Among the visual sensibility studies, many studies of color or movement have been done, but not much have been done about whether it can evoke sensibility in static form itself. Therefore, in this study, visual attention by AOIs(Area of Interests) combined with color based on three basic forms was analyzed using eye tracking, and the results were visually expressed through Heat Map and Gaze Plot. In addition, A Paired t-test was performed on the mean difference between the two groups to verify the statistical significance of each color and form. As a result of the experiment, the chromatic color form was more visual attention than the achromatic color form and warm color form was higher mean than cool color, so the visual attention was greater. In this study, it is meaningful to suggest a quantitative method which is easy to interpret objectively the design element that is easily interpreted subjectively. Based on the results of this study, if more further studies and quantitative analysis methods are presented that can identify differences in visual attention from various colors and forms, it can be used to provide guidelines for basic design.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.2
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pp.122-129
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2014
Effective information gathering and retrieval of the most relevant web documents on the topic of interest is difficult due to the large amount of information that exists in various formats. Current information gathering and retrieval techniques are unable to exploit semantic knowledge within documents in the "big data" environment; therefore, they cannot provide precise answers to specific questions. Existing commercial big data analytic platforms are restricted to a single data type; moreover, different big data analytic platforms are effective at processing different data types. Therefore, the development of a common big data platform that is suitable for efficiently processing various data types is needed. Furthermore, users often possess more than one intelligent device. It is therefore important to find an efficient preference profile construction approach to record the user context and personalized applications. In this way, user needs can be tailored according to the user's dynamic interests by tracking all devices owned by the user.
Pervasive applications such as digital memories or patient monitors collect a vast amount of data. One key challenge in these systems is how to extract interesting or unusual information. Because users cannot anticipate their future interests in the data when the data is stored, it is hard to provide appropriate indexes. As location-tracking technologies, such as global positioning system, have become ubiquitous, digital cameras or other pervasive systems record location information along with the data. In this paper, we present an automatic approach to identify unusual data using location information. Given the location information, our system identifies unusual days, that is, days with unusual mobility patterns. We evaluated our detection system using a real wireless trace, collected at wireless access points, and demonstrated its capabilities. Using our system, we were able to identify days when mobility patterns changed and differentiate days when a user followed a regular pattern from the rest. We also discovered general mobility characteristics. For example, most users had one or more repeating mobility patterns, and repeating mobility patterns did not depend on certain days of the week, except that weekends were different from weekdays.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.5
no.2
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pp.138-144
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2010
This paper presents the experimental analysis of a F-Hessian SIFT-Based Railroad Level-Crossing Safety Vision System. Region of surveillance, region of interests, data matching based on extracting feature points has been examined under the laboratory condition by the model rig on a small scale. Real-time system were observed by using SIFT based on F-Hessian feature tracking method and other common algorithm.
The discrete crack-concept is applied to study the 3D propagation of tensile-dominated failure in plain concrete. To this end the Partition of Unity Finite Element Method (PUFEM) is utilized and the strong discontinuity approach is followed. A consistent linearized implementation of the PUFEM is combined with a predictor-corrector algorithm to track the crack path, which leads to a robust numerical description of concrete cracking. The proposed concept is applied to study concrete failure during the PCT3D test and the predicted numerical results are compared to experimental data. The proposed numerical concept provides a clear interface for constitutive models and allows an investigation of their impact on concrete cracking under 3D conditions, which is of significant scientific interests to interpret results from 3D experiments.
Journal of the Korean Institute of Landscape Architecture
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v.46
no.1
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pp.38-48
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2018
The purpose of this study is to improve the understanding of visual perception and to extend the landscape evaluation area by comparing eye-tracking evaluation and landscape adjective evaluation methods towards various type of nightscapes. As a result of the study, it showed that 'blink count', 'fixation duration average', and 'saccade duration average' of eye tracking measurements have a significant correlation with 'beautiful', 'interesting', 'accessible', 'satisfying', and 'safe' regarding landscape adjectives. In addition, there was a tendency toward areas of interests (AOIs) depending on 12 different nightscapes, which showed that the gaze was fixated by focusing on certain landscape elements such as 'door' and 'signs'. These results suggest that the eye-tracking method is an effective tool to specify the evaluation of 'landscape elements' rather than the 'whole landscape' and can be used as a basis to support landscape preference theories, which has been presented as conceptual only. In this way, the results of this study demonstrated the possibility of various applications of eye tracking as an objective landscape evaluation technique, and it is possible to suggest specific implications to landscape planning through the accumulation of continuous research results.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.9
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pp.1828-1836
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2015
Object tracking algorithms can reduce computational cost by avoiding computation over the whole image through the selection of region of interests based on object detection. So, accurate object detection is an important task for object tracking. The background subtraction algorithm has been widely used in moving object detection using a stationary camera. However, it has the problem of object detection error due to incorrect background modeling, whereas the method of background modeling has been improved by many researches. This paper proposes a new moving object detection algorithm to overcome the drawback of the conventional background subtraction algorithm by combining the background subtraction algorithm with the motion history image algorithm that is usually used in gesture detection. Although the proposed algorithm demands more processing time because of time taken for combining two algorithms, it meet the real-time processing requirement. Moreover, experimental results show that it has higher accuracy compared with the previous two algorithms.
