Currently, the efficient adaptive video streaming services and coding techniques are required to ensure quality of service (QoS) in diverse multimedia environments. To maintain optimal video quality in these environments, it is required to support scalable video coding (SVC) technique and proper QoS metric methods. In this paper, we propose a new quality metric that takes in to the temporal, the SNR, the spatial scalability on SVC. Experimental results shows that proposed method has a higher correlation with the subjective quality. We expect that the proposed metric plays an important role in deciding the coding parameter to optimize the quality of the SVC based video.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.10
no.2
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pp.214-225
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2017
The first accurate estimate of the Earth's circumference was made by the Hellenism scientist Eratosthenes (276-195 B.C.) in about 240 B.C. The simplicity and elegance of Eratosthenes' measurement of the circumference of the Earth by mathematics abstraction strategies were an excellent example of ancient Greek ingenuity. Eratosthenes's success was a triumph of logic and the scientific method, the method required that he assume that Sun was so far away that its light reached Earth along parallel lines. That assumption, however, should be supported by another set of measurements made by the ancient Hellenism, Aristarchus, namely, a rough measurement of the relative diameters and distances of the Sun and Moon. Eratosthenes formulated the simple proportional formula, by mathematic abstraction strategies based on perfect sphere and a simple mathematical rule as well as in the geometry in this world. The Earth must be a sphere by a logical and empirical argument of Aristotle, based on the Greek word symmetry including harmony and beauty of form. We discuss the justification of these three bold assumptions for mathematical abstraction of Eratosthenes's experiment for calculating the circumference of the Earth, and justifying all three assumptions from historical perspective for mathematics and science education. Also it is important that the simplicity about the measurement of the earth's circumstance at the history of science.
Recently, we extract the representative melody of the music and index the music to reduce searching time at the content-based music retrieval system. The existing study has used MIDI data to extract a representative melody but it has a weak point that can use only MIDI data. Therefore, this paper proposes a representative melody retrieval method that can be use at all audio file format and uses digital signal processing. First, we use Fast Fourier Transform (FFT) and find the tempo and node for the representative melody retrieval. And we measure the frequency of high value that appears from PCM Data of each node. The point which the high value is gathering most is the starting point of a representative melody and an eight node from the starting point is a representative melody section of the audio data. To verity the performance of the method, we chose a thousand of the song and did the experiment to extract a representative melody from the song. In result, the accuracy of the extractive representative melody was 79.5% among the 737 songs which was found tempo.
Islam, Mohammad Khairul;Jahan, Farah;Min, Jae-Hong;Baek, Joong-Hwan
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.15
no.1
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pp.140-146
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2011
In this paper, we propose a fast object classification method based on texture and color information for video surveillance. We take the advantage of local patches by extracting SURF and color histogram from images. SURF gives intensity content information and color information strengthens distinctiveness by providing links to patch content. We achieve the advantages of fast computation of SURF as well as color cues of objects. We use Bag of Word models to generate global descriptors of a region of interest (ROI) or an image using the local features, and Na$\ddot{i}$ve Bayes model for classifying the global descriptor. In this paper, we also investigate discriminative descriptor named Scale Invariant Feature Transform (SIFT). Our experiment result for 4 classes of the objects shows 95.75% of classification rate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.3
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pp.471-476
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2016
This paper presents our study on speech recognition performance prediction. Our initial study shows that a combination of speech quality measures effectively improves correlation with Word Error Rate (WER) compared to each speech measure alone. In this paper we demonstrate a new combination of various types of speech quality measures shows more significantly improves correlation with WER compared to the speech measure combination of our initial study. In our study, SNR, PESQ, acoustic model score, and MFCC distance are used as the speech quality measures. This paper also presents our speech database verification system for speech recognition employing the speech measures. We develop a WER prediction system using Gaussian mixture model and the speech quality measures as a feature vector. The experimental results show the proposed system is highly effective at predicting WER in a low SNR condition of speech babble and car noise environments.
This study is to explore the characteristics of contemporary Chinese architecture from the aspects of the regionalism of environment, culture and technology. Six cases of contemporary Chinese architecture which won the world-wide famous were selected and analyzed. The results are the followings; First, the regionalism of environment emphasizes the building's response to the regional environment (topography, climate and regional landscape). Second, the regionalism of culture reflects as the relevance between architecture and community structure, economic patterns, folk customs and other social factors of the region. Third, the regionalism of technology requires the coordination of construction process, structure form, materials and other contents of architecture with the regional environment and culture, and emphasizes the suitability of technology. Environment, culture and technology determine that the regionalism of contemporary Chinese architecture is not purely the meaning at the formal level, but explores the underlying causes.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.3
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pp.233-238
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2016
In this paper, we propose the algorithms of processing the uncertainty data using data fusion for the next generation intrusion detection. In the next generation intrusion detection, a lot of data are collected by many of network sensors to discover knowledge from generating information in cyber space. It is necessary the data fusion process to extract knowledge from collected sensors data. In this paper, we have proposed method to represent the uncertainty data, by classifying where is a confidence interval in interval of uncertainty data through feature analysis of different data using inference method with Dempster-Shafer Evidence Theory. In this paper, we have implemented a detection experiment that is classified by the confidence interval using IRIS plant Data Set for anomaly detection of uncertainty data. As a result, we found that it is possible to classify data by confidence interval.
Cluttered background is a major obstacle in developing salient object detection and tracking system for mobile device captured natural scene video frames. In this paper we propose a context aware feature vector selection model to provide an efficient noise filtering by machine learning based classifiers. Since the context awareness for feature selection is achieved by searching nearest neighborhoods, known as NP hard problem, we apply a fast approximation method with complexity analysis in details. Separability enhancement in feature vector space by adding the context aware feature subsets is studied rigorously using principal component analysis (PCA). Overall performance enhancement is quantified by the statistical measures in terms of the various machine learning models including MLP, SVM, Naïve Bayesian, CART. Summary of computational costs and performance enhancement is also presented.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.6
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pp.683-688
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2018
In the 21stcentury, teachers must welcome new technology to ensure the best learning in virtual classrooms, aside from the physical classroom. Google Classroom provides a vital chance to promote blended learning and professional development. The purpose of this study is to specify the procedures in problem design when employing blended problem-based learning (BPBL) and to design problems for learning the contents of the subject. The design of problems is crucial for effective BPBL. The underlying theory of BPBL is that learning is most effectively initiated and facilitated by posing and solving real-life problems that interest the learner, because working on such problems makes learning meaningful and motivates students. Ineffective problem-based learning (PBL) could affect students when acquiring sufficient domain knowledge, activating appropriate prior knowledge, and properly directing their own learning. The procedures for designing good problems are composed of the selection of educational content, figuring out the learner's characteristics, finding problems, setting up roles and situations, and writing down problems. Using these procedures, we designed five integration problems covering the contents of management subjects. Planned management subjects based on BPBL in a Mongolian university focuses on the process of designing problems.
This study was carried out to develop Tablet PC based customizing system for fine mapping of forest cover type. The major contents and characteristics of FIS developed in this study were as follows. Field Investigation System (FIS) has a merit of accessibility to display exact location in various spatial data with position information received from the GPS. FIS can be used to record and manage many field information on which field investigation is done, with the help of the memo tool, field-sheet tool, calculating distance and area with measuring tool as well as editing forest type. It is possible to do field investigation effectively using FIS developed in this study. Accordingly, investigation and time costs can be reduced and field-work productivity will be improved.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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