Recently, in various fields such as games, movies, and animation, content that uses motion capture to build body models and create characters to express in 3D space is increasing. Studies are underway to generate animations using RGB-D cameras to compensate for problems such as the cost of cinematography in how to place joints by attaching markers, but the problem of pose estimation accuracy or equipment cost still exists. Therefore, in this paper, we propose a system that inputs RGB images into a joint estimation network and converts the results into 3D data to create FBX format animations in order to reduce the equipment cost required for animation creation and increase joint estimation accuracy. First, the two-dimensional joint is estimated for the RGB image, and the three-dimensional coordinates of the joint are estimated using this value. The result is converted to a quaternion, rotated, and an animation in FBX format is created. To measure the accuracy of the proposed method, the system operation was verified by comparing the error between the animation generated based on the 3D position of the marker by attaching a marker to the body and the animation generated by the proposed system.
The virtual reality industry has an opportunity to take another leap forward with the surge in demand for non-face-to-face content and interest in the metaverse after Covid-19. Therefore, in order to popularize virtual reality content along with this trend, high-quality content production and storytelling research suitable for the characteristics of virtual reality should be continuously conducted. In order for content to which virtual reality characteristics are applied to be effectively produced through user feedback, a quantitative index that can evaluate the content is needed. In this study, the process of viewing virtual reality contents was analyzed and head movement was set as a quantitative indicator. Afterwards, the experimenter watched five animations and analyzed the correlation between recorded head movement information and immersion. As a result of the analysis, high immersion was shown when the head movement speed was relatively slow, and it was found that the head movement speed can be used significantly as an index indicating the degree of content immersion. The result derived in this way can be used as a quantitative indicator that can verify the validity of the storytelling method applied after the prototype is produced when the creator creates virtual reality content. This method can improve the quality of content by quickly identifying the problems of the proposed storytelling method and suggesting a better method. This study aims to contribute to the production of high-quality virtual reality content and the popularization of virtual reality content as a basic research to analyze immersion based on the quantitative indicator of head movement speed.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.10a
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pp.320-323
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2014
Today is going with the advancement of intelligent transportation systems and traffic environment and helping to provide safe and convenient service through a mobile device work with the popularization of the vehicle black box. The traffic flow by a variety of causes is constantly changing, it is often unable to prepare the driver, depending on external factors can not be controlled by the power of the public, leading to a major accident. The system needs to pass the real-time weather data in the inter-operator to prevent this. The proposed detection algorithm weather information delivered real-time weather information for this paper. The weather condition is detected by using the contrast between the histogram of the motion of the wiper and the clear day algorithm. In general, the wiper is worked in extreme weather conditions that will have a value different contrast due to rain or snow. Situation was considered clear, snowy conditions, such as using it on a rainy situation. First, designated as ROI (Region Of Interest) of the minimum area that can be detected in order to reduce the amount of calculation for the wiper, the wiper, which was detected through the operation of the threshold Thresholding the brightness of the vehicle wiper. In addition, we distinguish the value of each meteorological situation by using contrast. Results was obtained to 80% for the snow conditions, a rainy situation.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.1
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pp.141-148
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2021
In some intersections or busy traffic roads, there are more pedestrians in a specific period of time, and there are many traffic accidents caused by road congestion. Especially at the intersection where there are schools nearby, it is particularly important to protect the traffic safety of students in busy hours. In the past, when designing traffic lights, the safety of pedestrians was seldom taken into account, and the identification of motor vehicles and traffic optimization were mostly studied. How to keep the road smooth as far as possible under the premise of ensuring the safety of pedestrians, especially students, will be the key research direction of this paper. This paper will focus on person, motorcycle, bicycle, car and bus recognition research. Through investigation and comparison, this paper proposes to use YOLO v4 network to identify the location and quantity of objects. YOLO v4 has the characteristics of strong ability of small target recognition, high precision and fast processing speed, and sets the data acquisition object to train and test the image set. Using the statistics of the accuracy rate, error rate and omission rate of the target in the video, the network trained in this paper can accurately and effectively identify persons, motorcycles, bicycles, cars and buses in the moving images.
The purpose of this study was to quantitatively correlate the change of flow velocity and signal voiding in TOF-MRA. We made our phantom to control the flow velocity, and changed the flow velocity in 16 steps from 8.0 to 127.3 mc/s. The TOF-MRA test was performed using a 3.0T MRI system and the signal intensity was measured by classifying the signal voiding length and image into the In flow, Mid flow, and Out flow. The length of signal voiding was the longest when the flow velocity was 127.3 cm/s and the signal intensity decreased with increasing flow velocity(p<0.05). In flow(-.547) and Mid flow(-.643) were negatively correlated with flow velocitys(p<0.05). In conclusion, it was confirmed that the increase in flow velocity was a major factor causing signal voiding in TOF-MRA. In the future, this study will provide basic data when studying sequences and parameters to reduce signal voiding in models with a high flow velocity.
