본 논문은 마커리스 증강현실(Markerless Augmented Reality)의 구현과 레퍼런스(reference) 데이터 그룹을 효율적으로 생성하고 활용하는 방법을 제안한다. 구현은 카메라 설정과 레퍼런스 데이터 그룹 생성, 트래킹(tracking) 부분으로 되어 있다. 효율적인 레퍼런스 데이터 그룹을 생성하기 위해서는 CAD모델과 같은 3D모델을 필요하며, 다양한 관점에서 본 레퍼런스 데이터 그룹을 생성해야 한다. 모델에 대한 영상에서 특징점들을 추출하고, 광선 추적법을 이용하여 그 특징점에 대응하는 3D좌표를 추출하여, 모델의 특징점 들에 대한 2D/3D 대응점의 레퍼런스 데이터 그룹이 구성된다. 트래킹 할 때 현재 프레임영상에서 특징점 들이 가장 많이 매칭되는 레퍼런스 데이터와 그 주위의 모델 데이터만을 이용하기 때문에 빠르게 트래킹 할 수 있다.
When we deal with the image data through camera lens, much works are necessary for removing image distortions and obtaining accurate informations from the raw data. However, the calibration process is very complicated and requires many trials and errors. In this paper, 3 new approach to image processing is presented by developing a H/W vision system with a tracking camera. Using motor control with encoders the proposed tracking method tells us exact displacements of a moving object. Therefore this method does not require any calibration process for pin cusion. Owing to the mobility one camera covers wide ranges and, by lowering its height, the camera also obtains high resolution of the image. We first introduce the structure of the motion analysis system. Then the construced vision system is investigated by some experiments.
A micromirror actuated by piezoelectric unimorph cantilevers is proposed as a tine-tracking device for high-density optical data storage. Bending motions of the metal/PZT/metal unimorphs translate an integrated micromirror along the out-of-plane vertical direction. The micromirror alters the optical path of the incident laser beam and linearly steers the reflected laser beam by its out-of-plane parallel actuation. Numerical analysis shows that the actuated micromirror can satisfy the tracking speed imposed by the requirement on the access time for the high-density optical data storage up to few tens Gbitlin2 owing to the light mass of the micromirror. In this paper, preliminary characteristics of the micro-machined PZT actuated micromirror (PAM) are reported. Only a 360 nm-thick PZT film deposited by sol-gel process shows both good electrical and mechanical characteristics for the fine-tracking actuator. The micromirror can be easily actuated up to several micrometers under low voltage operation condition well below 10 volts.
In this Paper, a new multi-sensor single-target tracking method in cluttered environment is proposed. Unlike the established methods such as probabilistic data association filter (PDAF), the proposed method intends to reflect the information in detection phase into parameters in tracking so as to reduce uncertainty due to clutter. This is achieved by first modifying the Bayes risk in Bayesian detection criterion to incorporate the likelihood of measurements from multiple sensors. The final estimate is then computed by taking a linear combination of the likelihood and the estimate of measurements. We develop the procedure and discuss the results from representative simulations.
Tracking system is essential for Image Guided Surgery(IGS). Optical Tracking System(OTS) is widely used to IGS for its high accuracy and easy usage. However, OTS doesn't work when occlusion of marker occurs. In this paper sensor data fusion with OTS and Inertial Navigation System(INS) is proposed to solve this problem. The proposed system improves the accuracy of tracking system by eliminating gaussian error of the sensor and supplements the disadvantages of OTS and IMU through sensor fusion based on Kalman filter. Also, sensor calibration method that improves the accuracy is introduced. The performed experiment verifies the effectualness of the proposed algorithm.
인공위성의 추적자료(시선거리, 시선거리변화율, 방위각, 고도)에 영향을 줄 수 있는 여러가지 요인들을 모델링하여 궤도추적 자료를 추적 안테나에서 받은 실제 자료와 가능한 거의 같게 이론적으로 생성하는 S/W를 개발하였다. 개발한 S/W를 이용하여 광시간 효과와 지구 대기에 의한 추적자료의 지연량을 산출하였다. 대기에 의한 추적자료 지연량들의 변화를 살펴본 결과, 대류층에 의한 지연량은 온도, 상대습도, 압력이 클수록 증가하고, 이온층에 의한 지연량은 최대전자밀로와 주파수에 따라 차이가 나는데, 최대전자 밀도가 증가할수록 지연량은 점점 증가하고, 주파수가 증가할 수록 지연량이 감소함을 알 수 있었다. 또한, 광시간 효과에 의한 추적자료의 지연량은 위성의 고도가 낮을 수록 빠른 궤도운동으로 지연량이 커짐을 알 수 있다.
