Kim, Jaehwan;Cui, Run;Choi, Youngjin;Kim, Hyoung Joong
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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pp.268-270
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2014
Object extraction problem is one of the most important topics in the research area of computer vision, this type of technique can be widely used in practical, such as image processing, robot vision, automatically traffic guide and so on. In this paper, we propose a different way to estimate the background and foreground without any previous training procedure, this approach can be used for automatic object extraction in the future. A simple experiment result shows that our approach has a good potential for the further more practical application.
Data augmentation has been helpful in improving the performance in deep learning, when we have a limited data and random erasing is one of the augmentations that have shown impressive performance in deep learning in multiple domains. But the main issue is that sometime it loses good features when randomly selected region is erased by some random values, that does not improve performance as it should. We target that problem in way that good features should not be lost and also want random erasing at the same time. For that purpose, we introduce new augmentation technique named Intra-Class Random Erasing (ICRE) that focuses on data to learn robust features of the same class samples by randomly exchanging randomly selected region. We perform multiple experiments by using different models including resnet18, VGG16 over variety of the datasets including ESC10, UrbanSound8K. Our approach has shown effectiveness over others methods including random erasing.
The large data volume of light field (LF) image has motivated much research on how to compress the data volume more efficiently. One of the approaches is to compress LF images after representing them in the form of pseudo video sequence. In this way, the pseudo temporal redundancy between views can be exploited by motion estimation and compensation. Based on our observation that images obtained by LF cameras have small range of disparity values between adjacent views, we propose to limit the motion search range to reduce the time complexity of motion estimation. Our experimental results show that a smaller motion search range reduces the encoding time while not affecting the bitrate of H.266/VVC much.
현재 지상파 이동 멀티미디어방송(T-DMB)은 국지적인 재난경보 방송을 실시하거나 다양한 방송을 시청할 수 있다. 그러나 전파 음영 지역에는 시설 투자의 한계로 인해 서비스가 제한되고 있는 실정이다. 또한 T-DMB 시청이 불가능한 모바일 디바이스들도 있기에 T-DMB는 제한된 지역과 모바일 디바이스들만 시청할 수 있는 방송이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 T-DMB의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 T-DMB 방송을 수신하여 모바일 디바이스로 재전송해주는 시스템을 연구하였다. 이를 통해 T-DMB 수신이 불가능한 모바일 디바이스에서도 방송을 수신하여 시청할 수 있으며 제한수신 기능을 통한 단방향/양방향 인증 메커니즘을 제공하여 등록되어 있는 사용자에 한해서 방송을 시청할 수 있도록 시스템을 구성하였다.
효과적으로 경보를 전달하면 재난 피해를 크게 줄일 수 있다. 경보 전달 채널을 다양화 하는 것이 경보 전달 효과를 향상시킬 수있는 방법 중 하나이다. 본 논문에서는 기존 경보시스템을 분석하여 문제점을 보완한 새로운 경보시스템을 제안한다. 기존에 운영 중인 CBS (Cell Broadcasting System) 재난문자방송 서비스와 지상파 디지털멀티미디어방송 자동재난경보 시스템(이하 T-DMB 재난경보방송)은 콘텐츠의 제한, 수신 기기의 제한, 단방향 서비스라는 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 RSS (Rich Site Summary)를 활용한 인터넷 기반의 수신자 맞춤형 재난경보 전달시스템을 제안한다. 이를 위해 기존 사례를 분석하고, 시나리오를 작성하여 요구사항을 도출하였다. 요구사항을 기반으로 시스템을 설계하고, 설계한 결과를 테스트베드를 구현하여 검증하였다. 제안한 시스템을 활용하면 다양한 기기에서 사용자가 원하는 풍부한 정보를 얻을 수 있을 것이다.
플러딩은 무선 네트워크에서 모든 노드들에게 패킷을 전달하는 가장 간단한 방법이다. 하지만, 기본적인 플러딩은 모든 노드가 브로드캐스트 패킷을 한 번씩 전송을 하게 되고, 결과적으로 브로드캐스트 폭풍(broadcast storm) 문제를 일으킨다. 이는 네트워크 자원 및 에너지를 심각하게 낭비시키는 결과를 초래한다. 특히, 무선 센서 네트워크에서는 노드들은 제한된 배터리에 의해 전력을 공급받기 때문에 전력은 가장 중요한 자원 중의 하나이다. 다시 말해, 기본적인 플러딩은 많은 중복 패킷을 생성하기 때문에 전력 소비가 많고, 무선 센서 네트워크의 수명을 단축시키게 된다. 이 브로드캐스트 폭풍 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 이웃 노드 정보를 이용하여 자식 노드 수와 형제 노드 수에 따른 동적인 확률적 플러딩 기법을 제안한다. 시뮬레이션 결과에서 제안 알고리즘은 기존의 기법들과 비교하여 패킷 발생 수는 유사하게 유지하면서 적은 노드 수에 대해서도 높은 전달율을 보인다.
