Though there have been many methods to detect features in spatial domain, in the case of a compressed image it has to be decoded, processed and encoded again. Alternatively, we can manipulate a compressed image directly in the Discrete Cosine Transform (DCT) domain that has been used for compressing videos or images in the standards like MPEG and JPEG. In our previous work we proposed a model-based discontinuity evaluation technique in the DCT domain that had problems in the rotated or non-ideal discontinuities. In this paper, we propose a fuzzy filtering technique that consists of height fuzzification, direction fuzzification, and forty filtering of discontinuities. The enhancement achieved by the fuzzy tittering includes the linking, thinning, and smoothing of discontinuities in the DCT domain. Although the detected discontinuities are rough in a low-resolution image for the size (8${\times}$8 pixels) of the DCT block, experimental results show that this technique is fast and stable to enhance the qualify of discontinuities.
We outline a process for estimating Cole-Cole parameters from time-domain induced polarization (IP) data. The IP transients are all inverted to 2D Cole-Cole earth models that include resistivity, chargeability, relaxation time, and the frequency exponent. Our inversion algorithm consists of two stages. We first convert the measured voltage decay curves into time series of current-on time apparent resistivity to circumvent the negative chargeability problem. As a first step, a 4D inversion recovers the resistivity model at each time channel that increases monotonically with time. The desired intrinsic Cole-Cole parameters are then recovered by inverting the resistivity time series of each inversion block. In the second step, the Cole-Cole parameters can be estimated readily by setting the initial model close to the true value through a grid search method. Finally, through inversion procedures applied to synthetic data sets, we demonstrate that our algorithm can image the Cole-Cole earth models effectively.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.2
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pp.45-57
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2009
ETexture mapping is a technique used for adding reality to an image in 3D graphics. However. this technique becomes the bottleneck of the 3D graphics pipeline because it requires large processing power and high memory bandwidth. For reducing memory latency in texture mapping, texture cache is used. As portable devices become smaller and they have power constraint, it is important to reduce the area and the power consumption of the texture cache. In this paper we propose using a small texture cache to reduce the area and the power consumption of the texture cache. Furthermore, we propose techniques to keep a performance comparable to large texture caches by using prefetch techniques and a victim cache. Simulation results show the proposed small texture cache can reduce the area and the power consumption up to 70% and 60%, respectively, by using $1{\sim}2K$ bytes texture cache compared to the conventional 16K bytes cache while keeping the performance.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.67-75
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2024
Crosswalks play an important role for the safe movement of pedestrians in a complex urban environment. However, for the visually impaired, crosswalks can be a big risk factor. Although assistive tools such as braille blocks and acoustic traffic lights exist for safe walking, poor management can sometimes act as a hindrance to safety. This paper proposes a method to improve accuracy in a deep learning-based real-time crosswalk detection model that can be used in applications for pedestrian assistance for the disabled at the beginning. The image was binarized by utilizing the characteristic that the white line of the crosswalk image contrasts with the road surface, and through this, the crosswalk could be better recognized and the location of the crosswalk could be more accurately identified by using two models that learned the whole and the middle part of the crosswalk, respectively. In addition, it was intended to increase accuracy by creating a boundary box that recognizes crosswalks in two stages: whole and part. Through this method, additional frames that the detection model did not detect in RGB image learning from the crosswalk image could be detected.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.12
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pp.2213-2220
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2017
This paper proposes an efficient approach for hardware implementation of moving object detection (MOD) processor using effective Gaussian mixture learning (EGML)-based background subtraction method. Arithmetic units used in background generation were implemented using LUT-based approximation to reduce hardware complexity. Hardware resources used for both background subtraction and Gaussian probability density calculation were shared. The MOD processor was verified by FPGA-in-the-loop simulation using MATLAB/Simulink. The MOD performance was evaluated by using six types of video defined in IEEE CDW-2014 dataset, which resulted the average of recall value of 0.7700, the average of precision value of 0.7170, and the average of F-measure value of 0.7293. The MOD processor was implemented with 882 slices and block RAM of $146{\times}36kbits$ on Virtex5 FPGA, resulting in 60% hardware reduction compared to conventional design based on EGML. It was estimated that the MOD processor could operate with 75 MHz clock, resulting in real-time processing of $800{\times}600$ video with a frame rate of 39 fps.
