Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.2
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
In this paper, we propose a novel motion field estimation algorithm for which a U-disparity map and forward-and-backward error removal are applied in a vehicular environment. Generally, a motion exists in an image obtained by a camera attached to a vehicle by vehicle movement; however, the obtained motion vector is inaccurate because of the surrounding environmental factors such as the illumination changes and vehicles shaking. It is, therefore, difficult to extract an accurate motion vector, especially on the road surface, due to the similarity of the adjacent-pixel values; therefore, the proposed algorithm first removes the road surface region in the obtained image by using a U-disparity map, and uses then the optical flow that represents the motion vector of the object in the remaining part of the image. The algorithm also uses a forward-backward error-removal technique to improve the motion-vector accuracy and a vehicle's movement is predicted through the application of the RANSAC (RANdom SAmple Consensus) to the previously obtained motion vectors, resulting in the generation of a motion field. Through experiment results, we show that the performance of the proposed algorithm is superior to that of an existing algorithm.
In High Efficiency Video Coding (HEVC), integer motion estimation (IME) requires a large amount of computational complexity because HEVC adopts the high flexible and hierarchical coding structures. In order to reduce the computational complexity of IME, this paper proposes the search range reduction algorithm, which takes advantage of motion vectors similarity between different layers. It needs only a few modification for HEVC reference software. Based on the experimental results, the proposed algorithm reduces the processing time of IME by 28.1% on average, whereas its the $Bj{\emptyset}ntegaard$ delta bitrate (BD-BR) increase is 0.15% which is negligible.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.10
no.2
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pp.132-135
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2009
The video similarity measure is very important factor to index and to retrieve for video data. In this paper, we propose the luminance projection model to measure the video similarity efficiently. Most algorithms for video indexing have been commonly used histograms, edges, or motion features, whereas in this paper, the proposed algorithm is employed an efficient measure using the luminance projection. To index effectively the video sequences and to decrease the computational complexity, we calculate video similarity using the key frames extracted by the cumulative measure, and compare the set of key frames using the modified Hausdorff distance. Experimental results show that the proposed luminance projection model yields the remarkable accuracy and performance than the conventional algorithm.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.37
no.1
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pp.10-18
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2011
Ergonomic product design considering users' natural use motion is of importance to improve the usability and satisfaction of a product. A five-step process of product design was developed in the present study by measuring and analyzing users' natural product-use motion with a motion capture system. The developed process was applied to ergonomic design improvement of a half guard installation part of refrigerator; new guard designs (diagonal and arc shape) were developed with the process and evaluated in terms of validity during the development as two measures (task satisfaction and similarity of natural motion). According to the evaluation result, the satisfaction at putting in- and out-task of new guard designs ($6.3{\pm}0.5$ points) was significantly higher than that of existing guard designs ($3.3{\pm}1.0$ points); the difference between natural motion and product-use motion in new guard designs ($1.0{\pm}0.3cm$) was significantly less than that of existing guard designs ($2.0{\pm}0.2cm$). The proposed process of natural motion analysis and product design is applicable to ergonomic product design and evaluation.
We consider fractional Brownian motion and FARIMA process with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA processes converge to fractional Brownian motion in the sense of finite dimensional distributions. We figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, d, 0) by using R/S method. Finally, we display power spectrum density of FARIMA process.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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1997.06a
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pp.137-142
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1997
One of the inherent problems in constructing the sign language dictionary is how to make retrieval and comparison operations on the visual database of signs. This paper describes a retrieval method, especifically for Japanese signs. This method has a useful capability for flexible retrieval of the sign from a bilingual dictionary. Our method can retrieve similar signs to the given input. The retrieval mechanism is essentially based on similarity between the given verbal description and verbal descriptions in a retrieval database. The similarity measure of verbal descriptions can be considered as the approximations for the similarity of sign motion images. As a results of our experiment, the success ratio of the retrievals is 96% in averages.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.5B
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pp.913-924
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2000
This paper proposes an efficient descriptor for objects motion trajectory and a video retrieval algorithm based on objects motion trajectory. The algorithm describes parameters with coefficients of 2-order polynomial for objects motion trajectory after segmentation of the object from the scene. The algorithm also identifies types, intervals, and magnitude of global motion caused by camera motion and indexes them with 6-affine parameters. This paper implements content-based video retrieval using similarity-match between indexed parameters and queried ones for objects motion trajectory. The proposed algorithm will support not only faster retrieval for general videos but efficient operation for unmanned video surveillance system.
This study is a thesis on motion infographics design trend analysis of the domestic and international Competition award-winning works. The design processes of motion infographic which belongs to information design are divided into information architecture and information visualization. The award-winning works were analyzed by Design elements considered in each design processes. The analysis results showed that the similarity seen between the domestic and international are meaningful for understanding how to communicate by motion infographics and the usefulness of the methods. At the same time, the difference between them showed that the two sides recognized motion infographic differently and the domestic works have the lack of diversity and the uniformity of expression. The results provide information used to further establish strategy of design motion infographics in business and education.
Jeon, Jeong Woo;Lee, Dong Yeop;Yu, Jae Ho;Kim, Jin Seop;Hong, Jiheon
The Journal of Korean Physical Therapy
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v.31
no.6
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pp.333-338
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2019
Purpose: Although previous studies on the screw-home movement (SHM) for autopsy specimen and walking of living persons conducted, the possibility of acquiring SHM based on inertial measurement units received little attention. This study aimed to investigate the possibility of measuring SHM for the non-weighted bearing using a micro-electro-mechanical system-based wearable motion capture system (MEMSS). Methods: MEMSS and camera-based motion analysis systems were used to obtain kinematic data of the knee joint. The knee joint moved from the flexion position to a fully extended position and then back to the start point. The coefficient of multiple correlation and the difference in the range of motion were used to assess the waveform similarity in the movement measured by two measurement systems. Results: The waveform similarity in the sagittal plane was excellent and the in the transverse plane was good. Significant differences were found in the sagittal plane between the two systems (p<0.05). However, there was no significant difference in the transverse plane between the two systems (p>0.05). Conclusion: The SHM during the passive motion without muscle contraction in the non-weighted bearing appeared in the entire range. We thought that the MEMSS could be easily applied to the acquisition of biomechanical data on the knee related to physical therapy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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