Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2015.07a
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pp.218-219
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2015
본 논문에서는 스마트폰으로 촬영한 비디오 영상이나 일반 캠코더로 촬영한 비디오 영상을 4K 고화질 콘텐츠로 제작하는 것을 제안한다. 대화면 디스플레이와 고해상도 디스플레이가 점차 확대되면서 고화질 콘텐츠의 필요가 증대됨으로 이에 일반적으로 촬영된 영상을 비디오 편집기법을 이용하여 4K 고화질 해상도의 영상 제작을 제안하다. 하지만 일반 비디오카메라로 촬영한 영상을 4K 콘텐츠로 완전히 적용하기 위해서는 촬영에서 4K 카메라로 촬영하고 편집하면 4K 콘텐츠로 보다 해상도가 높은 콘텐츠를 제작할 수 있다고 사료한다.
Stereophotogrammetry is a method to extract information of an interested area by constructing a stereo-image from two or more photos. In this study, the stereophotogrammetry was adopted to obtain the joint orientation and trace length from a sampling window and its measurements were compared with the result by a clinocompass and measuring tape to evaluate the applicability of the stereophotogrammetry to rock joint survey. A commercial stereophotogrammetry program, ShapeMetriX 3D, was used for this purpose. Firstly, the accuracy of the measuring method using ShpaeMetrix 3D was evaluated by a model test. Secondly, joint orientations on a rock slope and tunnel were obtained by using ShapeMetriX 3D and compared with the measurement by a clinocompass. Finally. the effect of base-depth ratio in photographing was evaluated by comparing images with various base-depth ratios, and the usefulness of closed-up photographing on a rock exposure to increase the measurement accuracy was tested. The dip and dip direction of each model plane obtained by ShapeMetriX 3D showed an error ranged between $-5^{\circ}\;and\; 5^{\circ}$ on the basis of the results by the measuring tape. Base-depth ratio proved not to influence the analysis result by ShapeMetriX 3D if all the images were taken without any hidden area. The close-up photographing turned out useful to obtain the detailed images and therefore precise result when ShapeMetriX 3D was adopted.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.07a
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pp.545-548
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2023
본 논문에서는 골프 코스 시뮬레이션을 위해 수집된 데이터의 정제 및 처리에 요구되는 딥 러닝 모델과 모델 적용 과정에 대해서 논의한다. 최근 스크린 골프 시장의 확대와 골프 시뮬레이터 기술의 발전으로, 위성 이미지, 항공 촬영 이미지, 공간 정보 시스템 (GIS) 등 다양한 데이터 소스로부터 골프 코스에 대한 정보를 수집에 대한 요구가 증가하였다. 이번 연구에서는 이러한 데이터 소스로부터 생성된 원시 데이터를 최적의 시뮬레이션 입력으로 변환하기 위한 컴퓨터 비전 기법과 딥 러닝 모델 구조에 대해서 검토한다. 특히, 데이터에서 골프 코스 시뮬레이션에 요구되는 메타 데이터를 도출하기 위해 코스 분할(Segmentation)과 코스 오브젝트 분류(Classification) 모델을 적용하는 과정을 다룬다. 이를 통해, 본 연구는 골프 코스 시뮬레이터의 개발 과정에서 중요한 기술 요소를 제공하며, 이는 시뮬레이션의 정확도와 골프 코스의 다양성을 증진시키는데에 기여한다.
