In this paper, we propose a control method of virtual hand by the recognition of a user's hand in the virtual reality game environment. We display virtual hand on the game screen after getting the information of the user's hand movement and the direction thru input images by camera. We can utilize the movement of a user's hand as an input interface for virtual hand to select and move the object. As a hand recognition method based on the vision technology, the proposed method transforms input image from RGB color space to HSV color space, then segments the hand area using double threshold of H, S value and connected component analysis. Next, The center of gravity of the hand area can be calculated by 0 and 1 moment implementation of the segmented area. Since the center of gravity is positioned onto the center of the hand, the further apart pixels from the center of the gravity among the pixels in the segmented image can be recognized as fingertips. Finally, the axis of the hand is obtained as the vector of the center of gravity and the fingertips. In order to increase recognition stability and performance the method using a history buffer and a bounding box is also shown. The experiments on various input images show that our hand recognition method provides high level of accuracy and relatively fast stable results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.518-519
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2014
The smartphone of pen input device makes a stage appearance by the development of the latest technology. Such smartphone chooses both touch method using hand and pen input device simultaneously. This research try to conduct usability evaluation in order to find the user's preference between pen input and touch input method. We recruit five novices and five expert for it. We presented all participants the task of touch input and pen input in series. This research conducts the unstructured interview after doing tasks as a pilot study. As a result, we found that it was influenced according to the feature of the task. However, most of the participants prefer to do touch method overall. Specially the result of this research reveals that the novice group prefers the pen input method. We expect to suggest the design guideline for product development to extend pen input method in smartphone.
The automated prediction system for seasonal tropical cyclone (TC) activity is established at the National Typhoon Center of the Korea Meteorological Administration (KMA) to provide effective operation and control of the system for user who lacks knowledge of the system. For automation of the system, two procedures which include subjective decisions by user are performed in advance, and their output data are provided as input data. To provide the capability to understand the operational processes for operational user, the input and output data are summarized with each process, and the directory structure is reconstructed following KMA's standard. We introduce a user interface using namelist input parameters to effectively control operational conditions which is fixed or should be manually set in the previous version of the prediction system. To operationally use early prediction which become available through the automation, its performances are evaluated according to initial condition dates. As a result, high correlations between the observed and predicted TC counts are kept for all track clusters even though advancing the initial condition date from May to January.
Park, Chan-Sol;Lee, Kwan-Ju;Kim, Nak-Hoon;Lee, Sang-Ho;Seo, Ki-Young;Park, Kyoung Shin
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.3
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pp.541-550
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2014
This paper describes a multi-scale user interaction based tiled display visualization system using multiple input devices for monitoring and analyzing Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) observation satellite imagery. This system provides multi-touch screen, Kinect motion sensing, and moblie interface for multiple users to control the satellite imagery either in front of the tiled display screen or far away from a distance to view marine environmental or climate changes around Korean peninsular more effectively. Due to a large amount of memory required for loading high-resolution GOCI satellite images, we employed the multi-level image load technique where the image was divided into small tiled images in order to reduce the load on the system and to be operated smoothly by user manipulation. This system performs the abstraction of common input information from multi-user Kinect motion and gestures, multi-touch points and mobile interaction information to enable a variety of user interactions for any tiled display application. In addition, the unit of time corresponding to the selected date of the satellite images are sequentially displayed on the screen and multiple users can zoom-in/out, move the imagery and select buttons to trigger functions.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.2
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pp.263-277
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2021
Taint analysis techniques are popularly used to detect web vulnerabilities originating from unverified user input data, such as Cross-Site Scripting (XSS) and SQL Injection, in web applications written in JavaScript. To detect such vulnerabilities, it would be necessary to trace variables affected by user-submitted inputs. However, because of the dynamic nature of JavaScript, it has been a challenging issue to identify those variables without running the web application code. Therefore, most existing taint analysis tools have been developed based on dynamic taint analysis, which requires the overhead of running the target application. In this paper, we propose a novel static taint analysis technique using symbol information obtained from the TypeScript (a superset of JavaScript) compiler to accurately track data flow and detect security vulnerabilities in TypeScript code. Our proposed technique allows developers to annotate variables that can contain unverified user input data, and uses the annotation information to trace variables and data affected by user input data. Since our proposed technique can seamlessly be incorporated into the TypeScript compiler, developers can find vulnerabilities during the development process, unlike existing analysis tools performed as a separate tool. To show the feasibility of the proposed method, we implemented a prototype and evaluated its performance with 8 web applications with known security vulnerabilities. We found that our prototype implementation could detect all known security vulnerabilities correctly.
