Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.8
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pp.87-93
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2023
In this paper, we propose a system that accurately and efficiently determines forward head posture based on network learning by analyzing the user's skeletal posture. Forward head posture syndrome is a condition in which the forward head posture is changed by keeping the neck in a bent forward position for a long time, causing pain in the back, shoulders, and lower back, and it is known that daily posture habits are more effective than surgery or drug treatment. Existing methods use convolutional neural networks using webcams, and these approaches are affected by the brightness, lighting, skin color, etc. of the image, so there is a problem that they are only performed for a specific person. To alleviate this problem, this paper extracts the skeleton from the image and learns the data corresponding to the side rather than the frontal view to find the forward head posture more efficiently and accurately than the previous method. The results show that the accuracy is improved in various experimental scenes compared to the previous method.
In this paper, multi-region based Radial Graph Convolutional Network (MRGCN) algorithm which can perform end-to-end action recognition using the optical flow and gradient of input image is described. Because this method does not use information of skeleton that is difficult to acquire and complicated to estimate, it can be used in general CCTV environment in which only video camera is used. The novelty of MRGCN is that it expresses the optical flow and gradient of the input image as directional histograms and then converts it into six feature vectors to reduce the amount of computational load and uses a newly developed radial type network model to hierarchically propagate the deformation and shape change of the human body in spatio-temporal space. Another important feature is that the data input areas are arranged being overlapped each other, so that information is not spatially disconnected among input nodes. As a result of performing MRGCN's action recognition performance evaluation experiment for 30 actions, it was possible to obtain Top-1 accuracy of 84.78%, which is superior to the existing GCN-based action recognition method using skeleton data as an input.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.585-587
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2022
The visual motivation between AP devices is NTP-based visual motivation through the access of the Internet through the internal wired LAN, but this has several seconds of visual difference in hundreds of milliseconds (msec) depending on the network. The frame for the output of the video will vary depending on the application, but usually 24 (image) frames are output to the screen in one second. Therefore, the visual synchronization between peripheral devices can be performed through the adjacent moving camera device, not the wired method. The programming method of generating API for synchronization command when creating an application for visual synchronization and delivering it to AP through MAC may differ from the time in synchronization command according to the environment of the operating system at the transmission side and the situation of the buffer queue of the MAC. Therefore, as a method to solve this problem, the renewal of visual information in the device driver terminal controlling MAC can be much more effective.
Under the research project supported by Japanese Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology (MEXT), we have conducted the development of GPR systems for landmine detection. Until 2005, we have finished development of two prototype GPR systems, namely ALIS (Advanced Landmine Imaging System) and SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar). ALIS is a novel landmine detection sensor system combined with a metal detector and GPR. This is a hand-held equipment, which has a sensor position tracking system, and can visualize the sensor output in real time. In order to achieve the sensor tracking system, ALIS needs only one CCD camera attached on the sensor handle. The CCD image is superimposed with the GPR and metal detector signal, and the detection and identification of buried targets is quite easy and reliable. Field evaluation test of ALIS was conducted in December 2004 in Afghanistan, and we demonstrated that it can detect buried antipersonnel landmines, and can also discriminate metal fragments from landmines. SAR-GPR (Synthetic Aperture Radar-Ground Penetrating Radar) is a machine mounted sensor system composed of B GPR and a metal detector. The GPR employs an array antenna for advanced signal processing for better subsurface imaging. SAR-GPR combined with synthetic aperture radar algorithm, can suppress clutter and can image buried objects in strongly inhomogeneous material. SAR-GPR is a stepped frequency radar system, whose RF component is a newly developed compact vector network analyzers. The size of the system is 30cm x 30cm x 30 cm, composed from six Vivaldi antennas and three vector network analyzers. The weight of the system is 17 kg, and it can be mounted on a robotic arm on a small unmanned vehicle. The field test of this system was carried out in March 2005 in Japan.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.8
no.1
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pp.36-44
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2006
In this study, we constructed a forest fire danger map in the Yeongdong area of Gangwon-do and Northeastern area of Gyeongsangbuk-do using a forest fire rating model and geographical information system (GIS). We investigated the appropriate positions of the automatic weather station (AWS) and a comprehensive network solution (a system including measurement, communication and data processing) for the establishment of an optimum mountain meteorological observation network system (MMONS). Also, we suggested a possible plan for combining the MMONS with unmanned monitoring camera systems and wireless relay towers operated by local governments and the Korea Forest Service for prevention of forest fire.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.1
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pp.55-69
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2017
