Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.11a
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pp.151-154
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2005
본 논문에서는 스케일러블 멀티미디어 콘텐츠에 대한 조건적 접근제어가 가능한 암호화 방법을 제안한다. 현재 표준화가 진행중인 스케일러블 비디오 코딩방법인 JSVM(Joint Scalable Video Model)은 부호화한 동영상에 대해 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티(Scalability)를 지원하는데, 각 스케일러 빌리티를 고려한 조건적인 접근제어기술은 스케일러빌리티에 따라 사용자를 제한해야 하는 경우를 위해 필수적인 기술이다. 제안하는 방법은 공간, 시간, 품질의 세가지 스케일러빌리티를 지원하도록 부호화(Encoding)후 구성되는 NAL(Network Abstract Layer)을 지원하는 스케일러빌리티에 따라 구분하고, 구분된 NAL 의 종류에 따라 암호화 key 를 다르게 제공하는 방법을 통해 사용자의 접근제어 수준에 맞게 암호화 key 를 조합하는 방법을 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 JSVM 에서 공간, 시간, 품질의 스케일러빌리티가 보장되고, 이때 생성되는 Key 의 조합으로 조건적 접근제어(Conditional access control)가 가능함을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10c
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pp.482-484
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1998
Abstract : Multimedia data now one of the widely used information in all the fields as the fast developments of computer techniques have been made. Traditional database systems based on textual information have limitations when applied to multimedia information. This is because simple textual descriptions are ambiguous and inadequate for searching multimedia information for multimedia databases and digital libraries. Thus, especially for image data, which is one of the important multimedia information types, which can retrieve and browse image data on the basis of pictorial queries. Therefore, this paper presents an efficient method for describing texture information in image data.
본 논문에서는 시간에 따라 위치 및 회전각도가 변하는 얼굴 영상을 분석하여 눈과 입을 추출하는 방법을 제안한다. 동영상에서의 얼굴 영역을 효과적으로 추적하기 위해 간편화된 칼만 필터를 제안하며, 예측된 얼굴 영역 내에서 얼굴의 회전 각도를 고려하여 수직 및 수평 프로파일을 적용함으로써 좀 더 정교하게 얼굴 구성요소를 추출한다. 제안한 방법의 효율성은 실험 결과를 통하여 보인다.Abstract We propose the method that extracts eyes and mouth of human by analysing facial image sequences which can change their positions and orientations along the time. We propose the simplified Kalman filter to track the area of human face efficiently in image sequences. We also devise the method of slant-compensation, so that the facial components could be extracted more accurately by using vertical and horizontal profiles of the compensated images. Finally, we show the effectiveness of the suggested method through experimental results.
Abstract. An area of particularly rapid technological growth in the last 15 years has been medical imaging (conventional X-ray, ultrasound, X-ray computed tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI). As the number and complexity of imaging studies rises, it becomes ever more important to distribute these images and the associated diagnoses in a timely and cost-effective fashion. The purpose of this paper is to describe the requirements for a future digital radiology system which will efficiently handle the large volume of images that generated, add new functionality to improve productivity of physicians, technologists, and other health care providers, and provide enough flexibility to allow the system to grow as medical image technology grows.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.9
no.4
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pp.444-450
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1999
This paper deals with several methods: the clustering method that uses k-means algorithm to abstract the
area of characters on the image document and the distance function that suits for the HIS coordinate system
to cluster the image. For the prepossessing step to recognize this, or the method of characters segmentate, the
algorithm to abstract a discrete character is also proposed, using the linking picture element. This algorithm
provides the feature that separates any character such as the touching or overlapped character. The methods
of projecting and tracking the edge have so far been used to segment them. However, with the new method
proposed here, the picture element extracts a discrete character with only one-time projection after abstracting
the character string. it is possible to pull out it. dividing the area into the character and the rest (non-character).
This has great significance in terms of processing color documents, not the simple binary image, and already
received verification that it is more advanced than the previous document processing system.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.29
no.3
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pp.297-320
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2018
This study aims to improve the access and retrieval of images and to find a way to effectively generate tags as a tool for providing explanation of images. To do this, this study investigated the features of human tagging and machine tagging, and compare and analyze them. Machine tags had the highest general attributes, some specific attributes and visual elements, and few abstract attributes. The general attribute of the human tag was the highest, but the specific attribute was high for the object and scene where the human tag constructor can recognize the name. In addition, sentiments and emotions, as well as subjects of abstract concepts, events, places, time, and relationships are represented by various tags. The tag set generated through this study can be used as basic data for constructing training data set to improve the machine learning algorithm.
