The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.52
no.8
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pp.443-451
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2003
Many attempts have been made for the health and lives of patients at a remote site. but little attention has been given to emergency system using wireless or other intelligent networks. In this paper, shown is a remote emergency system which can be used in an ambulance. It possibly gives a great help to the patients who may lose their lives, in other words, gives pre-hospital cure to them being sent to the hospital. Doctors or specialists are able to give a quick help which may give a new life to patients. This system deal with very important patient's data-ECG, SpO$_2$, blood pressure, biomedical signal data etc. - as other emergency system. A good performance better than other system is many but shortly spoken as follows. First, this system is user friendly system activated in windows 2000 environment. Second, MPEG4 and ECG data sent to the other station for specilists can give a pre-hospital cure to patients in advance. Third, there exist effective algorithms to operate this system. Fourth, this system has been made with software mostly, so this system can be easily embedded in IBM compatible computer. In addition to this performance, for the better and reliable system, various tests were proceeded and recursively tested. Tests were made in EV-DO wireless network and Local Area Network. This mobile-fixed remote emergency system using wireless network like EV-DO network will give a great usage to needed area.
Kim, Byung-Ju;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Ki-Ryong;Ahn, Sang-Ho;Kim, Tai-Suk;Lee, Kuhn-Il
Journal of Korea Multimedia Society
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v.7
no.6
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pp.791-797
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2004
We proposed a novel digital video watermarking that embeds dual watermarks in the block DCT domain to solve the deadlock problem. Daul watermarks are composed of private watermarks and robust blind watermarks. Firstly, private watermarks are embedded into the lowest AC coefficients of the P or B-frames in accordance with the motion direction gained from a previous frame. Secondly, blind watermarks that have the robustness are inserted into the DC coefficients of the I-frames using a private key made from temporal I-frame motion information. Thus, when a deadlock situation occurs, the proposed algorithm can efficiently solve the problem. Experimental results confirmed that the proposed algorithm can produce good subjective and objective results for MPEG coding with a variety of bit rates. Furthermore, the proposed watermarking algorithm can potentially be applied to broadcasting monitoring systems due to its simplicity and high robustness.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae;Cho, Seongwon
Journal of Korea Multimedia Society
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v.19
no.8
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pp.1345-1360
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2016
In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.
Recently, general purpose graphic processing units(GPUs) are being widely used in mobile embedded systems such as smart phone and tablet PCs. Because of architectural limitations of mobile GPGPUs, only a single program is allowed to occupy a GPU at a time in a non-preemptive way. As a result, it is difficult to meet performance requirements of applications such as frame rate or response time if applications running on a GPU are not scheduled properly. To tackle this difficulty, we propose to specify applications using synchronous data flow model of computation such that applications are formed with edges and nodes. Then nodes of applications are scheduled onto a GPU unlike conventional scheduling an application as a whole. This approach allows applications to share a GPU at a finer granularity, node (or task)-level, providing several benefits such as eliminating need for manually partitioning applications and better GPU utilization. Furthermore, any scheduling policy can be applied in response to the characteristics of applications.
The aim of the paper is to present an object recognition method toward augmented reality system that utilizes existing education instruments that was designed without any consideration on image processing and recognition. The light reflection, sizes, shapes, and color range of the existing target education instruments are major hurdles to our object recognition. In addition, the real-time performance requirements on embedded devices and user experience constraints for children users are quite challenging issues to be solved for our image processing and object recognition approach. In order to meet these requirements we employed a method cascading light-weight weak classification methods that are complimentary each other to make a resultant complicated and highly accurate object classifier toward practically reasonable precision ratio. We implemented the proposed method and tested the performance by video with more than 11,700 frames of actual playing scenario. The experimental result showed 0.54% miss ratio and 1.35% false hit ratio.
Most of conventional DSS's(Digital Signage Systems) have been built based on LAMP framework. Recent researches have shown that MEAN or MERN stack framework is simpler, more flexible, faster and more suitable for web-based application than LAMP stack framework. In this paper, we propose a design and implementation of MEARN (ME(A+R)N) stack-based real-time digital signage system, MR-DSS, which supports handing real-time tasks like urgent/instant messaging, system status monitoring and so on, efficiently in addition to conventional digital signage CMS service tasks. MR-DSCMS, CMS of MR-DSS, is designed to provide most of its normal services by REST APIs and real-time services like urgent/instant messaging by Socket.IO base under MEARN stack environment. In addition to architecture description of components composing MR-DSS, design and implementation issues are clarified in more detail. Through experimental testing, it is shown that 1) MR-DSS works functionally well, 2) the networking load performance of MR-DSCMS's REST APIs is better compared to a well-known open source Xibo CMS, and 3) real-time messaging via Socket.IO works much faster than REST APIs.
Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
After the launch of smart phones, various miniaturized smart devices such as wearable and IOT devices have deeply embedded in human life, and have created a technology-oriented society. In this technology-oriented society, technology development itself is important, however it seems more important to utilize existing technology appropriately and deliver effectively to human life. As the computer became personalized after the appearance of PC, human-centered computing such as HCI and UCD had begun to appear. However, most of the researches focused on technology that made human being convenient to interact with computer such as computer systems design and UX development. In the technology-oriented society, it seems more urgent to apply existing technology to human life. In this paper, we propose a methodology, 'Digital Leveraging' which guides how to effectively apply technology to human life. Digital Leveraging is the way of convergence between technology and humanities.
The H.264 has been adopted as the video codec for various multimedia services such as DMB and next-generation DVD because of its superior coding performance. However, the reference codec of the standard, the joint model (JM) contains quite a few algorithms which are too complex to be used for the resource-constraint embedded environment. This paper introduces very low-complexity H.264 encoding algorithm which is applicable for the embedded environment. The proposed algorithm was realized by restricting some coding tools on the basis that it should not cause too severe degradation of RD-performance and adding a few early termination and bypass conditions during the motion estimation and mode decision process. In case of encoding of 7.5fps QCIF sequence with 64kbpswith the proposed algorithm, the encoder yields worse PSNRs by 0.4 dB than the standard JM, but requires only $15\%$ of computational complexity and lowers the required memory and power consumption drastically. By porting the proposed H.264 codec into the PDA with Intel PXA255 Processor, we verified the feasibility of the H.264 based MMS(Multimedia Messaging Service) on PDA.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.47
no.1
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pp.15-21
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2010
This paper proposes the multimedia fingerprinting code insertion algorithm when video content is distributed in P2P environment, and designs the collusion codebook SRP(Small RISC Processor) embedded system for the collusion attack prevention. In the implemented system, it is detecting the fingerprinting code inserted in the video content of the client user in which it requests an upload to the web server and in which if it is certified content then transmitted to the streaming server then the implemented system allowed to distribute in P2P network. On the contrary, if it detects the collusion code, than the implemented system blocks to transmit the video content to the streaming server and discontinues to distribute in P2P network. And also it traces the colluders who generate the collusion code and participates in the collusion attack. The collusion code of the averaging attack is generated with 10% of BIBD code v. Based on the generated collusion code, the codebook is designed. As a result, when the insert quantity of the fingerprinting code is 0.15% upper in bitplane 0~3 of the Y(luminance) element of I-frame at the video compression of ASF for a streaming service and MP4 for an offline offer of video content, the correlation coefficient of the inserted original code and the detected code is above 0.15. At the correlation coefficient is above 0.1 then the detection ratio of the collusion code is 38%, and is above 0.2 then the trace ratio of the colluder is 20%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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