• Title/Summary/Keyword: AR 모델

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AR Tourism Service Framework Using YOLOv3 Object Detection (YOLOv3 객체 검출을 이용한 AR 관광 서비스 프레임워크)

  • Kim, In-Seon;Jeong, Chi-Seo;Jung, Kye-Dong
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.21 no.1
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    • pp.195-200
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    • 2021
  • With the development of transportation and mobiles demand for tourism travel is increasing and related industries are also developing significantly. The combination of augmented reality and tourism contents one of the areas of digital media technology, is also actively being studied, and artificial intelligence is already combined with the tourism industry in various directions, enriching tourists' travel experiences. In this paper, we propose a system that scans miniature models produced by reducing tourist areas, finds the relevant tourist sites based on models learned using deep learning in advance, and provides relevant information and 3D models as AR services. Because model learning and object detection are carried out using YOLOv3 neural networks, one of various deep learning neural networks, object detection can be performed at a fast rate to provide real-time service.

Performance Evaluation of Overlapping wavelet Transform for AR Model (AR 모델에 의한 중복 웨이브렛 변환의 성능 평가)

  • 권상근;김재균
    • Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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    • v.30B no.1
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    • pp.56-62
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    • 1993
  • OWT is a tool for block transform coding with wavelet basis functions that overlap adjacent blocks. The OWT can reduce the block effect. In this paper performances of OWT are evaluated for AR model. Some simulation results show that performances are nearly same to DCT, but block effect is reduced to very low level.

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Lattice Algorithms for Order Determination of AR, ARMA Models By PLS (PLS를 이용한 AR, ARMA 모델의 차수 결정을 위한 격자 알고리즘)

  • 김현표;정찬수;양홍식
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 1988.10a
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    • pp.225-230
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    • 1988
  • In this paper, a new method for determining the order of AR, ARMA processes based on PLS (predictive least square) principle is proposed, This method using modified lattice algorithm which has additional step is amenable to on-line or adaptive operation and is more accurate than any other mpthod. Some computer simulations are presented to show the efficiency of the proposed algorithms.

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AR-Station : A Virtual Reality Collaborative System for the Urban Planning (AR-Station : 도시설계를 위한 가상현실 협업 시스템)

  • 임진묵;김병철;이현정;원광연
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2004.04b
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    • pp.493-495
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    • 2004
  • 본 논문은 도시계획과정에서 도시설계안을 행정가, 설계자, 지주, 인근거주자 등에게 제시하고 이들의 요구사항을 실시간으로 반영할 수 있는 도시설계를 위한 가상현실 협업시스템인 AR-Station을 소개한다. 본 시스템은 다양한 참여자들 간의 원활한 의사소통과 협업을 위하여 가상 도시 모델을 시각화하기 위한 Hybrid Scene Graph와 직관적인 인터랙션을 제공하기 위한 탠저블 인터페이스를 사용한다. 참여자들의 작업공간은 시스템과 참여자들 사에의 상호작용이 효율적으로 이루어지도록 반영공간과 인터랙션공간으로 구분하여 설계하고 구현하였다.

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Development of Daily Peak Power Demand Forecasting Algorithm with Hybrid Type composed of AR and Neuro-Fuzzy Model (자기회귀모델과 뉴로-퍼지모델로 구성된 하이브리드형태의 일별 최대 전력 수요예측 알고리즘 개발)

  • Park, Yong-San;Ji, Pyeong-Shik
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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    • v.63 no.3
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    • pp.189-194
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    • 2014
  • Due to the increasing of power consumption, it is difficult to construct accurate prediction model for daily peak power demand. It is very important work to know power demand in next day for manager and control power system. In this research, we develop a daily peak power demand prediction method based on hybrid type composed of AR and Neuro-Fuzzy model. Using data sets between 2006 and 2010 in Korea, the proposed method has been intensively tested. As the prediction results, we confirm that the proposed method makes it possible to effective estimate daily peak power demand than conventional methods.

Modelling Perceptual Attention for Augmented Reality Agents (증강 현실 에이전트를 위한 지각 주의 모델링)

  • Oh, Se-Jin;Woo, Woon-Tack
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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    • v.47 no.3
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    • pp.51-58
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    • 2010
  • Since Augmented Reality (AR) enables users to experience computer-generated content embedded in real environments, AR agents can be visualized among physical objects in the environments where the users exist, and directly interact with them in real-time. We model perceptual attention for autonomous agents in AR environments where virtual and physical objects coexist. Since such AR agents must adaptively perceive and attend to surrounded objects relevant to their goals, our model allows the agents to determine currently visible objects from the description of what virtual and physical objects are configured in the camera's viewing area. A degree of attention is assigned to each perceived object based on its relevance to achieve agents' goals. The agents can focus on a reduced set of perceived objects with respect to the estimated degree of attention. To demonstrate the effectiveness of our approach, we implemented an animated character that was overlaid over a miniature version of campus and that attended to buildings relevant to their goals. Experiments showed that our model could reduce the character's perceptual loads even when surroundings change.

