This paper proposes a photogrammetric rectification method based on Bayesian approach as a method that eliminates vertical parallax between stereo images to minimize visual fatigue of 3D contents. The image rectification consists of two phases; geometry estimation and epipolar transformation. For geometry estimation, coplanarity-based relative orientation algorithm was used in this paper. To ensure robustness for mismatch and localization error occurred by automation of tie point extraction, Bayesian approach was applied by introducing several prior constraints. As epipolar transformation perspective transformation was used based on condition of collinearity to minimize distortion of result images and modification for input images. Other algorithms were compared to evaluate performance. For geometry estimation, traditional relative orientation algorithm, 8-points algorithm and stereo calibration algorithm were employed. For epipolar transformation, Hartley algorithm and Bouguet algorithm were employed. The evaluation results showed that the proposed algorithm produced results with high accuracy, robustness about error sources and minimum image modification.
Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR(pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that cannot detect stationary people. The detection of moving and stationary people is a main functionality of the occupancy sensors. In this paper, we propose an on-line human occupancy tracking method using convolutional neural network (CNN) and self-organizing map. It is well known that a large number of training samples are needed to train the model offline. To solve this problem, we use an untrained model and update the model by collecting training samples online directly from the test sequences. Using videos capurted from an overhead camera, experiments have validated that the proposed method effectively tracks human.
Explosive blasting utilizes the energy produced from the explosion of explosive materials. Since the black powder, the first type of explosive, was invented, various types of explosives have been developed until a recent emulsion explosive which is powerful as well as safe in use. The detonators continue to be developed from safety fuse to the recent electronic detonators which allow extremely accurate and flexible control of delay time. However, the good explosives and detonators do not always lead to the good blast results. It entirely depends on the blast engineer. It is necessary to develop the empirical or theoretical models based on the field experience and sound theoretical algorithm. Such models would be very useful for blast design and, furthermore, provide the idea of further technical development. This paper introduces some models used in explosive blasting and attention to be paid for field application.
This paper presents an algorithm, aims at practical applications, for the high speed processing and performance enhancement of lane detection base on vision processing system. As a preprocessing for high speed lane detection, the vanishing line estimation and the optimal extraction of region of interest for lane boundary (ROI-LB) can be processed to reduction of detection region in which high speed processing is enabled. Image feature information is extracted only in the ROI-LB. Road lane is extracted using a non-parametric model fitting and Hough transform within the ROI-LB. With simultaneous processing of noise reduction and edge enhancement using the Laplacian filter, the reliability of feature extraction can be increased for various road lane patterns. Since outliers of edge at each block can be removed with clustering of edge orientation for each block within the ROI-LB, the performance of lane detection can be greatly improved. The various real road experimental results are presented to evaluate the effectiveness of the proposed method.
This study investigated the labor market outcomes between IT graduates and non-IT graduates in terms of employment, wage, and work period through Monte-Carlo and Calibration method. The empirical result of the movement from work to unemployment implied that IT major graduates have stable work period irrespective of continuous employment, and but the number of work period of non-IT graduates decreases. It also showed that IT related department graduates got relatively paid more than non-IT graduates and IT major graduates was 0.8% higher wage premium than non-IT graduates.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.8
no.2
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pp.129-139
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2006
When blasting by imposing the time difference between two adjacent charge holes, the mutual interference phenomenon occurs depending the feature of blast. This interference phenomenon of blast amplifies or compensates the blast-induced vibration depending on the overlapping mechanism. Thus, this experiment aims at finding out the optimum delay time by measuring the blast vibration data from the single hole blast during the blasting test and composing each blasting waveform, and at proving the its efficiency by applying the composition delay time in the entire cross section. The experiment showed that the blasting-induced vibration was reduced by endowing an optimum delay time of electronic detonator appropriate to the rock quality of construction site compared to the typical delay time (20, 25ms) of existing detonator (non-electric and electric detonator). From these results, the excavation efficiency using blasting could be enhanced..
In the NCAs(non-conductive adhesive) for adhesion of Micro Electro Mechanical System(MEMS), there are some problems such as delamination and cracking, because of the differences of CTE(coefficients of thermal expansion) between NCAs and substrates. Addition of inorganic particle or flexibilizer have been performed to solve those problems. In this study, to improve the flexibility of epoxy adhesive, epoxy/siloxane composites were prepared by adding 1, 3, or 5 phr of amino modified siloxane(AMS). Glass transition temperatures(Tg), moduli and CTE of those composites were measured to confirm effects of siloxane on thermal/mechanical properties of siloxane/epoxy-composites. Tg of AMS/epoxy-composites decreased from $134^{\circ}C$ to $122^{\circ}C$ with increasing AMS contents and moduli decreased from 2,425 MPa to 2,143 MPa with increasing AMS contents. But CTE of AMS/epoxy-composites increased from $67ppm/^{\circ}C$ to $71ppm/^{\circ}C$ with increasing AMS contents. In short, the addition of siloxane is effective for enhancing the flexibility of epoxy but leads to the decrease of Tg.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.41
no.6
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pp.19-24
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2004
A novel fast parallel NTGST is proposed for high resolution computer vision inspection of the BLUs in a LCD production line. The conventional computation- intensive NTGST algorithm is modified and its C codes are optimized into fast NTGST to be adapted to the SIMD parallel architecture. And then, the input inspection image is partitioned and allocated to each of the P processors in multi-threaded implementation, and the NTGST is executed on SIMD architecture of N data items simultaneously in each thread. Thus, the proposed inspection system can achieve the speedup of O(NP). Experiments using Dual-Pentium III processor with its MMX and extended MMX SIMD technology show that the proposed parallel NTGST is about Sp=8 times faster than the conventional NTGST, which shows the scalability of the proposed system implementation for the fast, high resolution computer vision inspection of the various sized BLUs in LCD production lines.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.48
no.5
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pp.13-24
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2011
This paper deals with a 3D-pose (orientation and position) estimation problem of a circular object in 3D-space. Circular features can be found with many objects in real world, and provide crucial cues in vision-based object recognition and location. In general, as a circular feature in 3D space is perspectively projected when imaged by a camera, it is difficult to recover fully three-dimensional orientation and position parameters from the projected curve information. This paper therefore proposes a 3D pose estimation method of a circular feature using a coplanar point. We first interpret a circular feature with a coplanar point in both the projective space and 3D space. A procedure for estimating 3D orientation/position parameters is then described. The proposed method is verified by a numerical example, and evaluated by a series of experiments for analyzing accuracy and sensitivity.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.6
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pp.114-122
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2011
We propose an automatic localization technique based on Uniform Arc Length Sampling (UALS) of 360 degree range sensor data. The proposed method samples 3D points from dense a point-cloud which is acquired by the sensor, registers the sampled points to a digital surface model(DSM) in real-time, and determines the location of an Unmanned Ground Vehicle(UGV). To reduce the sampling and registration time of a sequence of dense range data, 3D range points are sampled uniformly in terms of ground sample distance. Using the proposed method, we can reduce the number of 3D points while maintaining their uniformity over range data. We compare the registration speed and accuracy of the proposed method with a conventional sample method. Through several experiments by changing the number of sampling points, we analyze the speed and accuracy of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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