Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.5
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pp.1207-1212
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2015
In this paper, we propose three-dimensional (3D) visualization and recognition techniques of micro-objects under photon-starved conditions using photon counting integral imaging microscopy. To capture high resolution 2D images with different perspectives in the proposed method, we use Synthetic Aperture Integral Imaging (SAII). Poisson distribution which is mathematical model of photon counting imaging system is used to extract photons from the images. To estimate 3D images with 2D photon counting images, the statistical estimation is used. Therefore, 3D images can be obtained and visualized without any damage under photon-starved conditions. In addition, 3D object recognition can be implemented using nonlinear correlation filters. To prove the usefulness of our technique, we implemented the optical experiment.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.76-84
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2009
Since too much information has been generated, it became very difficult to find out valuable and necessary information. In order to deal with the problem of information overload, the taxonomy for information visualization techniques has been based upon visualized shapes such as tree map, fisheye view and parallel coordinates, so that it was difficult to choose the right representation technique by data characteristics. Therefore, this study was designed to introduce a new taxonomy for the information visualization by data characteristics which defined by space (3D vs. multi-dimensions), time (continuous vs. discrete), and relations of data (qualitative vs. quantitative). To verify the new taxonomy, forensic data which were generated to investigate the culprit of network security was used. The result showed that the new taxonomy was found to be very efficient and effective to choose the right visualized shape for forensic data for network security. In conclusion, the new taxonomy was proven to be very helpful to choose the right information visualization technique by data characteristics.
Kim, Minseok;Seo, Dong Woo;Lee, Jae Yeol;Kim, Jae Sung
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.22
no.2
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pp.202-214
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2017
The augmented visualization of analysis results can play an import role as a post-processing tool for the modeling & simulation (M&S) technology. In particular, it is essential to develop such an M&S tool which can run on various multi-devices. This paper presents an augmented reality (AR) approach to visualizing and interacting with M&S post-processing results through mobile devices. The proposed approach imports M&S data, extracts analysis information, and converts the extracted information into the one used for AR-based visualization. Finally, the result can be displayed on the mobile device through an AR marker tracking and a shader-based realistic rendering. In particular, the proposed method can superimpose AR-based realistic scenes onto physical objects such as 3D printing-based physical prototypes in a seamless manner, which can provide more immersive visualization and natural interaction of M&S results than conventional VR or AR-based approaches. A user study has been performed to analyze the qualitative usability. Implementation results will also be given to show the advantage and effectiveness of the proposed approach.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.749-766
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2021
Cyber powers around the world are conducting cyber information-gathering activities in cyberspace, a global domain within the Internet-based information environment. Accordingly, it is imperative to obtain the latest information through the cyber intelligence preparation of the battlefield (IPB) process to prepare for future cyber operations. Research utilizing the cyber battlefield visualization method for effective cyber IPB and situation awareness aims to minimize uncertainty in the cyber battlefield and enable command control and determination by commanders. This paper designed architecture by classifying cyberspace into a physical, logical network layer and cyber persona layer to visualize the cyber battlefield using BGP archive data, which is comprised of BGP connection information data of routers around the world. To implement the architecture, BGP archive data was analyzed and pre-processed, and cyberspace was implemented in the form of a Di-Graph. Information products that can be obtained through visualization were classified for each layer of the cyberspace, and a visualization method was proposed for performing cyber IPB. Through this, we analyzed actual North Korea's BGP and OSINT data to implement North Korea's cyber battlefield centered on the Internet network in the form of a prototype. In the future, we will implement a prototype architecture based on Elastic Stack.
This research suggests a novel visualization approach utilizing Generative AI to render photorealistic architectural alternatives images in the early design phase. Photorealistic rendering intuitively describes alternatives and facilitates clear communication between stakeholders. Nevertheless, the conventional rendering process, utilizing 3D modelling and rendering engines, demands sophisticate model and processing time. In this context, the paper suggests a rendering approach employing the text-to-image method aimed at generating a broader range of intuitive and relevant reference images. Additionally, it employs an Text-to-Image method focused on producing a diverse array of alternatives reflecting architects' styles when visualizing the exteriors of residential buildings from the mass model images. To achieve this, fine-tuning for architects' styles was conducted using the Low-Rank Adaptation (LoRA) method. This approach, supported by fine-tuned models, allows not only single style-applied alternatives, but also the fusion of two or more styles to generate new alternatives. Using the proposed approach, we generated more than 15,000 meaningful images, with each image taking only about 5 seconds to produce. This demonstrates that the Generative AI-based visualization approach significantly reduces the labour and time required in conventional visualization processes, holding significant potential for transforming abstract ideas into tangible images, even in the early stages of design.
In the current construction planning and designing process, an architectural miniature model was designed to verify the interior or exterior spatial sense of a building structure, but building of the miniature model is demand much more effort and time; in addition to this it has limitation to identify interior information of the building. For a complement of it, CAD would be used in the existing planning and designing process to visualize the building information, but its visualization is not satisfactory for the 3D volume which could be easily verified with the miniature model. CAD is the specific software for designing building structures and the 3D results are usually rendered on 2D monitor screen. Therefore, there is a shortage of cognitive immersion for the 3D space. In this paper, we introduce the conversion process of BIM shape data into the Augmented Reality contents by using a series of softwares. As a result of modification on construction plan or design we reduced the cost and time to reconstruct the final visualization. We have shown that the interior or exterior information of the building structures are easily visualized with BIM shape data on augmented reality environment. Several proposed interaction methods, such as rem oval of building components, and slice-cut operation, provide the user for the effective manipulation of models on the augmented reality environment.
Adaptive mesh refinement(AMR) is one of the popular computational simulation techniques used in various scientific and engineering fields. Although AMR data is organized in a hierarchical multi-resolution data structure, traditional volume visualization algorithms such as ray-casting and splatting cannot handle the form without converting it to a sophisticated data structure. In this paper, we present a hierarchical multi-resolution splatting technique using k-d trees and octrees for AMR data that is suitable for implementation on the latest consumer PC graphics hardware. We describe a graphical user interface to set transfer function and viewing / rendering parameters interactively. Experimental results obtained on a general purpose PC equipped with an nVIDIA GeForce3 card are presented to demonstrate that the proposed techniques can interactively render AMR data(over 20 frames per second). Our scheme can easily be applied to parallel rendering of time-varying AMR data.
The methodology to visualize the shape of blood vessel and its blood flow have been attracting as a very interesting problem to forecast and examinate a disease in thrombus precursor protein. May previous visualization researches have been appeared for designing the blood vessel and also modeling the blood flow using a doppler imaging technique which is one of nondestructive testing techniques. General visualization methods are to depict the blood flow obtained from doppler effects with fragmentary stream lines and also visualize the blood flow model using volume rendering. However, these visualizeation techniques have the disadvantage which a set of small line segments does not give the overall observation of blood flows. Therefore, we propose a visualization system which reconstruct the continuity of the blood flow obtained from doppler effects and also visualize the blood flow with the vector field of blood particles. This system will use doppler phase difference from medical equipments such as OCT with low penetration and reconstruct the blood flow by the curvature estimation from vector field of each blood particle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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