Telematics, one of the so-called New Growth Engine of IT839, is a leading IT service where wireless internet service represented by information and mobility is extended to the area of transportations to provide Telematics service. The killer-application of Telematics is navigation system. Recently, due to the mass storage conversion, the performance of the terminal and mobile communications technology development, navigation system is also changed. It more and more develops into 3D in a preexistence 2D map. In the future, it is expected to include the remote sensing map. There is also the characteristic of all the information expressed in frequently a change partially happening. That is, POI(Point Of Interest) which is freshly registered or is deleted is many. In a preexistence, MCP(Map Contents Providers) offer the new version map by off-line monthly or quarterly. And a user wastes time and is inconvenient because of updating the total map by the off-line. Thus, in this paper, in order to resolve this, we describe MCP-MAUS(Maus Air Update Server) interface for updating only the partial map that was changed.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.364-380
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2016
The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.21
no.1
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pp.81-87
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2003
It is very difficult assignment that grasp three-dimensional real life in Web base network environment. But, the recent simulation tools embody third dimension elements within 2 dimensions screen that is limited through third dimension implementation technology. Many GIS tools are offering excellent functions for third dimension data creation. But, research about design of third dimension GIS that use virtual reality technique in Web environment is status that is unprepared. So, in this research embodied third dimension topography map using virtual reality modelling language to produce active third dimension VR map that can supply visual information for direction, visual point that want in World Wide Web without support of expensive Map exclusive use program. And these 3D Web-Map is thought that possibility is enough as next generation map medium.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.2
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pp.45-53
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2019
RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.15
no.2
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pp.155-162
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2009
In walking guide robot, a guide vehicle detects an obstacle distribution in the walking space using range sensors, and generates a 3D grid map to map the obstacle information and the tactile display. And the obstacle information is transferred to a blind pedestrian using tactile feedback. Based on the obstacle information a user plans a walking route and controls the guide vehicle. The algorithm for 3D detection of an obstacle distribution and the method of mapping the generated obstacle map and the tactile display device are proposed in this paper. The experiment for the 3D detection of an obstacle distribution using ultrasonic sensors is performed and estimated. The experimental system consisted of ultrasonic sensors and control system. In the experiment, the detection of fixed obstacles on the ground, the moving obstacle, and the detection of down-step are performed. The performance for the 3D detection of an obstacle distribution and space mapping is verified through the experiment.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.49
no.9
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pp.347-352
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2012
In this paper, an 2D spatial-map construction for workers identification and avoidance of AGV using the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity map obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth map can be detected. From some experiments on AGV driving with 240 frames of the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the worker's width is found to be very low value of 2.19% and 1.52% on average.
This paper proposes an efficient depth-map coding method. The adaptive block-based depth-map coding method decides the number of bit planes to be encoded according to the quantization parameters to obtain the desired bit rates. So, the depth-map coding using the block-based decision of the bit-plane to be encoded proposes to free from the constraint of the quantization parameters. Simulation results show that the proposed method, in comparison with the adaptive block-based depth-map coding method, improves the average BD-rate savings by 3.5% and the average BD-PSNR gains by 0.25dB.
Kim, Hyun Woo;Kim, Dong Eon;Kim, Yujin;Park, In Kyu
Journal of Broadcast Engineering
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v.27
no.5
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pp.638-653
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2022
In this paper, we propose the new method of creating 3D virtual-human reflecting the pattern of clothes worn by the person in the high-resolution whole body front image and the body shape data about the person. To get the pattern of clothes, we proceed Instance Segmentation and clothes parsing using Cascade Mask R-CNN. After, we use Pix2Pix to blur the boundaries and estimate the background color and can get UV-Map of 3D clothes mesh proceeding UV-Map base warping. Also, we get the body shape data using SMPL-X and deform the original clothes and body mesh. With UV-Map of clothes and deformed clothes and body mesh, user finally can see the animation of 3D virtual-human reflecting user's appearance by rendering with the state-of-the game engine, i.e. Unreal Engine.
The low-carbon freight transportation system was introduced due to increase traffic congestion cost and carbon-dioxide for global climate change according to expanding city logistics demands. It is necessary to create 3D-based road network map for representing realistic road geometry with consideration of fuel consumption and carbon emissions. This study propose that 3D road network model expressed to realistic topography and road structure within trunk road for intercity freight through overlaying 2D-based transport-related thematic map and 1m-resolution DEM. The 3D-based road network map for the experimental road sections(Pyeongtaek harbor-Uiwang IC) was verified by GPS/INS survey and fuel consumption simulation. The results corresponded to effectively reflect realistic road geometry (RMSE=0.87m) except some complex structure such as overpass, and also actual fuel consumption. We expect that Green-based freight route planning and navigation system reflected on 3D geometry of complex road structure will be developed for effectively resolving energy and environmental problems.
In this paper, we introduce the notion of symmetric bi-derivations on subtraction algebra and investigated some related properties. We prove that a map D : X × X → X is a symmetric bi-derivation on X if and only if D is a symmetric map and it satisfies D(x - y, z) = D(x, z) - y for all x, y, z ∈ X.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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