The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.321-323
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2015
Monitoring crane motion in real time is the first step to identifying and mitigating crane-related hazards on construction sites. However, no accurate and reliable crane motion capturing technique is available to serve this purpose. The objective of this research is to explore a method for real-time crane motion capturing and investigate an approach for assisting hazard detection. To achieve this goal, this research employed various techniques including: 1) a sensor-based method that accurately, reliably, and comprehensively captures crane motions in real-time; 2) computationally efficient algorithms for fusing and processing sensing data (e.g., distance, angle, acceleration) from different types of sensors; 3) an approach that integrates crane motion data with known as-is environment data to detect hazards associated with lifting tasks; and 4) a strategy that effectively presents crane operator with crane motion information and warn them with potential hazards. A prototype system was developed and tested on a real crane in a field environment. The results show that the system is able to continuously and accurately monitor crane motion in real-time.
In this study, we introduce a loosely coupled relative position estimation method that utilizes a decentralized ultrawideband (UWB), Global Navigation Support System and inertial navigation system for flight controllers (FCs). Key obstacles to multidrone collaboration include relative position errors and the absence of communication devices. To address this, we provide an extended Kalman filter-based algorithm and module that correct distance errors by fusing UWB data acquired through random communications. Via simulations, we confirm the feasibility of the algorithm and verify its distance error correction performance according to the amount of communications. Real-world tests confirm the algorithm's effectiveness on FCs and the potential for multidrone collaboration in real environments. This method can be used to correct relative multidrone positions during collaborative transportation and simultaneous localization and mapping applications.
In this paper, a simple version of the hybrid navigation system using Kalman filter is proposed. The implemented hybrid navigation system is composed of a GPS to measure the position and the velocity, and a IMU(inertial measurement unit) to measure the acceleration and the posture of a mobile robot. A discrete Kalman filter is applied to provide the position of the robot by fusing both of the sensor data. When GPS signal is available, the navigation system estimates the position of the robot from the Kalman filter using position and velocity from GPS, and acceleration from IMU. During the interval until next GPS signal arrives, the system calculates the position of the robot using acceleration from IMU and velocity obtained at the previous step. Performance of the navigation system is verified by comparing the real path and the estimated path of the mobile robot. From experiments, we conclude that the navigation system is acceptable for the mobile robot.
본 논문에서는 프로파일링 기술을 교육 분야에 융합하여 스마트 교안 제작을 위한 시스템을 구축하기 위해 필요한 제반 요소에 대해 살펴보고, 이에 부합되는 기술인 프로파일링 기술, 기술 동향, 제품 동향에 대하 살펴보았다. 이를 기반으로 구현에 필요한 요소인 스마트 교안 제작 및 편집기술, 스마트 교안 관리기술, 교안 편집 및 연동기술에 대해 제안을 하였다. 제안된 기술을 기반으로 시스템이 구축되면 수업 교안 저작, 콘텐츠 파일 관리, 수업 강의 기능이 복합적으로 구성되며, 수업 진행을 원활히 수행하고 개개인의 학습 능력에 따라 이해도가 향상될 수 있다.
본 연구는 새로운 분석법으로 떠오르는 처방적 분석 기법을 소개하고, 이를 분류 기반의 시스템에 효율적으로 적용하는 방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 처방적 분석 기법은 분석의 결과를 제시함과 동시에 최적화된 결과가 나오기까지의 과정 및 다른 선택지까지 제공한다. 새로운 개념의 분석 기법을 도입함으로써 문헌 분류를 기반으로 하는 응용 시스템을 더욱 쉽게 최적화하고 효율적으로 운영하는 방안을 제시하였다. 최적화의 과정을 시뮬레이션하기 위해, 대용량의 학술문헌을 수집하고 기준 분류 체계에 따라 자동 분류를 실시하였다. 처방적 분석 개념을 적용하는 과정에서 대용량의 문헌 분류를 위한 동적 자동 분류 기법과 학문 분야의 지적 구조 분석 기법을 동시에 활용하였다. 실험의 결과로 효과적으로 서비스 분류 체계를 수정하고 재적용할 수 있는 몇 가지 최적화 시나리오를 효율적으로 도출할 수 있음을 보여 주었다.
Facility management system has been studied recently due to its increasing demand. As a starting step it is necessary to create 3-D shape of the facility. In this study, we attempted to create 3-D shape of the buildings by fusing the raster and vector information. the raster information comes from stereo aerial photographs and the vector information comes from the existing 2-D digital map. GPS surveying and data conversion using ACAD and ARCINFO also performed to extract building height from stereo aerial photographs. Finally we could be able to perform semi-automatic 3-D building modeling with fusion of two sources of information.
This paper presents a novel algorithm in order to extract lane-related information based on machine vision techniques. The algorithm makes up for the weak points of the former method, the Edge Distribution Function(EDF)-based approach, by introducing a Lane Boundary Pixel Extractor (LBPE) and the well-known Hough Transform(HT). The LBPE that serves as a filter to extract pixels expected to be on lane boundaries enhances the robustness of machine vision, and provides its results to the HT implementation and EDF construction. The HT forms the accumulator arrays and extracts the lane-related parameters composed of orientation and distance. Furthermore, as the histogram of edge magnitude with respect to edge orientation angle, the EDF has peaks at the orientations corresponding to lane slopes on the perspective image domain. Therefore, by fusing the results from the EDF and the HT the proposed algorithm improves the confidence of the extracted lane-related information. The system shows successful results under various degrees of illumination.
Audiovisual-based human emotion recognition can be considered a good approach for multimodal humancomputer interaction. However, the optimal multimodal information fusion remains challenges. In order to overcome the limitations and bring robustness to the interface, we propose a framework of automatic human emotion recognition system from speech and face display. In this paper, we develop a new approach for fusing information in model-level based on the relationship between speech and face expression to detect automatic temporal segments and perform multimodal information fusion.
The theory of subjective preference with temporal and spatial factors which include sound signals arriving at both ears is described. Then, auditory evoked potentials which may relate to a primitive subjective response namely subjective preference are discussed. According to such fundamental phenomena, a workable model of human auditory-brain system is proposed. For eample, important subjective attributes, such as loudness, coloration, threshold of preception of a reflection and echo distrubance as well as subjective preference in relation to the initial time delay gap between the direct sound and the first reflection, and the subsequent reverberation time are well described by the autocorrelation function of source signals. Speech clarity, subjective diffuseness as well as subjective preference are related to the magnitude of inter-aural crosscorrelation function (IACC). Even the caktail party effects may be eplained by spatialization of human brain, i.e., independence of temporal and spatial factors.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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