The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.4
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pp.59-68
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2009
This paper addresses a hybrid multi-focus image fusion scheme using the recent curvelet transform constructions. Hybridization is obtained by combining the MS fusion rule with a novel "copy" method. The proposed scheme use MS rule to fuse the m most significant terms in spectrum of an image at each decomposition level. The scheme is dubbed in this work as m-term fusion in adherence to its use of the MSC (most significant coefficients) in the transform set at any given scale, orientation, and translation. We applied the edge-sensitive objective quality measure proposed by Xydeas and Petrovic to evaluate the method. Experimental results show that the proposed scheme is a potential alternative to the redundant, shift-invariant Dual-Tree Complex Wavelet transforms. In particular, it was confirmed that a 50% m-term fusion produces outputs with no visible quality degradation.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.4
no.2
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pp.57-61
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1999
In the field of image compression, Classified Vector Quantization(CVQ) reveals attractive characteristics for preserving perceptual features, such as edges. However, the classification scheme is not generalized to effectively reconstruct different kinds of edge patterns in the original CVQ that predefines several linear-type edge classes: vortical edge horizontal edge diagonal edge classes. In this paper, we propose a new classification scheme, especially for edge blocks based on the similarity measure for edge patterns. An edge block is transformed to a feature vector that describes the detailed shape of the edge pattern The classes for edges are formulated automatically from the training images to result in the generalization of various shapes of edge patterns. The experimental results show the generated linear/nonlinear types of edge classes. The integrity of all the edges is faithfully preserved in the reconstructed image based on the various type of edge codebooks generated at 0.6875bpp.
The public and civilian demands regarding 3D geo-spatial information processing on mobile device including smartphone are increasing. But there are few actual implementations or application cases. This work is to present some results by a prototype implementation of 3D terrain information visualization function with satellite image and DEM using HTML5 WebGL, which is a web-based graphic library under the standardization process. This is a useful standard for cross-platform operation for 3D graphic rendering without other plug-in modules. As the results, in the different types of operating system or browser in a personal computer or a smartphone, it shows same rendering results, as long as they support HTML5 WebGL. As well;geo-metadata search and identification functions for data sets for 3D terrain visualization process are added in this implementation for the practical aspect.
This study was conducted to develop the efficient system for starch hydrolysis suppression using rutin, quercetin and dietary fiber through the statistical mixture design. The three components were replaced with wheat flour at the level of 10% and the mixed gel with three components was characterized by in vitro starch digestion. The mixture design was applied by simplex-centroid experimental model. The quadratic model (R2=0.86) was well fitted and the obtained regression equation indicated that the significant positive effects was observed in the quercetin and fiber mixture. Based on the statistical results, the best mixing ratio of quercetin and fiber was 72: 28 that led to the lowest predicted glycemic index (pGI). Their interactions on the pGI of starch digestibility were clearly visualized in the 3D surface plot. These results suggested that the mixture of quercetin and fiber interact strongly with wheat flour, consequently retarding starch hydrolysis by 15%.
High-dynamic-range (HDR) rendering technology changes the range from the broad dynamic range (up to 9 log units) of a luminance, in a real-world scene, to the 8-bit dynamic range which is the common output of a display's dynamic range. One of the techniques, iCAM06 has a superior capacity for making HDR images. iCAM06 is capable of making color appearance predictions of HDR images based on CIECAM02 and incorporating spatial process models in the human visual system (HVS) for contrast enhancement. However there are several problems in the iCAM06, including obscure user controllable factors to be decided. These factors have a serious effect on the output image but users get into difficulty in that they can't find an adequate solution on how to adjust. So a suggested model gives a quantitative formulation for user controllable factors of iCAM06 to find suitable values which corresponds with different viewing conditions, and improves subjective visuality of displayed images for varying illuminations.
Temporal information plays an important role in natural language processing (NLP) applications such as information extraction, discourse analysis, automatic summarization, and question-answering. In the topic detection and tracking (TDT) area, the temporal information often used is the publication date of a message, which is readily available but limited in its usefulness. We developed a relatively simple NLP method of extracting temporal information from Korean news articles, with the goal of improving performance of TDT tasks. To extract temporal information, we make use of finite state automata and a lexicon containing time-revealing vocabulary. Extracted information is converted into a canonicalized representation of a time point or a time duration. We first evaluated the extraction and canonicalization methods for their accuracy and investigated on the extent to which temporal information extracted as such can help TDT tasks. The experimental results show that time information extracted from text indeed helps improve both precision and recall significantly.
Despite the development of information and communication technology, which has a great impact on society and culture, there is no platform that provides a systematic classification and state-of-the-art information retrieval system on the traditional culture. Therefore, this paper developed a traditional culture retrieval system capable of convergence services with systematic classification and retrieval based on automatically generate and visualize the 3D timeline. This system provides the function of collecting traditional culture contents, classifying and storing collected traditional culture contents, and automatically generating 3D digital timeline based on stored traditional culture contents. In addition, a system satisfaction questionnaire was developed to evaluate the usability of the system, and 19 students participated in verifying the system. As a result of the experiment, the satisfaction of the system showed that all items were 'satisfied' on average.
This paper proposes an arts and culture content creation tool powered by artificial intelligence. With the recent advances in technologies including artificial intelligence, there are active research activities on creating art and culture contents. However, it is still difficult and cumbersome for those who are not familiar with programming and artificial intelligence. In order to deal with the content creation with new technologies, we analyze related creation tools, services and technologies that process with raw visual and audio data, generate new media contents and visualize intermediate results. We then extract key requirements for a future creation tool for creators who are not familiar with programming and artificial intelligence. We finally introduce an intuitive and integrated content creation tool for end-users. We hope that this tool will allow creators to intuitively and creatively generate new media arts and culture contents based on not only understanding given data but also adopting new technologies.
With the advancement of big data analysis, artificial intelligence, machine learning, etc., data analytics technology has developed to help with optimal decision-making. However, in certain areas, the lack of data restricts the use of these techniques. For example, real estate related data often have a long release cycle because of its recent release or being a non-liquid asset. In order to overcome these limitations, we studied the scalability of the existing time series through the TimeGAN model. A total of 45 time series related to weekly real estate data were collected within the period of 2012 to 2021, and a total of 15 final time series were selected by considering the correlation between the time series. As a result of data expansion through the TimeGAN model for the 15 time series, it was found that the statistical distribution between the real data and the extended data was similar through the PCA and t-SNE visualization algorithms.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.15
no.5
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pp.75-83
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2019
Direct volume rendering is a widely used method for visualizing three-dimensional volume data such as medical images. This paper proposes a method for applying depth-of-field effects to volume ray-casting to enable more realistic depth-of-filed rendering in direct volume rendering. The proposed method exploits a camera model based on the human perceptual model and can obtain realistic images with a limited number of rays using jittered lens sampling. It also enables interactive exploration of volume data by on-the-fly calculating depth-of-field in the GPU pipeline without preprocessing. In the experiment with various data including medical images, we demonstrated that depth-of-field images with better depth perception were generated 2.6 to 4 times faster than the conventional method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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