KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.11
no.12
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pp.509-516
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2022
Accurate pose prediction of objects in 3D space is an important visual recognition technique widely used in many applications such as scene understanding in both indoor and outdoor environments, robotic object manipulation, autonomous driving, and augmented reality. Most previous works for object pose estimation have the limitation that they require an exact 3D CAD model for each object. Unlike such previous works, this paper proposes a novel neural network model that can predict the poses of unknown objects based on only their RGB color images without the corresponding 3D CAD models. The proposed model can obtain depth maps required for unknown object pose prediction by using an adaptive depth estimator, AdaBins,. In this paper, we evaluate the usefulness and the performance of the proposed model through experiments using benchmark datasets.
Recently, as VR (Virtual Reality) technology has been in the spotlight, 360° panoramic images that can view lively VR contents are attracting a lot of attention. Image stitching technology is a major technology for producing 360° panorama images, and many studies are being actively conducted. Typical stitching algorithms are based on feature point-based image stitching. However, conventional feature point-based image stitching methods have a problem that stitching results are intensely affected by feature points. To solve this problem, deep learning-based image stitching technologies have recently been studied, but there are still many problems when there are few overlapping areas between images or large parallax. In addition, there is a limit to complete supervised learning because labeled ground-truth panorama images cannot be obtained in a real environment. Therefore, we produced three fisheye images with different camera centers and corresponding ground truth image through carla simulator that is widely used in the autonomous driving field. We propose image stitching model that creates a 360° panorama image with the produced fisheye image. The final experimental results are virtual datasets configured similar to the actual environment, verifying stitching results that are strong against various environments and large parallax.
With the development of artificial intelligence (AI) technology, discussions on the use of artificial intelligence are actively taking place in many fields, and various policies for nurturing artificial intelligence talents are being promoted in the field of education. In this study, we propose a robot programming framework using artificial intelligence technology, and based on this, we use Python, which is used frequently in the machine learning field, and an educational robot that is highly utilized in the field of education to provide artificial intelligence. (AI) education program was proposed. The level of autonomous driving (levels 0-5) suggested by the International Society of Automotive Engineers (SAE) is simplified to four levels, and based on this, the camera attached to the robot recognizes and detects lines (objects). The goal was to make a line detector that can move by itself. The developed program is not a standardized form of solving a given problem by simply using a specific programming language, but has the experience of defining complex and unstructured problems in life autonomously and solving them based on artificial intelligence (AI) technology. It is meaningful.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.400-403
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2021
Algorithms for predicting the optimal route of vehicles are being actively sudied with the recent development of autonomous driving technology. Companies such as SK, Kakao, and Naver provide services that navigate the optimal route. They predicts the optimal path with information from the users in real time. However, they can predict the optimal route, but not optimal lane route. We proposes a system that navigates the optimal lane path with coordinates data from vehicles using Lidar sensor. The proposed method is a system that guides smooth lanes by acquiring time series coordinate data of a vehicle after performing the Lidar-based object detection method. we demonstrates the performance using actual acquired data from the experimental results.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.213-215
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2022
Recently, deep learning technology that processes images has been widely used in fire detection, autonomous driving, and defective product detection. In particular, in order to determine whether a product is contaminated or not, it can be identified through the contaminants passed from the existing sensor data, but technologies for recognizing cracks in products or contaminants themselves as images are being actively studied in various fields. In this paper, a system for classifying uncontaminated normal cups and contaminated cups through images was designed and implemented. The image was analyzed using an open image and a photographed image, and the image was analyzed by extracting the upper part of the cup image using Google Objectron for 3D object recognition. Through this study, it is thought that it will be used in various ways for research that can extract the contamination level of products required in the hygiene field based on images.