Background: Uterine cervical cancer is the most common malignant tumor of the women in Korea. This study was undertaken to evaluate the usefulness of the cervicography as a screening test of cervical cancer. Materials and Methods: Cervicography was taken from 482 women at department of obstetrics and gynecology, at Yeungnam University Hospital from March 1, 1998 to October 31, 1999. Of the 482 women, 172 women were exc1uded from the study for various reasons, and 310 women completed the study. Three-hundred and ten women had cervical cytology (Papanicolaou smear), cervicography and colposcopy, and punch biopsy was undertaken if any of the test result was abnormal. Results: The most common age group was 35-39, and 40-44, 45-49 in order and most common reason for having a screening test was regular check for cervical cancer. The mean duration from the last Pap smear was 17.1 months, and 64 women(20.4%) never had any prior screening tests. Of the 310 women, 254 women were categorized as normal or having benign disease such as cervicitis, erosion or metaplasia. Biopsy was taken from 56 patients and the results were 26 chronic cervicitis, 4 mild dysplasia, 6 moderate dysplasia, 2 severe dysplasia, 14 carcinoma in situ and 4 invasive carcinoma. The results of cytology and cervicography were well correlated(p<0.05). The sensitivity and specificity of cytology were 86.7% and 76.9%, respectively and the sensitivity and specificity of cervicography were 56.7% and 96.2%, respectively. False negative rate of cervicography(43.3%) was much higher than those of cytology(13. 3%) (p<0.05), but false positive rate of cervicography(3.8%) was much lower than that of cytology(23.1%) (p<0.05). Conclusion: It seems inappropriate to use cervicography as a single screening test for cervival cancer, but it may be an effective complementary test for cytology to lower the false negative rate of cytology.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.235-237
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2022
Video content is divided into long-form video content and short-form video content according to the length. Long form video content is created with a length of 15 minutes or longer, and all frames of the captured video are included without editing. Short-form video content can be edited to a shorter length from 1 minute to 15 minutes, and only some frames from the frames of the captured video. Due to the recent growth of the single-person broadcasting market, the demand for short-form video content to increase viewers is increasing. Therefore, there is a need for research on content editing technology for editing and generating short-form video content. This study studies the technology to create short-form videos of main scenes by capturing images, voices, and motions. Short-form videos of key scenes use a pre-trained highlight extraction model through machine learning. An automatic video editing system and method for automatically generating a highlight video is a core technology of short-form video content. Machine learning-based automatic video editing method and system research will contribute to competitive content activities by reducing the effort and cost and time invested by single creators for video editing
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.10-13
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2020
최근 초고화질 영상, 가상현실 등 프리미엄 콘텐츠에 대한 요구가 커지면서 360° VR과 8K TV 등의 시장이 확대되고 있다. 360° VR 영상을 만드는 데에 스티칭 기술이 사용되고 있고, 8K 영상을 촬영할 수 있는 장비는 매우 제한적이기 때문에 스티칭 기술을 통해 콘텐츠를 확보하려는 노력이 이어지고 있다. 스티칭 기술은 여러 영상을 합성하여 기존 카메라의 좁은 시야각 문제를 해결하고 보다 넓은 시야각의 영상을 만드는 기술이다. 최근에는 해당 분야에 관한 연구가 진행됨에 따라 이미지를 넘어 동영상 스티칭에 대한 연구가 주로 진행되고 있다, 기존 동영상 스티칭 방식은 이미지 스티칭 방식을 프레임마다 반복하기 때문에 시간이 오래 걸린다는 단점이 있다. 컴퓨터 비전 분야에서는 딥러닝을 활용하여 객체가 존재할 것으로 예측되는 부분에 사각형 모양의 경계 상자(Bounding box)를 생성하는 객체 탐지(Object detection) 분야에 관한 많은 연구가 이루어져 왔고 이를 기반으로 객체의 경계선을 검출하여 해당 영역만을 구분하는 객체 분할(Instance segmentation)에 대한 연구 또한 진행 중이다. 본 논문에서는 앞서 말한 스티칭 속도 문제를 해결하기 위하여 빠른 속도로 객체 분할이 가능한 YOLACT를 이용하여 스티칭 속도를 개선하는 방안을 제안한다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.24
no.3
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pp.73-82
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2021
Rural roads are the significant infrastructure for developing and managing the rural areas, hence the utilization of the remote sensing datasets for managing the rural roads is necessary for expanding the rural transportation infrastructure and improving the life quality of the rural residents. In this research, the two different methods such as image classification and image segmentation were compared for mapping the rural road based on the given high-resolution satellite image acquired in the rural areas. In the image classification method, the deep learning with the multiple neural networks was employed to the given high-resolution satellite image for generating the object classification map, then the rural roads were mapped by extracting the road objects from the