This paper is related to an Object VR-based virtual textile wearing system carrying out textile texture mapping based on viewpoint vector estimation and intensity difference map. The proposed system is characterized as capable of virtually wearing a new textile pattern selected by the user to the clothing shape section segmented from multi-view 2D images of clothes model for Object VR(Object Virtual Reality), and three-dimensionally viewing its virtual wearing appearance at multi-view points of the object. Regardless of color or intensity of model clothes, the proposed system is possible to virtually change the textile pattern with holding the properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple textile pattern combinations for individual styles or entire outfits. The proposed system can provide higher practicality and easy-to-use interface, as it makes real-time processing possible in various digital environment, and creates comparatively natural and realistic virtual wearing styles, and also makes semi-automatic processing possible to reduce the manual works.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.23
no.3
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pp.313-322
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2005
Rapid advances in technology and changes in human and cultural activities bring about changes to the earth surface in terms of spatial extension as well as time frame of the changes. Such advances introduce shorter updating frequency of maps and geospatial database. To satisfy these requirements, recent research efforts in the geoinformatics field have been focused on the automation and speeding up of the mapping processes which resulted in products such as the digital photogrammetric workstation, GPSIINS, applications of satellite imagery, automatic feature extraction and the LiDAR system. The possibility of automatically extracting buildings and generating contours from airborne LiDAR data has received much attention because LiDAR data produce promising results. However, compared with the manually derived building footprints using traditional photogrammetric process, more investigation and analysis need to be carried out in terms of accuracy and efficiency. On the other hand, generation of the contours with LiDAR data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy. In this study, the effects of various conditions of the pre-processing phase and the subsequent building extraction and contour generation phases for digital mapping have on the accuracy were investigated.
It is well known that multipoint and computerized intraoperative mapping systems improve the results of surgery for Wolff-Parkinson-White syndrome and show tremendous potential for opening an entirely new era of surgical intervention for the more common and lethal types of supraventricular tachyarrhythmias such as atrial flutter and atrial fibrillation. In addition, the ability to map and ablate the sometimes fleeting automatic atrial tachycardia is greatly enhanced by computerized mapping systems. In this study, we have developed 64 channel computerized data analysis system using microcomputer (Macintosh IIx) for basic research of electrophysiology and electrical propagation. The bipolar electrogram information is acquired from 64 cardiac sites simultaneously at a sampling rate of 1ksamples/sec with continuous and total data storage of up to 30 seconds. When the reference electrogram is selected and reference point is picked up, delay time from the reference point in displayed on two dimensional diagram of the heart. System design permits easy expansion to almost 256 simultaneous sites, This system is expected to enable us to study pathophysiology of cardiac arrhythmia and to improve the results of diagnosis and surgical treatment for cardiac arrhythmia.
Tunnel face mapping involves the determination of rock discontinuities or weak rock conditions where extra support might be required. In this study, we investigated the application of Lidar scanning and photogrammetry to quantitatively characterize discontinuities of the rock mass on the tunnel face during excavation. The 3D models of tunnel faces generated by using these methods enable accurate and automatic discontinuity measurement to overcome the limitations of manual mapping. The results of this study show that both photogrammetry and Lidar can be used to reconstruct the 3D model of the tunnel face, although the photogrammetric 3D model is less detailed than its counterpart produced by Lidar. Given acceptable accuracy and cost-effectiveness, photogrammetry can be a fast, reliable, and low-cost alternative to Lidar for acquiring 3D models and determining rock discontinuities on tunnel faces.
Journal of Information Science Theory and Practice
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v.12
no.3
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pp.49-62
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2024
Strategy monitoring is essential for business management and for administrators, including managers and executives, to build a data-driven organization. Having a tool that is able to visualize strategic data is significant for business intelligence. Unfortunately, there are gaps between business users and information technology departments or business intelligence experts that need to be filled to meet user requirements. For example, business users want to be self-reliant when using business intelligence systems, but they are too inexperienced to deal with the technical difficulties of the business intelligence systems. This research aims to create an automatic matching framework between the key performance indicators (KPI) formula and the data in database systems, based on ontology concepts, in the case study of Prince of Songkla University. The mapping data schema with ontology (MapDSOnto) framework is created through knowledge adaptation from the literature review and is evaluated using sample data from the case study. String similarity methods are compared to find the best fit for this framework. The research results reveal that the "fuzz.token_set_ratio" method is suitable for this study, with a 91.50 similarity score. The two main algorithms, database schema mapping and domain schema mapping, present the process of the MapDS-Onto framework using the "fuzz.token_set_ratio" method and database structure ontology to match the correct data of each factor in the KPI formula. The MapDS-Onto framework contributes to increasing self-reliance by reducing the amount of database knowledge that business users need to use semantic business intelligence.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.6
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pp.1601-1609
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2024
This paper proposes an automated system for detecting and managing security threats by incorporating SOAR technology for intelligent cybersecurity. The objective of the study is to analyze external STIX/TAXII-based data to build Cyber Threat Intelligence (CTI), thereby accurately assessing the risk levels of internal assets and establishing effective response strategies. The proposed system consists of four main components: CTI collection and normalization, CTI-based TTP mapping, internal asset CPE identification, and risk assessment and response strategy formulation. The information collection method involves gathering publicly available external threat intelligence and normalizing it for storage in a CTI integrated database. Additionally, a rule-based mapping algorithm is utilized to derive risk levels and response strategies based on key information such as CVE, CPE, CVSS, and TTP. As a result, the automated system proposed in this paper demonstrates the capability to analyze approximately 2,300 reports within one hour and achieve a high detection accuracy of 99.74%.
The traditional methods of constructing 3D spatial information have involved obtaining spatial data through MMS or remote sensing based on aerial and satellite platforms, followed by post-processing. However, when applying the existing semi-automatic post-processing methods to urban areas with numerous geographical features such as buildings, the costs can become excessively high. As a result, there is a growing demand for more efficient technologies to construct 3D spatial information. This study explores a cost-saving method by mapping newly constructed 3D spatial information-based on drone data or the Building Height Database-onto pre-existing 3D models established by local governments. Additionally, the study investigates potential applications in the field of UAM.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.3
no.2
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pp.12-17
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2010
An automatic facial feature points(FFPs) detection system is proposed. A face is represented as a graph where the nodes are placed at facial feature points(FFPs) labeled by their Gabor features and the edges are describes their spatial relations. An innovative flexible feature matching is proposed to perform features correspondence between models and the input image. This matching model works likes random diffusion process in the image space by employing the locally competitive and globally corporative mechanism. The system works nicely on the face images under complicated background, pose variations and distorted by facial accessories. We demonstrate the benefits of our approach by its implementation on the system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.4
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pp.705-711
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2003
An automatic face and facial feature points(FFPs) detection system is proposed. A face is represented as a graph where the nodes are placed at facial feature points(FFPs) labeled by their Gabor features and the edges are describes their spatial relations. An innovative flexible feature matching is proposed to perform features correspondence between models and the input image. This matching model works likes random diffusion process in !be image space by employing the locally competitive and globally corporative mechanism. The system works nicely on the face images under complicated background, pose variations and distorted by facial accessories. We demonstrate the benefits of our approach by its implementation on the face identification system.
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