Three dimensional (3D) position determination and motion recognition using a 3D depth sensor camera are applied to a developed penguin-shaped robot, and its validity and closeness are investigated. The robot is equipped with an Asus Xtion Pro Live as a 3D depth camera, and a sound module. Using the skeleton information from the motion recognition data extracted from the camera, the robot is controlled so as to follow the typical three mode-reactions formed by the operator's gestures. In this study, the extraction of skeleton joint information using the 3D depth camera is introduced, and the tracking performance of the operator's motions is explained.
For way-point tracking of an autonomous underwater vehicle, a state feedback controller was designed by using pole placement scheme in discrete time domain. In the controller, 4 state variables were used for regulating the depth of the vehicle in z direction, and 3 state variables, for steering the vehicle in xy plane. Assuming constant speed of AUV, we simplified the design of the way-point tracking system. The proposed controller was simulated by MATLAB/Simulink using 6 degree-of-freedom nonlinear model and its performance of way point tracking was shown to be fulfilled within 1 m, nevertheless the proposed controller is quite simple and easy to implement compared to sliding mode controller.
컴퓨터그래픽스에서 실세계의 피사계 심도를 표현하기 위해 많은 연구가 진행되어왔다. 피사계 심도는 초점이 맺히는 초점평면을 기준으로 초점거리보다 가깝거나 멀 경우 렌즈와 조리개의 특성에 따라 해당부분이 흐리게 표현되는 현상이다. 이것을 이용하면 사람의 눈처럼 수정체에 의한 아웃 포커스 현상을 표현할 수 있기 때문에 현실감 있는 영상 표현이 가능하다. 본 논문에서는 eye-tracking 기술을 이용하여 사용자의 착안점을 계산하고 이를 바탕으로 GPU기반의 피사계 심도 조절방법을 구현함으로써 입체영상을 볼 때 발생하는 부작용을 줄이는 방법을 제안한다. 일반적으로 입체영상은 사용자의 초점을 강제로 조정하기 때문에 장시간 입체영상을 보면 어지럼증 등 부작용이 나타난다. 제안하는 기법은 눈동자의 움직임을 실시간으로 추적하여 입체영상의 피사계 심도를 자동으로 조절할 수 있기 때문에 부작용 저감이 가능하며 몰입감을 향상시킬 수 있다.
최근 무인 항공기(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)는 다양한 임무수행이 가능한 무인 시스템이라는 점에서 크게 주목받고 있다. 특히 정찰, 추적 등의 임무는 영상을 이용하여 임무 수행이 이루어진다. 소형 무인 항공기의 경우 중량과 비용을 고려하여 단안 영상을 이용하는 임무 수행 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 실제 지표면과 목표물이 고도 차이를 가지고 있어, 영상의 상대깊이를 고려하지 않은 3차원 거리는 임무 수행 시 오차 요인으로 작용 할 수 있다. 본 연구에서는 상대 깊이 추정을 위한 평균이동 알고리즘, 광류, 부분 공간법에 관하여 차례로 제시한다. 평균이동 알고리즘은 영상 내 목표물 추적과 관심영역을 결정하며 광류는 영상의 자기를 이용한 영상 이동 정보를 포함한다. 마지막으로 부분 공간법은 영상안의 움직임을 추정하며 각 영역의 상대깊이를 결정한다.
본 논문은 가상현실 및 증강현실을 위해 양안식 눈추적기 기반의 시선 깊이 추정 기법을 제안한다. 제안한 방법은 먼저 양안식 눈추적기로부터 안구 및 시선과 관련된 다양한 정보를 획득한다. 이후 획득된 정보를 바탕으로 다층퍼셉트론 알고리즘 기반의 시선 추적과 인식 모델을 통해 눈 시선 깊이를 추정한다. 제안한 방법을 검증하기 위해 13명의 참여자를 모집하고 개인별 시선 추적과 범용 시선 추적에 대한 성능을 분석하였다. 실험결과 개인별 모델에서는 90.1%, 그리고 전체 사용자를 대상으로 한 범용 모델에서는 89.7%의 정확도를 보였다.
