The paper starts off with a notion that the most realistic problem in restoring cultural contents' archetype and developing contents industry based on it is the lack of understanding and production about key visual. Thus, with the premise that, in visualizing ancient fantasy as an original archetype subject material, one has to take into account design process for an actual content production, the paper aims for the suggestion of the necessity of key visual through visualization. For this, the paper made an artwork of archetype image based on literature and historical data with which to visualize fantasy elements of Goguryeo's ancient myth and tales that have high utilization value as various subject matters, such as animation and games.
Lee, Junhyeok;Ha, Wan Soo;Kim, Yong-Hyuk;Lee, Kang Hoon
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.24
no.2
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pp.21-28
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2018
We present interactive methods for visualizing the cloud height data and the backscatter data collected from ceilometers in the three-dimensional virtual space. Because ceilometer data is high-dimensional, large-size data associated with both spatial and temporal information, it is highly improbable to exhibit the whole aspects of ceilometer data simply with static, two-dimensional images. Based on the three-dimensional rendering technology, our visualization methods allow the user to observe both the global variations and the local features of the three-dimensional representations of ceilometer data from various angles by interactively manipulating the timing and the view as desired. The cloud height data, coupled with the terrain data, is visualized as a realistic cloud animation in which many clouds are formed and dissipated over the terrain. The backscatter data is visualized as a three-dimensional terrain which effectively represents how the amount of backscatter changes according to the time and the altitude. Our system facilitates the multivariate analysis of ceilometer data by enabling the user to select the date to be examined, the level-of-detail of the terrain, and the additional data such as the planetary boundary layer height. We demonstrate the usefulness of our methods through various experiments with real ceilometer data collected from 93 sites scattered over the country.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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pp.926-929
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2012
최근 친환경 에너지원로 각광받고 있는 태양광을 이용하는 방법에 대하여 많은 연구가 이뤄지고 있다. 특히 염료 감응형 태양전지는 에너지 효율을 기존 태양전지 수준으로 유지하면서 생산 원가는 115 수준으로 낮춰서 차세대 태양전지로 주목 받고 있다. 이러한 새로운 태양전지의 효율을 높이기 위하여 다양한 실험이 이뤄지고 있으며 실험의 결과로 생성된 데이터들을 보다 효과적으로 분석할 수 있는 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 태 양전지 성능측정 실험에서 측정된 결과 데이터들을 자동으로 분류, 시각화 할 수 있으며 기존 실험 데이터를 기반으로 일부 측정되지 않은 태양전지의 성능을 예측할 수 있는 Solar View 시스템을 제안한다. Solar View 시스템은 각 실험 결과를 샘플번호, 태양전지의 종류로 분류할 수 었으며 분류 알고리즘을 사용한 자동 분류 기능도 제공한다. 이를 위해 태양전지 실험 입력 파일, 자동 클러스터링 결과 파일, 실험 결과를 시각화 하고 예측 기능을 사용할 수 있는 사용자 인터페이스로 구성된 통합적인 시스템을 설계하고 이의 활용 방안에 대해 모색해본다.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.6
no.3
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pp.21-32
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2003
This paper discusses the design of location optimization visualization and feasibility of 3 dimensional visualization techniques. In generic GIS visualization of location analysis, 2 dimensional visualization techniques have been used to map location elements and model solution, such as displaying demand and supply points, drawing connecting lines(e. g. spider line) of optimal locations to their demands, and representing density of location variations. Nevertheless, current GIS and location analysis literatures have little attentions in 3D visualization applications for location optimization problems. Previous research has been neglected 3D visualization of solution performances and its evaluation of solution quality. Consequently, this paper demonstrates potential benefits of 3D visualization techniques and its appropriate GIS applications for location optimization analysis. The visualization effectiveness of 3D approaches is examined in terms of spatial accessibility, and solution performance of optimal location models is evaluated. Finally, this paper proposes extensive 3D visualization perspectives for location analysis and GIS research as a further research agenda.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.4
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pp.166-173
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2024
This study explores lip-sync detection, focusing on the synchronization between lip movements and voices in videos. Typically, lip-sync detection techniques involve cropping the facial area of a given video, utilizing the lower half of the cropped box as input for the visual encoder to extract visual features. To enhance the emphasis on the articulatory region of lips for more accurate lip-sync detection, we propose utilizing a pre-trained visual attention-based encoder. The Visual Transformer Pooling (VTP) module is employed as the visual encoder, originally designed for the lip-reading task, predicting the script based solely on visual information without audio. Our experimental results demonstrate that, despite having fewer learning parameters, our proposed method outperforms the latest model, VocaList, on the LRS2 dataset, achieving a lip-sync detection accuracy of 94.5% based on five context frames. Moreover, our approach exhibits an approximately 8% superiority over VocaList in lip-sync detection accuracy, even on an untrained dataset, Acappella.
