in the quality of the active video. Outside of this technological improvement to video quality, the attractiveness of the proposed DEHA method is also heightened by the ease that it can be implemented with existing video encoders.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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