Since construction work is an indispensable part of daily lives, complaints of noise are unavoidable. Noise control in construction sites is normally known as a regulation by a government and self-motivated noise controls rarely occur. In this paper, a marketing strategy is proposed to provide a potential value of noise control for real estate developer. First, people's perception to construction noise was examined in means of collecting and analyzing media reports between 2005 to 2011. Then decibel test was done in order to test noise generated by different devices in a construction site in various distances. According to the theory of core competency, a conceptual model was raised to illustrate profit and loss situation of the real estate developers in the case they invest more in noise control. The construction noise is discussed that it will ruin people's perception to the company's brand image and reputation. Also, the investment in the creation of silent site is discussed that it will not only bring benefit to the brand image work but also have value of profit in the market.
최근 모바일 환경에서도 GUI(Graphic User Interface)나 3D 컨텐츠, Flash 등 다양한 그래픽 효과를 이용한 멀티미디어 컨텐츠들이 요구 된다. 이러한 컨텐츠들을 지원하 위하여 모바일 기기에도 GPU (Graphic Processing Unit)의 탑재가 필요조건이 되었다. 본 논문에서는 모바일 환경에 적합하도록 설계된 GP-GPU를 이용하여 OpenVG 가속기를 구현하였다. OpenVG 가속기는 크로노스 그룹에서 제공하는 샘플 이미지들을 사용하여 검증하였으며, OpenVG에서 제공해야 하는 동작 및 기능들이 정상 동작함을 검증하였다. 본 논문에서 구현한 가속기는 Tiger Image 렌더링시 초당 2프레임의 성능을 가진다.
본 논문에서는 모바일 환경에서 실시간으로 전면과 후면 카메라의 객체를 인식하여 객체 픽셀의 영역을 분할하고 이미지 처리를 통해 합성하는 방법을 연구하였다. 이를 위해 Apple사의 iOS에서 제공하는 듀얼 카메라에 DeepLabV3 머신러닝 모델을 적용하여 객체를 분할하였다. 또한 이미지 합성 및 후처리를 위해 Apple사의 코어 이미지와 코어 그래픽 라이브러리를 이용하여 영역의 배경 제거 및 합성 방식을 제안하고 구현하였다. 또한, 이전 연구에 비해 CPU 사용량을 개선하였고 깊이와 DeepLabV3의 처리 속도를 비교하여 처리 결과에 영향을 주는 요소를 분석하였다. 마지막으로 이 두 방식을 활용한 카메라 애플리케이션을 개발하였다.
감성인식을 규칙적으로 제어하고 변화하려는 감성컴퓨터 연구에 관심이 집중되고 있다. 따라서 색채 감성컴퓨팅의 정량화한 객관적인 평가 방식 적용이 필수적인 상황이다. 이에 본 논문은 이미지 감성인식을 숫자화한 표현방식으로 색채 디지털 감성컴퓨팅 계산을 적용한다. 감성컴퓨팅 연구방식은 이미지에 집중된 감성인식인 색채 속성으로 구성하고, 색채 감성속성은 색상, 명도, 채도로 구분한다. 감성속성의 비중톤 증감에 따른 감성점수와 가중치를 감성식에 적용하여 계산한다. 감성계산식은 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)를 계산한다. 그리고 감성좌표에 쾌정도(X축), 긴장도(Y축)의 교차점을 감성점으로 위치한다. 감성좌표는 러셀의 핵심 효과(Core Affect)를 활용한다. 감성점 위치에서 대표감성크기와 감성상관관계를 숫자화하고, 색채 감성컴퓨팅을 통해 정량화한다.
