International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.75-80
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2024
Research on the visual narrative impact of Unreal Engine's Lumen lighting system in games aims to delve into how Lumen's lighting technology plays a crucial role in game design and gameplay experience, thereby enhancing the visual storytelling of games. Lumen, Unreal Engine's dynamic global illumination solution, calculates lighting and shadows in real-time during gameplay, creating a more realistic and immersive environment. Analysis indicates that Lumen technology not only provides visually realistic and dynamic lighting effects but also significantly enriches the expressiveness and immersion of the game narrative through its changes in light and shadow.
일반적으로 PDA, 모바일 폰 카메라, PC 카메라 등으로 촬영된 영상은 촬영 장비의 생동 폭의 한계로 인해 낮은 영상 대비를 갖는 영상들이 획득된다. 이러한 이유로 영상 개선 방법은 여러 가지의 영상 촬영 장비를 이용해 촬영된 영상들의 개선을 위해 필요하다. 영상 개선을 위한 몇 가지의 방법들이 제안되었으나, 후광효과(halo-artifact), 회색계의 왜곡(graying-out), 칼라 잡음(color noise) 등의 영상 왜곡이 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 레티넥스 기반 영상 향상 방법을 제안하며, 회색계의 왜곡을 줄이기 위해 HSV 칼라 좌표계를 사용하며, 후광효과를 줄이기 위해 영상을 전역조명성분, 국부조명성분, 반사성분으로 나누는 개선된 영상 생성모델을 적용한다. 실험 결과는 제안한 방법이 다른 방법들 보다 성능이 우수함을 보여준다.
온실가스와 지구촌 온난화, 그리고 이를 치유하기 위한 인간의 노력과 필요한 대안기술은 마치 성난 자연을 잠재우기 위한 노력과 그에 필요한 재원을 동원하기보다도 더 어려운 일인가보다. 한정된 화석연료는 수십 년 내에 고갈될 수밖에 없으며, 국제무대에서 나라마다 자원을 확보하려는 외교활동의 치열함은 마치 자원 확보를 위한 전쟁을 방불케 하는 모습이다. 화석연료의 고갈은 친환경 녹색성장이라는 새로운 대안정책을 불러왔고, 태양에너지 활용을 위한 태양전지기술은 날로 발전을 거듭하고 있으며, 이와 함께 세상을 밝혀주기 위한 조명광기술은 석유등, 백열등으로부터 발광다이오드에 이르러 첨단 광역시장을 이루었다. 따라서 이들을 탄생시킨 반도체기술로부터 태양전지와 발광다이오드를 접목시켜 일체화시킨 SOLAR-LED 시스템과 함께 저탄소녹색조명의 동굴응용 기술을 조명한다.
중심거리측정법은 서로 붙어있는 두 입자 중심점간의 거리를 측정하여 입자의 지름을 구하는 방법이다. 표면장력에 의해 배열이 형성된 시편 입자들의 초점군을 투과식 광학현미경에 평행 레이저광을 입사시켜 얻어내고 CCD 카메라로 영상을 받아 전산 분석하였다. Global lab image라는 영상처리 프로그램으로 초점들의 중심점을 찾고 붙어있는 입자들의 중심점간 거리를 화소(CCD 카메라의 pixel)단위로 계산하였으며, 화소의 좌표는 레이저 간섭계로 변위를 읽는 이송대를 이용하여 교정하였다. 기존의 측정방법을 개선하여 빠른 시간에 간편하게 측정하면서도 표준입자의 배율고정에 충분한 불확도를 얻을 수 있었다. 본 실험에는 NIST 인증물질인 3$\mu\textrm{m}$와 10$\mu\textrm{m}$ 폴리스티렌구(NIST SRM 1962, 1960)를 측정하였으며, 1%이하의 불확도(신뢰도 99% 수준)로써 NIST 결과와비교하였다.
세계기상기구가 발표한 2020년 글로벌 기후 보고서에 따르면, 2019년 지구의 평균 온도는 산업화 이전인 1850년에서 1900년사이에 측정된 온도보다 평균 1.1℃ 높게 측정되었다. 평균온도의 변화는 기온 상승이 식물 분포에 미치는 영향과 취약성 분석 논문의 따르면 평균온도의 상승시 식물의 분포되는 지역의 변화가 있다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 이러한 환경 변화에 대응하기 위해, 아두이노와 센서를 사용하여 간헐흐름식 수경재배 스마트팜을 제작하고, PC와 어플리케이션을 통하여 제어하는 방법을 제안한다. 제작된 수경재배 스마트팜은 농장의 온습도, 양액의 ph농도, 조도, 수질의 정도를 파악하고, 양액의 양과 보충 필요 농도 확인, 조도의 따른 생장 LED 제어, 센서의 상태를 파악하여 농장의 전체적인 관리와, 식물의 모종 옮겨심기 이후의 적절한 환경에서 성장할 수 있도록 제어한다.
