With the recent development of hardware computing devices and software based frameworks, machine tasks using deep learning networks are expected to be utilized in various industrial fields and personal IoT devices. However, in order to overcome the limitations of high cost device for utilizing the deep learning network and that the user may not receive the results requested when only the machine task results are transmitted from the server, Collaborative Intelligence (CI) proposed the transmission of feature maps as a solution. In this paper, an efficient compression method for feature maps with vast data sizes to support the CI paradigm was analyzed and presented through experiments. This method increases redundancy by applying feature map reordering to improve compression efficiency in traditional video codecs, and proposes a feature map method that improves compression efficiency and maintains the performance of machine tasks by simultaneously utilizing image compression format and video compression format. As a result of the experiment, the proposed method shows 14.29% gain in BD-rate of BPP and mAP compared to the feature compression anchor of MPEG-VCM.
With the recent development of deep composite multiplication neural network learning, deep learning techniques applied to single-image super-resolution have shown good results, and the strong expression ability of deep networks has enabled complex nonlinear mapping between low-resolution and high-resolution images. However, there are limitations in applying it to real-time or low-power devices with increasing parameters and computational amounts due to excessive use of composite multiplication neural networks. This paper uses blocks that extract hierarchical characteristics little by little using information distillation and suggests the Recursive Distillation Super Resolution Network (RDSRN), a lightweight network that improves performance by making more accurate high frequency components through high frequency residual purification blocks. It was confirmed that the proposed network restores images of similar quality compared to RDN, restores images 3.5 times faster with about 32 times fewer parameters and about 10 times less computation, and produces 0.16 dB better performance with about 2.2 times less parameters and 1.8 times faster processing time than the existing lightweight network CARN.
Jung, Sejung;Shin, Hyeongil;Kim, Dohoon;Song, Ahram;Lee, Won Hee
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_4
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pp.1879-1887
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2022
In this study, a method of estimating the velocity and altitude of aircrafts photographed in a KOMPSAT-3 satellite was proposed. In the proposed method, parallax effect, which is a time offset between bands due to the photographing method of the KOMPSAT-3 satellite, the structure of the sensor, and the movement of the satellite's orbit, was calculated, and in this process, trucks running on the highway were used. In addition, the actual direction and the direction by parallax effect of the aircraft were calculated using the coordinates of the aircraft in the image, and the attitude information of the KOMPSAT-3 satellite was calculated using metadata to estimate the velocity and altitude of the aircraft. The estimated value through the proposed method was compared with the actual value, automatic dependent surveillance-broadcast (ADS-B), and the error rate was calculated here. As a result, it was confirmed that the velocity and altitude error rate of large aircraft (I1, I3, S2) were lower than that of light aircraft (I2, S2), and the estimated velocity and altitude were relatively high in large aircraft using the proposed method.
Although registration of dogs is mandatory according to the revision of the Animal Protection Act, the registration rate is low due to the inconvenience of the current registration method. In this paper, a performance improvement study was conducted on the dog face recognition technology, which is being reviewed as a new registration method. Through deep learning learning, an embedding vector for facial recognition of a dog was created and a method for identifying each dog individual was experimented. We built a dog image dataset for deep learning learning and experimented with InceptionNet and ResNet-50 as backbone networks. It was learned by the triplet loss method, and the experiments were divided into face verification and face recognition. In the ResNet-50-based model, it was possible to obtain the best facial verification performance of 93.46%, and in the face recognition test, the highest performance of 91.44% was obtained in rank-5, respectively. The experimental methods and results presented in this paper can be used in various fields, such as checking whether a dog is registered or not, and checking an object at a dog access facility.
A multi-view display is regarded as the most practical technology to provide a three-dimensional effect to a viewer because it can provide an appropriate viewpoint according to the observer's position. But, most multi-view displays with flat shapes have a disadvantage in that a viewer watches 3D images only within a limited front viewing angle. In this paper, we proposed a spherical display using a ball lens with spherical symmetry that provides perfect parallax by extending the viewing zone to 360 degrees. In the proposed system, each projection lens is designed to be packaged into a small modular array, and the module array is arranged in a spherical shape around a ball lens to provide vertical and horizontal parallax. Through the applied optical module, the image is formed in the center of the ball lens, and 3D contents are clearly imaged with the size of about 0.65 times the diameter of the ball lens when the viewer watches them within the viewing window. Therefore, the feasibility of a 360-degree full parallax display that overcomes the spherical aberration of a ball lens and provides a wide field of view is confirmed experimentally.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.12
no.4
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pp.1-10
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2007
This paper describes the development of a network-based passenger information system(PIS) which provides the convenience of the passenger of the train and heightens the effect of the subtitle service, the advertising and the shelter guidance broadcasting against the urgent event. The existing system uses VGA signal distributor in order to broadcast information with image and subtitle and voice guidance. In this paper we improve the existing system by applying the UDP and TCP/IP protocol and use a reference clock to solve a data loss and synchronization problem which occurs in this case. We also developed an XML-based subtitle authoring tool which can edit and play the subtitles with various 3D to improve the automatic guidance broadcasting and advertisement effect according to the operation schedule of the train. The system performance was evaluated through a simulation.
