본 논문은 단안 카메라로부터 입력된 영상에서 모션 기반의 검색을 사용한 동적인 사람 자세 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3차원 공간에서 하나의 사람 자세 후보를 생성하고, 생성된 자세 후보를 2차원 이미지 공간으로 투영하여, 투영된 사람 자세 후보와 입력 이미지와의 특징 값 유사성을 비교한다. 이 과정을 정해진 조건을 만족 할 때까지 반복하여 이미지와의 유사성과, 신체 부분간 연결성이 가장 좋은 3차원 자세를 추정한다. 제안된 방법에서는 입력 이미지에 적합한 3차원 자세를 검색할 때, 2차원 영상에서 추정된 신체 각 부분들의 모션 정보를 사용해 검색 공간을 정하고 정해진 검색 공간에서 탐색하여 사람의 자세를 추정한다. 2차원 이미지 모션은 비교적 높은 제약이 있어서 검색 공간을 의미있게 줄일 수 있다. 이 방법은 모션 추정이 검색 공간을 효율적으로 할당 해주고, 자세 추적이 여러 가지 다양한 모션에 적응할 수 있다는 장점을 가진다
최대 1.9 W의 레이저 다이오드 출력을 Nd:YV $O_4$결정 단면에 집속시키고 공진기 내부에 KTP 결정을 두어서 제2고조파 변환시켜 녹색광(532 nm) 레이저를 발생시켰다. 다이오드 레이저 스퍽트럼과 레이저 결정의 흡수 스펙트럼을 비교하여 최적의 다이오드 작동 온도를 찾았다. 공진기 길이와 출력경의 곡률을 변화시키면서 출력의 변화를 관측한 결과, 최대 80 ㎽의 녹색광 레이저 출력을 얻었으며 최대 출력을 내는 공진기 조건에서는 집속된 여기광의 직경과 TE $M_{00}$ 모드의 직경이 일치함을 알았다. 발생된 녹색광 레이저는 다중모드로 발진하였으며 출력 요동이 심하였다. 단일모드 발진을 시키기 위하여 브루스터 판과 에탈론 등을 사용하는 여러 가지 형태의 공진기를 시도하여 보았다. 실험 결과, 에탈론을 사용한 공진기에서 가장 큰 출력인 60 ㎽ 의 단일 종모드 출력을 얻었다. 단일모드로 발진하는 레이저의 출력 요동은 다중 모드에 비하여 1/10이하로 감소하였다.
최근에 센서 및 모바일 장비들의 발전으로 인하여 이러한 장비들로부터 생성된 대량의 데이터 스트림(data stream)의 처리가 중요한 연구 과제가 되고 있다. 데이타 스트림 중에서 연속되는 시점에 얻어진 실수 값들의 스트림을 스트리밍 시계열(streaming time-series)이라 한다. 스트리밍 시계열에 대한 유사성 매칭은 여러 가지 고유 특성에 의하여 기존의 시계열 데이타와는 다르게 처리되어야 한다. 본 논문에서는 정규화 변환(normalization transform)을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 해결하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 기존에는 스트리밍 시계열을 아무런 변환 없이 비교하였으나, 본 논문에서는 정규화 변환된 스트리밍 시계열을 비교한다. 정규화 변환은 절대적인 값은 달라도 유사한 변동 경향을 가지는 시계열 데이타를 찾기 위하여 유용하다. 본 논문의 공헌은 다음과 같다. (1) 기존의 정규화 변환을 지원하는 서브시퀀스 매칭 알고리즘[4]에서 제시된 정리(theorem)를 이용하여 정규화 변환을 지원하는 스트리밍 시계열 매칭 문제를 풀기 위한 간단한 알고리즘을 제안한다. (2) 검색 성능을 향상시키기 위하여 간단한 알고리즘을 $k\;({\geq}\;1)$ 개의 인덱스를 이용하는 알고리즘으로 확장한다. (3) 주어진 k에 대하여, 확장된 알고리즘의 검색 성능을 최대화하기 위해 k 개의 인덱스를 생성할 최적의 윈도우 길이를 선택하기 위한 근사 방법(approximation)을 제시한다. (4) 스트리밍 시계열의 연속성(continuity) 개념[8]에 기반하여, 현재 시점 $t_0$에서의 스트리밍 서브시퀀스에 대한 검색과 동시에 미래 시점 $(t_0+m-1)\;(m\geq1)$까지의 검색 결과를 한번의 인덱스 검색으로 구할 수 있도록 재차 확장한 알고리즘을 제안한다. (5) 일련의 실험을 통하여 본 논문에서 제안된 알고리즘들 간의 성능을 비교하고, k 및 m 값의 변화에 따라 제안된 알고리즘들의 검색 성능 변화를 보인다. 본 논문에서 제시한 정규화 변환 스트리밍 시계열 매칭 문제에 대한 연구는 이전에 수행된 적이 없으므로 순차 검색(sequential scan) 알고리즘과 성능을 비교한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 순차 검색에 비하여 최대 13.2배까지 성능이 향상되었으며, 인덱스의 개수 k가 증가함에 따라 검색 성능도 함께 증가하였다.