Robust Sequential Estimator Using AR Models Applied to Speech Signal (음성신호에 적용한 AR모델상에서의 강인 순차형 추정기)

  • 허창원
    • Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
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    • 1995.06a
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    • pp.61-64
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    • 1995
  • 본 논문에서 다루는 두 가지의 큰 내용은 블록처리 차원에서 많이 연구되고 이용되어 오던 추정 연구를 순차처리로 확산시키는 것이고, 나머지 하나는 피치 바이어스에 대해 강인한 추정을 함과 동시에 비정상 신호의 특징도 간과하지만은 않는 순차형 추정기를 제안한다.

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An Adaptive Received Signal Strength Prediction Model for a Layer 2 Trigger Generator in a WLAM System (무선 LAN 시스템에서 계층 2 트리거 발생기 설계를 위한 적응성 있는 수신 신호 강도 예측 모델)

  • Park, Jae-Sung;Lim, Yu-Jin;Kim, Beom-Joon
    • The KIPS Transactions:PartC
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    • v.14C no.3 s.113
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    • pp.305-312
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    • 2007
  • In this paper, we present a received signal strength (RSS) prediction model to timely Initiate link layer triggers for fast handoff in a wireless LAN system. Noting that the distance between a mobile terminal and an access point is not changed abruptly in a short time interval, an adaptive RSS predictor based on a stationary time series model is proposed. RSS data obtained from ns-2 simulations are used to identity the time series model and verify the predictability of the RSS data. The results suggest that an autoregressive process of order 1 (AR(1)) can be used to represent the measured RSSs in a short time interval and predict at least 1-step ahead RSS with a high confidence level.

Vibration Response Analysis of Caisson Structure-Foundation Interface using Forced Vibration (강제진동해석을 통한 케이슨 구조-지반 경계의 진동응답 분석)

  • Lee, So-Ra;Lee, So-Young;Kim, Jeong-Tae;Kim, Heon-Tae;Park, Woo-Sun;Yi, Jin-Hak
    • Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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    • 2010.04a
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    • pp.145-148
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    • 2010
  • 항만 구조물의 건전성 평가 기술의 개발을 위한 기초 연구로서, 강제진동해석을 통하여 케이슨 구조-지반 경계부의 손상에 대한 진동응답을 분석하고자 한다. 이를 위해 세 단계의 연구를 수행하였다. 첫째, 케이슨 구조물의 진동특성 분석을 위해 시간영역기반의 AR(auto-regressive)모델을 선정하였다. 둘째, 모형 케이슨 구조물을 대상으로 진동응답 계측실험을 수행하였으며, AR-모델을 통해 진동특징을 실험적으로 분석하였다. 셋째, 대상 케이슨 시스템의 유한요소모델을 구성하고, 구조-지반 경계부의 손상에 따른 동적응답 특성의 변화를 수치적으로 분석하였다. 이를 위해 강제진동을 모사 하였으며, 구조-지반 경계부의 강성변화에 따른 케이슨 구조물의 진동응답의 변화를 분석하였다.

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An Operational and Data Model for ARS Control (ARS 제어를 위한 동작 및 데이터 모델)

  • Min, Kyoung-Seok;Kim, Suk-il;Jeon, Joong-Nam
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2000.04a
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    • pp.373-378
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    • 2000
  • ARS(Audio Response System)를 구현하기 위하여, 응용 분야를 분석하여 필요한 자료구조를 설계 및 처리 과정을 설계한 후, ARS 처리용 하드웨어 생산 업체에서 제공하는 원시 라이브러리와 C언어를 사용하여 구현하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 ARS의 처리 과정을 분석하여 동작을 제어하는 부분과 동작을 표현하는 부분으로 분리한 ARS 구현 모델을 제시하였다. 응용분야와 무관한 동작제어 부분은 대기상태, 처리상태, 종료상태로 구성되는 유한상태 기계 모델을 제시하였고, 응용분야에 따라 결정되는 동작표현에 필요한 정보를 체계적으로 구성한 자료구조를 제시하였다. 본 논문에서 제시하는 모델에 의하여 동작표현만 제공함으로써 ARS를 구현할 수 있다.

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