Todorokite, a tunnel-structured manganese oxide, can contain cations within the relatively large nanopores created by the $3{\times}3$ Mn octahedra. Because todorokite is poorly crystalline and found as aggregates mixed with other phases of Mn oxides in nature, the coordination structure of cations in the nanopores is challenging to fully characterize in experiment. In the current article, we report the atomistic coordination structures of $Mg^{2+}$ ions in todorokite tunnel nanopores using the classical molecular dynamics (MD) simulations. In experiment, $Mg^{2+}$ is known to occupy the center of the nanopores. In our MD simulations, 60 % of $Mg^{2+}$ ions were located at the center of the nanopores; 40 % of the ions were found at the corners. All $Mg^{2+}$ located at the center formed the six-fold coordination with water molecules, just as the ion in bulk aqueous solution. $Mg^{2+}$ ions at the corners also formed the six-fold coordination with not only water molecules but also Mn octahedral surface oxygens. The mean squared displacements were calculated to examine the dynamic features of $Mg^{2+}$ ions in the one-dimensional (1D) nanopores. Our MD simulations indicate that the dynamic features of water molecules and the cations observed in bulk aqueous solution are lost in the 1D nanopores of todorokite.
The most urgent measure to be taken for a rapid rescue when a building collapse happens is to designate or predict a possible location where human beings are alive. It is, however, very difficult to find and correctly designate such cavities by conventional geophysical survey due to a pile of debris of building members. In this study, the simulation of building collapse induced by an earthquake was conducted to predict forming pattern of a existing cavities. The simulation cases included the influence of structure wall existence and height of building. Three types of building structure: five-story, ten-story and fifteen-story were prepared as a simulation case. In the case of high building, a collapse range on the inside of the building increased consequently lowering the possibility of lifeguard cavern forming. In addition, when a wall exists in the basement floor, the possibility that existing cavities could be formed increased compared to the cases without wall.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.18
no.5
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pp.488-495
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2012
The real-time indoor location technology using radio waves has been studied in a variety of environments. One of them, a ship which consists of steel structure has high reception rate but causes significant ranging error due to the reflection of radio waves. In order to reduce location measurement errors that occurs in such a environment, this paper, based on CSS of IEEE 802.15.4a, presents compensation algorithm for localization using modified bilateration and pyroelectric sensor in a ship. The proposed system reduces the number of fixed nodes by estimating the appropriate reception distance between mobile node and fixed node through the analysis of CSS characteristic in a narrow passage such as ship corridors. Also, in the corner section which the ranging errors are significantly fluctuated due to the reflection and diffraction of radio waves, we recognize the location by tracking the a moving section using modified bilateration technique and pyroelectric sensor. The experimental results show that the location accuracy and efficiency of the proposed algorithm are improved 86.2 % compared to general method.
Modeling from images is a cost-effective means of obtaining 3D geometric models. These models can be effectively constructed from classical Structure from Motion algorithm. However, it's too difficult to reconstruct whole scenes using SFM method since general sites contain a very complex shapes and brilliant colours. To overcome this difficulty, the current paper proposes a new reconstruction method based on a moving Planar mirror. We devise the mirror posture instead of scene itself as a cue for reconstructing the geometry That implies that the geometric cues are inserted into the scene by compulsion. With this method, we can obtain the geometric details regardless of the scene complexity. For this purpose, we first capture image sequences through the moving mirror containing the interested scene, and then calibrate the camera through the mirror's posture. Since the calibration results are still inaccurate due to the detection error, the camera pose is revised using frame-correspondence of the comer points that are easily obtained using the initial camera posture. Finally, 3D information is computed from a set of calibrated image sequences. We validate our approach with a set of experiments on some complex objects.
We propose an interactive projection technique to display details of a large image in a high resolution and brightness by tracking a portable projector. A closed-loop based tracking method is presented to update the projected image while a user changes the position of the detail area by moving the portable projector. A marker is embedded in the large image to indicate the position to be occupied by the detail image projected by the portable projector. The marker is extracted in sequential images acquired by a camera attached to the portable projector. The marker position in the large display image is updated under a constraint that the center positions of marker and camera frame coincide in every camera frame. The image and projective transformation for warping are calculated using the marker position and shape in the camera frame. The marker's four corner points are determined by a four-step segmentation process which consists of camera image preprocessing based on HSI, edge extraction by Hough transformation, quadrangle test, and cross-ratio test. The interactive projection system implemented by the proposed method performs at about 24fps. In the user study, the overall feedback about the system usability was very high.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.431-436
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2006
외곽선 추적 알고리즘은 영상 인식 및 표현에 있어서 물체의 기본 성질을 파악하는데 중요하다. 따라서 많은 알고리즘들이 연구되어 왔으며, 이중에는 간단한 경계선 추적자 알고리즘(SBF: Simple Boundary Follower)이다. 이외에도 수정된 간단한 경계선 추적자 알고리즘 (MSBF: Modified Simple Boundary Follower), 개선된 간단한 경계선 추적자 알고리즘(ISBF: Improved Simple Boundary Follower), 무어-네이버 추적 알고리즘(MNT: Moore-Neighbor Tracer), 방사형 탐색 알고리즘(RSA: Radial Sweep Algorithm), 그리고 Theo Pavlidis 알고리즘(TPA)이 있다. 이러한 알고리즘들은 추적 경로 특성들이 다르며 각기 장점과 제약성이 있다.외곽선 알고리즘들의 제약성은 크게 두 가지로 나눌 수 있다. 하나는 알고리즘 특성에 따라 외곽선 픽셀간 인접 형태에 따라 추적하지 못하는 경우가 존재할 수 있다는 것이다. 또 다른 하나는 외곽선 추적 알고리즘의 시작과 종료 조건에 따라서 특정 위치 픽셀들을 찾지 못하는 경우도 존재한다는 점이다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 중심으로 외곽선 추적 알고리즘들의 성능을 분석하였다. 또한, ISBF의 시작 조건과 TPA의 인너코너 추적을 개선하는 기법들을 제안하여 이를 해결토록 하였다. 실험 결과 제안한 기법들은 외곽선 추적 성능을 개선하는데 효과적이었다.
Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2001.06a
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pp.165-168
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2001
본 논문에서는 카메라 또는 카메라 플랫폼의 흔들림 등 외부 영향과 비디오 시퀀스내의 모션이 함께 존재할 경우 출렁이는 비디오를 전자적으로 안정화하는 방법을 제안한다. 일반적인 영상 안정 시스템은 모션 측정과 모션 보상의 두 과정으로 구성되는데 모션 측정에서는 프레임간 모션 모델을 가정하고 파라메타를 측정하며 모션 보상에서는 측정된 파라메타를 이용하여 모션을 보상한다. 영상 내에 카메라 모션 이외의 움직임이 있을 경우 파라메타의 측정을 일관성 없게 만들 수 있으므로 이를 해결하기 위해 MVSD(Motion Vector Scatter Diagram)에 기반한 영상 안정 방법이 제안되었다. 그러나 이 방법은 최적화 파라메타를 정량화 하는데 한계가 있고 또한 계산 시간이 오래 걸리는 단점이 있어 이의 해결을 위해 본 논문에서는 선 기반(Line-based) 영상 안정 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 기준 영상에서 median filter를 이용해 영상 내의 코너를 검출하고 특징적인 두 점을 선택하여 이를 선으로 연결한다. 현재 영상에서 correlation을 이용하여 상응하는 두 특징점을 찾고 subpixel 방법으로 정확한 위치를 계산하여 선을 구한다. 이 두 선을 일치시키는 과정에서 모션 파라메타를 구하는데 먼저 평행 이동을 통해 한쪽 글을 일치시키고 이 과정에서 translation x, y 파라메타를 구한다. 다음 단계에서 한 쪽 끝이 일치된 두 선이 이루는 각을 계산하여 rotation 파라메타를 구한다. 이 방법으로 구해진 파라메타를 이용하여 모션 보상을 함으로서 영상 안정을 이를 수 있었다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.11a
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pp.67-70
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2015
최근 깊이 영상 기반 렌더링 방법을 이용하여 제작된 3차원 컨텐츠가 우리의 눈을 즐겁게 해주고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생한다. 따라서 두 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 카메라 파라미터를 획득하는 과정으로 카메라 캘리브레이션이 수행된다. 널리 사용되는 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 여러 자세로 촬영한 다음 패턴 특징점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄인다. 그리고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징점을 보완하는 완전한 패턴 특징점군을 획득한다. 마지막으로 화소 정확성 향상을 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11a
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pp.755-758
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2002
스테레오스코픽 영상은 스테레오스코픽 카메라를 이용하여 좌 영상(left image)과 우 영상(right image)을 동시에 획득하는 것으로 사람의 눈으로 보는 것과 같은 입체감을 얻을 수 있는 것을 특징으로 한다. 스테레오스코픽 영상에서 객체의 깊이값을 구하기 위해서는 영상의 정합점을 찾는 것이 중요한데, 본 논문에서는 일반화 대칭변환(generalized symmetry transform) 알고리즘을 적용하여 스테레오스코픽(stereoscopic) 영상의 정합점(correspond points)을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 먼저 좌 영상과 우 영상에 대해 에지(edge), 코너 검출 방법을 통해 특징점(feature point)을 검출하고 각 특징점들을 중심으로 사각 영역을 설정하고 이 범위내의 에지들이 갖는 대칭도(symmetry magnitude)를 특징점의 위치에 누적 시킨다. 좌영상의 대칭도를 구한 결과를 우 영상의 에지들의 대칭도와 비교를 수행해 임계치(threshold) 이하의 값을 가진 점들을 정합 후보로 선택한다. 이 정합 후보들을 영역내의 반지름 단위의 대칭도 비교를 통해 더욱 세분화된 비교를 수행하고 만약 이와 같은 과정을 통해서도 정합점을 찾지 못한다면 정합 후보들에 대해 칼라 정합도를 측정하여 최종적으로 정합점을 검출한다. 제안한 알고리즘을 이용한다면 특징점만을 이용하여 검색을 수행했을 때보다 더욱 정확한 정합점을 구할 수 있다.
The need for recognition of partially occluded objects is increasing in the area of computer vision applications. Occlusion causes significant problems in identifying and locating an object. In this paper, an annealed Hopfield network (AHN) is proposed for detecting threat objects in passengers' check-in baggage. AHN is a deterministic approximation that is based on the hybrid Hopfield network (HHN) and annealing theory. AHN uses boundary features composed of boundary points and corner points which are extracted from input images of threat objects. The critical temperature also is examined to reduce the run time of AHN. Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of the AHNwith that of the HHN.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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