Stereo Vision System에서는 영상을 통해 특정 물체를 검색하고 검색된 물체 정보를 기반으로 Edge를 추출하고, 추출된 Edge를 이용하여 물체의 위치적 특징을 찾고 무인크레인이 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는 실제 산업현장에 가장 보편적인 형상인 Slab와 Coil을 기준으로 두 대의 CCD camera를 이용하여 물체의 형상을 인식하고, 무인크레인의 HookBlock부분이 물체의 중심점을 찾는 알고리즘을 개발하였다. 본 논문에서는 Stereo Vision System의 카메라 설치 위치에 따라 직교식과 수평식으로 2가지의 방식을 제안, 실험을 하였다. 본 연구에서 제안한 알고리즘은 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 도움이 될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 가상 공간에서 의상을 직접 입어보는 체험을 해 볼 수 있는 웹 3차원 의복 애니메이션을 구현하기 위하여 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템을 이용한 3차원 의복 애니메이션 시스템을 설계하였고, 자연스러운 드레이핑을 구현하기 위하여 메시 생성 및 변형 알고리즘, 영역 추출 알고리즘, 워프 알고리즘, 명암 추출 및 적용 알고리즘을 이용하였다. 그리고 2차원 및 2.5차원 의복 디자인 시스템에서 추출된 좌표 점은 텍스트 형식의 데이터로 받아 의복 정보 파일로 입력하게 된다. 또한 이 의복 정보 파일은 3차원 의복 애니메이션에 활용할 수 있도록 구현하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.921-940
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2015
In this paper, we investigate the multi-resource allocation problem, a unique feature of which is that the multiple resources can compensate each other while achieving the desired system performance. In particular, power and time allocations are jointly optimized with the target of energy efficiency under the resource-limited constraints. Different from previous studies on the power-time tradeoff, we consider a multi-server case where the concurrent serving users are quantitatively restricted. Therefore user selection is investigated accompanying the resource allocation, making the power-time tradeoff occur not only between the users in the same server but also in different servers. The complex multivariate optimization problem can be modeled as a variant of 2-Dimension Bin Packing Problem (V2D-BPP), which is a joint non-linear and integer programming problem. Though we use state decomposition model to transform it into a convex optimization problem, the variables are still coupled. Therefore, we propose an Iterative Dual Optimization (IDO) algorithm to obtain its optimal solution. Simulations show that the joint multi-resource allocation algorithm outperforms two existing non-joint algorithms from the perspective of energy efficiency.
본 논문에서는 음성과 얼굴 정보를 분석하여 자동차환경에서 운전자를 검증하는 기술을 소개한다. 음성정보를 이용한 화자검증을 위해서는 잘 알려진 Mel-scale Frequency Cepstral Coefficients(MFCCs)를 음성 특징으로 사용하였으며, 동영상을 이용한 얼굴검증에 대해서는 AdaBoost를 이용하여 검출된 얼굴 영역에 대해 주성분 분석을 수행하여 데이터의 크기가 현저히 줄어든 특징벡터를 추출하였다. 기존의 화자검증 방식에 비해 본 논문에서는 추출된 음성 및 얼굴 특징들을 Gaussian Mixture Models(GMM)-Supervector기반의 Support Vector Machine(SVM)커넬 방식에 적용하여 운전자의 음성과 얼굴을 효과적으로 검증하는 방식을 제안하였다. 실험결과 제안한 방법은 단순한 GMM 방식이나 SVM 방식보다 운전자 검증성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
저해상도 3D 해저 디지털 지형 모형(Digital terrain model: DTM)의 이미지를 컴퓨터 화면에 확대 표시할 때 데이터가 없는 픽셀은 인위적으로 보간해서 표시할 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 기존의 선형 보간법의 문제점을 개선하기 위해 저해상도 DTM으로부터 지형정보를 추출하고 이로부터 보간하는 방법을 다룬다. 이를 위해 DTM을 다수의 패치로 분할하고 프랙탈 이론(Fractal theory)를 이용하여 프랙탈 차원을 추정하고, 추정 정보와 원래의 데이터를 근간으로 패치 지형을 Midpoint Displacement법으로 보간하고, 보간된 이미지의 국부적인 기복을 완화해 자연스런 해저지형을 만들기 위해 미디언 필터(Median filter)를 이용한다. 가상의 프랙탈 지형 맵을 이용하여 제안된 알고리즘의 그 유효성을 검정한다.
