Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.20
no.4
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pp.1333-1346
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1996
As the automation system in manufacturing field works more efficientely, the automation scheme is applied to many areas. In order to reduce the entire manufacturing, cost the design process must be automated. However, design process is so complicated, it is very difficult to construct the design automation system. The axiomatic approach to design provides a general theoretical framework for all design fields, including mechanical design. The key concepts of axiomatic design are : the existence of domains, the characteristic vectors within the domains that can be decomposed into hierarchies through zigzagging between the domains, and the design axioms. Using this approach, the glass bulb design process was analyzed and the design automation software was developed. Through menu display, a user can select or furnish the design input and generate the drawing with ease.
Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.19
no.1
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pp.36-41
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2021
Text-based image retrieval is not only cumbersome as it requires the manual input of keywords by the user, but is also limited in the semantic approach of keywords. However, content-based image retrieval enables visual processing by a computer to solve the problems of text retrieval more fundamentally. Vision applications such as extraction and mapping of image characteristics, require the processing of a large amount of data in a mobile environment, rendering efficient power consumption difficult. Hence, an effective image retrieval method on mobile platforms is proposed herein. To provide the visual meaning of keywords to be inserted into images, the efficiency of image retrieval is improved by extracting keywords of exchangeable image file format metadata from images retrieved through a content-based similar image retrieval method and then adding automatic keywords to images captured on mobile devices. Additionally, users can manually add or modify keywords to the image metadata.
Kim, Jeong-Hun;Choi, Jong-Hyeok;Park, Young-Ho;Nasridinov, Aziz
Journal of Korea Multimedia Society
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v.24
no.2
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pp.186-198
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2021
Security control using surveillance cameras is established when people observe all surveillance videos directly. However, this task is labor-intensive and it is difficult to detect all abnormal situations. In this paper, we propose a deep neural network model, called AT-Net, that automatically detects abnormal situations in the surveillance video, and introduces an automatic video surveillance system developed based on this network model. In particular, AT-Net alleviates the ambiguity of existing abnormal situation detection methods by mapping features representing relationships between people and objects in surveillance video to the new tensor structure based on sparse coding. Through experiments on actual surveillance videos, AT-Net achieved an F1-score of about 89%, and improved abnormal situation detection performance by more than 25% compared to existing methods.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.10
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pp.78-87
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1996
In this paper, a remeshing criterion has been suggested in order to order to automate the remeshing decision during finite element analysis of metal forming. In order to use for the remeshing decision, two of remeshing criteria have been investigated. One is the use of error estimates based on errors in stresses and strain rate of the finite element solution and the other is the use of geometric characterisreics of distorted elements. As a result, the strain rate error estimate in power norm based on the former is found to give more valuable information about remeshing decision than the ones based on the latter. Examples are given to demon- strate the usefulness of the suggested eroor estimate as a remeshing criterion.
This paper is related to a new technology allowing a user to have a 360 degree viewpoint of the virtual wearing object, and to an object VR(Virtual Reality)-based 2D virtual textile wearing system using viewpoint vector estimation and textile texture mapping. The proposed system is characterized as capable of virtually wearing a new textile pattern selected by the user to the clothing shape section segmented from multiview 2D images of clothes model for object VR, and three-dimensionally viewing its virtual wearing appearance at a 360 degree viewpoint of the object. Regardless of color or intensity of model clothes, the proposed system is possible to virtually change the textile pattern with holding the illumination and shading properties of the selected clothing shape section, and also to quickly and easily simulate, compare, and select multiple textile pattern combinations for individual styles or entire outfits. The proposed system can provide higher practicality and easy-to-use interface, as it makes real-time processing possible in various digital environment, and creates comparatively natural and realistic virtual wearing styles, and also makes semi -automatic processing possible to reduce the manual works to a minimum. According to the proposed system, it can motivate the creative activity of the designers with simulation results on the effect of textile pattern design on the appearance of clothes without manufacturing physical clothes and, as it can help the purchasers for decision-making with them, promote B2B or B2C e-commerce.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.49
no.4
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pp.90-101
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2012
The landmark selection is crucial to successful perform in SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) with a mono camera. Especially, in unknown environment, automatic landmark selection is needed since there is no advance information about landmark. In this paper, proposed visual attention system which modeled human's vision system will be used in order to select landmark automatically. The edge feature is one of the most important element for attention in previous visual attention system. However, when the edge feature is used in complicated indoor area, the response of complicated area disappears, and between flat surfaces are getting higher. Also, computation cost increases occurs due to the growth of the dimensionality since it uses the responses for 4 directions. This paper suggests to use a corner feature in order to solve or prevent the problems mentioned above. Using a corner feature can also increase the accuracy of data association by concentrating on area which is more complicated and informative in indoor environments. Finally, this paper will prove that visual attention system based on corner feature can be more effective in SLAM compared to previous method by experiment.
Many countries have established eBook standards adequate to their environments. In USA, OEB PS is announced for distribution and display of eBooks, in Japan, JepaX is announced for storage and exchange, and in Korea, EBKS is made for clear exchange of eBook contents. These diverse objectives lead to different content structures. These variety of content structure will cause a problem in exchanging them. To correctly exchange eBook contents, the content structure should be considered. So, In this paper, we study conversion methods of standard eBooks contents based on Korean eBook standard, with contemplating content structure. To convert contents properly, the mapping relations should be clearly defined. For this, we consider standard's structure and extension mechanisms, and use path notations and namespaces for precise description. Moreover, through analysis of each mapping relationships, we classify conversion cases into automatic, semi-automatic, and manual conversions. Finally we write up conversion scripts and experiment with them.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.3
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pp.133-139
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2021
Currently, the process of constructing a high-definition road map has a high proportion of manual labor, so there are limitations in construction time and cost. Research to automate map production with high-definition road maps using artificial intelligence is being actively conducted, but since the construction of training data for the map construction is also done manually, there is a need to automatically build training data. Therefore, in this study, after converting to images using point clouds acquired by a mobile mapping system, the road marking areas were extracted through image reclassification and overlap analysis using thresholds. Then, a methodology was proposed to automatically construct training data for deep learning data for the high-definition road map through the classification of the polygon types in the extracted regions. As a result of training 2,764 lane data constructed through the proposed methodology on a deep learning-based PointNet model, the training accuracy was 99.977%, and as a result of predicting the lanes of three color types using the trained model, the accuracy was 99.566%. Therefore, it was found that the methodology proposed in this study can efficiently produce training data for high-definition road maps, and it is believed that the map production process of road markings can also be automated.
This paper presents a new approach for the automatic mapping of discontinuities in a tunnel face based on its 3D digital model reconstructed by LiDAR scan or photogrammetry techniques. The main idea revolves around the identification of discontinuity areas in the 3D digital model of a tunnel face by segmenting its 2D projected images using a deep-learning semantic segmentation model called U-Net. The proposed deep learning model integrates various features including the projected RGB image, depth map image, and local surface properties-based images i.e., normal vector and curvature images to effectively segment areas of discontinuity in the images. Subsequently, the segmentation results are projected back onto the 3D model using depth maps and projection matrices to obtain an accurate representation of the location and extent of discontinuities within the 3D space. The performance of the segmentation model is evaluated by comparing the segmented results with their corresponding ground truths, which demonstrates the high accuracy of segmentation results with the intersection-over-union metric of approximately 0.8. Despite still being limited in training data, this method exhibits promising potential to address the limitations of conventional approaches, which only rely on normal vectors and unsupervised machine learning algorithms for grouping points in the 3D model into distinct sets of discontinuities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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