Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2022.06a
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pp.1207-1210
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2022
2D 이미지로부터 카메라의 위치 정보를 추정할 수 있는 Structure-from-Motion (SfM) 기술과 dense depth map 을 추정하는 Multi-view Stereo (MVS) 기술을 이용하여 2D 이미지에서 point cloud 와 같은 3D data 를 얻을 수 있다. 3D data 는 VR, AR, 메타버스와 같은 컨텐츠에 사용되기 위한 핵심 요소이다. Point cloud 는 보통 VR, AR, 메타버스와 같은 많은 분야에 이용되기 위해 mesh 형태로 변환된 후 texture 를 입히는 Texturing 과정이 필요하다. 기존의 Texturing 방법에서는 mesh의 face에 사용될 image의 outlier를 제거하기 위해 color 정보만을 이용했다. Color 정보를 이용하는 방법은 mesh 의 face 에 대응되는 image 의 수가 충분히 많고 움직이는 물체에 대한 outlier 에는 효과적이지만 image 의 수가 부족한 경우와 부정확한 카메라 파라미터에 대한 outlier 에는 부족한 성능을 보인다. 본 논문에서는 Texturing 과정의 view selection 에서 depth 정보를 추가로 이용하여 기존 방법의 단점을 보완할 수 있는 방법을 제안한다.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.6
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pp.114-122
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2011
We propose an automatic localization technique based on Uniform Arc Length Sampling (UALS) of 360 degree range sensor data. The proposed method samples 3D points from dense a point-cloud which is acquired by the sensor, registers the sampled points to a digital surface model(DSM) in real-time, and determines the location of an Unmanned Ground Vehicle(UGV). To reduce the sampling and registration time of a sequence of dense range data, 3D range points are sampled uniformly in terms of ground sample distance. Using the proposed method, we can reduce the number of 3D points while maintaining their uniformity over range data. We compare the registration speed and accuracy of the proposed method with a conventional sample method. Through several experiments by changing the number of sampling points, we analyze the speed and accuracy of the proposed method.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.22
no.1
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pp.73-84
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2006
Hazardous Air Pollutants (HAPs) are characterized by being relatively heavier and denser than that of ambient air due to the various reasons such as higher molecular weight, low temperature and other complicated chemical transformations (Witlox, 1994). In an effort to investigate transport and diffusion from instantaneous emission of heavy gas, Lagrangian Particle Dispersion Model (LPDM) coupled with the RAMS output was employed. Both deposition process and buoyancy term were added on the atmospheric diffusion equations of LPDM, and the locations and concentrations of dense gas particle released from instantaneous single point source (emitting initially for 10 minutes only) were analyzed. The result overall shows that adding deposition process and buoyancy terms on the diffusion equation of LPDM has very small but detectable effect on the vertical and horizontal distribution of Lagrangian particles that especially transported for a fairly long traveling time. Also the slumping of dense gas can be found to be ignored horizontally compared to the advection by the horizontal wind suggesting that it was essential to couple the Lagrangian particle dispersion model coupled with the RAMS model in order to explain the dispersion of HAPs more accurately. However, during the initial time of instantaneous emission, buoyancy term play an important role on the vertical locations of dense particles for near surface atmosphere and around source area, indicating the importance of densities of HAPs in the beginning stage or short duration for the risk assessment of HAPs or management of heavy vapors during the explosive accidents.
Stereo vision is a fundamental method for measuring 3D structures by observing them from two cameras placed on different positions. In order to reconstruct 3D structures, it is necessary to create a disparity map from a pair of stereo images. To create a disparity map we compute the matching cost for each point correspondence and compute the disparity that minimizes the sum of the whole matching costs. In this paper, we propose a method to estimate a dense disparity map using region segmentation. We segment each scanline using region homogeneity properties. Using the segmented regions, we prohibit false matches in the stereo matching process. Disparities for pixels that failed in matching are filled by interpolating neighborhood disparities. We applied the proposed method to various stereo images of real environments. Experimental results showed that the proposed method is stable and potentially viable in practical applications.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.343-364
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2021
In the 5G era, the communication networks tend to be ultra-densified, which will improve the accuracy of indoor positioning and further improve the quality of positioning service. In this study, we propose an indoor three-dimensional (3D) dynamic reconstruction fingerprint matching algorithm (DSR-FP) in a 5G ultra-dense network. The first step of the algorithm is to construct a local fingerprint matrix having low-rank characteristics using partial fingerprint data, and then reconstruct the local matrix as a complete fingerprint library using the FPCA reconstruction algorithm. In the second step of the algorithm, a dynamic base station matching strategy is used to screen out the best quality service base stations and multiple sub-optimal service base stations. Then, the fingerprints of the other base station numbers are eliminated from the fingerprint database to simplify the fingerprint database. Finally, the 3D estimated coordinates of the point to be located are obtained through the K-nearest neighbor matching algorithm. The analysis of the simulation results demonstrates that the average relative error between the reconstructed fingerprint database by the DSR-FP algorithm and the original fingerprint database is 1.21%, indicating that the accuracy of the reconstruction fingerprint database is high, and the influence of the location error can be ignored. The positioning error of the DSR-FP algorithm is less than 0.31 m. Furthermore, at the same signal-to-noise ratio, the positioning error of the DSR-FP algorithm is lesser than that of the traditional fingerprint matching algorithm, while its positioning accuracy is higher.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.13
no.1
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pp.105-114
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1993
The ciculation due to bottom density current produced by a dense inflow into a small reservoir is analysed by numerical scheme. Before the front of the density current arrives at the downstream end, the mixing in the reservoir is mainly caused by the anticlockwise vortex formed at the downstream of plunging point along the movement of bottom density current. Upon the arrival of the front of the density current at the downstream end an internal surge is created through an internal hydraulic jump. With repeated propagation of the internal surge back and forth the mixing in the reservoir is progressed and the thickness of dense layer is increased upward. The dilution of the overflow at downstream end is found to depend on inflow densimetric Froude number, reservoir length and elapsed time. The time required for the overflow to attain a specified dilution increases as reservoir length increases and Fre decreases.
