Yang Seung-Ji;Seo Kyong-Sok;Ro Yong-Man;Kim Sang-Kyun
Journal of Broadcast Engineering
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v.11
no.1
s.30
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pp.15-27
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2006
In this paper, a novel approach is addressed to facilitate the browsing of large collection of digital photos associated with specified person(s) in the photos. The goal of the proposed method is to exploit additional person-identity features as incorporating facial regions and peripheral clothes region associated with them. For more effective incorporation of the clothes and facial features, situation-based photo clustering is also proposed. To evaluate the efficacy of the proposed method experiment was performed with 1120 generic home photos. The experiment results showed that the proposed method outperformed the conventional method us El.g only face feature as showing the average performance of about 92% contrary to the average performance of about 70% in the conventional method.
Railway Station in Korea built for purpose to plunder resource and invade China 19 and 20 century early, It functioned as main transportation and important role in local history. However, Since the late 1990s, Railway Station in Korea is facing major changes due to Railroad Improvement and Restructuring plan. Photography is useful way to represent memory and local history about railway station, but Photography Documentation on railroad station were not discussed until now due to indifference of the KORAIL and peculiarities of national security facilities for a long time. This study suggest what is document activities and facilities of railway station, use value analysis about railway station's value firstly. next, this study set each documentation area with value analysis for a basis and present concrete example. finally, this study adapt documentation area and detail to classification scheme and apply activities and facilities of supplement or revision to classification scheme.
Advances of digital device technology such as digital cameras, smart phones and tablets, provide convenience way for people to take pictures during his/her life. Photo data is being spread rapidly throughout the social network, causing the excessive amount of data available on the internet. Photo retrieval is categorized into three types, which are: keyword-based search, example-based search, visualize query-based search. The commonly used multimedia search methods which are implemented on Smart TV are adapting the previous methods that were optimized for PC environment. That causes some features of the method becoming irrelevant to be implemented on Smart TV. This paper proposes a novel Visual Query-based Photo Retrieval Method in Smart TV Environment using a motion sensing input device known as Kinect Sensor. We detected hand gestures using kinect sensor and used the information to mimic the control function of a mouse. The average precision and recall of the proposed system are 81% and 80%, respectively, with threshold value was set to 0.7.
Recently, shooting photographs have become highly popular among general public and been used by various media such as digital camera, mobile, and kiosk. We could find that users prefer to Funology which is combined by fun and hardware technology on emotional point of view. Shooting photographs attracts user participation and makes effect of design to expand. The goal of this study is to classify user actions in a electronic kiosk which includes digital photography function based on the perspective of Funology and to bulit user behaviors model. Therefore user group model will be defined, and then interaction design guidelines of shooting photographs will be proposed. For this research, first of all, the concepts of Funology and user interaction with taking photographs are classified to three types which is based on literature investigation. Secondly, "Phodosee" kiosk is examined with Funology design elements which have been categorized beforehand. Then user's behaviors which are shown their interaction with "Phodosee" kiosk are observed and analyzed using video ethnography based on Funology perspectives. Finally, four persona models are suggested based on user's behaviors as follows; 1) to avoid being taken photography, 2) to try to shoot photography, 3) to participate shooting photography and 4) to lead others to take photography. To summarize this study, effects and limitations of Funology design elements using digital photography are discussed and guideline is suggested to improve user experience design.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.5
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pp.959-966
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2017
Currently, the market of digital contents such as e-books, cartoons and webtoons is growing up, but the copyrights infringement are serious issue due to their distribution through illegal ways. However, the technologies for copyright protection are not developed enough. Therefore, in this paper, we propose the NSS-based publication classification method for copyright protection. Using histogram calculated by NSS, we propose classification method for digital contents using SVM. The proposed algorithm will be useful for copyright protection because it lets us distinguish illegal distributed digital contents more easily.
