Software tools for manual 3D projection mapping have been widely used in theme parks and exhibitions. However, no research has been conducted on detailed utilization methods and usability of those tools yet. This study organizes the entire process of manual 3D projection mapping step by step and analyzes the problems that occurred at each step to identify potential improvements of 3D projection mapping tools. First, we introduce the process, which includes: two methods for creating virtual-physical object pairs to construct a virtual environment that is identical to the real-world target of the 3D projection mapping, the production of video textures for special effects, and mapping methods that use semi-automatic projector calibration. In addition, through experiments comparing and analyzing two widely used tools under various conditions for 3D mapping, we identified the technical limitations, performance differences between tools, and issues that impede usability. Finally, we suggest improvements and future research directions to enhance the usability of the 3D projection mapping technology.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10a
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pp.124-140
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1995
The merit of fuzzy rule based systems stems from their capability of encoding qualitative knowledge of experts into quantitative rules. Recent advancement in automatic tuning or self-organization of fuzzy rules from experimental data further enhances their power, allowing the integration of the top-down encoding of knowledge with the bottom-up learning of rules. In this paper, methods of self-organizing fuzzy rules and of performing defuzzification and inference is presented based on a multi-resolution radial basis function network. The network learns an arbitrary input-output mapping from sample distribution as the union of hyper-ellipsoidal clusters of various locations, sizes and shapes. The hyper-ellipsoidal clusters, representing fuzzy rules, are self-organized based of global competition in such a way as to ensute uniform mapping errors. The cooperative interpolation among the multiple clusters associated with a mapping allows the network to perform a bidirectional many-to-many mapping, representing a particular from of defuzzification. Finally, an inference engine is constructed for the network to search for an optimal chain of rules or situation transitions under the constraint of transition feasibilities imposed by the learned mapping. Applications of the proposed network to skill acquisition are shown.
Precision correction is the process of geometrically aligning images to a reference coordinate system using GCPs(Ground Control Points). Many applications of remote sensing data, such as change detection, mapping and environmental monitoring, rely on the accuracy of precision correction. However it is a very time consuming and laborious process. It requires GCP collection, the identification of image points and their corresponding reference coordinates. At typical satellite ground stations, GCP collection requires most of man-powers in processing satellite images. A method of automatic registration of satellite images is demanding. In this paper, we propose a new algorithm for automatic precision correction by GCP chips and RANSAC(Random Sample Consensus). The algorithm is divided into two major steps. The first one is the automated generation of ground control points. An automated stereo matching based on normalized cross correlation will be used. We have improved the accuracy of stereo matching by determining the size and shape of match windows according to incidence angle and scene orientation from ancillary data. The second one is the robust estimation of mapping function from control points. We used the RANSAC algorithm for this step and effectively removed the outliers of matching results. We carried out experiments with SPOT images over three test sites which were taken at different time and look-angle with each other. Left image was used to select UP chipsets and right image to match against GCP chipsets and perform automatic registration. In result, we could show that our approach of automated matching and robust estimation worked well for automated registration.
It is well known that multipoint and computerized intraoperative mapping systems improve the results of surgery for Wolff-Parkinson-White syndrome and show tremendous potential for opening an entirely new era of surgical intervention for the more common and lethal types of supraventricular tachyarrhythmias such as atrial flutter and atrial fibrillation. In addition, the ability to map and ablate the sometimes fleeting automatic atrial tachycardia is greatly enhanced by computerized mapping systems. In this study, we have developed 16 channel computerized data analysis system using microcomputer for basic research of electrophysiology and electrical propagation. This system is expected to enable us to study pathophysiology of cardiac arrhythmia and to improve the results of diagnosis and surgical treatment for cardiac arrhythmia.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2004.10a
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pp.1154-1159
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2004
Unexpected postoperative changes, such as growth in rib hump, has been occasionally reported after corrective surgery for scoliosis. However there has been experimental data for explanation of these changes, nor the suggestion of optimal correction method. This numerical study was designed to investigate the main correlating elements in operative kinematics with post-operative changes of vertebral rotation and rib cage deformation in the corrective surgery of scoliosis. To develop a scoliotic spine model automatically, a special program for converting normal spine model to scoliotic spine model was developed. A mathematical finite element model of normal spine including rib cage, sternum, both clavicles, and pelvis was developed with anatomical details. The skeletal deformity of scoliosis was reconstructed, by mapping the X-ray images of a scoliosis into this three dimensional normal spine and rib cage model. The geometric mapping was performed by translating and rotating the spinal colume with the amount analyzed from the digitized 12 built-in coordinate axes in each vertebral image. By utilizing this program, problems generated in mapping procedure such as facet joint overlapping, vertebral body deformity could be automatically resolved.