Glandular trichomes present on the leaf surface of Drosera capensis were examined using transmission electron microscopy. A large number of stalked glands exist on the adaxial surfaces of the leaf blade. The secretory head is composed of two layers of secretory cells, one layer of middle cells, and the inner tracheids. The secretory cells contain rough endoplasmic reticulum, mitochondria, plastids, Golgi apparatus, and vacuoles. The secretory cells show prominent cell wall ingrowth, and thick cuticle restricted on the subcuticular wall. Frequently, the cuticle has some pores, canal-like structures, showing electron -dense granules being penetrated through them. Ultrastructural localization using diaminobenzidine showed the electron-dense deposits in the vacuole. No peroxidase activity was seen in the cell wall and cytolasm. The activity of peroxidase (POX) isozymes in Drosera which isoelectric point (pI) is 3.6 and some anionic POX isozymes which pIs are laid between 3.6 and 4.6 were especially increased according to the development and the formation of glandular trichomes. Also, the activity of some POX isozymes which isoelectric points are laid between 4.6 and 5.1 were increased in the regions of leaves which has trichomes.
This study presents an automatic matching method for generating a dense, accurate, and discontinuity-preserved digital surface model (DSM) using multiple images acquired by an aerial digital frame camera. The proposed method consists of two main procedures: area-based multi-image matching (AMIM) and stereo-pair epipolar line matching (SELM). AMIM evaluates the sum of the normalized cross correlation of corresponding image points from multiple images to determine the optimal height of an object point. A novel method is introduced for determining the search height range and incremental height, which are necessary for the vertical line locus used in the AMIM. This procedure also includes the means to select the best reference and target images for each strip so that multi-image matching can resolve the common problem over occlusion areas. The SELM extracts densely positioned distinct points along epipolar lines from the multiple images and generates a discontinuity-preserved DSM using geometric and radiometric constraints. The matched points derived by the AMIM are used as anchor points between overlapped images to find conjugate distinct points using epipolar geometry. The performance of the proposed method was evaluated for several different test areas, including urban areas.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1856-1869
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2015
This paper addresses the issues of 3D human activity detection, tracking and recognition from RGB-D video sequences using a feature structured framework. During human tracking and activity recognition, initially, dense depth images are captured using depth camera. In order to track human silhouettes, we considered spatial/temporal continuity, constraints of human motion information and compute centroids of each activity based on chain coding mechanism and centroids point extraction. In body skin joints features, we estimate human body skin color to identify human body parts (i.e., head, hands, and feet) likely to extract joint points information. These joints points are further processed as feature extraction process including distance position features and centroid distance features. Lastly, self-organized maps are used to recognize different activities. Experimental results demonstrate that the proposed method is reliable and efficient in recognizing human poses at different realistic scenes. The proposed system should be applicable to different consumer application systems such as healthcare system, video surveillance system and indoor monitoring systems which track and recognize different activities of multiple users.
Liquid helium is an exciting subject for the study of thermodynamic and transport properties because of its remarkable properties. The viscosity of liquid helium exhibits the abnormal behavior compared to other ordinary liquid. Below the $\lambda$ point liquid $^4He$ becomes superfluid, and it is obviously quite a different phenomenon from the change of liquid $^3He$. The brake theory of viscosity proposed by authors is successfully applied to liquid $^3He$, liquid $^4He$, dense gas and 4He with adjustable parameter $V_s$. The calculation results are satisfactory compared with the observed values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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