GPS(Global Positioning System) location tracking is a method for taking the precise coordinates after the coordinates are obtained by a GPS receiver, and displaying them on the map. In this paper with WAVE(Wireless Access for Vehicular Environment) simulation, we show that various services such as vehicle tracking service, real-time road conditions service and logistics can go tracking service, control and operation services according to the vehicle position and the traveling direction by using the GPS position data. A vehicle tracking system using GPS is automatically able to manage multiple RCP when exchanging data between RMA and the RCP, and it provides rapid requests and responses. To verify that multiple sessions between RMA and RM, as well as multiple sessions between RMA and RCP are able to be implemented, we take RMA as a RCP application on an OBU, until the RMA is receiving data response from corresponding RM. As a result of this experiment, we show that the response speeds of single session between RMA and RM using 1, 2, 3, and 4 kbyte unit data are similar, 62.32ms, 62.65ms, 63.02ms, and 63.48ms, respectively. Likewise, those of 128 muliple sessions using 1, 2, 3, and 4 kbyte unit data are not much more time difference, 298.08ms, 302.21ms, 322.85ms, and 329.62ms, respectively.
매우 제한된 연산능력과 메모리 그리고 소용량 배터리를 가진 센서 노드로 구성된 센서 네트워크에서 플러딩이나 기존에 제안된 애드혹 라우팅 프로토콜을 적용하여 데이타를 전달하는 것은 현실적인 방안이 되지 못한다. 본 논문에서 우리는 ELF(Energy-efficient Localized Flooding)라고 하는 에너지 효율적인 데이타 전달 프로토콜을 제안하고자 한다. ELF 프로토콜은 소스 센서 노드와 이동성을 갖는 싱크 노드 간의 데이타 전달에 있어서 tracking zone이전 까지는 유니캐스트를 통해서 데이타 메시지가 포워딩되며, tracking tone내에서는 지역적인 플러딩을 통해서 데이타가 전달되도록 하여 유니캐스트와 플러딩의 장점을 적절하게 결합하고 있다. 시뮬레이션을 결과에 따르면, ELF는 매우 높은 data delivery ratio를 유지하면서도 average energy consumption 및 average delay는 낮은 특성을 보임으로써 센서 네트워크의 데이타 전달 방법으로써 매우 효과적임을 확인할 수 있다.
Recently, the volume of unstructured text data generated by various social media has been increasing rapidly; consequently, the use of text mining to support decision-making has also been growing. In particular, academia and industry are paying significant attention to topic analysis in order to discover the main issues from a large volume of text documents. Topic analysis can be regarded as static analysis because it analyzes a snapshot of the distribution of various issues. In contrast, some recent studies have attempted to perform dynamic issue tracking, which analyzes and traces issue trends during a predefined period. However, most traditional issue tracking methods have a common limitation : when a new period is included, topic analysis must be repeated for all the documents of the entire period, rather than being conducted only on the new documents of the added period. Additionally, traditional issue tracking methods do not concentrate on the transition of individuals' interests from certain issues to others, although the methods can illustrate macro-level issue trends. In this paper, we propose an individual interests tracking methodology to overcome the two limitations of traditional issue tracking methods. Our main goal is not to track macro-level issue trends but to analyze trends of individual interests flow. Further, our methodology has extensible characteristics because it analyzes only newly added documents when the period of analysis is extended. In this paper, we also analyze the results of applying our methodology to news articles and their access logs.
Determination of the most meaningful structural modes and gaining insight into how these modes evolve are important issues for long-term structural health monitoring of the long-span bridges. To address this issue, modal parameters identified throughout the life of the bridge need to be compared and linked with each other, which is the process of mode tracking. The modal frequencies for a long-span bridge are typically closely-spaced, sensitive to the environment (e.g., temperature, wind, traffic, etc.), which makes the automated tracking of modal parameters a difficult process, often requiring human intervention. Machine learning methods are well-suited for uncovering complex underlying relationships between processes and thus have the potential to realize accurate and automated modal tracking. In this study, Gaussian mixture model (GMM), a popular unsupervised machine learning method, is employed to automatically determine and update baseline modal properties from the identified unlabeled modal parameters. On this foundation, a new mode tracking method is proposed for automated mode tracking for long-span bridges. Firstly, a numerical example for a three-degree-of-freedom system is employed to validate the feasibility of using GMM to automatically determine the baseline modal properties. Subsequently, the field monitoring data of a long-span bridge are utilized to illustrate the practical usage of GMM for automated determination of the baseline list. Finally, the continuously monitoring bridge acceleration data during strong typhoon events are employed to validate the reliability of proposed method in tracking the changing modal parameters. Results show that the proposed method can automatically track the modal parameters in disastrous scenarios and provide valuable references for condition assessment of the bridge structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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