Although huge progress has been made in current image segmentation work, there are still no efficient segmentation strategies for tree image which is taken from natural environment and contains complex background. To improve those problems, we propose a method for tree image segmentation combining adaptive mean shifting with image abstraction. Our approach perform better than others because it focuses mainly on the background of image and characteristics of the tree itself. First, we abstract the original tree image using bilateral filtering and image pyramid from multiple perspectives, which can reduce the influence of the background and tree canopy gaps on clustering. Spatial location and gray scale features are obtained by step detection and the insertion rule method, respectively. Bandwidths calculated by spatial location and gray scale features are then used to determine the size of the Gaussian kernel function and in the mean shift clustering. Furthermore, the flood fill method is employed to fill the results of clustering and highlight the region of interest. To prove the effectiveness of tree image abstractions on image clustering, we compared different abstraction levels and achieved the optimal clustering results. For our algorithm, the average segmentation accuracy (SA), over-segmentation rate (OR), and under-segmentation rate (UR) of the crown are 91.21%, 3.54%, and 9.85%, respectively. The average values of the trunk are 92.78%, 8.16%, and 7.93%, respectively. Comparing the results of our method experimentally with other popular tree image segmentation methods, our segmentation method get rid of human interaction and shows higher SA. Meanwhile, this work shows a promising application prospect on visual reconstruction and factors measurement of tree.
In AI chatbot service via a messenger, a profile image of the chatbot is the first thing that users see to communicate with the chatbot. This profile image not only manages an impression about the profile owner in SNS on followers, but also makes an important impression about chatbot services on users. Thus motivated, this study investigates proper profile images tailored for the types of chatbot services and users. Specifically, I reviewed the preferred images and expressions of chatbots for each purpose of chatbot service. Then, in a case study, I collected and analyzed the representative chatbot profile images for the purpose of fun and counseling. The profile images are categorized as robot, human, animal, and abstract images. Based on these categories, I surveyed the preferred profile image of the chatbot service in either the text type or image type alternatives. For the purpose of fun, in the text version, I found that both men and women preferred a human image to others. However, in the image version, men preferred woman and robot images while women preferred cute animation character and robot images. For counseling services, both men and women preferred woman and animal images most, which is similar to the results of the text version of questionnaires as well. While both genders consistently preferred real photo images, women tend to like abstract images more than men do. I expect that the results of this study would be useful to develop the proper profile images of AI chatbot for each service purpose.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.10
no.4
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pp.77-92
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2016
In this study, the relationship of images and sounds of the animations "Dots" and "Loops" which Norman McLaren animated with his Animated sound technique when he worked at Guggenheim museum at New York, are analyzed through the audiovisual analysis theory by Michel Chion, and through the theory of synchronism/asynchronism and parallelism/counterpoint by Siegfried Kracauer. For the results of the analysis, there are a few difference between "Dots" and "Loops" regarding the aspect of sound arrangement and expressive aspect of abstract animation. However, there are being of two main elements of sound, composing with monophony sound, making musical structure with sound effects, and the emphasizing of parallelism with synchronization bewteen images and sounds in common with both "Dots" and "Loops". In "Dots" and "Loops", there are close correlations between pitch of sound and arrangement/shape of image, between loudness of sound and size of image, and between length of sound and length/shape of image. The image and sound of "Dots" and "Loops" have equal relationship each other, rather than subordinate relationship according as image become sound and the sound become new image with the animated sound technique. "Dots" and "Loops" show tendency of minimal art and music video. Since these two films, and remind about the new approach to sound creation in today's animation production.
Mix & Match Visual Image, appearing in T-shirt one-point graphics, is a new visual image emerged as a result of several trends: development of cutting-edge machinery and computer programs, various needs of consumers, and an international trend of fusion concept. Thus, a concrete research of Mix & Match Visual Images is demanding. This paper studies one-point graphic, which appeared in the SamsungDesignNet, Interfashion Planning, and firstviewkorea, with a focus on apparel T-shirt of women's wear and casual wear from 2001 to 2004. The study shows that the most preferred independent visual image in Mix & Match Visual Images is a typography, and next is in the order of marks, symbols, geometric diagrams and abstract shapes, animals and plants, characters, materials, and collages. As Mix & Match of independent visual images was mainly combined typography with other independent visual images, we need to develop more Mix & Match Visual Images using various independent visual images's mix and match. Then, T-shirt will be one of the most representative items in Korean fashion trend that enable consumers to express their characters, escaping from the old-fashioned concept that T-shirt is just a T-shirt.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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