This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2009.05a
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pp.120-126
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2009
As the information age grows rapidly, the amount of digital texts has been increasing as well. It has brought an increasing of visualization case in order to figure out lots of digital texts. Existing visualized design of digital text is merely concentrating on figuration of subject word through adoption of stemming algorithm and word frequency extraction, prominence of meaning of text, and connection in between sentences. So it is a fact that expression of rhythm that can visualize sentimental feeing of digital text was insufficient. Syllable is a phoneme unit that can express rhythm more efficiently. In sentences, syllable is a most basic pronunciation unit in pronouncing word, phase and sentence. On this basis, accent, intonation, length of rhythm factor and others are based on syllable. Sonority, which is most closely associated with definitions of syllable, is expressed through air flow of igniting lung and acoustic energy that is specified kinetic energy into sonority. Seen from this perspective, this study examines phonologic definition and characteristics based on syllable, which is properties of digital text, and research the way to visualize rhythm through diagram. After converting digital text into phonetic symbol by the experiment, rhythm information are visualized into images using degree of resonance, which was started from rhythm in all languages, and using syllable establishment of digital text. By visualizing syllable information, it provides syllable information of digital text and express sentiment of digital text through diagram to assist user's understanding by systematic formula. Therefore, this study is aimed at planning for easy understanding of text's rhythm and realizing visualization of digital text.
In recent years, Weblog has become the most typical social media for citizens to share their opinions. And, many Weblogs reflect several social issues. There are many internet users who actively express their opinions for internet news or Weblog articles through the replying comments on online community. Hence, we can easily find internet blogs including more than 10 thousand replying comments. It is hard to search and explore useful messages on weblogs since most of weblog systems show articles and their comments to the form of sequential list. In this paper, we propose a visualizing and clustering system called TRIB (Telescope for Responding comments for Internet Blog) for a large set of responding comments for a Weblog article. TRIB clusters and visualizes the replying comments considering their contents using pre-defined user dictionary. Also, TRIB provides various personalized views considering the interests of users. To show the usefulness of TRIB, we conducted some experiments, concerning the clustering and visualizing capabilities of TRIB, with articles that have more than 1,000 comments.
Backlight has a major factor in power consumption of TFT-LCDs which are most popular in portable devices. There have been a lot of attempts to achieve power savings by backlight dimming. At the same time, the researches have shown image compensation due to decreased brightness of a displayed image. However, existing image compensation methods such as histogram equalization have some limits in completely satisfying the human visual system (HVS)-awareness. This paper proposes an enhanced dimming technique to obtain both power saving and HVS-awareness by combining pixel compensation and histogram specification for TFT-LCDs. This method executes a search algorithm and an automation algorithm employing simplified calculations for fast image processing. Experimental results showed that the proposed method achieved significant improvement in visual satisfaction per power saving over existing backlight dimming.
Selecting business charts based on the nature of the data and the purpose of the visualization is useful in business analysis. However, current visualization tools lack the ability to help choose the right business chart for the context. Also, soliciting expert help about visualization methods for every analysis is inefficient. Therefore, the purpose of this study is to propose an accessible method to improve business chart productivity by creating rules for selecting business charts from online published documents. To this end, Korean, English, and Chinese unstructured data describing business charts were collected from the Internet, and the relationships between the contexts and the business charts were calculated using TF-IDF. We also used a Galois lattice to create rules for business chart selection. In order to evaluate the adequacy of the rules generated by the proposed method, experiments were conducted on experimental and control groups. The results confirmed that meaningful rules were extracted by the proposed method. To the best of our knowledge, this is the first study to recommend customizing business charts through open unstructured data analysis and to propose a method that enables efficient selection of business charts for office workers without expert assistance. This method should be useful for staff training by recommending business charts based on the document that he/she is working on.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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