최근에는 가상 공간을 현실감 있는 영상으로 실시간 렌더링하기 위한 방법으로 모델기반 표현방법 대신 영상 기반 표현 방법을 사용하여 탐색 영상을 생성하는 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 영상 기반 탐색 시스템을 구현하기 위해 새로운 방법인 직각 교차 실린더 매핑과 분할기반 환경 모델 링 방법을 제안한다. 직각 교차 실린더란 두 개의 실린더를 직교하여 교차된 부분만을 표현한 물체를 말한다. 직각 교차 실린더 매핑 방법은 일반적인 환경 맵에서 발생하는 왜곡 현상을 제거하고 환경 맵에서 하나의 픽셀이 차지하는 환경 영역이 거의 일정하다는 특징을 가진다. 이러한 직각 교차 실린더 매핑 방법은 고정된 시점에서 완전 시야를 갖는 영상을 얻어 낼 수 있으나 시점이 변경된 영상을 표현하기 어렵다. 이를 위해 환경을 구성하는 물체들을 기준으로 환경 맵을 분할하고 분할된 물체의 특성에 따라 깊이 값을 설정하는 영상 분할을 통한 환경 모델 링 방법을 사용한다. 이 방법은 환경 맵에 적용하기 용이하며 다중 환경 맵을 사용 시 자세한 환경 모델 링이 가능하다.
This paper introduces an approach to semantic mapping using Product ontology for CPC environment. In CPC environment, it is necessary that the participants in a product life cycle should share the same understanding about the semantic of product terms. For example, they should know that although 'COMPONENT' and 'ITEM' are different word-expressions, they could have the same meaning. In order to handle such terms in the information system, it is desirable that the system automatically recognizes that the terms have the same semantics. Serving this purpose, we described an ontology design methodology using first order logic, knowledge interchange format, and knowledge engineering process. In our approach, we investigated domain knowledge of the Bill Of Material, and then designed Product ontology of it. Based on the ontology, we described syntactic translation, semantic translation, and semantic mapping procedure with an example.
한국음향학회 1994년도 FIFTH WESTERN PACIFIC REGIONAL ACOUSTICS CONFERENCE SEOUL KOREA
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pp.1015-1020
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1994
This paper presents the Korean digit recognition method under noise environment using the spectral mapping training based on static supervised adaptation algorithm. In the presented recognition method, as a result of spectral mapping from one space of noisy speech spectrum to another space of speech spectrum without noise, spectral distortion of noisy speech is improved, and the recognition rate is higher than that of the conventional method using VQ and DTW without noise processing, and even when SNR level is 0 dB, the recognition rate is 10 times of that using the conventional method. It has been confirmed that the spectral mapping training has an ability to improve the recognition performance for speech in noise environment.
This paper presents a comparison result of two simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithms for navigation that have been proposed in literature. The performances of Extended Kalman Filter (EKF) SLAM under Gaussian condition, FastSLAM algorithms using Rao-Blackwellised method for particle filtering are compared in terms of accuracy of state estimations for localization of a robot and mapping of its environment. The algorithms were run using the same type of robot on indoor environment. The results show that the Particle filter based FastSLAM has the better performance in terms of accuracy of localization and mapping. The experimental results are discussed and compared.
The increasing concern over radiation exposure in the nuclear industry has fostered agrressive efforts to reduce the levels of radiation exposure. One area of the effot to reduce the radiation exposure is the development of a remote radiation monitoring system. Remote radiation monitoring can serve many benificaial functions reduce exposure to radiation by plant personnel, impruve the quality of the data that is collected and recognize the radiation environment easily. Radiation mapping system gives a good information that represents radiation level distribution. The system we have developed consists of a data acquistion parts, mobile robot and remote control parts. Data acquisition parts consist of radiation detection module and vision acquistion module which collect radiation data, visiion data and distance information. In remote control parts, the acquision data are processed and displayed. We have constructed radiation mapping image by overlaying the vision and radiation data. The radiation mapping techniques for displaying the results of the survey in an easily comprehendable form will facilitate a better understanding of the radiation environment in the facility. This system can reduce workers radiation exposure and aid to help work plan, so it has significant benifits in cost and safety.