In order to estimate the vertical and horizontal structural in the Yangsan fault core line (Naengsuri area, Pohang), we carried out gravity field measurements and interpretation procedures such as Euler deconvolution method and curvature analysis in addition to the forward modelling technique (i.e. IGMAS+). We found a prominent gravity difference of more than 1.5 mGal across the fault core. This indicates a distinct density difference between the western and eastern crustal area across the Yangsan fault line. Comparing this gravity field interpretation with other existent geologic and geophysical survey data (e.g. LiDAR, trenching, electric resistivity measurements), It is concluded that (1) the prominent gravity difference is caused by the density difference of about 0.1 g/㎤ between the Bulguksa Granite in the west and the Cretaceous Sandstone in the east side, (2) the fault core is elongated vertically into a depth of about 2,000 meters and extended horizontally 3,000 meters to the NNE direction from Naengsuri area. Our results present that the gravity field method is a very effective tool to estimate a three -dimensional image of the active fault core.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.16
no.6
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pp.63-71
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2006
In this paper, we propose a secure solution for user authentication by using fingerprint verification on the sensor-client-server model, even with the client that is not necessarily trusted by the sensor holder or the server. To protect possible attacks launched at the untrusted client, our solution makes the fingerprint sensor validate the result computed by the client for the feature extraction. However, the validation should be simple so that the resource-constrained fingerprint sensor can validate it in real-time. To solve this problem, we separate the feature extraction into binarization and minutiae extraction, and assign the time-consuming binarization to the client. After receiving the result of binarization from the client, the sensor conducts a simple validation to check the result, performs the minutiae extraction with the received binary image from the client, and then sends the extracted minutiae to the server. Based on the experimental results, the proposed solution for fingerprint verification can be performed on the sensor-client-server model securely and in real-time with the aid of an untrusted client.
This study is aimed to provide basic data to set the direction of polar literacy education and to raise awareness of the importance of polar research. Elementary, middle, and high school students' perception of the polar region was examined in terms of current status of polar information, impression regarding polar regions, and awareness of related issues. The study included 975 students from nine elementary, middle, and high schools, who responded to 16 questions, including close-ended and open-ended items. The results suggest that students had more experiences regarding the polar region on audiovisual media, but relatively limited learning experiences in school education. The impression they had of the polar region was confined to the monotonous image of a polar bear in crisis, following the melting of the glacier due to global warming. The students formed powerful images by combining scenes they saw in audiovisual media with emotions. In terms of recognizing problems in the polar region, the students were generally interested in creatures, natural environment, and climate change, but their interests varied depending on their school level and their own career path. The students highly valued the scientist's status as agents to address the problems facing the region, and gave priority to global citizenship values rather than practical standards. Based on the results, we suggest the following: introducing and systematizing content focusing on the polar region in the school curriculum, providing a differentiated learning experience through cooperation between scientists and educators, establishing polar literacy based on concepts that are relevant to various subjects, earth system-centered learning approach, setting the direction for follow-up studies and the need for science education that incorporates diverse values.
In this study, the quality characteristics of Jeung-pyun with different amounts of Makgeolli (50, 100, 150, and 200 mL) were investigated, and standardization of the Jeung-pyun production process is suggested. Higher Makgeolli contents resulted in an increase in Jeung-pyun qualities such as the b value, air cell size, springiness, and cohesiveness, whereas Jeung-pyun characteristics such as the L values, pH, number of air cells, hardness, and gumminess significantly decreased. The specific volume was highest following method M-150, and the expansion rate was lowest following method M-200. Altering the Makgeolli content did not significantly differ in moisture content and b values. In the sensory evaluation results, the M-150 method produced the highest-ranking results for all tested items (i.e., overall acceptability, appearance, flavor, taste, and texture). Therefore, this study suggests that Jueng-pyun produced with the M-150 mixing ratio has excellent quality and sensory characteristics. Furthermore, the results of this study can be used as preliminary data for the standardization of Jueng-pyun production.
With the recent development of hardware computing devices and software based frameworks, machine tasks using deep learning networks are expected to be utilized in various industrial fields and personal IoT devices. However, in order to overcome the limitations of high cost device for utilizing the deep learning network and that the user may not receive the results requested when only the machine task results are transmitted from the server, Collaborative Intelligence (CI) proposed the transmission of feature maps as a solution. In this paper, an efficient compression method for feature maps with vast data sizes to support the CI paradigm was analyzed and presented through experiments. This method increases redundancy by applying feature map reordering to improve compression efficiency in traditional video codecs, and proposes a feature map method that improves compression efficiency and maintains the performance of machine tasks by simultaneously utilizing image compression format and video compression format. As a result of the experiment, the proposed method shows 14.29% gain in BD-rate of BPP and mAP compared to the feature compression anchor of MPEG-VCM.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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