It is well known that GPS technique can be used for high accuracy leveling positioning if a precise geoid model is available to use at a surveying point. In this study, KOGD2003 geoid model was developed in and around Korean peninsula and this geoid model could be achieved by combining GPS/leveling data with the formerly developed KOGD2002. To this end, the software for orthometric height obtaining and geodetic datum transformation has been implemented with the visual C++ language, what we called GPS-GeoL v.1.0. In order to evaluate the performance and the accuracy of the software, GPS field tests were carried out in the Korean second-order leveling network over Chollabukdo area. Results of the tests have shown that the mean value of the differences between outputs of the software developed in this research and officially announced orthometric heights by NGII (National Geographic Information Institute) was 0.0221 m and also those of RMS was 0.0332 m. Therefore, it was possible to conclude that the KOGD2003 and GPS-GeoL v.1.0 software could be used to determine orthometric heights for civil construction field applications with cm-level accuracy.
The objective of digital broadcasting has evolved from providing a plain video service to offering a realistic visual experience. Technologies such as 3DTV and UHDTV have been suggested to achieve this new objective by providing an immersive and stereoscopic visual experience. However, owing to the high bandwidth requirements of such services, the broadcasting industry has faced a challenge to find a new transport mechanism for overcoming the bandwidth limitation. The standardization organizations, the Advanced Television Systems Committee, Digital Video Broadcasting, and Telecommunications Technology Association, have been working on the integration of broadcasting and a broadband network (IP) to resolve the bandwidth issue of realistic video services. This paper introduces a frame-level timeline synchronization and transport system target decoder model for providing a stable 3DTV service over a hybrid network. The experimental results indicate that the proposed technologies can be successfully adopted as a reference model in a broadcast-broadband hybrid 3DTV service and other IP-associated hybrid broadcasting services.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.239-246
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2019
In this paper, we propose an effective software education donation model for the social care class. The types of software education for elementary, middle, and high school for the social care class are in the order of after school classes, club activities, creative experiences, and regular classes. In elementary school students, it is effective to precede visual programming education based on block coding and to conduct curriculum convergence with SW and HW at the beginning, and high school students are carrying out text programming education like Python. Software education for social care class The contribution activity model can be classified into five types such as geographically difficult area, multicultural family areas, orphanage, reformatory, and basic livelihood security recipient. In addition, the survey results show that the students' interest in software education and their satisfaction are all very high at 96%. Effective software education for the social care class In the donation model, the lecturers consist of responsible professors, lecturers, and assistant instructors. Software training for the social care class is effective on a year-by-year basis, so that students can feel authenticity and trust. Software education contents focus on visual programming and physical computing education in elementary or middle school, and text programming and physical computing education in high school. It is necessary to construct a software education donor matching system that helps efficient management of software education donations by efficiently matching schools (consumers: elementary, middle, high school) and software education donors(suppliers).
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.32
no.2
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pp.17-40
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2007
Most research on web site design has focused on technological factors, while visual aesthetic factors have been considered less important. In contrast, this study focuses on visual aesthetic factors in web site design. Findings of this study can be summarized as follows : (1) The result of SPSS-factor analysis shows that there are 3 distinct factors, 'classical aesthetics', 'expressive aesthetics', and 'usability' 'Classical aesthetics' and 'expressive aesthetics' can be described by visual aesthetic design, 'Visual aesthetic design' can be distinguished from 'usability'. This conceptual confusion relating to 'usability' and 'visual aesthetic design' can be clarified by these findings. (2) As a result of multiple regression analyses, 'classical aesthetics', 'expressive aesthetics', and 'usability' have a positive influence on 'interactivity' and 'web site evaluation'. This research clarifies the concepts of 'expectations' of Grier [18] and 'engagement' of Rosen and Purinton [33] as the 'interactivity' between users and web sites. Furthermore, this research suggests a valid model with high $R^2$(interactivity, 48% : web site evaluation, 68%). (3) Empirical tests show that the differences among users in 'entry point' are related to the characteristics of web sites and the personal characteristics of users. The differences among users in terms of 'scanning time' are closely related to the attitudes and evaluation tendencies of users with respect to web sites. These findings could contribute to the 'search phase' of the Faraday model [16], enabling it to be more precise and extensible. The managerial implication of this study is that customers' preferences regarding web site designs are differences, as their preferences are based on their individual characteristics. Therefore, marketing managers should consider promotional tools on web sites that are relevant to the target market. An optimal strategy for web design could be a carefully-selected combination of factors that are relevant to the 'interactivity' and 'evaluation' of web sites. Additionally, if marketing managers want to attract more favorable attitudes and more affirmative evaluations from users, web sites should be designed so that they are understood more quickly by users. finally, this study suggests that 'good design' for web sites depends on understanding how to attain the appropriate balance between 'classical aesthetics' and 'expressive aesthetics', based on the target customer.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.4
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pp.110-122
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2014
As multimedia technologies develop, three-dimensional (3D) technologies are attracting increasing attention from researchers. In particular, video quality assessment (VQA) has become a critical issue in stereoscopic image/video processing applications. Furthermore, a human visual system (HVS) could play an important role in the measurement of stereoscopic video quality, yet existing VQA methods have done little to develop a HVS for stereoscopic video. We seek to amend this by proposing a 3D visual attention (3DVA) model which simulates the HVS for stereoscopic video by combining multiple perceptual stimuli such as depth, motion, color, intensity, and orientation contrast. We utilize this 3DVA model for pooling on significant regions of very poor video quality, and we propose no-reference (NR) stereoscopic VQA (SVQA) method. We validated the proposed SVQA method using subjective test scores from our results and those reported by others. Our approach yields high correlation with the measured mean opinion score (MOS) as well as consistent performance in asymmetric coding conditions. Additionally, the 3DVA model is used to extract information for the region-of-interest (ROI). Subjective evaluations of the extracted ROI indicate that the 3DVA-based ROI extraction outperforms the other compared extraction methods using spatial or/and temporal terms.