There are many discourses about 'religion and women,' but it is no exaggeration to say that there is none about 'religion and men.' This is because the existing religions have been male-centric and have produced legions of male-dominated cultures. In Catholic Church, even today, only men can become the Pope, and women are not allowed to enter priesthood. Meanwhile, in the Islamic cultural areas, the reality is that women are being victimized by men who do not recognize the bad habits such as honor killings, or honor crimes. It is certain that gender discrimination in religious and cultural areas cannot be overlooked. This study focuses on the understanding of women in the thought of Daesoonjinrihoe(大巡眞理會), that is, the Daesoon Thought, which claims to advocate world peace. Daesoonjinrihoe is understood as a thought which tries to overcome gender discrimination prevalent in the existing religions and presents the vision of a new religion which aims to realize a new world of peace by drawing a distinction between the Former Heaven and the Latter Heaven. This study examines the understanding of women by looking at the tenet of Daesoonjinrihoe that consists of 'YeumYangHapDeok(陰陽合德), SinInJoHwa(神人調化), HaeWon-SangSaeng(解冤相生), DoTongJinGyeong(道通眞境).' The tenet is thought of as the basis of creed on which the understanding of women by the Daesoon Thought can be grasped as it basically contains the essence of teaching of the order. In the Daesoon Thought, women have the same status as men; women can become holy and dignified beings by engaging in independent, active, and autonomous spiritual exercises, and serve as a driving force for the realization of the ideal world. This understanding of women by the Daesoon Thought contains the idea of peace which can turn 'the culture of discrimination' into 'the culture of equality,' and 'the culture of life destruction' into 'the culture of life care.'
The technology of 3D reconstruction, primarily relying on point cloud data, is essential for digitizing objects or spaces. This paper aims to utilize reinforcement learning to achieve the acquisition of point clouds in a given environment. To accomplish this, a simulation environment is constructed using Unity, and reinforcement learning is implemented using the Unity package known as ML-Agents. The process of point cloud acquisition involves initially setting a goal and calculating a traversable path around the goal. The traversal path is segmented at regular intervals, with rewards assigned at each step. To prevent the agent from deviating from the path, rewards are increased. Additionally, rewards are granted each time the agent fixates on the goal during traversal, facilitating the learning of optimal points for point cloud acquisition at each traversal step. Experimental results demonstrate that despite the variability in traversal paths, the approach enables the acquisition of relatively accurate point clouds.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.11
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pp.319-328
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2023
Unlike cloud computing, edge computing technology analyzes and judges data close to devices and users, providing advantages such as real-time service, sensitive data protection, and reduced network traffic. EdgeX Foundry, a representative open source of edge computing platforms, is an open source-based edge middleware platform that provides services between various devices and IT systems in the real world. EdgeX Foundry provides a service for handling camera devices, along with a service for handling existing sensed data, which only supports simple streaming and camera device management and does not store or process image data obtained from the device inside EdgeX. This paper presents a technique that can store and process image data inside EdgeX by applying some of the services provided by EdgeX Foundry. Based on the proposed technique, a service pipeline for object detection services used core in the field of autonomous driving was created for experiments and performance evaluation, and then compared and analyzed with existing methods.
Recently, the demand for lidar systems for autonomous driving is increasing, and research on Shortwave Infrared(SWIR) photodetectors for this purpose is being actively conducted. Most SWIR photodetectors currently being developed are based on InGaAs, and have the disadvantages of complex processes, high prices, and limitations in research due to monopoly. In addition, current SWIR photodetectors use lasers in the 905 nm wavelength band, which can pass through the pupil and cause damage to the retina. Therefore, it is required to develop a SWIR photodetector using a wavelength band of 1400 nm or more to be safe for human eyes, and to develop a material that can replace the proprietary InGaAs. PbS QDs are group 4-6 compound semiconductors whose absorption wavelength band can be adjusted from 1000 to 2700 nm, and have the advantage of being simple to process. Therefore, in this study, PbS QDs having an absorption wavelength peak of 1415 nm were synthesized, and a SWIR photodetector was fabricated using this. In addition, the photodetector's responsivity was improved by applying P3HT and ZnO NPs to improve electron hole mobility. As a result of the experiment, it was confirmed that the synthesized PbS QDs had excellent FWHM characteristics compared to commercial PbS QDs, and it was confirmed that the photodetector had a maximum current change of about 1.6 times.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.18
no.6
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pp.1057-1066
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2023
Global Navigation Satellite System (GNSS) is one of the core technologies for the 4th Industrial Revolution, and its importance is increasingly highlighted in the next generation communications and smart mobility requiring the accurate location information. As the development of the high-performance/high-precesion GNSS technology makes it possible to obtain the more accurate locations information, the location based products and systems, which provide the high-quality service, are being researched/developed. In this paper, we present the results of a survey on the recent research trends and examples, utilizing GNSS technology in fields of the next generation communications and smart mobility, and analyzes the results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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