Proceedings of the Korea Database Society Conference
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1999.10a
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pp.1-11
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1999
o 디지털컨텐츠(멀티미디어컨텐츠)란 무엇인가\ulcorner 멀티미디어 : 기존 아날로그 기술에서 개별적으로 성장했던 문자, 음성, 사진, 비디오, 애니메이션의 미디어 영역들이 디지털 기술이 발달하면서 통합된 미디어를 말함. 디지털화는 글, 소리, 그림, 영상, 숫자 등의 온갖 정보들을 컴퓨터가 인식할 수 있는 신호(2진수 코드)로 바꾸는 것임. (중략)
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.2
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pp.60-65
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2009
A highly reliable Video Transmission System (VTS) was developed in order to obtain both video and digital data simultaneously in the real time flight test situation of a flying vehicle. The VTS integrates GPS date digital telemetry data and video signals into a compact digital data package which is compressed and processed by an MPEG-2 Encoder and a modulator respectively. The modulator is composed of a specially devised Forward Error Correction processor and base band QPSK modulator. The designed VTS was verified and proved for its required functioning and performance through separate flight tests using an airplane and Rockets.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.8
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pp.101-112
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1999
In this paper, the codebook design method of VQ (vector quantization) is proposed an method to extract feature data of image for multimedia information searching. Conventional VQ codebook design methods are unsuitable to extract the feature data of images because they have too much computation time, memory for vector decoding and blocking effects like DCT (discrete cosine transform). The proposed design method is consists of the feature extraction by WT (wavelet transform) and the data group divide method by PCA (principal component analysis). WT is introduced to remove the blocking effect of an image with high compressing ratio. Computer simulations show that the proposed method has the better performance in processing speed than the VQ design method using SOM (self-organizing map).
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.3
s.35
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pp.331-337
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2005
'Supplement 23:DICOM SR' announced on April 2000 made possible co-relations between the clinical reports and human body parts by standardizing the exchange of clinical information. DICOM SR uses its own coding schemes and values to represent information, which convey hierarchically structured content items. This paper analyzes radiology reports produced in HIS(Hospital Information System) and categorizes content structures into three parts such as, finding, conclusion, and recommendation, and implements a system which can be used by clinicians. Digital X-ray images and their reports have been managed separately. Since the report made by DICOM SR can refer to images, the integrated information of reports and images is possible.
딥러닝 기법이 영상 분야를 시작으로 여러 분야에서 빠르게 적용되고 있고, 관련된 다양한 연구도 함께 같이 발전하고 있다. 정보보안 분야 역시 악성코드를 위주로 다양한 데이터에 대해서 딥러닝 기법을 적용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 본 논문에서는 IDPS에서 탐지된 이벤트들에 대해서 정/오탐을 자동으로 식별할 수 있는 딥러닝 기반의 분류방법을 소개 하고자 한다.
Cell segmentation is an important but time-consuming and laborious task in biological image analysis. An automated, robust, and fast method is required to overcome such burdensome processes. These needs are, however, challenging due to various cell shapes, intensity, and incomplete boundaries. A precise cell segmentation will allow to making a pathological diagnosis of tissue samples. A vast body of literature exists on cell segmentation in microscopy images [1]. The majority of existing work is based on input images and predefined feature models only - for example, using a deformable model to extract edge boundaries in the image. Only a handful of recent methods employ data-driven approaches, such as supervised learning. In this paper, we propose a novel data-driven cell segmentation algorithm for bright-field microscopy images. The proposed method minimizes an energy formula defined by two dictionaries - one is for input images and the other is for their manual segmentation results - and a common sparse code, which aims to find the pixel-level classification by deploying the learned dictionaries on new images. In contrast to deformable models, we do not need to know a prior knowledge of objects. We also employed convolutional sparse coding and Alternating Direction of Multiplier Method (ADMM) for fast dictionary learning and energy minimization. Unlike an existing method [1], our method trains both dictionaries concurrently, and is implemented using the GPU device for faster performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.5
no.2
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pp.9-15
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2000
In this paper, we proposed a content-based image retrieval method using color and object's complexity for indexing of image database. Generally, the retrieval methods using color feature can not sufficiently include the spatial information in the image. So they are reduced retrieval efficiency. Then we combined object's complexity which extracted from chain code and the conventional color feature. As a result, experiments shooed that the proposed method which considers the shape feature improved performance in conducting content-based search.
The new medical device technologies for bio-signal information and medical information which developed in various forms have been increasing. Information gathering techniques and the increasing of the bio-signal information device are being used as the main information of the medical service in everyday life. Hence, there is increasing in utilization of the various bio-signals, but it has a problem that does not account for security reasons. Furthermore, the medical image information and bio-signal of the patient in medical field is generated by the individual device, that make the situation cannot be managed and integrated. In order to solve that problem, in this paper we integrated the QR code signal associated with the medial image information including the finding of the doctor and the bio-signal information. bio-signal. System implementation environment for medical imaging devices and bio-signal acquisition was configured through bio-signal measurement, smart device and PC. For the ROI extraction of bio-signal and the receiving of image information that transfer from the medical equipment or bio-signal measurement, .NET Framework was used to operate the QR server module on Window Server 2008 operating system. The main function of the QR server module is to parse the DICOM file generated from the medical imaging device and extract the identified ROI information to store and manage in the database. Additionally, EMR, patient health information such as OCS, extracted ROI information needed for basic information and emergency situation is managed by QR code. QR code and ROI management and the bio-signal information file also store and manage depending on the size of receiving the bio-singnal information case with a PID (patient identification) to be used by the bio-signal device. If the receiving of information is not less than the maximum size to be converted into a QR code, the QR code and the URL information can access the bio-signal information through the server. Likewise, .Net Framework is installed to provide the information in the form of the QR code, so the client can check and find the relevant information through PC and android-based smart device. Finally, the existing medical imaging information, bio-signal information and the health information of the patient are integrated over the result of executing the application service in order to provide a medical information service which is suitable in medical field.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.552-555
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2007
지상파 DMB등에서 많이 사용하고 있는 기술은 H.264이다. 이 H.264는 적은 비트율에 비하여 고해상도의 영상을 만들어 낸다. 이런 손실압축을 하기 위해서 인트라와 인터등과 같은 전처리 과정과 DCT(Discrete Cosine Transform), 양자화 등등이 존재하지만 H.264에서 실제로 압축이 되는 부분은 엔트로피코딩이다. H.264에서는 Exp-Golomb과 CAVLC(Context-Adaptive Variable Length Coding), CABAC(Context-Adaptive Binary Arithmetic Coding) 세 가지를 지원하고 있다. 이중 CAVLC는 테이블을 기반으로한 압축기법을 사용한다. 테이블을 이용할 때는 코드워드의 길이와 값을 비교하는 방식을 사용하게 된다. 이는 수 많은 메모리 접속으로 인한 전력소모와 연산지연을 가져온다. 본 논문에서는 전송된 비트스트림에서 데이터를 찾을 때 코드워드의 길이와 값을 테이블에 비교해서 찾지 않고 테이블에 존재하는 규칙을 수식화 하여 찾을 수 있도록 하였다. 이는 최초 '1'이 나올때까지의 '0'의 개수와 그 이후 존재하는 코드의 값을 이용하여서 각 단계에 필요한 데이터를 추출해 낸다. 위와 같은 알고리즘을 이용하여 VHDL언어로 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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