Recently, the IoT (Internet of Things) environment is being developed rapidly through network which is linked to intellectual objects. Through the IoT, it is possible for human to intercommunicate with objects and objects to objects. Also, the IoT provides artificial intelligent service mixed with knowledge of situational awareness. One of the industries based on the IoT is a car industry. Nowadays, a self-driving vehicle which is not only fuel-efficient, smooth for traffic, but also puts top priority on eventual safety for humans became the most important conversation topic. Since several years ago, a research on the recognition of the surrounding environment for self-driving vehicles using sensors, lidar, camera, and radar techniques has been progressed actively. Currently, based on the WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment), the research is being boosted by forming networking between vehicles, vehicle and infrastructures. In this paper, a research on the recognition of a traffic signs on highway was processed as a part of the awareness of the surrounding environment for self-driving vehicles. Through the traffic signs which have features of fixed standard and installation location, we provided a learning theory and a corresponding results of experiment about the way that a vehicle is aware of traffic signs and additional informations on it.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.11
no.1
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pp.63-70
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2009
3D GIS(Geographic Information System) processes, analyzes and presents various real-world 3D phenomena by building 3D spatial information of real-world terrain, facilities, etc., and working with visualization technique such as VR(Virtual Reality). It can be applied to such areas as urban management system, traffic information system, environment management system, disaster management system, ocean management system, etc,. In this paper, we propose video visualization technology based on 3D geographic information to provide effectively real-time information in 3D geographic information system and also present methods for establishing 3D building information data. The proposed video visualization system can provide real-time video information based on 3D geographic information by projecting real-time video stream from network video camera onto 3D geographic objects and applying texture-mapping of video frames onto terrain, facilities, etc.. In this paper, we developed sem i-automatic DBM(Digital Building Model) building technique using both aerial im age and LiDAR data for 3D Projective Texture Mapping. 3D geographic information system currently provide static visualization information and the proposed method can replace previous static visualization information with real video information. The proposed method can be used in location-based decision-making system by providing real-time visualization information, and moreover, it can be used to provide intelligent context-aware service based on geographic information.
Free-viewpoint video service is a technology that allows users to watch at any angle, location and distance through interaction. In this paper, the free-viewpoint video services are defined in four viewing modes: Inward view, outward view, 3D object view and first person view. And we developed and implemented a new integrated program that plays all the suggested views. In the contents of girl band performances and basketball games, multi-view cameras suitable for each viewing mode are installed to acquire media, and data stored on the server is streamed over the network, making it available for viewing. Users can freely choose four viewing modes, space location, angle and so on, and the media data such as images and sounds are provided to them by rendering appropriately for the selected the viewpoint. Our system is expected to be a scalable free-viewpoint video service player as well as provide users with immersion and presence by combining various viewing modes.
Smartphones provide users with environment for communication and sharing information and at the same time play an important role of mobile technology and mobile art development. Smartphone technology-related researches are being accelerated especially with the advent of mobile Augmented Reality(AR) age, but the studies on user participation that is essential for AR content industry were insufficient. In that regard, the assistance from mobile art area that has already developed these characteristics is essential. Thus, this article is to classify mobile art that has not been studied a lot domestically into feature phone usage and smartphone usage and to analyze each example case with the three most used methods. The usage of feature phones which use the sound and images of mobile devices can be divided into three: installation and performing methods, single channel video art method and five senses communication method. On the other hand, the usage of smartphones that use sensors, cameras, GPS and AR can be divided into location-based AR, marker-based AR and markerless AR. Also, as a result of examining mobile AR content utilization technology by industries, combined methods are utilized; tourism and game-related industries use location-based AR, education and medicine-related industries use marker-based AR, and shopping-related industries use markerless AR. The development of AR content industry is expected to be accelerated with mobile art that makes use of combined technology method and constant communication method through active participation of users. The future development direction of mobile AR industry is predicted to have minimized HMD, integration of hologram technology and artificial intelligence and make the most of big data and social network so that we could overcome the technological limitation of AR.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.1C
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pp.55-64
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2006
In this paper, a new web-based remote 3D imaging communication system employing an adaptive matching algorithm is suggested. In the proposed method, feature values are extracted from the stereo image pair through estimation of the disparity and similarities between each pixel of the stereo image. And then, the matching window size for disparity estimation is adaptively selected depending on the magnitude of this feature value. Finally, the detected disparity map and the left image is transmitted into the client region through the network channel. And then, in the client region, right image is reconstructed and intermediate views be synthesized by a linear combination of the left and right images using interpolation in real-time. From some experiments on web based-transmission in real-time and synthesis of the intermediate views by using two kinds of stereo images of 'Joo' & 'Hoon' captured by real camera, it is analyzed that PSNRs of the intermediate views reconstructed by using the proposed transmission scheme are highly measured by 30dB for 'Joo', 27dB for 'Hoon' and the delay time required to obtain the intermediate image of 4 view is also kept to be very fast value of 67.2ms on average, respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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