KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.14
no.12
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pp.4835-4848
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2020
The recent expansion of the digital content market is increasing the technical demand for various facial image transformations within the virtual environment. The recent image translation technology enables changes between various domains. However, current image-to-image translation techniques do not provide stable performance through unsupervised learning, especially for shape learning in the face transition field. This is because the face is a highly sensitive feature, and the quality of the resulting image is significantly affected, especially if the transitions in the eyes, nose, and mouth are not effectively performed. We herein propose a new unsupervised method that can transform an in-wild face image into another face style through radical transformation. Specifically, the proposed method applies two face-specific feature loss functions for a generative adversarial network. The proposed technique shows that stable domain conversion to other domains is possible while maintaining the image characteristics in the eyes, nose, and mouth.
Since korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the smart phone platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented the mobile contents converter system that converts mobile game contents of the GNEX platform to smart phone contents of the iPhone platform(iOS). The GNEX-to-iPhone automatic mobile contents translation system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly translating platform-specific-contents to run under iPhone smart phone platforms. Also, the automatic translation and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of games.
Since Korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented an automatic mobile contents translating system that automatically translates mobile C game contents of the GNEX platform to mobile java contents of the WIPI platform. The GNEX C-to-WIPI Java automatic contents translation system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly translating a platform-specific-content to run under other platforms. Also, the automatic translation and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of games.
There are many syntactic similarities between Japanese and Korean language. These similarities enable us to build Japanese-Korean translation systems without depending cm sophisticated syntactic analysis and semantic analysis. To further improve translation accuracy, we have been developing a Japanese-Korean translation system using these similarities for several years. However, there still remain some problems with regard to translation of inflected words, processing of multi-translatable words and so on. In this paper, we propose a new method for Japanese-Koran machine translation by using the relationships of two neighboring words. To solve the problems, we investigate the connection rules of auxiliary verb priority. And we design the translation table, which consists of entry tables and connection form tables. for unambiguous words, we can translate a Japanese word to the corresponding Korean word in terms of direct-matching method by consulting the only entry table. Otherwise we have to evaluate the connection value computed from connection form tables and then we can select the most appropriate target word.
Since Korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented an automatic mobile contents translating system that automatically translates mobile C game contents of the GNEX platform to mobile java contents of the Android platform as a smart platform using a source-level contents translator. The GNEX C-to-Android Java automatic contents translation system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly translating a platform-specific-content to run under other platforms. Also, the automatic translation and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of games.
In the mobile gaming market, it is desirable for a specific content to be served on various platforms. Recently, it is a very important issue in the market for mobile games. This problem incurs extra cost, because we need to redevelop existing contents to be executed on another platforms. Moreover, the release of a new platform has spent much more effort and cost developing many contents in short period of time. Therefore, we need to research about translation techniques that enable the existing contents to run on a different platform. In this paper, we propose translation techniques for mobile games. The techniques can be applied on converting mobile contents to runnable contents on a new platform. To realize it, we design and implement a source-level contents translator which is targeting Android platform using the suggested techniques. Our source-level contents translator is implemented systematically by applying compiler theory. Also, we solve partially translation problems between different programming languages. The translator has been implemented separately divided into three tasks such as kernel porting, library mapping as well as language translation. We expect these techniques to increase utilization of existing mobile games and contribute to vitalizations of mobile contents industry.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.4
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pp.121-131
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2022
We look at the initial stage of Meta (previous Facebook)'s new metaverse platform and investigate its platform design in pre-launch and ignition life stage. From the Rocket Model (RM)'s theoretical logic, the results reveal that Meta firstly focuses on investing in key content developers by acquiring virtual reality (VR), video, music content firms and offering production support platform of the augmented reality (AR) content, 'Spark AR' last three years (2019~2021) for attracting high-potential developers and users. In terms of three matching criteria, Meta develops an Artificial Intelligence (AI) powered translation software, partners with Microsoft (MS) for cloud computing and AI, and develops an AI platform for realistic avatar, MyoSuite. In 'connect' function, Meta curates the game concept submitted by game developers, welcomes other game and SNS based metaverse apps, and expands Horizon Worlds (HW) on VR devices to PCs and mobile devices. In 'transact' function, Meta offers 'HW Creator Funding' program for metaverse, launches the first commercialized Meta Avatar Store on Meta's conventional SNS and Messaging apps by inviting all fashion creators to design and sell clothing in this store. Mata also launches an initial test of non-fungible token (NFT) display on Instagram and expands it to Facebook in the US. Lastly, regarding optimization, especially in the face of recent data privacy issues that have adversely affected corporate key performance indicators (KPIs), Meta assures not to collect any new data and to make its privacy policy easier to understand and update its terms of service more user friendly.
Since the fisheye lens has a wide field of view, it can capture the scene and illumination from all directions from far less number of omnidirectional images. Due to these advantages of the omnidirectional camera, it is widely used in surveillance and reconstruction of 3D structure of the scene In this paper, we present a new self-calibration algorithm of omnidirectional camera from uncalibrated images by considering the inlier distribution. First, one parametric non-linear projection model of omnidirectional camera is estimated with the known rotation and translation parameters. After deriving projection model, we can compute an essential matrix of the camera with unknown motions, and then determine the camera information: rotation and translations. The standard deviations are used as a quantitative measure to select a proper inlier set. The experimental results showed that we can achieve a precise estimation of the omnidirectional camera model and extrinsic parameters including rotation and translation.
Since korean mobile communication companies each use different mobile platforms, developers must configure and translate their game contents to run under each of the smart phone platforms so that they can be serviced correctly. Nevertheless, such translation tasks require lengthy times and costs. This is one of the reasons why a variety of contents could not be provided. In order to mitigate such difficulty, this paper implemented the contents analyzer and the resource converter of the automatic mobile contents converter system that converts game contents of the mobile platform such as the WIPI and the GNEX to contents of the smart platform such as the Android and the iOS. The automatic mobile contents converter system helps minimize the amount of time and cost required in servicing contents to different mobile communication companies by promptly converting platform-specific-contents to run under smart platforms. Also, the automatic conversion and servicing of existing contents increases the reusability of these contents and also the productivity of new contents thereby offering users with a more variety of game contents.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.347-348
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2018
본 논문에서는 야간 도로 영상을 보정하여 주간 영상으로 변환하는 알고리즘을 제안한다. 영상 변환 딥러닝 알고리즘인 Generative Adversarial Network(GAN)를 기반으로 주야간 도로 영상을 학습시켜 주야간 상호 변환이 가능한 시스템을 구현한다. 우선, 입력 영상에 대해 변환된 영상을 출력하는 generative network 를 정의한다. 또한, 변환된 영상을 다시 본래 영상으로 변환하는 inverse network 를 정의한다. Generative network 와 inverse network 를 모두 통과한 결과 영상과 본래 영상의 차 영상을 통해 손실 함수를 정의함으로써 파라미터를 목적에 맞게 학습시킬 수 있다. 또한, generative network 를 통과한 결과 영상과 목적하는 영상을 구분하는 discrimination network 를 정의하여 discrimination network 와 generative network 의 minimax two- player game 을 통해 변환된 영상이 실제 목적 영상과 유사하도록 유도한다. 제안하는 알고리즘을 적용하여 야간 도로 영상의 보정을 수행하면 주변 물체 인식이 어려운 야간 영상을 물체 인식이 용이한 주간 영상으로 변환 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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