In this work, a Gaussian Process (Kriging) approach is proposed to provide efficient dose mapping for complex radiation fields using limited number of responses. Given a few response measurements (or simulation data points), the proposed approach can help the analyst in completing a map of the radiation dose field with a 95% confidence interval, efficiently. Two case studies are used to validate the proposed approach. The First case study is based on experimental dose measurements to build the dose map in a radiation field induced by a D-D neutron generator. The second, is a simulation case study where the proposed approach is used to mimic Monte Carlo dose predictions in the radiation field using a limited number of MCNP simulations. Given the low computational cost of constructing Gaussian Process (GP) models, results indicate that the GP model can reasonably map the dose in the radiation field given a limited number of data measurements. Both case studies are performed on the nuclear engineering radiation laboratories at the University of Sharjah.
Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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2000.06a
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pp.262-268
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2000
본 논문에서는 어휘 의미 애매성 해소와 영어 대역어 사전 그리고 외국언어에 존재하는 개념체계를 이용하여 한국어 개념체계를 자동으로 구축하는 방법을 기술한다. 본 논문에서 사용하는 방법은 기존의 개념체계 구축 방법들에 비해 적은 노력과 시간을 필요로 한다. 또한 상기한 자동 구축 방법에서 사용하는 어휘 의미 애매성 해소를 위한 6가지 feature도 함께 설명한다.
By virtue of diverse advantages derived from digital media, eBook is getting started to use. And many market research agencies have predicted that its market will be greatly expanded soon. But against those expectations, copyright-related problems and the difficulties of its accessing inherited from various eBook content formats become an obstacle to its diffusion. The first problems can be solved by DRM technology. And to solve the second problems, each nation has published its own content standard format. But the domestic standards are useful only the domestic level, they still leave the problems in the national level. The variety of content formats has created a demand for mechanisms that allow the exchange of eBook contents. Therefore we study the mapping relations between eBook contents for conversion. To define the mapping relations, first we extract the mapping both between eBook contents and between normal XML documents. From those mappings, we define seven mapping relations and classify them by cardinality. And we analyze the classified relations, which can be generated by automatic, or not. Using these results, we also classify the eBook content conversion as automatic, semi-automatic, and manual. Besides, we provide the conversion templates for mapping relations for automatic generation of conversion scripts. To show the feasibility of conversion templates, we apply them to the eBook content conversion. Experiment shows that our conversion templates generate the conversion scripts properly. We expected that defined mapping relations and conversion templates can be used not only in eBook content conversion , but also in normal XML document conversion.
Automatic emotion recognition based on facial cues, such as facial action units (AUs), has received huge attention in the last decade due to its wide variety of applications. Current computer-based automated two-phase facial emotion recognition procedures first detect AUs from input images and then infer target emotions from the detected AUs. However, more robust AU detection and AU-to-emotion mapping methods are required to deal with the error accumulation problem inherent in the multiphase scheme. Motivated by our key observation that a single AU detector does not perform equally well for all AUs, we propose a novel two-phase facial emotion recognition framework, where the presence of AUs is detected by group decisions of multiple AU detectors and a target emotion is inferred from the combined AU detection decisions. Our emotion recognition framework consists of three major components - multiple AU detection, AU detection fusion, and AU-to-emotion mapping. The experimental results on two real-world face databases demonstrate an improved performance over the previous two-phase method using a single AU detector in terms of both AU detection accuracy and correct emotion recognition rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.404-420
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2021
In this paper, an automatic system of locating the indoor area with weak or no mobile signal was proposed and demonstrated experimentally by using the Internet of Things (IoT) technology. Nowadays, the technicians of mobile services providers need to go along with numerous heavy equipment to measure and record the mobile signal strength at outside environment. Recently, there are systems proposed to do such measurement at outdoor area by using the IoT technology automatically. However, these works could not be applied in the indoor area since there are difficulties to do the indoor mapping and positioning. In this work, the Bluetooth Low Energy (BLE) was used to tackle these two difficulties. After a proper placement of BLE in the testing site, while the technician walk around with a handheld analyzer, the data can be obtained accordingly for further analysis in the proposed system which includes the construction of floor plan, detection of mobile signal strength and suggestion of indoor base stations. The gift wrapping and centroid algorithms were used during the analysis. The experimental results showed that the proposed system successfully demonstrated the indoor mapping, positioning of weak mobile signal area and suggestion of indoor base stations for the normal rectangular rooms with an area of 100 m2 on single floor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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