Window image is displayed through a monitor screen when we execute the application programs on the computer. This includes webpage, video player and a number of applications. The webpage delivers a variety of information by various types in comparison with other application. Unlike a natural image captured from a camera, the window image like a webpage includes diverse components such as text, logo, icon, subimage and so on. Each component delivers various types of information to users. However, the components with different characteristic need to be divided locally, because text and image are served by various type. In this paper, we divide window images into many sub blocks, and classify each divided region into background, text and subimage. The detected subimages can be applied into 2D-to-3D conversion, image retrieval, image browsing and so forth. There are many subimage classification methods. In this paper, we utilize AdaBoost for verifying that the machine learning-based algorithm can be efficient for subimage detection. In the experiment, we showed that the subimage detection ratio is 93.4 % and false alarm is 13 %.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.1
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pp.163-172
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2007
The web as global network includes text document, video, sound, etc and connects each distributed information using link Through development of web, it accumulates abundant information and the main is text based documents. Most of user use the web to retrieve information what they want. So, numerous researches have progressed to retrieve the text documents using the many methods, such as probability, statistics, vector similarity, Bayesian, and so on. These researches however, could not consider both the subject and the semantics of documents. As a result user have to find by their hand again. Especially, it is more hard to find the korean document because the researches of korean document classification is insufficient. So, to overcome the previous problems, we propose the korean document classification method for semantic retrieval. This method firstly, extracts TF value and RV value of concepts that is included in document, and maps into U-WIN that is korean vocabulary dictionary to select the topic of document. This method is possible to classify the document semantically and showed the efficiency through experiment.
Multi-view learning considers data from various viewpoints as well as attempts to integrate various information from data. Multi-view learning has been studied recently and has showed superior performance to a model learned from only a single view. With the introduction of deep learning techniques to a multi-view learning approach, it has showed good results in various fields such as image, text, voice, and video. In this study, we introduce how multi-view learning methods solve various problems faced in human behavior recognition, medical areas, information retrieval and facial expression recognition. In addition, we review data integration principles of multi-view learning methods by classifying traditional multi-view learning methods into data integration, classifiers integration, and representation integration. Finally, we examine how CNN, RNN, RBM, Autoencoder, and GAN, which are commonly used among various deep learning methods, are applied to multi-view learning algorithms. We categorize CNN and RNN-based learning methods as supervised learning, and RBM, Autoencoder, and GAN-based learning methods as unsupervised learning.
In this paper I will discuss definitions of hypermedia, multimedia and hypertext. Hypertext is the grouping of relevant information in the form of nodes. These nodes are then connected together through links. In the case of hypertext the nodes contain text or graphics. Multimedia is the combining of different media types for example sound, animation, text, graphics and video for the presentation of information by making use of computers. Hypermedia can be viewed as an extension of hypertext and multimedia. It is based on the concept of hypertext that uses nodes and links in the structuring of information in the system. In this case the nodes consist of an the different data types that are mentioned in the multimedia definition above. The 'node-and-link' concept is used in organisation of the information in hypermedia systems. The 'book' metaphor is an example of the way these systems are implemented. This concept is explained and a few advantages and disadvantages of making use of hypermedia systems are discussed. A new approach for the development of hypermedia systems, namely the knowledge-based approach is now looked into. Joel Peing-Ling Loo proposed this approach because he thought that it is the most effective way for handling this kind of technology. A semantic-based hypermedia model is developed in this approach to formulate solutions for the restrictions in presenting information authoring, maintenance and retrieval. The knowledge-based presentation of information includes the use of conventional data structures. These data structures make use of frames(objects), slots and the inheritance theory that is also used in expert systems. Relations develop between the different objects as these objects are included in the database. Relations can also exist between frames by means of attributes that belong to the frames.