Yang, Hyeon Seok;Lee, Jong Min;Jeong, Woojin;Kim, Seung-Hee;Kim, Sun-Joong;Moon, Young Shik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3074-3091
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2019
With the widespread use of the Internet, services for providing large-capacity multimedia data such as video-on-demand (VOD) services and video uploading sites have greatly increased. VOD service providers want to be able to provide users with high-quality keyframes of high quality videos within a few minutes after the broadcast ends. However, existing keyframe extraction tends to select keyframes whose quality as a keyframe is insufficiently considered, and it takes a long computation time because it does not consider an HD class image. In this paper, we propose a keyframe selection method that flexibly applies multiple keyframe quality metrics and improves the computation time. The main procedure is as follows. After shot boundary detection is performed, the first frames are extracted as initial keyframes. The user sets evaluation metrics and priorities by considering the genre and attributes of the video. According to the evaluation metrics and the priority, the low-quality keyframe is selected as a replacement target. The replacement target keyframe is replaced with a high-quality frame in the shot. The proposed method was subjectively evaluated by 23 votes. Approximately 45% of the replaced keyframes were improved and about 18% of the replaced keyframes were adversely affected. Also, it took about 10 minutes to complete the summary of one hour video, which resulted in a reduction of more than 44.5% of the execution time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.392-394
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2019
Tunnels and subterranean roads, which are representative evacuation facilities for national or regional disasters, have radio relay broadcasting facilities for legal reasons and convenience reasons. However, this system is limited to radio broadcasting and it is impossible to effectively communicate disaster or emergency situations that occur locally due to broadcasting of national broadcasting without DMB broadcasting. In order to improve this, we construct a remote disaster broadcasting system at each regional disaster station and implement a system to transmit it to each tunnel using internet or LTE network. The system in the tunnel transmits the emergency broadcasting signal through the existing relay equipment through the modulator which decodes the SMS, the media file, the real time broadcasting or the image received by the digital signal and converts it into FM and DMB frequency. The method proposed and implemented in this study can be used to provide efficient information and remote field control in case of emergency in tunnel and underground roadway.
Kim, Hyun-Suk;Lee, Tae-Yoon;Hur, Dong-Seok;Rhee, Soo-Ahm;Kim, Tae-Jung
Korean Journal of Remote Sensing
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v.23
no.4
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pp.297-309
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2007
The first Korean geostationary weather satellite, Communications, Oceanography and Meteorology Satellite (COMS) will be launched in 2008. The ground station for COMS needs to perform geometric correction to improve accuracy of satellite image data and to broadcast geometrically corrected images to users within 30 minutes after image acquisition. For such a requirement, we developed automated and fast geometric correction techniques. For this, we generated control points automatically by matching images against coastline data and by applying a robust estimation called RANSAC. We used GSHHS (Global Self-consistent Hierarchical High-resolution Shoreline) shoreline database to construct 211 landmark chips. We detected clouds within the images and applied matching to cloud-free sub images. When matching visible channels, we selected sub images located in day-time. We tested the algorithm with GOES-9 images. Control points were generated by matching channel 1 and channel 2 images of GOES against the 211 landmark chips. The RANSAC correctly removed outliers from being selected as control points. The accuracy of sensor models established using the automated control points were in the range of $1{\sim}2$ pixels. Geometric correction was performed and the performance was visually inspected by projecting coastline onto the geometrically corrected images. The total processing time for matching, RANSAC and geometric correction was around 4 minutes.
Choi, Myounghwa;Lee, Yoonseo;Koo, Kay Ryung;Lee, Janghyuk
Asia Marketing Journal
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v.16
no.4
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pp.75-87
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2015
As more companies become interested in global markets, it has become crucial for firms to create globalized brands whose positioning, advertising strategy, personality, looks, and feel are consistent across nations. The purpose of this study is to investigate the global branding strategy of the Hyundai Motor Company (hereafter HMC) in order to show how the company processes its branding strategy. HMC, one of the leading global companies in the automobile industry, set up its brand identity as "Modern premium", in alignment with their new slogan "New Thinking New Possibilities", in 2011. The aim of the "Modern premium" concept was to provide consumers with new experiences and values beyond their expectations. HMC wanted their consumers to think of their cars as not only a medium of transportation but as a life space, where they can share experiences alongside HMC. In an effort to conduct consumer research in 5 different nations, HMC selected "brilliant" as a key communication concept. The word "brilliant" expresses the functional, experiential, and emotional dimensions of HMC. HMC furthermore chose "live brilliant" as a key campaign message in order to reinforce their communication concept. After this decision, the "live brilliant" campaign was exhibited through major broadcast channels around the world. The campaign was the company's first worldwide brand campaign, where a single message was applied to all major markets, with the goal of building up a consistent image as a global brand. This global branding strategy is worth examining due to its significant contribution to growth generation in the global market. Overall, the 'live brilliant' global brand campaign not only improved HMC's reputation image-wise, with the 'Modern Premium' conceptualization of the brand as 'simple', 'creative' and 'caring', but also improved the consumer's familiarity, preference and purchase intention of HMC. In fact, the "live brilliant" campaign was a successful campaign which increased HMC's brand value. Notably, HMC's brand value increased continuously and reached 9 billion US dollars in 2013, leading it to reach 43rd place in the Global Brand Rankings according to the brand consulting group Interbrand. Its brand value largely surpassed that of Nissan (65th) and Chevrolet (89th) in 2013. While it is true that the global branding strategy of HMC involved higher risks, it was highly successful according to cross-nation consumer research. Therefore, this paper concludes that the global branding strategy of HMC made a positive impact on its performance. We further suggest HMC to combine its successful marketing with social media such as Facebook, Twitter, and Instagram and embrace digital media by extending its brand communication horizon to the mobile internet
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[게시일 2004년 10월 1일]
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