One of the representative methods of optical flow is a gradient method which estimates the movement of an object based on the differential of image brightness. However, the method is ineffective for large displacement of the object and many improved methods have been proposed to copy with such limitations. One of these improved techniques is the multigrid processing, which is used in many optical flow algorithms. As an alternative novel technique we have been proposing an orthogonal functional expansion method, where whole displacements are expanded from low frequency terms. This method is expected to be applicable to flow estimation with large displacement and deformation including expansion and contraction, which are difficult to cope with by conventional optical flow methods. In the orthogonal functional expansion method, the apparent displacement field is calculated iteratively by a projection method which utilizes derivatives of the invariant constraint equations of brightness constancy. One feature of this method is that differentiation of the input image is not necessary, thereby reducing sensitivity to noise. In this paper, we apply our method to several real images in which the objects undergo large displacement and/or deformation including expansion. We demonstrate the effectiveness of the orthogonal functional expansion method by comparing with conventional methods including our optimally scaled multigrid optical flow algorithm.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.25
no.3
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pp.141-146
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2008
The purpose of this study is to develop the algorithm which can control muscle power assist robot especially for elderly. Recently, wearable robots for power assistance are developed by many researchers, and its application fields are also variable such as for medical or military equipment. However, there are many technical barriers to develop the wearable robot. This study suggest a control method improving performance of a wearable robot system by using a EMG signal of major muscles and a force sensor signal as command signal of system. The result of the robot Prototype efficiency experiment, the case of Maximum Isometric motion it suggest 100% power of muscle, the man need only 66% of MVIC(Maximum Voluntary Isometric Contraction) to lift 5kg dumbbell without robot assist. However the man needs only 52% of MVIC to lift 5kg dumbbell with robot assist. Therefore 20% muscle power increased with robot assist. Also, we designed light weight robot mechanism that extract the command signal verified and drive the wanted motions.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.30
no.8
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pp.870-877
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2013
There has been much recent research interest in developing numerous kinds of human-machine interface. This field currently requires more accurate and reliable sensing systems to detect the intended human motion. Most conventional human-machine interface use electromyography (EMG) sensors to detect the intended motion. However, EMG sensors have a number of disadvantages and, as a consequence, the human-machine interface is difficult to use. This study describes a muscle volume sensor (MVS) that has been developed to measure variation in the outline of a muscle, for use as a human-machine interface. We developed an algorithm to calibrate the system, and the feasibility of using MVS for detecting muscular activity was demonstrated experimentally. We evaluated the performance of the MVS via isotonic contraction using the KIN-COM$^{(R)}$ equipment at torques of 5, 10, and 15 Nm.
Let K be a nonempty closed convex subset of a real Hilbert space H. Let T : K $\rightarrow$ K be a nonexpansive mapping with a nonempty fixed point set Fix(T). Let f : K $\rightarrow$ K be a contraction mapping. Let {$\alpha_n$} and {$\beta_n$} be sequences in (0, 1) such that $\lim_{x{\rightarrow}0}{\alpha}_n=0$, (0.1) $\sum_{n=0}^{\infty}\;{\alpha}_n=+{\infty}$, (0.2) 0 < a ${\leq}\;{\beta}_n\;{\leq}$ b < 1 for all $n\;{\geq}\;0$. (0.3) Then it is proved that the modified Krasnoselski-Mann iterative sequence {$x_n$} given by {$x_0\;{\in}\;K$, $y_n\;=\;{\alpha}_{n}f(x_n)+(1-\alpha_n)x_n$, $n\;{\geq}\;0$, $x_{n+1}=(1-{\beta}_n)y_n+{\beta}_nTy_n$, $n\;{\geq}\;0$, (0.4) converges strongly to a point p $\in$ Fix(T} which satisfies the variational inequality
$\leq$ 0, z $\in$ Fix(T). (0.5) This result improves and extends the corresponding results of Yao et al[Y.Yao, H. Zhou, Y. C. Liou, Strong convergence of a modified Krasnoselski-Mann iterative algorithm for non-expansive mappings, J Appl Math Com-put (2009)29:383-389.
