Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.12
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pp.91-97
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2013
Image and it's processing techniques are widely applied and very important in the recent IT environment. In this paper, we try to reconstruct original BMP(Bitmap) image into indexed image and codebook utilizing vector quantization and represent high quality image only with same pixel depth of previous indexed image like JPEG etc. That is, By adopting common map method onto index image with $2^n$ color codebook, image can be represented as high quality as $2^{n+1}$ color codebook. When proposed output image is compared with original BMP image, it provides as much around 2dB as higher PSNR than conventional 8 bit index image(normal JPEG). Furthermore, this improvement(2 dB higher PSNR) could be provided when using the 9 bit indexed image.
Kim, Young-Ki;Yoon, Young-Deuk;Yoon, Chong-Yul;Kim, Jung-Soo;Kim, Woon-Kyung;Song, Moon-Ho
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.1
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pp.27-36
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2000
As a potential approach for non-destructive testing of concrete structures, we evaluate the time-of-flight (TOF) ultrasound tomography technique In conventional X ray tomography, the reconstructed Image corresponds to the internal attenuation coefficient However, in TOF ultrasound tomography, the reconstructed Image is proportional to the retractive index of the medium Because refractive effects are minimal for X-rays, conventional reconstruction techniques are applied to reconstruct the Image in X-ray tomography However, since ultrasound travels in curved path, due to the spatial variations in the refractive index of the medium, the path must be known to correctly reconstruct the Image. Algorithm for determining the ultrasound path is developed from a Geometrical Optics point view and the image reconstruction algorithm, since the paths are curved It requires the algebraic approach, namely the ART or the SIRT Here, the difference between the computed and the measured TOP data is used as a basis, for the iteration process First the initial image is reconstructed assuming straight paths. It then updates the path based on the recently reconstructed image This process of reconstruction and path determination repeats until convergence The proposed algorithm is evaluated by computer simulations, and in addition is applied to a real concrete structure.
Kim, Dong-Hyun;Ko, Sung-Jin;Kang, Se-Sik;Kim, Jung-Hoon;Choi, Seok-Yoon;Kim, Changsoo
The Journal of the Korea Contents Association
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v.13
no.6
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pp.331-338
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2013
CT for follow-up visits because of liver disease, body mass index (BMI) and kVp according to the change of the image quality and radiation dose to evaluate for changes. March 2010 to June 2011 at Pusan P University Hospital, abdominal CT scans a patient BMI (Body Mass Index. Less BMI) index was less than 25 in the treatment of subjects had a 48-person Noise and SNR at 100kVp abdominal image is lager than the 120kVp image. CTDI volume value at by the analysis of the radiation dose is 4.47mGy(100kVp) and 9.01mGy(120kVp). So CTDIvol in 100kVp is smaller than CTDIvol in 120kVp(decrease by 44.1%). And, effective dose is 7.1mSv(100kVp) and 12.51mSv(120kVp). So effective dose in 100kVp is smaller than effective dose in 120kVp(decrease by 43%). Evaluation of image quality is that Unacceptable 0 person, Suboptimal 0 person, Adequate 0 person, Good 1 person, Excellent 47 person. In case of repeatly patient, we examinate abdomianl CT scan by using low kVp and body mass index less than 25. We can has good quality image and benefit of low radiation dose.
Won, Taeyeon;Eo, Yang Dam;Sung, Hong ki;Chong, Kyu soo;Youn, Junhee
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.38
no.6
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pp.573-581
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2020
Using CCTV images and weather parameters, a method for estimating PM (Particulate Matter) index was proposed, and an experiment was conducted. For CCTV images, we proposed a method of estimating the PM index by applying a deep learning technique based on a CNN (Convolutional Neural Network) with ROI(Region Of Interest) image including a specific spot and an full area image. In addition, after combining the predicted result values by deep learning with the two weather parameters of humidity and wind speed, a post-processing experiment was also conducted to calculate the modified PM index using the learned regression model. As a result of the experiment, the estimated value of the PM index from the CCTV image was R2(R-Squared) 0.58~0.89, and the result of learning the ROI image and the full area image with the measuring device was the best. The result of post-processing using weather parameters did not always show improvement in accuracy in all cases in the experimental area.
With the proliferation of multimedia data, there is an increasing need to support the indexing and retrieval of high-dimensional image data. Although there have been many efforts, the performance of existing multidimensional indexing methods is not satisfactory in high dimensions. Thus the dimensionality reduction and the approximate solution methods were tried to deal with the so-called dimensionality curse. But these methods are inevitably accompanied by the loss of precision of query results. Therefore, recently, the vector approximation-based methods such as the VA- file and the LPC-file were developed to preserve the precision of query results. However, the performance of the vector approximation-based methods depend largely on the size of the approximation file and they lose the advantages of the multidimensional indexing methods that prune much search space. In this paper, we propose a new index structure called the GC-tree for efficient similarity search in image databases. The GC-tree is based on a special subspace partitioning strategy which is optimized for clustered high-dimensional images. It adaptively partitions the data space based on a density function and dynamically constructs an index structure. The resultant index structure adapts well to the strongly clustered distribution of high-dimensional images.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.5
s.43
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pp.337-343
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2006
The number of digital camera users is increasing rapidly and countless number of photos floats about on the internet especially through wide-spreading Cyworld and blogs. Though portraits cover a large percentage of those photos, because of the property rights, near entirety or such photos are unavailable for use by web-page producers, advertising companies, web-designers, and so on, who need a variety of portraits with differing expressions and characteristics. This study offers a search engine that incorporates image characteristics based on natural language index, which can provide a fast and reliable search result. It will create an opportunity for the digital photographers to mure easily sell their pictures and simultaneously provide the would-be users of the photos a better and easier way to find the pictures they are looking for. Once the search engine is realized, it will become possible to use not only the nouns as keywords and categories but also verbs in search of portraits revealing feelings, expressions, dressings, and other characteristics.
