Recently, CCTV has been combined with areas such as big data, artificial intelligence, and image analysis to detect various abnormal behaviors and to detect and analyze the overall situation of objects such as people. Image analysis research for this intelligent video surveillance function is progressing actively. However, CCTV images using 2D information generally have limitations such as object misrecognition due to lack of topological information. This problem can be solved by adding the depth information of the object created by using two cameras to the image. In this paper, we perform background modeling using Mixture of Gaussian technique and detect whether there are moving objects by segmenting the foreground from the modeled background. In order to perform the depth information-based segmentation using the RGB information-based segmentation results, stereo-based depth maps are generated using two cameras. Next, the RGB-based segmented region is set as a domain for extracting depth information, and depth-based segmentation is performed within the domain. In order to detect the center point of a robustly segmented object and to track the direction, the movement of the object is tracked by applying the CAMShift technique, which is the most basic object tracking method. From the experiments, we prove the efficiency of the proposed object detection and tracking method using the RGB-D model.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.25
no.1
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pp.56-76
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2022
This study shared with community mapping participants spatial analysis information, collected using smart devices, to give them an opportunity to objectively review their opinions. The study examined the impact of sharing such spatial information on residents' decision-making and perceptions. Yeongju-dong in Jung-gu district of Busan Metropolitan City, South Korea was selected for the case study; community mapping was carried out in Yeongju-dong to identify hazardous areas to improve pedestrian safety of primary school students. The community mapping participants drew a preliminary hazard map based on their experience and perception. Then, they drew a second hazard map after being given spatial information on pedestrian safety installations and pedestrian flow collected with smart devices including drones and sensors. Numerous changes in ranking across various sections occurred when the two maps were compared. There was a climb in the ranking of areas where the pedestrian flow was higher and lacked safety installations based on objective measurements over the perceptions of the participating people. Furthermore, according to a survey conducted among the participants, the provision of spatial analysis information using smart devices during community mapping process not only helped them recognize local community problems, but also raised their expectations that their submitted opinions would be reflected in policies. Moreover, the participants demonstrated increased self-confidence and faith in themselves as they were able to have more trust in the outcome they created.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.1
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pp.35-45
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2013
A autonomous vehicle requires improved and robust perception systems than conventional perception systems of intelligent vehicles. In particular, single sensor based perception systems have been widely studied by using cameras and laser radar sensors which are the most representative sensors for perception by providing object information such as distance information and object features. The distance information of the laser radar sensor is used for road environment perception of road structures, vehicles, and pedestrians. The image information of the camera is used for visual recognition such as lanes, crosswalks, and traffic signs. However, single sensor based perception systems suffer from false positives and true negatives which are caused by sensor limitations and road environments. Accordingly, information fusion systems are essentially required to ensure the robustness and stability of perception systems in harsh environments. This paper describes a perception system for autonomous vehicles, which performs information fusion to recognize road environments. Particularly, vision and laser radar sensors are fused together to detect lanes, crosswalks, and obstacles. The proposed perception system was validated on various roads and environmental conditions with an autonomous vehicle.
