눈 움직임만으로 물건을 집고자 하는 사지장애자를 위한 웨어러블 로봇을 소개한다. 이 로봇에서는 시선위치추적 알고리즘을 적용하여 파지하고자 하는 물체를 보는 동공의 움직임을 확인하여 물체의 2차원 정보를 구하고 물체까지의 깊이는 로봇 어깨위에 올려져 있는 Kinect라는 장치를 사용하여 구한다. 물체와 로봇, 그리고 카메라간의 좌표변환과 매칭을 통하여 최종 물체의 3차원 정보를 추출하고 이 정보는 로봇제어기인 DSP로 전송되어 물체를 잡을 수 있도록 제어하게 되어 궁극적으로 사용자가 물체를 정확히 잡을 수 있도록 한다.
사진을 본다는 것은 프레임에 담긴 이미지를 지각하는 과정이다. 사진에 대하여 우리는 감각질료조직을 통해서만 작가의 의도에 접근할 수 있는 것이다. 우리가 사진을 바라볼 때 구체적으로 어떠한 방식으로 이미지를 보는지 검증해보기 위해서 로베르 두아노의 1948년 사진 '비뚫어진 관심'을 대상으로 실험을 실시하였다. 페미니즘 이론가인 매리 앤 도은이 이 사진에 대해 말한 것을 기초로 가설을 수립하고 분석하였다. 시선추적장치인 Tobii를 이용해서 사진을 바라보는 피험자들의 동공의 움직임을 기록함으로써 특정영역에 얼마나 오래 시선이 머무는지 측정하였다. 실험결과 사람들이 사진이미지를 바라볼 때 일정한 흐름을 통해 순차적으로 그것을 본다는 사실이 확인되었다. 동시에 프레임의 부분적 영역에 대하여 피험자들의 응시 강도가 달랐으며 피험자 집단마다에서도 편차가 있었다.
The purpose of this study was to compare the efficiency of visual perception and impulse according to the three types of Taekwondo players to be able to supply an efficient training method, for this a total of 12 representative Taekwondo players of the Korean National team, 4 poomsae players, 4 kyokpa players and 4 kyorugi players weighting between 68 to 74 kg, and the results from the motion analysis system, eye tracker and Electronic hogu are as follows. For the visual perceptual function, the total body reaction time was slowest for the kyokpa group, and for the visible reaction and vision fixation time was longest of the poomsae group, while the performance movement was fastest for the kyorugi group. As for description of the two kicking motions dollyo chagi and dolgae chagi the longer visual fixation helps the accuracy of the kick. In conclusion, as there was a difference between the groups, this information could help to train the visual perception of players according to what event they are participating in.
본 논문에서는 이전에 발표한 "Convolutional neural network를 이용한 눈동자 모션인식 시스템 구현"을 OpenCV의 눈 영역 검출을 이용해 보완하고 신경망 구성 및 연산에 Numpy를 이용한 눈동자 모션인식 시스템에 대해 소개한다. Numpy를 이용해 신경망을 구성하고 OpenCV를 이용해 얼굴영역과 눈영역을 검출해 내고 눈영역 이미지를 이용해 신경망을 학습하고 학습된 신경망으로 눈동자의 움직임을 인식한다. 이 시스템은 SOC 보드인 DE1-SOC 보드 위에 구현했다.
최근에, 분야별로 다양한 도서가 출판되면서 인터넷이나 오프라인 서점에서 구매 선택폭이 넓어진 상황이다. 그러나 오프라인 서점의 경우 책의 손상을 방지하기 위한 비닐포장 현상이 나타나고 있다. 그 결과 책 내용 확인이 어려워 구매결정에 영향을 주게 되는 요인이 되고 있다. 이러한 요인은 연평균 독서량 감소 현상으로 연결된다. 따라서 본 논문에서는 온라인 및 오프라인 서점의 문제점으로 인한 책 판매 감소 현상을 개선하는 마커(Marker)기술 및 AR을 이용한 도서 정보 알림 서비스 "아이 뷰" 어플리케이션을 제안하고자 한다.