This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.552-555
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2018
This study developed a gesture recognition method using Kinect sensor and proposed a fighting action control interface. To extract the pattern features of a gesture, it used a method of extracting them in consideration of a body rate based on the shoulders, rather than of absolute positions. Although the same gesture is made, the positional coordinates of each joint caught by Kinect sensor can be different depending on a length and direction of the arm. Therefore, this study applied principal component analysis in order for gesture modeling and analysis. The method helps to reduce the effects of data errors and bring about dimensional contraction effect. In addition, this study proposed a modified matching algorithm to reduce motion restrictions of gesture recognition system.
Even before the Covid-19 outbreak, the second-hand fashion market has been growing as the fashion industry strives towards sustainability. It has also accelerated due to the economic contraction caused by the pandemic. In previous studies, the second-hand market has been steadily studied; however, the research is insufficient compared to the diversified market. Therefore, this study investigates changes in consumers' perception of the second-hand fashion market affected by Covid-19. This study collected text data with the keyword 'second-hand fashion' from various blogs. We analyzed 24,000 posts before and after the Covid-19 outbreak by applying the LDA algorithm for topic modeling and content analysis. Seven and nine different topics for the period before and after the pandemic respectively were derived. The results revealed that during the pandemic the consumers realized the practical value of sustainability in their daily lives than they did before the pandemic. Furthermore, they tried to minimize transaction anxiety by using diverse platforms with advanced technology. They also realized economic value by buying and selling sneakers in the popular sneakers resale market. The results could help understand the rapidly growing second-hand fashion market during Covid-19.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.12
no.5
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pp.126-135
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1995
An exhaust muffler is one of the simple and effective means to meet the demand for a quiet vehicle, and it deserves a close attention to effectively reduce the engine noise. The transfer function technique is one of the tools that have been used to analyze the noise characteristics of the exhaust muffler. In this paper we obtained a transfer function using the forward-going and backward-going components of sound pressure in the exhaust muffler, which is compatible wiht lattice filter algorithm. This form of transfer function is obtained for the basic elements of a muffler, such as uniform tube, open termin- ation, closed termination, anechoic termination, expansion, contraction, extended-tube resonator, hole, Helmholtz resonator, and concentric hole-cavity resonator. The results are combined to produce the transfer function of various types of mufflers. With this transfer function we calculate the transmission and insertion losses of mufflers, and examined the effects of various design parameters. Comparisons were made between the calculation and experimental results, which showed a good agreement, and we conclude that the transfer function of lattice form can be used to analyze the noise characteristics of the exhaust mufflers.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.7
no.6
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pp.546-553
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2002
A control of the body posture and movement is maintained by the vestibular system, vision, and proprioceptors. Especially, vestibular system has a very important function that controls the eye movement through vestibuloocular reflex and contraction of skeletal muscles through vestibulospinal reflex. However, postural disturbance caused by loss of vestibular function results in nausea, vomiting, vertigo and loss of craving for life. Lose of vestibular function leads to abnormal reflex of eye movements named nystagmus. Analysis of the nystagmus is needed to diagnose the vertigo, which is performed by means of electrooculography(EOG). The purpose of this study is to develop a computerized system for data processing and an algorithm for the automatic evaluation of the slow component velocity(SCV) of nystagmus induced by optokinetic(OKN) stimulation system. A new algorithm using recursive least square method(RLSM) to detect SCV of nystagmus is suggested in this paper. This method allows a fast and precise evaluation of the nystagmus, through artifact rejection techniques. The results are depicted in this paper.
Potholes are caused by the presence of water in the underlying soil structure, which weakens the road pavement by expansion and contraction of water at freezing and thawing temperatures. Recently, automatic pothole detection systems have been studied, such as vibration-based methods and laser scanning methods. However, the vibration-based methods have low detection accuracy and limited detection area. Moreover, the costs for laser scanning-based methods are significantly high. Thus, in this paper, we propose a new pothole detection system using a commercial black-box camera. Normally, the computing power of a commercial black-box camera is limited. Thus, the pothole detection algorithm should be designed to work with the embedded computing environment of a black-box camera. The designed pothole detection algorithm has been tested by implementing in a black-box camera. The experimental results are analyzed with specific evaluation metrics, such as sensitivity and precision. Our studies confirm that the proposed pothole detection system can be utilized to gather pothole information in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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