본 논문에서는 스마트폰 사용자를 위한 가속도 센서 기반의 제스처 인식 방법을 제안한다. 제안하는 제스처 인식 방법에서는 DTW 알고리즘을 적용하여 새로운 시계열 가속도 데이터와 각 제스처별 대표 훈련 데이터간의 유사도를 측정한 뒤, k-NN 알고리즘을 적용하여 제스처를 판별한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석해보기 위해, 안드로이드 스마트폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램과 이것을 활용한 제스처 기반 원격 제어 로봇 시스템을 구현하였다. 사용자-혼합 및 사용자-독립 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 제스처 인식방법과 구현 시스템이 높은 인식 성능과 확장성을 가진다는 것을 보였다.
Authentication methods on smartphone are demanded to be implicit to users with minimum users' interaction. Existing authentication methods (e.g. PINs, passwords, visual patterns, etc.) are not effectively considering remembrance and privacy issues. Behavioral biometrics such as keystroke dynamics and gait biometrics can be acquired easily and implicitly by using integrated sensors on smartphone. We propose a biometric model involving keystroke dynamics for implicit authentication on smartphone. We first design a feature extraction method for keystroke dynamics. And then, we build a fusion model of keystroke dynamics and gait to improve the authentication performance of single behavioral biometric on smartphone. We operate the fusion at both feature extraction level and matching score level. Experiment using linear Support Vector Machines (SVM) classifier reveals that the best results are achieved with score fusion: a recognition rate approximately 97.86% under identification mode and an error rate approximately 1.11% under authentication mode.
Real-time energy monitoring systems is a demand-response system which is reported to be effective in saving energy up to 12%. Real-time energy monitoring system is commonly composed of smart-plugs which sense how much electrical power is consumed and IHD(In-Home Display device) which displays power consumption patterns. Even though the monitoring system is effective, users should themselves match which smart plus is connected to which appliance. In order to make the matching work to be automatic, the monitoring system need to have appliance identification algorithm, and some works have made under the name of NILM(Non-Intrusive Load Monitoring). This paper proposed an algorithm which utilizes multiple classifiers to improve accuracy of appliance identification. The algorithm proposes to understand each classifiers performance, that is, when a classifier make a result how much the result is reliable, and utilize it in choosing the final result among result candidates from many classifiers. By using the proposed algorithm this paper make 4.5% of improved accuracy with respect to using single best classifier, and 2.9% of improved accuracy with respect to other method using multiple classifiers, so called CDM(Commitee Decision Mechanism) method.
Manipulation of the nano/micro scale object has been a key technology in biology as the sizes of DNA, chromosome, nucleus, cell and embryo are within such order. For instance, for embryo cell manipulation, the cell injection is performed manually. The operator often spends over a year to carry out a cell manipulation project. Since the typical success rate of such operation is extremely low, automation of such biological cell manipulation has been asked. As the operator spends most of his time in finding the position of cell in the Petri dish and in injecting bio-material to the cell from the best orientation. In this paper, we propose a new strategy and a vision system, by which one can find, recognize and track nucleus, polar body, and zona pellucida of the embryo cell for automatic biomanipulation. The deformable template matching algorithm has been used in recognizing the nucleus and polar body of each cell. Result suggests that it outperforms the conventional methods.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제17권6호
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pp.363-368
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2016
Rectangular shape detection plays an important role in many image recognition systems. However, it requires continued research for its improved performance. In this study, we propose a strong rectangular shape detection algorithm, which combines the canny edge and line detection algorithms based on the perpendicularity and parallelism of a rectangle. First, we use the canny edge detection algorithm in order to obtain an image edge map. We then find the edge of the contour by using the connected component and find each edge contour from the edge map by using a DP (douglas-peucker) algorithm, and convert the contour into a polyline segment by using a DP algorithm. Each of the segments is compared with each other to calculate parallelism, whether or not the segment intersects the perpendicularity intersecting corner necessary to detect the rectangular shape. Using the perpendicularity and the parallelism, the four best line segments are selected and whether a determined the rectangular shape about the combination. According to the result of the experiment, the proposed rectangular shape detection algorithm strongly showed the size, location, direction, and color of the various objects. In addition, the proposed algorithm is applied to the license plate detecting and it wants to show the strength of the results.
A Q-band pHEMT image-rejection low-noise amplifier (IR-LNA) is presented using inter-stage tunable resonators. The inter-stage L-C resonators can maximize an image rejection by functioning as inter-stage matching circuits at an operating frequency ($F_{OP}$) and short circuits at an image frequency ($F_{IM}$). In addition, it also brings more wideband image rejection than conventional notch filters. Moreover, tunable varactors in L-C resonators not only compensate for the mismatch of an image frequency induced by the process variation or model error but can also change the image frequency according to a required RF frequency. The implemented pHEMT IR-LNA shows 54.3 dB maximum image rejection ratio (IRR). By changing the varactor bias, the image frequency shifts from 27 GHz to 37 GHz with over 40 dB IRR, a 19.1 dB to 17.6 dB peak gain, and 3.2 dB to 4.3 dB noise figure. To the best of the authors' knowledge, it shows the highest IRR and $F_{IM}/F_{OP}$ of the reported millimeter/quasi-millimeter wave IR-LNAs.
대용량의 데이터로부터 의미있는 지식을 찾는 과정에서 데이터의 질은 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 데이터의 충실도를 높이기 위한 방법으로 여러 경로로부터 수집된 데이터의 정보를 활용하기 위해 데이터 마이닝 알고리즘인 의사결정 규칙을 이용한 데이터 통합 기법을 제안하고, 실제 데이터를 이용하여 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험결과 제안된 알고리즘이 데이터 통합의 성능을 향상시킴을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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