HyungTae, Kim;Duk-Yeon, Lee;Dongwoon, Choi;Jaehyeon, Kang;Dong-Wook, Lee
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.542-558
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2023
A digital focus index (DFI) is a value used to determine image focus in scientific apparatus and smart devices. Automatic focus (AF) is an iterative and time-consuming procedure; however, its processing time can be reduced using a general processing unit (GPU) and a multi-core processor (MCP). In this study, parallel architectures of a minimax search algorithm (MSA) are applied to two DFIs: range algorithm (RA) and image contrast (CT). The DFIs are based on a histogram; however, the parallel computation of the histogram is conventionally inefficient because of the bank conflict in shared memory. The parallel architectures of RA and CT are constructed using parallel reduction for MSA, which is performed through parallel relative rating of the image pixel pairs and halved the rating in every step. The array size is then decreased to one, and the minimax is determined at the final reduction. Kernels for the architectures are constructed using open source software to make it relatively platform independent. The kernels are tested in a hexa-core PC and an embedded device using Lenna images of various sizes based on the resolutions of industrial cameras. The performance of the kernels for the DFIs was investigated in terms of processing speed and computational acceleration; the maximum acceleration was 32.6× in the best case and the MCP exhibited a higher performance.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제21권2호
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pp.63-73
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2017
Segmenting the image into multiple regions is at the core of image processing. Many segmentation formulations of an images with multiple regions have been suggested over the years. We consider segmentation algorithm based on the multi-phase level set method in this work. Proposed method gives the best result upon other methods found in the references. Moreover it can segment images with intensity inhomogeneity and have multiple junction. We extend our method (GLIF) in [T. Dultuya, and M. Kang, Segmentation with shape prior using global and local image fitting energy, J.KSIAM Vol.18, No.3, 225-244, 2014.] using a multiphase level set formulation to segment images with multiple regions and junction. We test our method on different images and compare the method to other existing methods.
A core technology for implementation of Augmented Reality is to develop a merging algorithm between interesting 3-D objects and real images. In this paper, we present a 3-D object recognition method to decide viewing direction toward the object from camera. This process is the starting point to merge with real image and 3-D objects. Perspective projection between a camera and 3-dimentional objects defines a plane in 3-D space that is from a line in an image and the focal point of the camera. If no errors with perfect 3-D models were introduced in during image feature extraction, then model lines in 3-D space projecting onto this line in the image would exactly lie in this plane. This observa...
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제11권2호
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pp.49-57
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2007
In fingerprints, singular regions including core or delta points have different directional characteristics from non-singular regions. Generally, the ridges of singular regions change more abruptly than those of nonsingular areas, thus in order to effectively enhance fingerprint images regardless of region, local ridge curvature information needs to be used. In this paper, we present an improved Directional Filter Bank (DFB)-based fingerprint image enhancement method that effectively takes advantage of such ridge curvature information. The proposed method first decomposes a fingerprint image into 8 directional subbands using the DFB and then classifies the image into background, low curvature, and high curvature regions using the directional energy estimates calculated from the subbands. Thereafter, the weight values for directional subband processing are determined using classification information and directional energy estimates. Finally, the enhanced image is obtained by synthesizing the processed subbands. The experimental results show that the proposed approach is effective in enhancing both singular and non-singular regions.
Vemuri, Ravi Chandra;Jarecha, Rudresh;Hwi, Kim Kah;Gundamaraju, Rohit;MaruthiKanth, Aripaka;Kulkarni, AravindRao;Reddy, Sundeep
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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제15권5호
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pp.2375-2378
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2014
Cancer, like any disease, is a pathologic biological process. Drugs are designed to interfere with the pathologic process and should therefore also be validated using a functional screening method directed at these processes. Screening for cancers at an appropriate time and also evaluating results is also very important. Volumetric measurement helps in better screening and evaluation of tumors. Volumetry is a process of quantification of the tumors by identification (pre-cancerous or target lesion) and measurement. Volumetric image analysis allows an accurate, precise, sensitive, and medically valuable assessment of tumor response. It also helps in identifying possible outcomes such disease progression (PD) or complete response as per Response Evaluation Criteria in Solid Tumors (RECIST).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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