In this paper developed a wearable activity device and algorithm which can be converted into the real-time activity and monitoring by acquiring sensor row data to be occurred when a person is walking by using a tri-axial accelerometer. Test was proceeded at various step speeds such as slow walking, walking, fast walking, slow running, running and fast running, etc. for 36 minutes in accordance with the test protocol after wearing a metabolic test system(K4B2), Actical and the device developed in this study at the treadmill with 59 participants of subjects as its target. To measure the activity of human body, a regression equation estimating the Energy Expenditure(EE) was drawn by using data output from the accelerometer and information on subjects. As a result of experiment, the recognition rate of algorithm being proposed was shown the activity conversion algorithm was enhanced by 1.61% better than the performance of Actical.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.4
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pp.26-49
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2018
The purpose of this study was to verify the reliability of the solar radiation model and discuss its applicability to the urban area of Seoul for summer heat stress mitigation. We extended the study area closer to the city scale and enhanced the spatial resolution sufficiently to determine pedestrian-level urban radiance. The domain was a $4km^2$ residential area with high-rise building sites. Radiance modelling (SOLWEIG) was performed with LiDAR (Light Detection and Ranging)-based detailed geomorphological land cover shape. The radiance model was evaluated using surface energy balance (SEB) observations. The model showed the highest accuracy on a clear day in summer. When the mean radiation temperature (MRT) was simulated, the highest value was for a low-rise building area and road surface with a low shadow effect. On the other hand, for high-rise buildings and vegetated areas, the effect of shadows was large and showed a relatively low value of mean radiation temperature. The method proposed in this study exhibits high reliability for the management of heat stress in urban areas at pedestrian height. It is applicable for many urban micro-climate management functions related to natural and artificial urban settings; for example, when a new urban infrastructure is planned.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.11
no.5
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pp.125-135
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2012
This paper proposes the new object detection system with two laser-scanners and a camera for classifying the objects and predicting the location of objects on road street. This detection system could be applied the new C-ITS service such as ADAS(Advanced Driver Assist System) or (semi-)automatic vehicle guidance services using object's types and precise position. This study describes the some examples in other countries and feasibility of object detection system based on a camera and two laser-scanners. This study has developed the heterogenous sensor's fusion method and shows the results of implementation at road environments. As a results, object detection system at roadside infrastructure is a useful method that aims at reliable classification and positioning of road objects, such as a vehicle, a pedestrian, and obstacles in a street. The algorithm of this paper is performed at ideal condition, so it need to implement at various condition such as light brightness and weather condition. This paper should help better object detection and development of new methods at improved C-ITS environment.
Recently, with the interest in the 4th industrial revolution, the demand for autonomous driving technology is increasing. V2X communication technology is a core technology for autonomous vehicles that exchanges information with objects such as vehicles, infrastructure, networks, and pedestrians through wired and wireless networks. In this paper, we present the results of the hybrid V2X communication system, which is a hybrid design of WAVE and LTE, and the coverage test to confirm the performance of the system. Through coverage measurement, we show that the hybrid V2X communication performance is superior to the existing LTE or WAVE single communication system in communication coverage, so it can be effectively applied to autonomous driving services.
Detection of moving objects is a fundamental task in most of the computer vision applications, such as video surveillance, activity recognition and human motion analysis. This is a difficult task due to many challenges in realistic scenarios which include irregular motion in background, illumination changes, objects cast shadows, changes in scene geometry and noise, etc. In this paper, we propose an foreground extraction algorithm based on codebook, a database of information about background pixel obtained from input image sequence. Initially, we suppose a first frame as a background image and calculate difference between next input image and it to detect moving objects. The resulting difference image may contain noises as well as pure moving objects. Second, we investigate a codebook with color and brightness of a foreground pixel in the difference image. If it is matched, it is decided as a fault detected pixel and deleted from foreground. Finally, a background image is updated to process next input frame iteratively. Some pixels are estimated by input image if they are detected as background pixels. The others are duplicated from the previous background image. We apply out algorithm to PETS2009 data and compare the results with those of GMM and standard codebook algorithms.
The purpose of this study is to compare and analyze leading brands of the scooter-sharing system market of Korea, KICKGOING and Lime, in terms of user experience, and to suggest the improvement direction of the applications and scooters of those two services. The assessment was conducted in such a way that the experimental group using scooter-sharing system over a certain frequency would choose the specific service they use most frequently, and complete a questionnaire: based on the reorganized version of the Peter Morville's Honeycomb Model. Based on the results of the experiment, We drew a conclusion that the services need to add navigation features in the application, to provide more simple procedures for reporting breakdown or accident and browsing insurance information, and to improve the user and pedestrian safety levels by gamification, et cetera. We expect this study to help the fast-growing smart mobility market and scooter-sharing systems that represent the market develop into a user-centered way.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.663-673
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2021
Normally, allowable mean overtopping discharge is used as a design parameter for coastal structures. The crest elevation of a structure must ensure wave overtopping discharge within acceptable limits for structural safety and the safety of pedestrians, vehicles, operations, and so on. Some researchers have alternatively proposed using the maximum individual wave overtopping volumes as design criteria during a design storm, since these can provide a better design measure than the mean overtopping rate. This study contributes to the knowledge on maximum individual overtopping volumes in Rayleigh-distributed wave conditions. Two-dimensional physical model tests on typical rubble mound structure geometries were performed, and the new measurement method for individual overtopping was adopted. An empirical formula was proposed to predict the maximum individual overtopping volumes based on the mean overtopping rate, and the reduction effects by the armor crest width on the mean wave overtopping discharge were assessed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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