휠트랙킹 시험으로 얻어지는 동적안정도는 아스팔트 혼합물의 소성변형 저항성을 나타내는 기본 척도로서 사용된다. 일반적으로 아스팔트 혼합물의 침하깊이가 클수록 동적안정도는 작고 반면에 침하깊이가 얕을수록 높은 동적안정도를 얻는다. 그러나 기존의 동적안정도의 산출방법은 단지 침하깊이-주기 곡선의 마지막 단계의 기울기에 근거하여 결정하기 때문에 항상 이와 같지는 않다. 특히 초기 단계에 깊게 침하되었어도 마지막 단계에서 완만한 기울기의 곡선을 보이는 혼합물의 동적 안정도는 최종적으로는 침하가 덜 깊으나 점진적으로 균등하게 침하되는 혼합물보다 더 높은 동적안정도가 산출되어 더 좋은 혼합물로 계산되는 모순이 있다. 즉, 기존 방법은 침하깊이-주기 곡선에서 마지막 부분의 기울기보다 완만하면, 최종 침하깊이가 큰 혼합물의 동적안정도가 얕은 혼합물의 동적안정도보다 더 큰 것으로 산출된다. 따라서 합리적인 동적안정도의 산출 방법의 확립이 필요하다. 본 연구에서는 합리적인 동적안정도를 결정하기 위하여 침하깊이의 초기, 중기, 마지막 단계를 고려한 몇 가지의 동적안정도의 산출 방법을 제시하였다. 제시된 새로운 산출 방법이 변형강도와 좋은 상관성 및 아스팔트 혼합물의 소성변형 저항성을 잘 나타냈다. 또한 새로운 방법은 계산이 비교적 쉽고 간단하다.
응시점을 통해 어떤 것을 보고 있는지 알 수 있다면 많은 정보를 얻을 수 있다. 응시 추적 기술의 발달로 응시점에 대한 정보는 다양한 응시 추적 기기에서 제공해주는 소프트웨어를 통해 얻을 수 있다. 하지만 실제 응시 깊이와 같은 정확한 정보를 추정하기란 어렵다. 응시 추적 기기를 통해 만약 실제 응시 깊이로 보정할 수 있다면 시뮬레이션, 디지털 트윈, VR 등 다양한 분야에서 현실적이고 정확한 신뢰성 있는 결과를 도출하는 것이 가능해질 것이다. 따라서 본 논문에서는 응시 추적 기기와 소프트웨어를 통해 원시 응시 깊이를 획득하고 보정하는 실험을 진행한다. 실험은 Deep Neural Network(DNN) 모델을 설계한 후 소프트웨어에서 제공하는 응시 깊이 값을 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별로 획득한다. 획득한 데이터는 설계한 DNN 모델을 통해 학습을 진행하여 실제 응시 깊이와 대응하도록 보정하였다. 보정한 모델을 통해 실험을 진행한 결과, 300mm에서 10,000mm까지 지정한 거리별 297mm, 904mm, 1,485mm, 2,005mm, 3,011mm, 4,021mm, 4,972mm, 6,027mm, 7,026mm, 8,043mm, 9,021mm, 10,076mm로 실제와 비슷한 응시 깊이 값을 획득할 수 있었다.
사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.
The new crown pneumonia (COVID-19) has become a global epidemic. The disease has spread to most countries and poses a challenge to the healthcare system. Contact tracing technology is an effective way for public health to deal with diseases. Many experts have studied traditional contact tracing and developed digital contact tracking. In order to better understand the field of contact tracking, it is necessary to analyze the development of contact tracking in the field of computer science by bibliometrics. The purpose of this research is to use literature statistics and topic analysis to characterize the research literature of contact tracking in the field of computer science, to gain an in-depth understanding of the literature development status of contact tracking and the trend of hot topics over the past decade. In order to achieve the aforementioned goals, we conducted a bibliometric study in this paper. The study uses data collected from the Scopus database. Which contains more than 10,000 articles, including more than 2,000 in the field of computer science. For popular trends, we use VOSviewer for visual analysis. The number of contact tracking documents published annually in the computer field is increasing. At present, there are 200 to 300 papers published in the field of computer science each year, and the number of uncited papers is relatively small. Through the visual analysis of the paper, we found that the hot topic of contact tracking has changed from the past "mathematical model," "biological model," and "algorithm" to the current "digital contact tracking," "privacy," and "mobile application" and other topics. Contact tracking is currently a hot research topic. By selecting the most cited papers, we can display high-quality literature in contact tracking and characterize the development trend of the entire field through topic analysis. This is useful for students and researchers new to field of contact tracking ai well as for presenting our results to other subjects. Especially when comprehensive research cannot be conducted due to time constraints or lack of precise research questions, our research analysis can provide value for it.
Kim, Jung-Ho;Kim, Najoung;Park, Hancheol;Park, Jong C.
Journal of Computing Science and Engineering
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제10권3호
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pp.95-101
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2016
In this study, we propose a new system for constructing parallel corpora for sign languages, which are generally under-resourced in comparison to spoken languages. In order to achieve scalability and accessibility regarding data collection and corpus construction, our system utilizes deep learning-based techniques and predicts depth information to perform pose estimation on hand information obtainable from video recordings by a single RGB camera. These estimated poses are then transcribed into expressions in SignWriting. We evaluate the accuracy of hand tracking and hand pose estimation modules of our system quantitatively, using the American Sign Language Image Dataset and the American Sign Language Lexicon Video Dataset. The evaluation results show that our transcription system has a high potential to be successfully employed in constructing a sizable sign language corpus using various types of video resources.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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