This paper proposes a method of adaptively generating a gait pattern of biped robot. The gait synthesis is based on human's gait pattern analysis. The proposed method can easily be applied to generate the natural and stable gait pattern of any biped robot. To analyze the human's gait pattern, sequential images of the human's gait on the sagittal plane are acquired from which the gait control values are extracted. The gait pattern of biped robot on the sagittal plane is adaptively generated by a genetic algorithm using the human's gait control values. However, gait trajectories of the biped robot on the sagittal plane are not enough to construct the complete gait pattern because the biped robot moves on 3-dimension space. Therefore, the gait pattern on the frontal plane, generated from Zero Moment Point (ZMP), is added to the gait one acquired on the sagittal plane. Consequently, the natural and stable walking pattern for the biped robot is obtained, as proved by the experiments.
This study presents about the method of alternatives selection by considering wall performance and interior design. Wall is selected fur the object and 3 items of cost, performance, and design as the objective function for optimizing are determined. Thus the wall performance selected problems, which are improvement of insulation performance, sweaty prevention, sound insulation performance and design selected problems, which is satisfactory Improvement of users about Interior design. It is important to select alternatives that can satisfy the performance and design on the capital given as much as possible. But quantitative problem such as performance or expanses and qualitative problem such as design are not in the same dimension. Therefore this problem is a multi-criteria optimization problem and also has used AHP method as the method to solve these. Moreover GA is used to solve a problem of the alternatives occurrence, which is the characteristic of multi-criteria problem. This study presents the solution method on multi-criteria problem that has been mix loaded of quantitative problem and qualitative problem by using AHP(Analytic Hierarchy Process) and GA(Genetic Algorithm).
본 연구에서는 실험적으로 현존하는 수치지형모델 구축기법간의 정확도를 비교 분석하여 효율적인 수치지형 모델 구축방안을 제시하고, 프랙탈 기하학의 수학적 알고리즘을 응용, 터보 파스칼을 이용 3차원 프랙탈 지형 모델링 프로그램을 개발하여 지형공간정보시스템 기반의 프랙탈 지형 모델링 시스템을 구현하는 기초연구를 수행함에 목적이 있다. 연구의 결과 점 데이터와 선 데이터의 조합에 의해 불규칙삼각망을 생성하는 방법이 정확도 향상의 측면에서 가장 효율적인 방법으로 나타났으며, 프랙탈 기하학을 응용한 3-D 프랙탈 지형 모델링 시스템 개발은 프랙탈을 이용한 3차원 지 형 모델링의 가능성을 제시했다는 측면에서 기초연구로서 소기의 성과를 얻을 수 있었다.
최근 멀티미디어 정보가 보편화됨에 따라 인터넷에서 이미지를 기반으로 정보를 검색하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 이미지에는 다양한 패턴이 포함되어 있기 때문에 정확하게 원하는 이미지를 찾는 것은 아직 어려움이 많다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품검색을 효율적으로 할 수 있는 이미지 기반 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 이미지 검색을 위한 특징을 추출하고, PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 키포인트의 매칭을 반복하여 누적 후 사용자가 원하는 상품을 찾아준다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 다양한 패턴의 상품 이미지를 이용하여 기존 SIFT, PCA-SIFT 방법과 제안된 방법을 비교한 결과, 상표가 포함되지 않은 이미지의 경우 제안방법이 가장 높은 변별력을 보였으며, 효과적인 이미지 검색의 가능성을 보였다.
Hwang, Grace J.;Huang, Chuan-Ching;Chen, Ta Jen;Yue, Jack C.;Ivan Chang, Yuan-Chin;Adam, Bao-Ling
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.319-324
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2005
An integrated approach for prostate cancer detection using proteomic data is presented. Due to the high-dimensional feature of proteomic data, the discrete wavelet transform (DWT) is used in the first-stage for data reduction as well as noise removal. After the process of DWT, the dimensionality is reduced from 43,556 to 1,599. Thus, each sample of proteomic data can be represented by 1599 wavelet coefficients. In the second stage, a voting method is used to select a common set of wavelet coefficients for all samples together. This produces a 987-dimension subspace of wavelet coefficients. In the third stage, the Autoassociator algorithm reduces the dimensionality from 987 to 400. Finally, the artificial neural network (ANN) is applied on the 400-dimension space for prostate cancer detection. The integrated approach is examined on 9 categories of 2-class experiments, and also 3- and 4-class experiments. All of the experiments were run 10 times of ten-fold cross-validation (i. e. 10 partitions with 100 runs). For 9 categories of 2-class experiments, the average testing accuracies are between 81% and 96%, and the average testing accuracies of 3- and 4-way classifications are 85% and 84%, respectively. The integrated approach achieves exciting results for the early detection and diagnosis of prostate cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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