It is reported that about 20% of accidents at nuclear power plants in Korea and abroad are caused by human error. One of the main factors contributing to human error is fatigue, so it is necessary to prevent human errors that may occur when the task is performed in an improper state by grasping the status of the operator in advance. In this study, we propose a method of evaluating operator's fitness-for-duty (FFD) using various parameters including eye movement data, subjective fatigue ratings, and operator's performance. Parameters for evaluating FFD were selected through a literature survey. We performed experiments that test subjects who felt various levels of fatigue monitor information of indicators and diagnose a system malfunction. In order to find meaningful characteristics in measured data consisting of various parameters, hierarchical clustering analysis, an unsupervised machine-learning technique, is used. The characteristics of each cluster were analyzed; fitness-for-duty of each cluster was evaluated. The appropriateness of the number of clusters obtained through clustering analysis was evaluated using both the Elbow and Silhouette methods. Finally, it was statistically shown that the suggested methodology for evaluating FFD does not generate additional fatigue in subjects. Relevance to industry: The methodology for evaluating an operator's fitness for duty in advance is proposed, and it can prevent human errors that might be caused by inappropriate condition in nuclear industries.
Nakajima, Isao;Nawaz, Muhammad Naeem;Juzoji, Hiroshi;Ta, Masuhisa
Journal of Multimedia Information System
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제6권1호
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pp.23-30
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2019
A communications profile is a system that acquires information from communication links to an ambulance or other vehicle moving on a road and compiles a database based on this information. The equipment (six sets of HDTVs, fish-eye camera, satellite antenna with tracking system, and receiving power from the satellite beacon of the N-star) mounted on the roof of the vehicle, image data were obtained at Yokohama Japan. From these data, the polygon of the building was actually produced and has arranged on the map of the Geographical Survey Institute of a 50 m-mesh. The optical study (relationship between visibility rate and elevation angle) were performed on actual data taken by fish-eye lens, and simulated data by 3D-Map with polygons. There was no big difference. This 3D map system then predicts the communication links that will be available at a given location. For line-of-sight communication, optical analysis allows approximation if the frequency is sufficiently high. For non-line-of-sight communication, previously obtained electric power data can be used as reference information for approximation in certain cases when combined with predicted values calculated based on a 3D map. 3D maps are more effective than 2D maps for landing emergency medical helicopters on public roadways in the event of a disaster. Using advanced imaging technologies, we have produced a semi-automatic creation of a high-precision 3D map at Yokohama Yamashita Park and vicinity and assessed its effectiveness on telecommunications and ambulatory merits.
In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.
본 논문에서는 자동차 블랙박스를 사용하여 촬영된 비디오에서 자동차 사고 발생 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 우선 객체 추적 과정에서 구한 조감도 좌표를 사용하여 각 차량 사이의 거리에 기반을 두고 교통사고 여부를 판단한다. 그런데 거리만을 사용하여 사고 여부를 판단하는 경우 자동차가 밀집된 주·정차 환경에서는 오검출의 확률이 높아질 수 있다. 이를 위해 각 차량에 대한 움직임 벡터를 계산하고 벡터 간의 정보(사잇각과 크기 등)를 사용하여 차량의 주·정차 여부를 판단한 후 사고 검출 대상에서 배제할 수 있도록 한다. 주·정차 판단 여부를 통해 사고 검출의 정확도를 향상할 수 있는 것을 실험적으로 확인하였다.
최근 페이스북 광고의 마케팅 가치가 증가됨에 따라, 기업들은 브랜드 및 상품 홍보를 위해 성공적인 페이스북 광고제작 방안에 관심을 두고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 페이스북 광고에 대한 사용자의 시선과 관심에 영향을 미치는 요인을 도출하고, 효과적인 페이스북 광고 콘텐츠의 시지각 구성요소들의 특성을 규명하였다. 먼저 페이스북 광고에 대한 사용자의 반응에 영향을 미칠 수 있는 두 가지 변인 요인을 설정하였다: 페이스북 광고 콘텐츠 포맷(Text, Text in Image, Movie)과 광고 제품 속성(관여도, 이성/감성). 이에 대한 이론적 논의를 바탕으로 시선추적과 설문조사를 접목하여 실험 연구를 진행하였다. 페이스북 광고 콘텐츠 포맷(Text, Text in Image, Movie)과 광고 제품 속성(관여도, 이성/감성)이 사용자 반응(시지각 인지, 사용자 구매 행동 반응)에 미치는 효과를 분석하였다. 그 결과, 광고 콘텐츠 포맷에 따라 차별화된 사용자의 시지각 인지 패턴과 구매 행동 반응이 나타났다. 반면, 광고 제품속성의 경우 사용자의 구매 행동 반응에만 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구의 주요 연구 결과를 토대로 광고 콘텐츠 제공자 혹은 개발자들을 위한 효과적인 SNS 광고 제작 가이드라인을 제안할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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