There has been more increased the development of 3D technique since many 3D contents of 3D graphic model, 3D mobile/computer game, and 3D CAD have been serviced in Web or industry fields. Therefore, the watermarking system is more required to protect the copyright for 3D contents. Currently there has been researched about the watermarking for 3D graphic model of mesh or NURBS. However, watermarking technique based on CAD design drawing leaves something to be desired yet. This paper proposed the watermarking technique for 3D CAD design drawing using Line and Arc components. After drawing out Line and Arc components from designed drawing, we embed the watermark into both the length of Line component and the radius of Arc component. Experimental results verified that the proposed algorithm satisfies the transparency about watermarked drawing and also has the robustness against several attacks by using public CAD tool.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.10
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pp.2715-2720
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2009
Supporting Quality of Service (QoS) for multimedia services in heterogeneous mobile networks is a part of key issue for Three Generation Evolution (3GE) development. A QoS management structure needs to guarantee the QoS of moving users based on an end-to-end negotiation to support the seamless service when MT is moving between the heterogeneous networks. We propose an end-to-end negotiation method based on SLA(Service Level Agreement). For this aim, the SLA control and algorithm for supporting MT's QoS is considered. Simulation is focused on the average delay and packet loss rate, and the results show that our proposed method provides mobile terminals with the optimal performance.
Jung, Se Hoon;Kim, Jong Chan;Kim, Cheeyong;You, Kang Soo;Sim, Chun Bo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.21
no.7
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pp.779-786
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2018
In this paper, we are applied a nerve network to allow for the reflection of data learning methods in their overall forms by using cluster data rather than data learning by the stages and then selected a nerve network model and analyzed its variables through learning by the cluster. The CkLR algorithm was proposed to analyze the reaction variables of clustering outcomes through an approach to the initialization of K-means clustering and build a model to assess the prediction rate of clustering and the accuracy rate of prediction in case of new data inputs. The performance evaluation results show that the accuracy rate of test data by the class was over 92%, which was the mean accuracy rate of the entire test data, thus confirming the advantages of a specialized structure found in the proposed learning nerve network by the class.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.5
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pp.390-395
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2016
In this paper, a sprint race of human and that of humanoid robot are compared. Sprint race is one of the most popular sports games of human. HuroCup organized by FIRA is the most representative sports event of humanoid robots. The rules of the sprint race in HuroCup are explained and the strategy for the sprint race that humanoid robots can play is proposed. A child-sized humanoid robot is designed and developed so that it can play to follow the rules of the sprint race. The algorithm of the game strategy is applied to the robot, and the robot's performance is tested. Eventually, in HuroCup, it is verified that the developed humanoid robot is suitable to perform the sprint race.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.570-595
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2017
Robust and perceptually-adaptive image watermarking algorithms have mainly targeted gray-scale images either at the modeling or embedding levels despite the widespread availability of color images. Only few of the existing algorithms are specifically designed for color images where color correlation and perception are constructively exploited. In this paper, a new perceptual and high-capacity color image watermarking solution is proposed based on the extension of Tsui et al. algorithm. The $CIEL^*a^*b^*$ space and the spatio-chromatic Fourier transform (SCFT) are combined along with a perceptual model to hide watermarks in color images where the embedding process reconciles between the conflicting requirements of digital watermarking. The perceptual model, based on an emerging color image model, exploits the non-uniform just-noticeable color difference (NUJNCD) thresholds of the $CIEL^*a^*b^*$ space. Also, spread-spectrum techniques and semi-random low-density parity check codes (SR-LDPC) are used to boost the watermark robustness and capacity. Unlike, existing color-based models, the data hiding capacity of our scheme relies on a game-theoretic model where upper bounds for watermark embedding are derived. Finally, the proposed watermarking solution outperforms existing color-based watermarking schemes in terms of robustness to standard image/color attacks, hiding capacity and imperceptibility.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.2064-2071
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2012
The generalization trend of smart phones have brought many smartphone games into daily lives. These games are mainly dependent on the interactions on the display of the phone using finger touches. On the other hand, functions for detecting the positions and actions of the phones such as gyro-sensors have been rapidly developed over the former orientation sensors and acceleration sensors. Though it has become technologically possible to detect the users' motion via the smartphone devices and to use the phone device directly as the game device, it is hard to find the actualized cases. This paper proposes a new paradigm including basic frameworks and algorithm for the games combining the motion recognitions and mutual communications on the smartphones and finally presents the details of its implementation and results.
This paper presents content adaptive image watermark embedding using stochastic visual model based on multiwavelet transform. To embedding watermark, the original image is decomposed into 4 levels using a discrete multiwavelet transform, then a watermark is embedded into the JND(just noticeable differences) of the image each subband. The perceptual model is applied with a stochastic approach fer watermark embedding. This is based on the computation of a NVF(noise visibility function) that have local image properties. The perceptual model with content adaptive watermarking algorithm embed at the texture and edge region for more strongly embedded watermark by the JND. This method uses stationary Generalized Gaussian model characteristic because watermark has noise properties. The experiment results of simulation of the proposed watermark embedding method using stochastic visual model based on multiwavelet transform techniques was found to be excellent invisibility and robustness.
In this paper, we present an algorithm which recognize hand shape in real time using only image without adhering separate sensor. Hand recognizes using edge orientation histogram, which comes under a constant quantity of 2D appearances because hand shape is intricate. This method suit hand pose recognition in real time because it extracts hand space accurately, has little computation quantity, and is less sensitive to lighting change using color information in complicated background. Method which reduces recognition error using principal component analysis(PCA) method to can recognize through hand shape presentation direction change is explained. A case that hand shape changes by turning 3D also by using this method is possible to recognize. Human interface system manufacture technique, which controls a home electric appliance or game using, suggested method at experience could be applied.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.23
no.4
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pp.399-406
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2020
In this paper, we propose a time-varying proportional navigation guidance law that determines the proportional navigation gain in real-time according to the operating situation. When intercepting a target, an unidentified evasion strategy causes a loss of optimality. To compensate for this problem, proper proportional navigation gain is derived at every time step by solving an optimal control problem with the inferred evader's strategy. Recently, deep reinforcement learning algorithms are introduced to deal with complex optimal control problem efficiently. We adapt the actor-critic method to build a proportional navigation gain network and the network is trained by the Proximal Policy Optimization(PPO) algorithm to learn an evasion strategy of the target. Numerical experiments show the effectiveness and optimality of the proposed method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.10
no.8
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pp.1986-1992
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2009
A user often searches a data by inputting a variant such as the abbreviation or substring of a word, or a misspelled word. The simple approach to the searching for variants is to build a variants dictionary. However, it entails enormous cost and time and can not handle variants by misspelling. Approximate searching, searching by approximate string matching, is a good approach to the searching. A problem in the approach is that it cannot handle variants by abbreviations. This paper propose a method for searching various variants including abbreviations and misspelled words, by using the trie indexing. First, this paper shows a variant matching method with the calculation of path weighted-metric. In addition, it provides variant searching algorithm to reduce the search time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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