This study examines the limitations of existing crime mapping that relies mainly on reported crime data, suggests a crime mapping method based on experts' and users' assessments of a neighborhood environment as an alternative approach, and conducts a case study on a real-world site by applying the suggested approach. According to the results of the case analysis, while the areas adjoining arterial roads with heavy pedestrian traffic were shown as high crime risk areas in the crime map based on actual reported crime data, the areas adjoining local roads with low pedestrian traffic were high-risk areas in the crime risk area map based on experts' and residents' evaluations. This study makes a contribution to the field in that it demonstrates the detailed application process of crime risk area mapping according experts' and residents' evaluations, compares the results with those of an existing crime map, and finally shows that the former can function as a complement to the latter.
전자나침반(DMC)은 실내의 전자기적 요소나 강한 자성체 건물구조에서는 쉽게 방해를 받던 나침반보다 실내에서 간섭에 강한 특징을 가지고 있다. 그리고 초음파 센서는 물체와의 거리를 계산해 줄뿐만 아니라 값싼 센서로서 경제적인 이점을 가지고 있어 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 구동에서 전자나침반과 초음파 센서를 이용한 SLAM의 구현에 대해 연구하였다. 로봇의 특성상 한정된 센싱 데이터만으로 방향과 위치를 파악하고 그 데이터 값으로 가능한 빠르게 위치 측정을 하여야 한다. 그러므로 자율 이동 로봇에서의 SLAM 적용함으로 위치측정의 구현과 지도 작성을 수행한다. 그리고 SLAM 구현상의 주된 연구 중의 하나인 Kid Napping 문제에 중점을 두고 연구한다. 특히, 위치 측정의 구현을 수행하기 위한 데이터의 센싱 방법으로 초음파 센서를 사용하였고 비슷한 위치의 데이터 값이 주어지거나 사전 정보 없는 상태에서는 로봇의 상태를 파악하기 위해서 전자 나침반을 사용하였다. 그래서 자율 이동 로봇의 위치를 정확하게 측정하기 위해서 활용하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권4호
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pp.178-184
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2023
AI image generation technology has become a popular research direction in the field of AI, which is widely used in the field of digital art and conceptual design, and can also be used in the process of 3D texture mapping. This paper introduces the production process of 3D texture mapping using AI image technology, and discusses whether it can be used as a new way of 3D texture mapping to enrich the 3D texture mapping production process. Two AI deep learning models, Stable Diffusion and Midjourney, were combined to generate high-quality AI textures. Finally, the lmage to material function of substance 3D Sampler was used to convert the AI-generated textures into PBR 3D texture maps. And applied in 3D environment. This study shows that 3D texture maps generated by AI image generation technology can be used in 3D environment, which not only has short production time and high production efficiency, but also has rich changes in map styles, which can be quickly adjusted and modified according to the design scheme. However, some AI texture maps need to be manually modified before they can be used. With the continuous development of AI technology, there will be great potential for further development and innovation of AI-generated image technology in the 3D content production process in the future.
In PDP(Plasma Display Panel), sub-field method is used to implement gray scale. Each sub-field has different periods. And Every gray level has information of which sub-field has to be displayed. This is called sub-field mapping. There are several sub-field mapping values in some gray levels. So, it is possible to select best choice in this paper, we propose new sub field mapping method using a fuzzy inference system to select best sub-field mapping values in accordance with input image and environment temperature. In order to implement fuzzy system, we used MATLAB fuzzy inference editor.
이 논문에서는 SLAM (Simultaneous Localization and Mapping)에서 로봇이 환경 맵을 획득하는 동시에 맵과 관련하여 로컬라이제이션을 수행합니다. 클라우드 기반 SLAM을 사용하면 환경 맵과 같은 리소스 및 데이터 공유를 최적화 할 수 있으므로 공유 가능한 온라인 맵 중 하나로 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 우리 환경에 중요한 변화를 추가하거나 제거하지 않으면 환경에 추가 된 새로운 모바일 로봇에 새로운 환경 맵 재구성의 본질이 생략되어 센서 추가 요구 사항이 줄어들게 됩니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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