User scheduling boosts the Multi-User Multi-Input Multi-Output (MU-MIMO) gain by selecting an optimal set of users to increase the 802.11 Wi-Fi system capacities. Many kinds of user scheduling algorithms, however, fail to realize the advantages of MU-MIMO due to formidable Channel State Information (CSI) overhead. In this paper, we propose a user scheduling method considering such CSI exchange overhead and its MAC protocol, called ACE (Active CSI Exchange based User Scheduling for MU-MIMO Transmission). Unlike most proposals, where user scheduling is performed after an Access Point (AP) receives CSI from all users, ACE determines the best user set during the CSI exchange phase. In particular, the AP broadcasts a channel hint about previously scheduled users, and the remaining users actively send CSI reports according to their Effective Channel Gains (ECGs) calculated from the hint. Through trace-driven MATLAB simulations, we prove that the proposed scheme improves the throughput gain significantly.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4398-4417
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2017
Multi-user Multiple-Input and Multiple-Output (MU-MIMO) has potential for prominently enhancing the capacity of wireless network by simultaneously transmitting to multiple users. User selection is an unavoidable problem which bottlenecks the gain of MU-MIMO to a great extent. Major state-of-the-art works are focusing on improving network throughput by using Channel State Information (CSI), however, the overhead of CSI feedback becomes unacceptable when the number of users is large. Some work does well in balancing tradeoff between complexity and achievable throughput but is lack of consideration of fairness. Current works universally ignore the rational utilizing of time resources, which may lead the improvements of network throughput to a standstill. In this paper, we propose TOUSE, a scalable and fair user selection scheme for MU-MIMO. The core design is dynamic-time-warping-based user selection mechanism for downlink MU-MIMO, which could make full use of concurrent transmitting time. TOUSE also presents a novel data-rate estimation method without any CSI feedback, providing supports for user selections. Simulation result shows that TOUSE significantly outperforms traditional contention-based user selection schemes in both throughput and fairness in an indoor condition.
Recently the studies on user-centered design and form-development have become issues of general interest as the key methods for successful design. For form analysis on user it is important needs that an integrated approach of existing methods and development of expert tool for designer. Moreover analysis methods and tools have to meet with the designers needs of visual result, clear direction, concrete formative factor, user's emotional response and designer-friendly interface. This study proposed the main concepts of form analysis tool based on the user's emotional response ; integrated management, variables set-up, visual result of analysis, in-depth analysis with data mining and correlation, and reinforcement of user-centered analysis. Specific analysis tool consists of 5 functions: Project Management, Analysis Frame Set-up, Data Input-output, Basic Analysis, and In-depth Analysis. The feasibility of proposed tool was verified by a case study of mobile phone design in under-graduate class.
One of the most commonly used methods of web recommendation techniques is collaborative filtering. Many studies on collaborative filtering have suggested ways to improve accuracy. This study proposes a method of movie recommendation using Word2Vec and an ensemble convolutional neural networks. First, in the user, movie, and rating information, construct the user sentences and movie sentences. It inputs user sentences and movie sentences into Word2Vec to obtain user vectors and movie vectors. User vectors are entered into user convolution model and movie vectors are input to movie convolution model. The user and the movie convolution models are linked to a fully connected neural network model. Finally, the output layer of the fully connected neural network outputs forecasts of user movie ratings. Experimentation results showed that the accuracy of the technique proposed in this study accuracy of conventional collaborative filtering techniques was improved compared to those of conventional collaborative filtering technique and the technique using Word2Vec and deep neural networks proposed in a similar study.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.9
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pp.1367-1373
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2022
In this paper, we consider a power re-allocation technique in order to enhance the frequency efficiency of the low performance user in a cell-free multiple input multiple output (MIMO) network. The AP first allocates transmit power to the user to be proportional to the large-scale fading coefficients of the connected users. Then, the AP reduces the power of the users who were allocated power greater than the threshold ratio of total allocated power to be equal to the threshold ratio of the allocated power. Finally, the AP re-allocates the reduced power from the strong channel user to the user who has the worst channel condition, and thus, the frequency efficiency of the low performance user can be enhanced. In the simulation results, we verify the performance of the power re-allocation technique in terms of the spectral efficiency of the low performance user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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