The purpose of this study is to analysis ERF components patterns of causal questions generated during the observation of biological phenomenon. First, the system that shows pictures causing causal questions based on biological phenomenon (evoked picture system) was developed in a way of cognitive psychology. The ERF patterns of causal questions based on time-series brain processing was observed using MEG. The evoked picture system was developed by R&D method consisting of scientific education experts and researchers. Tasks were classified into animal (A), microbe (M), and plant (P) tasks according to biological species and into interaction (I), all (A), and part (P) based on the interaction between different species. According to the collaboration with MEG team in the hospital of Seoul National University, the paradigm of MEG task was developed. MEG data about the generation of scientific questions in 5 female graduate student were collected. For examining the unique characteristic of causal question, MEG ERF components were analyzed. As a result, total 100 pictures were produced by evoked picture and 4 ERF components, M1(100~130ms), M2(220~280ms), M3(320~390ms), M4(460~520ms). The present study could guide personalized teaching-learning method through the application and development of scientific question learning program.
Artificial intelligence technology is developing in an environment where a lot of data is produced due to the development of computing technology, a cloud environment that can store data, and the spread of personal mobile phones. Among these artificial intelligence technologies, the deep neural network provides excellent performance in image recognition and image classification. There have been many studies on image detection for forest fires and fire prevention using such a deep neural network, but studies on detection of cigarette smoking were insufficient. Meanwhile, military units are establishing surveillance systems for various facilities through CCTV, and it is necessary to detect smoking near ammunition stores or non-smoking areas to prevent fires and explosions. In this paper, by reflecting experimentally optimized numerical values such as activation function and learning rate, we did the detection of smoking pictures and non-smoking pictures in two cases. As experimental data, data was constructed by crawling using pictures of smoking and non-smoking published on the Internet, and a machine learning library was used. As a result of the experiment, when the learning rate is 0.004 and the optimization algorithm Adam is used, it can be seen that the accuracy of 93% and F1-score of 94% are obtained.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.2
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pp.238-246
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2018
The production of hyper-realistic digital rendering images has been available due to radical improvements of recent digital rendering and CGI (Computer-Generated Imagery) software technologies. The photorealism of digital architectural rendering images requires further studies and discussions in that architectural visualization becomes a foundation of other fields using digital rendering technology, such as movies, games, and VR industry. The principles for achieving photorealism on digital architectural rendering images were re-defined and detailed elements were analyzed through theoretical analysis of the former studies. Four principles were drawn from the architectural rendering images produced by newly-developed technologies: physically-accurate lighting calculations, accurate object geometry representation, realistic material and texture, and characteristics of photography. The sub-elements of those four principles are categorized into either essential or selective for photorealistic imagery and the randomness of the selective elements could explain the variety of photorealistic architectural rendering styles.
This study tried to establish a base level for the form of ginseng in order to prevent fraud in which novice consumers, who have no information on ginseng and mountain ginseng, regard ginseng as mountain ginseng. To that end, researchers designed a service design in which when a consumer takes a picture of ginseng with an APP dedicated to a smartphone, the photo is sent remotely and the determined results are sent to the consumer based on machine learning data. In order to minimize the difference between the data set in the research process and the background color, location, size, illumination, and color temperature of the mountain ginseng when consumers took pictures through their smartphones, the filming box exclusively for consumers was designed. Accordingly, the collection of mountain ginseng samples was made under the same controlled environment and setting as the designed box. This resulted in a 100% predicted probability from the CNN(VGG16) model using a sample that was about one-tenth less than widley required in machine learning.
The annual increase in chemical accidents is causing damage to life and the environment due to the spread and residual of substances. Environmental damage investigation is more difficult to determine the geographical scope and timing than human damage investigation. Considering the reality that there is a lack of professional investigation personnel, it is urgent to develop an efficient quantitative evaluation method. In order to improve this situation, this paper conducted a chemical accidents investigation using unmanned aerial vehicles(UAV) equipped with various sensors. The damaged area was calculated by Ortho-image and strength of agreement was calculated using the normalized difference vegetation index image. As a result, the Cohen's Kappa coefficient was 0.649 (threshold 0.7). However, there is a limitation in that analysis has been performed based on the pixel of the normalized difference vegetation index. Therefore, there is a need for a chemical accident investigation plan that overcomes the limitations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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