This paper deals with the computer generation of Korean characters by the structural coding which results in higher flexibility and compactness. Our method by which Korean characters are designed is characterized as follows : The list of primitives for Korean text is extracted by structural coding rule, and the knowledge-base is used for handling various primitives.
The kinetic typography animates the static text and it will enable the delivery the opinion and emotion, but we should use professional software or do complex coding precess to create a motion into an existing static text. In this paper, we propose the primitive motion API which is the way to configure the kinetic typography easily by adding a motion into the static text. In the pursuit of this purpose, we analyzed the movement of the text, defined the underlying levels of the movement and designed the primitive motion API to express the kinetic typography promptly. Furthermore, we verified the performance of the primitive motion API by testing the usability. Using the primitive motion API to implement the kinetic typography explicitly might substitute for tedious coding process and usage of the existing professional software so it makes anyone be able to apply the kinetic typography in a variety of applications.
본 논문에서는 효율적으로 Text-To-Speech (TTS) 데이터베이스를 압축하기 위해서 개선된 adaptive multi-rate wideband (AMR-WB) 음성 부호화 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안된 알고리즘은 불필요한 common bit-stream (CBS)을 제거하고, 파라미터의 델타 코딩 방식과 특정 화자에 종속적인 Huffman coding을 접목하여 음질 저하 없이 비트율을 낮추고자 하였다. 또한, 최소한의 음질 손실로 최대의 비트율 개선 효과를 볼 수 있는 손실 압축 방식도 제안하였다. 기존의 12.65 kbit/s AMR-WB 코덱에 CBS 제거를 포함한 무손실 압축 방식을 적용한 결과 음질 저하 없이 최대 12.40%의 비트율 개선 효과를 나타냈다. 또한, 손실 압축방식에서는 20.00% 비트율 개선 시 PBSQ로 0.12 정도의 음질 저하가 발생했다.
본 논문에서는 JPEG, MPEG 등 표준압축 기술에 사용되고 있는 무손실 압축 기법 중 Huffman coding 을 통해 영문 텍스트를 압축하고 압축률을 구해보았다. 각 글자를 Huffman coding 의 원리에 기초하여 빈도수에 따라 코드를 결정한다. 결정된 코드에 따라 영문 텍스트를 변환하여 압축을 진행한다. 본 연구에서는 MATLAB을 이용하여 영문 텍스트의 각 글자 빈도수를 구하였고 Huffman coding 과정을 수행하였다. 또한 영문 텍스트를 코드로 변환과정을 수행하여 아스키코드와 압축률을 비교하였다. Huffman coding 은 아스키코드만으로 이용하는 것보다 1.89:1 의 압축률을 나타내었다.
다중 레이어 영상 모델인 Mixed Raster Content 모델 (MRC) 기반의 영상 부호화는 스크린 이미지와 같은 혼합 영상을 전경 레이어, 이진 마스크 레이어, 배경 레이어로 재구성한 뒤, 각 레이어마다 그 레이어의 신호 특성에 적합한 부호화기를 이용하여 영상을 압축하는 기법이다. 문자와 같은 계단 형태의 강한 에지를 갖는 영역의 위치 정보를 마스크 레이어에 저장하고, 그 위치의 색상 신호는 전경 레이어에 저장한다. 그리고 나머지 영역인 배경 영역의 색상 신호는 배경 레이어에 저장한다. 따라서 마스크 레이어가 전경과 배경의 분할 정보를 담게 되며, 이 분할 정보의 정확도에 따라 전체 부호화기의 압축 효율이 직접적인 영향을 받는다. 본 논문은 MRC 기반의 영상 부호화를 위한 새로운 레이어 분할 알고리즘을 제안한다. 제안 방법은 형태학적 필터인 top hat 변환을 이용하여 문자를 배경신호로부터 분할한다. 이때 문자의 경계를 에지 맵으로부터 추정하여 문자 색상과 배경과의 상대적 밝기를 결정하고 이를 통해 형태학적 필터링에 필요한 top hat 변환의 종류를 정확히 선택하도록 하였다. 실험을 통해 제안 방법이 비교 대상 알고리즘에 비해 우수한 분할 성능을 가짐을 보인다.
