Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.13
no.6
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pp.1058-1063
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2010
In this paper, we designed self-frequency synchronizing circuit using image rejection mixer(IRM) and single-sideband(SSB) up-converter which can effectively eliminate the image frequencies occurred in multi-channel super-heterodyne receivers and help us to match inter-channel phase. Also the self-frequency synchronizing circuit simplifies system because there need no extra devices for making intermediate frequency(IF) by creating the local signal within several nanoseconds by means of generating the same frequency of IF signal and modulating radio frequency(RF) signal. We adopt the limiting amplifier for the purpose of protecting the circuit from spurious signals which come from the front end side having wide instantaneous bandwidth characteristics and constantly injecting same level into the input local signal of IRM. The IRM we fabricated has image rejection ratio of 27dB, which is good over 7dB for foreign company's. Also, the SSB up-converter we fabricated has 1dB compression point of 18dBm, which is good over 16dB for foreign company's. And the size is compact about one-forth.
Essential to the establishment of such 3D spatial information are the laser scanning technology to obtain high-precision 3D point group data and the photography-metric camera to obtain high-resolution multispectral image information. The photography-metric camera, however, lacks in usability for its broad scope of utilization due to the high purchase price, difficult purchase channel, and low applicability. This study thus set out to investigate a technique to establish multi-dimensional ortho-image data with a single lens reflex digital camera of high speed and easy accessibility for general users. That is, the study remodeled a single lens reflex digital camera and calibrated the remodeled camera to establish 3D multispectral image information, which is the essential data of 3D spatial information. Multi-dimensional ortho-image data were collected by surveying the reference points for stereo photos, taking multispectral shots of the objects, and converting them into ortho-images.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.2
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pp.53-61
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2016
Extracting focused object with saliency map is still remaining as one of the most highly tasked research area around computer vision for it is hard to estimate. Through this paper, we propose enhanced object extraction method based on multi-channel saliency map which could be done automatically without machine learning. Proposed Method shows a higher accuracy than Itti method using SLIC, Euclidean, and LBP algorithm as for object extraction. Experiments result shows that our approach is possible to be used for automatic object extraction without any previous training procedure through focusing on the main object from the image instead of estimating the whole image from background to foreground.
Texture is extensively studied in a variety of image processing applications such as image segmentation and classification because it is an important property to perceive regions and surfaces. This paper focused on the analysis and synthesis of textured single and multiband images using Markov Random Field model considering the existent spatial correlation. Especially, for multiband images, the cross-channel correlation existing between bands as well as the spatial correlation within band should be considered in the model. Although a local interaction is assumed between the specified neighboring pixels in MRF models, during the maximization process, short-term correlations among neighboring pixels develop into long-term correlations. This result in exhibiting phase transition. In this research, the role of temperature to obtain the most probable state during the sampling procedure in discrete Markov Random Fields and the stopping rule were also studied.
Website design (due to increased online retailing) has received more attention as a way to influence consumer responses (Eroglu et al., 2001, 2003; Kim et al., 2009; Kim & Lennon, 2008; Yoo et al., 2010); however, the website design of multichannel retailers has not been examined from the perspective of the consistency of online store image with the brand image. This study examines the effect of brand image consistency (especially through the website) on consumer attitude and patronage intentions. The findings of this research will add to the growing body of literature on multichannel retailing and provide practical information for online retailers in the development of a website for their online business.
Although deep neural network-based acoustic models have greatly improved the performance of automatic speech recognition (ASR), reverberation still degrades the performance of distant speech recognition in indoor environments. In this paper, we adopt the DenseNet, which has shown great performance results in image classification tasks, to improve the performance of reverberant speech recognition. The DenseNet enables the deep convolutional neural network (CNN) to be effectively trained by concatenating feature maps in each convolutional layer. In addition, we extend the concept of multi-resolution CNN to multi-resolution DenseNet for robust speech recognition in reverberant environments. We evaluate the performance of reverberant speech recognition on the single-channel ASR task in reverberant voice enhancement and recognition benchmark (REVERB) challenge 2014. According to the experimental results, the DenseNet-based acoustic models show better performance than do the conventional CNN-based ones, and the multi-resolution DenseNet provides additional performance improvement.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.81-87
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2018
It is common practice to display high-quality video images on the large display among the methods of developing tourist attractions and culture in the region as experience contents differentiation is required. This paper combines the local attractions with the OLED dual layer display system and the extended image implementation and augmented interaction technique to give the experiencer a realistic space, such as directing to new experiences and beautiful sights. In this paper, we added UI layer to additional layers of images to enable users to experience sightseeing information, weather, maps, accommodation, festivals and photo materials with images. It is implemented to add fun through interlocking. We also developed transparent OLED and dual layer panel and 3-channel multi-image playback technique.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.11
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pp.1954-1959
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2006
In this paper, we proposed TH UWB-IR medical image transmission system using the IEEE an. 802.15.4a specification in WPAN environment. Also, we analyzed reception performance of wireless medical image transmission system in indoor multi-path fading environment using ITU-R M.1225 channel model. As a results, the proposed scheme can solve the problem of interference from the medical equipment in same frequency band, and minimize the loss due to the indoor multi-path fading environment. Therefore, the transmission with low power usage is possible.
QFN (Quad Flat No-leads Package) is one of the SMD (Surface Mount Device). Since there is no lead in QFN, there are many defects on solder. Therefore, we propose an efficient mechanism for QFN solder defect detection at this paper. For this, we employ Convolutional Neural Network (CNN) of the Machine Learning algorithm. QFN solder's color multi-layer images are used to train CNN. Since these images are 3-channel color images, they have a problem with applying to CNN. To solve this problem, we used each 1-channel grayscale image (Red, Green, Blue) that was separated from 3-channel color images. We were able to detect QFN solder defects by using this CNN. In this paper, it is shown that the CNN is superior to the conventional multi-layer neural networks in detecting QFN solder defects. Later, further research is needed to detect other QFN.
This paper presents an imaging system for reconstruction of enhanced color images using the conventional Bayer CFA. By extracting various colors such as RGBCY from two sequential images which consist of a image by broadband G channel lens filter and the other image captured without one, the proposed color image reconstruction system can reduce the computational complexity for demosaicking and make high resolution color information without aliasing artifacts. Because the proposed system uses the common Bayer CFA image sensor, fabricating a new type of CFA is not necessary for obtaining a multi-spectral image, which can be easily extensible for applications of multi-spectral imaging. Finally, in order to verify the performance of the proposed system, experimental results are performed. By comparing with the existing demosaicking methods, the proposed camera system showed the significant improvements in the sense of color resolution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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