This research is about the characteristics of the saccades that occurring in the process of observing the spatial. The size of the saccades is the visual activity for acquiring the information, and the search trace that left by the spatial visitor. Reviewed over the saccade through the analysis of observation process that appeared in the eye-tracking experiment of sports store from the department store, the saccade is defined as the sight movement in the process of finding a component to view in the spatial. If some spatial component induces saccade, and able to know which specific component acquired through the saccade, then the designer will have a clue which able to provide the spatial desired by the consumer. The results of analyzing the process in the deriving the spatial component and saccade characteristic from industrial space, can be summarised as follows. The first, the average fixed number of [IN].[OUT] zone appeared similarly, and it leads to knowing that the time used for attention with one frequency is about 0.3 seconds. Second, there were more saccades toward [$IN{\rightarrow}OUT$] (13 persons, 76.5%) than [$OUT{\rightarrow}IN$] (4 persons, 23.5%). The Los Angeles area has lots of interesting things to watch, so it able to thinks to begins with small saccade and then occur to bigger saccade activity to find new interests shortly after [OUT] saccade. Third, according to time range changes, keep eyes on the characteristics of saccade, [IN].[OUT] frequency has slightly decreased the changes of viewing time, but there was no significant change in an average number of observations. This means that the frequency and the number of observations are decreased together. Therefore, it can be seen that the amount of information to be acquired (frequency) is decreased (count) as the observation time elapses.
As logistic environment of digital resources is rapidly changing, protection of the intellectual property for digital resources has been recognized as one of important issues. Digital Rights Management (DRM) has taken much interests from ISP, authors and publishers of digital content as an integrated approach to create a reliable environment for access and the use of digital resource. In this paper we proposed a dynamic digital rights management system based on adaptive agent theory (ARPA : Adaptive Resource Protection Agent) to address problems facing contemporary DRM approaches : static rights management problem solving and strengthened monitoring/tracking system. We introduced a dynamic mission control scheme to realize dynamic digital rights management. We incorporated adaptive agent theory to implement on-and off-line tracking and protection. Through the implementation of protype system, the process, the process dynamic digital rights protection will be demonstrated.
Allehaibi, Khalid Hamid Salman;Basori, Ahmad Hoirul;Albaqami, Nasser Nammas
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.2
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pp.110-119
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2021
The Coronavirus or COVID-19 is contagiousness virus that infected almost every single part of the world. This pandemic forced a major country did lockdown and stay at a home policy to reduce virus spread and the number of victims. Interactions between humans and robots form a popular subject of research worldwide. In medical robotics, the primary challenge is to implement natural interactions between robots and human users. Human communication consists of dynamic processes that involve joint attention and attracting each other. Coordinated care involves sharing among agents of behaviours, events, interests, and contexts in the world from time to time. The robotics arm is an expensive and complicated system because robot simulators are widely used instead of for rehabilitation purposes in medicine. Interaction in natural ways is necessary for disabled persons to work with the robot simulator. This article proposes a low-cost rehabilitation system by building an arm gesture tracking system based on a depth camera that can capture and interpret human gestures and use them as interactive commands for a robot simulator to perform specific tasks on the 3D block. The results show that the proposed system can help patients control the rotation and movement of the 3D arm using their hands. The pilot testing with healthy subjects yielded encouraging results. They could synchronize their actions with a 3D robotic arm to perform several repetitive tasks and exerting 19920 J of energy (kg.m2.S-2). The average of consumed energy mentioned before is in medium scale. Therefore, we relate this energy with rehabilitation performance as an initial stage and can be improved further with extra repetitive exercise to speed up the recovery process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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