It is necessary to understand the amount of snowfall and area of snow cover of Mt. Halla to ensure the safety of mountaineers and to protect the ecosystem of Mt. Halla against climate change. However, there are not enough related studies and observation posts for monitoring snow load. Therefore, to supplement the insufficient data, this study proposes an analysis of snow load and snow cover using normalized-difference snow index. Using the images obtained from the Sentinel2 satellite, the normalized-difference snow index image of Mt. Halla could be acquired. This was examined together with the meteorological data obtained from the existing observatory to analyze the change in snow cover for the years 2020 and 2021. The normalized-difference snow index images showed a smaller snow pixel number in 2021 than that in 2020. This study concluded that 2021 may have been warmer than 2020. In the future, it will be necessary to continuously monitor the amount of snow and the snow-covered area of Mt. Halla using the normalized-difference snow index image analysis method.
Background: This study was aim to identify the specific words and to develop the scale for the public health center (PHC) image. Methods: We collected 824 words from the previous studies and by open questions and reduced them by 77 words, then which were rated properly by 355 citizens of Seoul. We examined explanatory factor analysis for 69 words, and examined content validity test and confirmatory factor analysis (CFA) for the image structures (4 factors and 16 words). And then we developed the image questionnaire using them through council. We conducted a survey and retested the PHC image scales as the measuring tool targeting 2,000 persons, and compared the inexperience and experience persons for PHC usage. Results: The image structures were consisted of 4 factors and 16 words such as 'trustworthiness' (warm, exemplary, faithful, service-mindedness, beneficial to health), 'fairness' (honesty, clear, consistent, ruled), 'development possibility' (changing, goal-directed, developmental, propulsive), and 'flexibility' (not authoritative, not perfunctory, not rigid) in total. Cronbach's ${\alpha}$ values of all factors were above 0.7. As a result of CFA, model fit indexes yielded satisfactory results (root mean square error of approximation [RMSEA] 0.049, goodness of fit index [GFI] 0.937, and adjusted goodness of fit index [AGFI] 0.912). According to the result of retest for measuring tool by using other samples, Cronbach's ${\alpha}$ values were above 0.8, and model fit indexes yielded satisfactory results (RMSEA 0.059, GFI 0.952, AGFI 0.933). RMSEAs of the inexperiences and the experiences were each 0.59, 0.68. Conclusion: A reliable, valid, and generalizable scale was created for PHC image.
This study presents a correlation between timber Age, image bands and vegetation indices for timber age estimation. Basically, this study used Landsat TM images of three difference years (1994, 1994, 1998) and difference between Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED). Bands of 4, 5 and 7, Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Infrared Index (II), Vegetation Condition Index (VCI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SA VI) were obtained from Landsat TM images. Tasseled cap - greenness and wetness images were also made by Tasseled cap transformation. Finally, analysis of correlation between timber age, difference between Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) and National Elevation Dataset (NED), individual TM bands (4, 5, 7), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Tasseled cap-Greenness, Wetness, Infrared Index (II), Vegetation Condition Index (VCI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) using regression model. In this study about 1,992 datasets were analyzed. The Tasseled cap - Wetness, Infrared Index (II) and Vegetation Condition Index (VCI) showed close correlation for timber age estimation.
This study is to analyze the 2012 spring drought of Korea using drought index and satellite image. The severe spring drought recorded in May of 2012 showed 36.4% of normal rainfall(99.5mm). The areas of west part of Gyeonggi-do and Chungcheong-do were particularly serious. The drought indices both the SPI(Standardized Precipitation Index) and WADI(WAter supply Drought Index) represented the drought areas from the end of May and to the severe drought at the end of June. The drought by SPI completely ended at the middle of July, but the drought by WADI continued severe drought in the agricultural reservoir watersheds of whole country even to the end of the July. On the other hand, the results by spatial NDVI(Normalized Difference Vegetation Index) and EVI(Enhanced Vegetation Index) data from Terra MODIS, both indices showed relatively low values around the areas of Sinuiju, Pyongyang, and west coast of North Korea and Gyeonggi-do and Chungcheong-do of South Korea indicating drought condition. Especially, the values of NDVI and EVI at Chungcheong-do were critically low in June compared to the normal year value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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