본 논문은 특징을 효과적으로 병합하여 계층적 색인구조를 적용하는 광고영상의 분류기법에 대한 체계적 방법을 제안한다. 본 방법은 온라인 및 오프라인 상의 광고 영상 정보 관리를 위한 효과적인 응용으로써, 특별히 광고 영상정보의 추적을 위한 전처리 과정을 제공한다. 이를 위하여 전체 영상에 대한 일반적 정보를 포함하는 전역특징과 영상의 지역적 특성에 기반하는 지역특징을 고려한다. 고안된 지역특징은 영상 회전, 스케일링, 잡음추가, 빛의 변화에 불변하여 아핀(Affine) 변환에 의한 화면 차 영상에 대하여도 신뢰성 높은 매칭 도를 얻을 수 있고 동질의 영상 쌍을 검색하는데 있어서도 높은 정확도를 보여준다. 제안 방법은 우선 전역특징으로 전체영상자료에서 다수의 영상 쌍들로 개략적인 영상 군을 구성한 후에, 영상군안에서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍들 즉 정밀한 영상 군들로 분리하는 정밀 매칭을 실행한다. 실행시간을 단축하기 위해 전형적인 클러스터링으로 전역특성이 유사한 영상들끼리 그룹화 함으로서 지역특징에 의한 동질 영상 쌍 간 과도한 매칭 시간의 문제점을 극복한다.
In many electro-devices, the vacuum process is used as the manufacturing process. However, the vacuum process has a problem, it is difficult to apply to a continuous process such as a R2R(roll to roll) printing process. In this paper, we propose an ESD (electro static deposition) printing process has been used to apply an organic solar cell of thin film forming. ESD is a method of liquid atomization by electrical forces, an electrostatic atomizer sprays micro-drops from the solution injected into the capillary with electrostatic force generated by electric potential of about several tens kV. The organic solar cell based on a P3HT/PCBM active layer and a PEDOT:PSS electron blocking layer prepared from ESD method shows solar-to-electrical conversion efficiency of 1.42% at AM 1.5G 1sun light illumination, while 1.86% efficiency is observed when the ESD deposition of P3HT/PCBM is performed on a spin-coated PEDOT:PSS layer.
Do, Trung Dung;Vu, Thi Ly;Nguyen, Van Huan;Kim, Hakil;Lee, Chongho
Journal of Computing Science and Engineering
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제8권4호
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pp.207-214
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2014
In pedestrian detection applications, one of the most popular frameworks that has received extensive attention in recent years is widely known as a 'Hough forest' (HF). To improve the accuracy of detection, this paper proposes a novel split function to exploit the statistical information of the training set stored in each node during the construction of the forest. The proposed split function makes the trees in the forest more robust to noise and illumination changes. Moreover, the errors of each stage in the training forest are minimized using a global loss function to support trees to track harder training samples. After having the forest trained, the standard HF detector follows up to search for and localize instances in the image. Experimental results showed that the detection performance of the proposed framework was improved significantly with respect to the standard HF and alternating decision forest (ADF) in some public datasets.
In the present work, the image processing technique for measurement of drop sizes has been improved. Firstly, the local processing concept was adopted in addition to the global processing technique to take account of non-uniformity of the illumination intensity ; thereby, basically, the measurement error can be reduced. Also, the unfocussed image of drops can be eliminated more precisely since the elimination process is based on the local normalized contrast. Secondly the algorithms to process the partially detected or overlapped drop images and the non-spherical drop images were developed. Finally, the improved algorithm was tested by using an artificially prepared image-frame, where the partial or overlapped particles and the non-spherical particles are mixed with the normal spherical ones (with their true size-distributions known a priori). The results showed that both the recognition rate of the number of particles and the measurement accuracy were improved prominently.
One of the main problems of topological localization in a real indoor environment is variations in the environment caused by dynamic objects and changes in illumination. Another problem arises from the sense of topological localization itself. Thus, a robot must be able to recognize observations at slightly different positions and angles within a certain topological location as identical in terms of topological localization. In this paper, a possible solution to these problems is addressed in the domain of global topological localization for mobile robots, in which environments are represented by their visual appearance. Our approach is formulated on the basis of a probabilistic model called the Bayes filter. Here, marginalization of dynamics in the environment, marginalization of viewpoint changes in a topological location, and fusion of multiple visual features are employed to measure observations reliably, and action-based view transition model and action-associated topological map are used to predict the next state. We performed experiments to demonstrate the validity of our proposed approach among several standard approaches in the field of topological localization. The results clearly demonstrated the value of our approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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