Predictive analysis is based on a probabilistic learning algorithm called pattern recognition or machine learning. Therefore, if users want to extract more information from the data, they are required high statistical knowledge. In addition, it is difficult to find out data pattern and characteristics of the data. This study conducted statistical data analyses and visual data analyses to supplement prediction analysis's weakness. Through this study, we could find some implications that haven't been found in the previous studies. First, we could find data pattern when adjust data selection according as splitting criteria for the decision tree method. Second, we could find what type of data included in the final prediction model. We found some implications that haven't been found in the previous studies from the results of statistical and visual analyses. In statistical analysis we found relation among the multivariable and deducted prediction model to predict high box office performance. In visualization analysis we proposed visual analysis method with various interactive functions. Finally through this study we verified final prediction model and suggested analysis method extract variety of information from the data.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.4
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pp.203-210
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2017
In this paper, we propose an effective neural network model for image caption generation and model transfer. This model is a kind of multi-modal recurrent neural network models. It consists of five distinct layers: a convolution neural network layer for extracting visual information from images, an embedding layer for converting each word into a low dimensional feature, a recurrent neural network layer for learning caption sentence structure, and a multi-modal layer for combining visual and language information. In this model, the recurrent neural network layer is constructed by LSTM units, which are well known to be effective for learning and transferring sequence patterns. Moreover, this model has a unique structure in which the output of the convolution neural network layer is linked not only to the input of the initial state of the recurrent neural network layer but also to the input of the multimodal layer, in order to make use of visual information extracted from the image at each recurrent step for generating the corresponding textual caption. Through various comparative experiments using open data sets such as Flickr8k, Flickr30k, and MSCOCO, we demonstrated the proposed multimodal recurrent neural network model has high performance in terms of caption accuracy and model transfer effect.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.12
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pp.485-496
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2018
So far, the deep learning, a field of artificial intelligence, has achieved remarkable results in solving problems from unstructured data. However, it is difficult to comprehensively judge situations like humans, and did not reach the level of intelligence that deduced their relations and predicted the next situation. Recently, deep neural networks show that artificial intelligence can possess powerful relational reasoning that is core intellectual ability of human being. In this paper, to analyze and observe the performance of Relation Networks (RN) among the neural networks for relational reasoning, two types of RN-based deep neural network models were constructed and compared with the baseline model. One is a visual question answering RN model using Sort-of-CLEVR and the other is a text-based question answering RN model using bAbI task. In order to maximize the performance of the RN-based model, various performance improvement experiments such as hyper parameters tuning have been proposed and performed. The effectiveness of the proposed performance improvement methods has been verified by applying to the visual QA RN model and the text-based QA RN model, and the new domain model using the dialogue-based LL dataset. As a result of the various experiments, it is found that the initial learning rate is a key factor in determining the performance of the model in both types of RN models. We have observed that the optimal initial learning rate setting found by the proposed random search method can improve the performance of the model up to 99.8%.
In computer vision, the goal of stereopsis is to determine the surface structure of real world form two or more perspective views of scene. It is similar to human visual system. We can avoid obstacles, recognize objects, and manipulate machine using three-dimensional information. Until recently, only gray-level images have been used as input to computation for depth determination, but the availability of color can further enhance the performance of computational stereopsis. There are many models to provide efficient color system. The simplest model, RGB model treats color as if it were composed of separate entities. Each color channel is processed individually by the same stereopsis module as used in the gray-level model. His Model decouples intensity component from color information. So it can deal with color properties without defect intensity information. Opponent color model is based on human visual system. In this model, the red-green-blue colors are combined into three opponent channels before further processing.
Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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v.36
no.6
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pp.631-640
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2012
This research project investigates the differences of various body locations (between 3D body models) and drapes garments digitally onto 3D body models. Three different subject models will be given explication. It consisted of (1) data collection of three-dimensional scans (2) creation of 3D body representations (3) comparison of avatar shapes and measurements (4) visualization and assessment of 3D body models and their 3D virtual garments. The study tests a theory of impact by differences in avatars by pattern design. A visual inspection of avatars showed clear differences between the six avatar types (in the generating process); however, there was notably less difference between 3D garment simulations based upon the six avatars produced. This demonstrated that there was less influence on the 3D garments than was predicted after a visual inspection of the avatars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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