Image retrieval system should be construct for searching fast, efficient image be extract the accurate feature information of image with more massive and more complex characteristics. Image retrieval system are essential differences between image databases and traditional databases. These differences lead to interesting new issues in searching of image, data modeling. So, cause us to consider new generation method of database, efficient retrieval method of image. In this paper, To extract feature information of edge using in searching from input image, we was performed to extract the edge by convolution Laplacian mask and input image, and we implemented the annotation-based and content-based image retrieval system for searching fast, efficient image by generation image database from extracting feature information of edge and metadata. We can improve the performance of the image contents retrieval, because the annotation-based and content-based image retrieval system is using image index which is made up of the content-based edge feature extract information represented in the low level of image and annotation-based edge feature information represented in the high level of image. As a conclusion, image retrieval system proposed in this paper is possible the accurate management of the accumulated information for the image contents and the information sharing and reuse of image because the proposed method do construct the image database by metadata.
Park, Hoon Cheol;Truong, Quang-Tri;Phan, Le-Quang;Ko, Jin Hwan;Lee, Kwang-Soo;Le, Tuyen Quang;Kang, Taesam
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.17
no.3
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pp.167-173
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2014
In this work, based on the blade element-momentum theory (BEMT), we proposed the geometry of a lab-scale horizontal axis tidal turbine with a diameter of 80cm, which can demonstrate the maximum power coefficient, and investigated the effect of blade pitch angle increase on the power coefficient. For validation of the computed power coefficients by the BEMT, we also computed the power coefficient using the computational fluid dynamics (CFD) for each case. For the CFD, 15 times of the turbine radius was used for the length and diameter of the computational domain, and the open boundary condition was prescribed at the boundary of the computational domain. The maximum power coefficients of the turbine acquired by the BEMT and CFD were about 48%, showing a good agreement. Both of the power coefficients computed by the BEMT and CFD tended to decrease when the blade pitch angle increases. The two power coefficients for a given tip-speed ratio were in good agreement. Through the present study, we have confirmed that we can trust the proposed geometry and the computed power coefficients based on the BEMT.
Ultra-wide-angle wireless endoscopes are demonstrated in this paper. The endoscope is composed of an ultra-wide-angle camera module and wireless transmission module. A lens unit with the ultra-wide FOV of 162 degrees is designed and manufactured. The lens, image sensor, and camera processor unit are packaged together in a $3{\times}3{\times}9-cm3$ case. The wireless transmission modules are implemented based on UWB- and WiFi-based platform, respectively. The UWB-based module can transmit HD video to a computer in resolution of $2048{\times}1536$ (QXGA) and the frame rate of 15 fps in MJPEG compression mode. The maximum data transfer rate reaches 41.2 Mbps. The FOV and the resolution of the endoscope is comparable to a medical-grade endoscope. The FOV and resolution is ~3X and 16X higher than that of a commercial high-performance WiFi endoscope, respectively. The WiFi-based module streams out video to a smart device with th maximum date transfer rate of 1.5 Mbps at the resolution of $640{\times}480$ (VGA) and the frame rate of 30 fps in MJPEG compression mode. The implemented components show the feasibility of cheap medical-grade wireless electronic endoscopes, which can be effectively used in u-healthcare, emergency treatment, home-healthcare, remote diagnosis, etc.
Recently various contents have been produced using the techniques that require high-performance computing process. A lot of services have been being producted as AR(Augmented Reality) service being combined with mobile information service that a moving user search various information based on one's location with. Mobile information service has a characteristic that it needs to get new information according to the location an user moves to. The characteristic requires a lot of communications when user search information moving to a different location. In order to make up for this drawback, we propose a prefetching technique based on speed and viewing angle in this paper. Existing prefetching techniques retrieve the following location of users considering moving speed and direction of the users. The data showed on the screen in AR is limited by the viewing angle of the mobile device. Due to the problems we discussed above, existing prefetching techniques have a demerit that they retrieve a lot more data than needed actually. We propose more efficient way of retrieving data with AR using the viewing angle of the mobile device. The method we propose reduces retrieval of unnecessary location using the users' speed, direction and viewing angle. This method is more efficient than the existing ways of retrieval because we don't need as many data.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.7
s.349
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pp.60-71
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2006
Group key agreement protocols are designed to allow a group of parties communicating over a public network to securely and efficiently establish a common secret key, Over the years, a number of solutions to the group key agreement protocol have been proposed with varying degrees of complexity, and the research relating to group key agreement to securely communicate among a group of members in integrated wired and wireless networks has been recently proceeded. Both features of wired computing machines with the high-performance and those of wireless devices with the low-power are considered to design a group key agreement protocol suited for integrated wired and wireless networks. Especially, it is important to reduce computational costs of mobile devices which have the limited system resources. In this paper, we present an efficient group key agreement scheme which minimizes the computational costs of mobile devices and is well suited for this network environment and prove its security.