본 논문에서는, 스케일러블 비디오 코딩 (SVC) 에 다중 ROI(Region Of Interest) 를 부호화 및 복호화 할 수 있는 새로운 기능 을 지원하는 방법을 제안한다. 현재의 스케일러블 부호화는 공간, 시간, 화질에 대한 확장성을 가지는 비트스트림을 생성하는 것을 목적으로 하고 있다. ROI 는 영상 내에서 중요한 의미를 가지는 영역을 나타내는데, 네트웍이나 단말의 영상크기의 제약이 발생하는 경우, ROI 만을 전송하여 QoS 가 가능토록 할 수 있다. 본 논문에서는 H.264 의 FMO를 이용하여 SVC 에서 다중 ROI를 정의할 수 있는 syntax와 방법을 제시하고, 실제로 부호화 및 복호화 하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 실제 JSVM1.0 에서 구현하였으며 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법에 대한 검증을 수행하였다.
We are now using separate ID Database, Permission System, OS and Standard Data Format in PC, Cell phone, IPTV service and these are not good in many kind of usage, data sharing, contents servicing and supervising efficiency To merge these multiple services into one system we need to make a single ID systems for all and this paper will gide you to the new ID system that was much better than the old one. This new type of ID system is made with 3D Data and this will give fantastic visual effect & rich information data to the ID users in 3D way which is much better than 2D image & Text information technology.
In this paper, a novel gray-scale lossless image coder combining context-based minimum mean squared error (MMSE) prediction and entropy coding is proposed. To obtain context of prediction, this paper first defines directional difference according to sharpness of edge and gradients of localities of image data. Classification of 4 directional differences forms“geometry context”model which characterizes two-dimensional general image behaviors such as directional edge region, smooth region or texture. Based on this context model, adaptive DPCM prediction coefficients are calculated in MMSE sense and the prediction is performed. The MMSE method on context-by-context basis is more in accord with minimum entropy condition, which is one of the major objectives of the predictive coding. In entropy coding stage, context modeling method also gives useful performance. To reduce the statistical redundancy of the residual image, many contexts are preset to take full advantage of conditional probability in entropy coding and merged into small number of context in efficient way for complexity reduction. The proposed lossless coding scheme slightly outperforms the CALIC, which is the state-of-the-art, in compression ratio.
본시험(本試驗)은 천보산지역(天寶山地域)의 황폐지(荒廢地)에서 효과적(效果的)인 지피식생(地被植生) 조성방법(造成方法) 구명(究明)코자 실시(實施)되었다. 이 지역(地域)은 심한 면상침식(面狀浸蝕)이 일어난 곳으로서 모재(母材)는 화강편마암(花崗片麻岩)으로 매우 침식위험(浸蝕危險)이 높다. 참싸리, 새, 아까시나무가 공시초목(供試草木)으로 사용 되었고 삽종방법(揷種方法)은 산파(散播)거적피복(被覆)과 산폐무피복(散廢無被覆), 조파(條播) 10cm와 조파(條播) 20cm, 점파(點播) 20cm와 점파(點播) 30cm 이상(以上) 3파종(播種) 6처리(處理)였다. 1. $30^{\circ}$이하(以下)의 경사지(傾斜地)에서는 산파(散播)거적피복방법(被覆方法)이 가장 효과적(效果的)이었다. 2. $30^{\circ}$이상(以上)의 급경사지(急傾斜地)에서는 조파(條播) 10cm가 효과적(效果的)이었다. 3. 토성(土性)은 토양수분(土壤水分)을 조절(調節)하여 식생조성(植生造成)에 영향을 준 것 같다. 피복도(被覆度)와 생중량(生重量)은 토양중(土壤中)의 세토량(細土量)과 함께 증가(增加)하였다. 4. 해가 지남에 따라 피복도(被覆度)는 생중량(生重量)과 함께 증가(增加)하였으나 생립본수(生立本數)는 감소(減少)하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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