Zhao, Bi-Cheng;Rosli, Ahmad Nurzid;Jang, Chol-Hee;Lee, Kee-Sung;Jo, Geun-Sik
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.18
no.1
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pp.1-21
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2012
In recent years, mobile phone has experienced an extremely fast evolution. It is equipped with high-quality color displays, high resolution cameras, and real-time accelerated 3D graphics. In addition, some other features are includes GPS sensor and Digital Compass, etc. This evolution advent significantly helps the application developers to use the power of smart-phones, to create a rich environment that offers a wide range of services and exciting possibilities. To date mobile AR in outdoor research there are many popular location-based AR services, such Layar and Wikitude. These systems have big limitation the AR contents hardly overlaid on the real target. Another research is context-based AR services using image recognition and tracking. The AR contents are precisely overlaid on the real target. But the real-time performance is restricted by the retrieval time and hardly implement in large scale area. In our work, we exploit to combine advantages of location-based AR with context-based AR. The system can easily find out surrounding landmarks first and then do the recognition and tracking with them. The proposed system mainly consists of two major parts-landmark browsing module and annotation module. In landmark browsing module, user can view an augmented virtual information (information media), such as text, picture and video on their smart-phone viewfinder, when they pointing out their smart-phone to a certain building or landmark. For this, landmark recognition technique is applied in this work. SURF point-based features are used in the matching process due to their robustness. To ensure the image retrieval and matching processes is fast enough for real time tracking, we exploit the contextual device (GPS and digital compass) information. This is necessary to select the nearest and pointed orientation landmarks from the database. The queried image is only matched with this selected data. Therefore, the speed for matching will be significantly increased. Secondly is the annotation module. Instead of viewing only the augmented information media, user can create virtual annotation based on linked data. Having to know a full knowledge about the landmark, are not necessary required. They can simply look for the appropriate topic by searching it with a keyword in linked data. With this, it helps the system to find out target URI in order to generate correct AR contents. On the other hand, in order to recognize target landmarks, images of selected building or landmark are captured from different angle and distance. This procedure looks like a similar processing of building a connection between the real building and the virtual information existed in the Linked Open Data. In our experiments, search range in the database is reduced by clustering images into groups according to their coordinates. A Grid-base clustering method and user location information are used to restrict the retrieval range. Comparing the existed research using cluster and GPS information the retrieval time is around 70~80ms. Experiment results show our approach the retrieval time reduces to around 18~20ms in average. Therefore the totally processing time is reduced from 490~540ms to 438~480ms. The performance improvement will be more obvious when the database growing. It demonstrates the proposed system is efficient and robust in many cases.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.44
no.4
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pp.249-276
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2010
With the rapid growth and development of information technology and the Internet, the amount of information published in electronic formats such as video, audio, digitalized text, etc. and the number of users accessing information online to satisfy their information needs are growing at a tremendous rate. This study analyzes standardized components to construct ERMS and proposes a model of ERMS based on the result of the analysis. The main functions of ERMS in university libraries are: 1) ERMS can manage and control access information to various electronic resources, metadata, holdings, user resources. Also, ERMS can be compatible with an existing library system such as IR(Information Retrieval) system, linking system, or proxy system. 2) ERMS should completely be compatible with acquisition and cataloging systems for effective management and control of integrated information organization and library budget. 3) ERMS should systematically and effectively manage license information on electronic resources. 4) ERMS should provide ideal and effective environment for use and access control of electronic resources in a library and integrated tool to manage and control all of electronic resources. Additionally, this study points out the need to organize committee groups to establish standardized rules and collaborative management of electronic resources among university libraries like DLF ERMI and redesign organizations in a library and a librarian's job description.
Large-scale distributed applications based on Internet and client/server applications have to deal with series of problems. Load balancing, unpredictable communication delays, and networking failures can be the example of the series of problems. Therefore. sophisticated applications such as teleconferencing, video-on-demand, and concurrent software engineering require an abstracted group communication, CORBA does not address these paradigms adequately. It mainly deals with point-to-point communication and does not support the development of reliable applications that include predictable behavior in distributed systems. In this paper, we present our design, implementation and performance analysis of the group communication using the CORBA-ORB. JAVA-RML and Socket based on distributed computing Performance analysis will be estimated latency-lime according to object increment, in case of group communication using ORB of CORBA the average is 14.5172msec, in case of group communication using RMI of Java the average is 21.4085msec, in case of group communication using socket the average is becoming 18.0714msec. Each group communication using multicast and UDP can be estimated 0.2735msec and 0.2157msec. The performance of the CORBA-ORB group communication is increased because of the increased object by the result of this research. This study can be applied to the fault-tolerant client/server system, group-ware. text retrieval system, and financial information systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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