Han Dong-Soo;Kim Hong-Soog;Jang Woo-Hyuk;Lee Sung-Doke
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.11
no.6
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pp.503-513
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2005
With the recognition of the importance of computational approach for protein-protein interaction prediction, many techniques have been developed to computationally predict protein-protein interactions. However, few techniques are actually implemented and announced in service form for general users to readily access and use the techniques. In this paper, we design and implement a protein interaction prediction service system based on the domain combination based protein-protein interaction prediction technique, which is known to show superior accuracy to other conventional computational protein-protein interaction prediction methods. In the prediction accuracy test of the method, high sensitivity($77\%$) and specificity($95\%$) are achieved for test protein pairs containing common domains with teaming sets of proteins in a Yeast. The stability of the method is also manifested through the testing over DIP CORE, HMS-PCI, and TAP data. Performance, openness and flexibility are the major design goals and they are achieved by adopting parallel execution techniques, web Services standards, and layered architecture respectively. In this paper, several representative user interfaces of the system are also introduced with comprehensive usage guides.
Broadcast has been often used to disseminate the frequently requested data efficiently to a large volume of mobile clients over a single or multiple channels. Conventional concurrency control protocols for mobile transactions are not suitable for the wireless broadcast environments due to the limited bandwidth of the up-link communication channel. In wireless broadcast environments, the server often broadcast different data items with different frequency to incorporate the data access patterns of mobile transactions. The previously proposed concurrency control protocols for mobile transactions in wireless broadcast environments are focused on the mobile transactions with uniform data access patterns. However, these protocols perform poorly when the data access pattern of update mobile transaction are not uniform but skewed. The update mobile transactions with skewed data access patterns will be frequently aborted and restarted due 4o the update conflict of the same data items with a high access frequency. In this paper, we propose an energy-efficient concurrence control protocol for mobile transactions with skewed data access as well as uniform data access patterns. Our protocol use a random back-off technique to avoid the frequent abort and restart of update mobile transactions. We present in-depth experimental analysis of our method by comparing it with existing concurrency control protocols. Our performance analysis show that it significantly decrease the average response time, the amount of upstream and downstream bandwidth usage over existing protocols.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.22
no.1
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pp.62-77
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2019
Open Data Cube(ODC) has been emerging and developing as the open source platform in the Committee on Earth Observation Satellites(CEOS) for the Global Earth Observation System of Systems(GEOSS) deployed by the Group on Earth Observations (GEO), ODC can be applied to the deployment of scalable and large amounts of free and open satellite images in a cloud computing environment, and ODC-based country or regional application services have been provided for public users on the high performance. This study first summarizes the status of ODC, and then presents concepts and some considering points for linking this platform with Korea Multi-Purpose Satellite (KOMPSAT) images. For the reference, the main contents of ODC with the Google Earth Engine(GEE) were compared. Application procedures of KOMPSAT satellite image to implement ODC service were explained, and an intermediate process related to data ingestion using actual data was demonstrated. As well, it suggested some practical schemes to utilize KOMPSAT satellite images for the ODC application service from the perspective of open data licensing. Policy and technical products for KOMPSAT images to ODC are expected to provide important references for GEOSS in GEO to apply new satellite images of other countries and organizations in the future.
IEEE 802.11ay Wi-Fi is the next generation wireless technology and operates in mmWave band. It supports the MU-MIMO (Multiple User Multiple Input Multiple Output) transmission in which an AP (Access Point) can transmit multiple data streams simultaneously to multiple STAs (Stations). To this end, the AP should perform MU-MIMO beamforming training with the STAs. For efficient MU-MIMO beamforming training, it is important for the AP to estimate signal strength measured at each STA at which multiple beams are used simultaneously. Therefore, in the paper, we propose a deep learning-based link quality estimation scheme. Our proposed scheme estimates the signal strength with high accuracy by utilizing a deep learning model pre-trained for a certain indoor or outdoor propagation scenario. Specifically, to estimate the signal strength of the multiple concurrent beams, our scheme uses the signal strengths of the respective single beams, which can be obtained without additional signaling overhead, as the input of the deep learning model. For performance evaluation, we utilized a Q-D (Quasi-Deterministic) Channel Realization open source software and extensive channel measurement campaigns were conducted with NIST (National Institute of Standards and Technology) to implement the millimeter wave (mmWave) channel. Our simulation results demonstrate that our proposed scheme outperforms comparison schemes in terms of the accuracy of the signal strength estimation.
Even in recent years, treatment of first-aid patients is still often delayed due to a shortage of medical resources in marginalized areas. Research on automating the analysis of medical data to solve the problems of inaccessibility for medical services and shortage of medical personnel is ongoing. Computer vision-based medical inspection automation requires a lot of cost in data collection and labeling for training purposes. These problems stand out in the works of classifying lesion that are rare, or pathological features and pathogenesis that are difficult to clearly define visually. Anomaly detection is attracting as a method that can significantly reduce the cost of data collection by adopting an unsupervised learning strategy. In this paper, we propose methods for detecting abnormal images on chest X-RAY images as follows based on existing anomaly detection techniques. (1) Normalize the brightness range of medical images resampled as optimal resolution. (2) Some feature vectors with high representative power are selected in set of patch features extracted as intermediate-level from lesion-free images. (3) Measure the difference from the feature vectors of lesion-free data selected based on the nearest neighbor search algorithm. The proposed system can simultaneously perform anomaly classification and localization for each image. In this paper, the anomaly detection performance of the proposed system for chest X-RAY images of PA projection is measured and presented by detailed conditions. We demonstrate effect of anomaly detection for medical images by showing 0.705 classification AUROC for random subset extracted from the PadChest dataset. The proposed system can be usefully used to improve the clinical diagnosis workflow of medical institutions, and can effectively support early diagnosis in medically poor area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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