There have been many researches on the 3D graphic accelerator for high speed by needs of CAD/CAM,3D modeling, virtual reality or medical image. In this paper, an SIMD processor architecture for 3D graphic accelerator is proposed in order to improve the processing time of the 3D graphics, and a parallel Phong shading algorithm is presented to estimate performance of the proposed architecture. The proposed SIMD processor architecture for 3D graphic accelerator consists of PCI local bus interface, 16 Processing Elements (PE's), and Park's multi-access memory system (NAMS) that has 17 memory modules. A serial algorithm for Phong shading is modified for the architecture and the main key is to divide a polygon into $4\times{4}$ squares. And, for processing a square, 4 PE's are regarded as a PE Grou logically. Since MAMS can support block access type with interval 1, it is possible that 4 PE Groups process a square at a time. In consequence, 16 pixels are processed simultaneously. The proposed SIMD processor architecture is simulated by CADENCE Verilog-XL that is a package for the hardware simulation. With the same simulated results as that of the serial algorithm, the speed enhancement by the parallel algorithm to the serial one is 5.68.
H.264| MPEG-4 AVC is a new video codingstandard defined by JVT (Joint Video Team) which consists of ITU-T and ISO/IEC. Many techniques are adopted fur the compression efficiency: Especially, an intra prediction in an inter frame is one example but it leads to excessive amount of encoding time due to the decision of a candidate mode and a RDcost calculation. For this reason, a fast determination of the best intra prediction mode is the main issue for saving the encoding time. In this paper, by using the result of statistical relation between intra $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predictions, the number of candidate modes for $4{\times}4$ intra prediction is reduced. Firstly, utilizing motion vector obtained after inter prediction, prediction of a block mode for each macroblock is made. If an intra prediction is needed, the correlation table between $16{\times}16$ and $4{\times}4$ intra predicted modes is created using the probability during each I frame-coding process. Secondly, using this result, the candidate modes for a $4{\times}4$ intra prediction that reaches a predefined specific probability value are only considered in the same GOP For the experiments, JM11.0, the reference software of H.264|MPEG-4 AVC is used and the experimental results show that the encoding time could be reduced by 51.24% in maximum with negligible amounts of PSNR drop and bitrate increase.
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2023.04a
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pp.7-7
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2023
Currently, the main technologies of various fourth industries are big data, the Internet of Things, artificial intelligence, blockchain, mixed reality (MR), and drones. In particular, "digital twin," which has recently become a global technological trend, is a concept of a virtual model that is expressed equally in physical objects and computers. By creating and simulating a Digital twin of software-virtualized assets instead of real physical assets, accurate information about the characteristics of real farming (current state, agricultural productivity, agricultural work scenarios, etc.) can be obtained. This study aims to streamline agricultural work through automatic water management, remote growth forecasting, drone control, and pest forecasting through the operation of an integrated control system by constructing digital twin data on the main production area of the nojinot industry and designing and building a smart farm complex. In addition, it aims to distribute digital environmental control agriculture in Korea that can reduce labor and improve crop productivity by minimizing environmental load through the use of appropriate amounts of fertilizers and pesticides through big data analysis. These open-field agricultural technologies can reduce labor through digital farming and cultivation management, optimize water use and prevent soil pollution in preparation for climate change, and quantitative growth management of open-field crops by securing digital data for the national cultivation environment. It is also a way to directly implement carbon-neutral RED++ activities by improving agricultural productivity. The analysis and prediction of growth status through the acquisition of the acquired high-precision and high-definition image-based crop growth data are very effective in digital farming work management. The Southern Crop Department of the National Institute of Food Science conducted research and development on various types of open-field agricultural smart farms such as underground point and underground drainage. In particular, from this year, commercialization is underway in earnest through the establishment of smart farm facilities and technology distribution for agricultural technology complexes across the country. In this study, we would like to describe the case of establishing the agricultural field that combines digital twin technology and open-field agricultural smart farm technology and future utilization plans.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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