2015 개정 교육과정에 따라 초등학생들을 위한 다양한 SW 교육 방안들이 현장에서 연구 개발 적용되고 있다. 하지만 대부분의 SW교육이 언플러그드와 영어 Text에 기반하고 있어 영어와 수학 활동에 익숙하지 않은 초등학교 어린이들뿐만 아니라 가르치는 교사에게도 어렵게 느껴지고 있다. 이에 본 연구는 게임과 아이콘을 통해 쉽게 코딩을 가르치고 배울 수 있는 Kodu game lab 기반 '아이콘 카드 보드'를 개발하였다. 스토리활동, 코딩활동, 협력활동(SCC) 전략기반의 17차시 SW교육과정으로 구성하여 적용 검증한 결과 학생들의 코딩에 대한 흥미도 및 수업모형에서 유의미한 결과를 보였으며 전체적인 SW수업에 대해서도 86%가 만족하는 것으로 응답하였다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권4호
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pp.73-82
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2022
This paper shows the hiding process of unlimited secret text size in an image using three methods: the first method is the traditional method in steganography that based on the concealing the binary value of the text using the least significant bits method, the second method is a new method to hide the data in an image based on Exclusive OR process and the third one is a new method for hiding the binary data of the text into an image (that may be grayscale or RGB images) using Exclusive and Huffman Coding. The new methods shows the hiding process of unlimited text size (data) in an image. Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) is applied in the research to simulate the results.
In recent years the demand for digital video and image communications has been increased tremendously. On the other hand, video communications requires very much bandwidth in comparison with other information types such as text and data. Thus to adapt with the bandwidth-limited channels, especially wireless channels, video source must be compressed extremely. A new video coding standard namely H.26L is being developed by Joint Video Team (JVT). In this paper performance of H.26L is analyzed in an AWGN environment.
인공신경망을 압축에 적용하여 더 높은 압축 성능을 보이기 위한 알고리즘들이 몇 가지 연구되어 있다. 그러나 그동안 이러한 알고리즘들은 한정된 계산 능력의 하드웨어를 가지고 있기에 작은 크기의 신경망을 사용할 수밖에 없었으며 적용하는 대상 역시 실제로 사용하기에는 너무 작은 크기의 파일들이었다. 본 논문에서는 GPGPU의 계산능력을 신경망 학습에 이용하여 만든 텍스트 문맥 기반 문자 등장 확률 예측기와 함께 허프만 부호화의 성능을 높일 수 있는 변환 방법을 제시한다. 앞먹임 신경망과 GRU 회귀 신경망에 대해 실험을 수행하였으며, 회귀 신경망 모델은 앞먹임 신경망에 비해 뛰어난 예측 성공률과 압축률을 보였다.
본 논문은 문서 분할, 웨이블릿 리프팅, 그리고 비트 평면 부호화에 기반한 문서 압축과 복원 시스템을 제시한다. 압축 과정에서 문자들의 모양을 유지하기 위하여 문서 분할을 사용한다. 웨이블릿 변환 방법으로는 웨이블릿 리프팅을 사용하며 웨이블릿 계수 값에 대하여 비트 평면을 구성하여 중요 서브블럭 단위로 압축을 수행한다. 중요 서브블록 부호화를 통하여 압축율을 높임과 동시에 압축속도 향상도 이룩하였다. 양자화로는 서브밴드 단위의 비 트 쉬프트 방법을 사용하였다. 웨이블릿 리프팅의 전단계로 색차변환, 부표본화를 수행하였으며, 서브블록 부호화의 전단계로 그레이코드 변환을 수행하였다. 여러 영상과 문서를 대 상으로 실험하여 시스템의 성능을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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