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발생량을 강제로 일정하게 유지하는 시스템보다 화질이향상된다. 다만 시스템의 제어가 다소 복잡해지는 것이 단점이다. 영상의평균 비트 발생량은 3.5Mbps이며 음향 및 기타 데이터까지 합하면 약 4.7Mbps의 비트발생량을 갖는다.
5.1채널의 극
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Data Format)
2. 문자 데이터 표현
1) 2진화 10진 코드(Binary-Coded Decimal Code, BCD)
2) 아스키 코드(America standard code for information interchange code, ASCII :미국 정보교환 표준 코드)
3) 확장 2진화 10진 코드(Extended binary coded decimal interchange code, EBCDIC)
3. 영상 및
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데이터를 처리할 수 있는 개인용 컴퓨터가 고도로 발전해 가는 정보화 시대를 맞이하게 되었다.
오늘날에 컴퓨터는 수치, 문자, 음성, 영상데이터 등을 처리할 수 있는 멀티미디어로 발전하고 있으며 그 컴퓨터는 하드웨어적인 요소와 소프트
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데이터를 처리할 수 있는 개인용 컴퓨터가 고도로 발전해 가는 정보화 시대를 맞이하게 되었다. 오늘날에 컴퓨터는 수치 , 문자, 음성, 영상데이터 등을 처리할 수 있는 멀티미디어로 발전하고 있으며 그 컴퓨터는 하드웨어적인 요소와 소프
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영상정보 통신대학원
주석진, 제치정(2004). 유비쿼터스 컴퓨팅 환경변화와 개인정보보호에 대한 연구. 경기대학교 e-비지니스연구소. e-경영연구; 17-33
유비쿼터스 드림전시관 http://www.ubiquitousdream.or.kr
네이버 블로그 http://blog.naver.com/david118?Re
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접속된 화면
그림 5-3. 클라이언트가 접속해 올 때 나타나는 창
그림 5-4. 화상 채팅하는 모습
그림 5-5. 영상캡쳐tap을 눌렀을 때 나타나는 창
그림 5-6. 저장되었음을 나타냄
그림 5-7. 캡쳐된 화면
그림 5-8. 채팅이 종료됨을 알려줌
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처리 -----------------
3.결과 -----------------
3.1 전원부 -----------------
3.2 DC 모터 -----------------
3.3 서보 모터 -----------------
3.4 프린터 포트 -----------------
3.5 USB 캠 -----------------
3.6 동작원리 -----------------
3.7 영상처리 후 AVR로 데이터 전
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영상처리란 무엇인가
2. 기본 처리 기법
2. 1 이진영상 처리
2. 2 contrast stretching
2. 3 잡음 제거
2. 3. 1 미디언 필터에 의한 잡음 제거
2. 3. 2 이진 영상 데이터의 잡음 제거
2. 4 에지 추출
2. 4. 1 1차 미분에 의한 영상
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Data Manual
11.3 STM32F103x8/xB User Manual(UM0427)
11.4 STM32F103x8/xB Reference Manual(RM0008)
2. 참고자료
참 고 문 헌
저 자
출 판 사
출판년도
The Definitive Guide to the ARM Cortex-M3
Joseph Yiu
ELSEVIER
2009
ARM System Developer\'s Guide
Andrew N,Sloss, Dominic Symes, Chris Wright
ELSEVIER
2005
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데이터 값들을 출력하게 하였다.
※ 현재 영상의 값과 DCT, 양자화 출력
⇒ 앞서 얻은 8*8이 다음 소스의 입력으로 들어가게 되었다. 제일 비슷한 블록의 값들이 출력 되었으며, 이는 앞서 출력한 결과와 같음을 볼 수 있다. 또한 DCT된 영상값을
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해결책을 찾는 과정을 중요하게 여깁니다.
이러한 성향은 영상 데이터 분야에서 중요한 역할을 합니다. 대학 시절, 영상 데이터의 품질 향상 및 노이즈 제거 알고리즘을 연구하며 데이터를 단순히 처리하는 것이 아니라, 최적화
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영상처리전문가로 거듭나고 싶습니다. 저는 입사 후 제가 신입으로 차츰 귀사의 중요한 인재가 되는 과정을 데이터화하여 남기고 싶습니다. 이러한 데이터는 제 후배들이 저가 겪었던 시행착오를 겪지 않게 함으로써 많은 도움을 줄 것이라
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는 영상 처리 속도가 매우 느려, 실시간 진단에 필요한 최소 기준을 충족하지 못했습니다. 특히 고해상도 영상 데이터를 처리하는 과정에서 메모리 누수와 병목 현상이 발생해 소프트웨어가 자주 다운되는 상황이었습니다.
이 문제를 해결하
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영상에서 이상 징후를 자동으로 탐지하고 분류하는 딥러닝 모델을 개발했습니다. 의료 영상 데이터 전처리부터 모델 학습과 평가까지 전 과정을 직접 수행하며 실무 역량을 기를 수 있었습니다. 이 프로젝트를 통해 대규모 데이터 처리와 딥
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영상을 실시간으로 분석하여 이동 물체를 식별하는 것이었습니다. 그러나 초기 개발 단계에서, 영상 데이터가 실시간으로 처리되지 못해 시스템이 원활하게 작동하지 않는 문제가 발생했습니다.
처음에는 코드를 최적화하는 방식으로 접
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다양한 정보의 데이터 저장(자동완성형 포함)
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