generated object classification map. In the image segmentation method, the multiresolution segmentation was employed to the same satellite image for generating the segment image, then the rural roads were mapped by merging the road objects located on the rural roads on the satellite image. We used the 100 checkpoints for assessing the accuracy of the two rural roads mapped by the different methods and drew the following conclusions. The image segmentation method had the better performance than the image classification method for mapping the rural roads using the give satellite image, because some of the rural roads mapped by the image classification method were not identified due to the miclassification errors occurred in the object classification map, while all of the rural roads mapped by the image segmentation method were identified. However some of the rural roads mapped by the image segmentation method also had the miclassfication errors due to some rural road segments including the non-rural road objects. In future research the object-oriented classification or the convolutional neural networks widely used for detecting the precise objects from the image sources would be used for improving the accuracy of the rural roads using the high-resolution satellite image.
This paper suggests techniques to enhance coding time which is a problem in traditional fractal compression and to improve fidelity of reconstructed images by determining fractal coefficient through adaptive selection of block approximation formula. First, to reduce coding time, we construct a linear list of domain blocks of which characteristics is given by their luminance and variance and then we control block searching time according to the first permissible threshold value. Next, when employing three-level block partition, if a range block of minimum partition level cannot find a domain block which has a satisfying approximation error, There applied to 24-bpp color image compression and image techniques. The result did not occur a loss in the image quality of the image when using the encoding method, such as almost to the color in the YIQ image compression rate and image quality, such as RGB images and showed good.
The COMS satellites take image of the Korean Peninsula every 15 minutes, but due to the limitations of the observational channels, they tend to underestimate when estimating rainfall. In this study, we developed satellite-based rainfall estimation technology using COMS and GPM that can be used in the heavy rain on the Korean Peninsula. The time resolution and spatial resolution of COMS satellites and GPM satellites were matched to improve accuracy using GPM IMERG data. As a result, it showed that the number of correlations with the ASOS observations was more than 0.7, enabling the estimation of rainfalls that are more accurate than the estimates of rainfall by COMS satellites. It is believed that the application of the subsequent satellite(GK-2A) will provide more accurate rainfall estimation information in the future. Therefore, we expect greater utilization in disaster management for the ungauged areas.
The development of smart devices has brought about significant changes in daily life and one of the most significant changes is the virtual reality zone. Virtual reality is a technology that creates the illusion that a 3D high-resolution image has already been created using a display device just like it does in itself. Unrealized subjects are forced to rely on audiovisual materials, resulting in a decline in the concentration of practices and the quality of classes. It used virtual reality to develop effective teaching materials for radiology students. In order to produce a video clip bridge using virtual reality, a radiology clinic was selected to conduct two exposures from July to September 2017. The video was produced taking into account the radiology and work flow chart and filming was carried out in two separate locations : in the computerized tomography unit and in the LINAC room. Prior to filming the scenario and the filming route were checked in advance to facilitate editing of the video. Modeling and mapping was performed in a PC environment using the Window XP operating system. Using two leading virtual reality camera Gopro Hero, CC pixels were produced using a 4K UHD, Adobe, followed by an 8 megapixel resolution of $3,840{\times}2,160/4,096{\times}2,160$. Total regeneration time was performed in about 5 minutes during the production of using virtual reality to prevent vomiting and dizziness. Currently developed virtual reality radiation and educational contents are being used to secure the market and extend the promotion process to be used by various institutions. The researchers will investigate the satisfaction level of radiation and educational contents using virtual reality and carry out supplementary tasks depending on the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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