스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.84-95
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2009
The ubiquitous smart home is the home of the future, which exploits context information from both the human and the home environment, providing an automatic home service for the human. Human location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. In this paper, we present a real-time human tracker that predicts human location and motion for the ubiquitous smart home. The system uses four network cameras for real-time human tracking. This paper explains the architecture of the real-time human tracker, and proposes an algorithm for predicting human location and motion. To detect human location, three kinds of images are used: $IMAGE_1$ - empty room image, $IMAGE_2$ - image of furniture and home appliances, $IMAGE_3$ - image of $IMAGE_2$ and the human. The real-time human tracker decides which specific furniture or home appliance the human is associated with, via analysis of three images, and predicts human motion using a support vector machine (SVM). The performance experiment of the human's location, which uses three images, lasted an average of 0.037 seconds. The SVM feature of human motion recognition is decided from the pixel number by the array line of the moving object. We evaluated each motion 1,000 times. The average accuracy of all types of motion was 86.5%.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.451-465
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2017
This paper presents a novel discriminative visual tracking algorithm with an adaptive incremental extreme learning machine. The parameters for an adaptive incremental extreme learning machine are initialized at the first frame with a target that is manually assigned. At each frame, the training samples are collected and random Haar-like features are extracted. The proposed tracker updates the overall output weights for each frame, and the updated tracker is used to estimate the new location of the target in the next frame. The adaptive learning rate for the update of the overall output weights is estimated by using the confidence of the predicted target location at the current frame. Our experimental results indicate that the proposed tracker can manage various difficulties and can achieve better performance than other state-of-the-art trackers.
In this paper, sun tracking system using Sun position sensor is proposed, the sun tracking system designed as which raises the efficiency of solar power generation. It design the structure being simple and it develops the system which is economical efficiency. It develops the hazard technique such as location tracking method of the sun which uses the sensor and to use the motor solar cell module movement. The Sun tracking system makes the drive in order to do with one axis and to use the sensor and to know in order to put out, the location of the sun and it makes. To make the solar location tracking sensor where the structure is simple it used two solar cells.
KARI precision attitude determination system has been developed for high accurate geo-coding of KOMPSAT-2 image. Sensor data from two star trackers and a IRU are used as measurement and dynamic data. Sensor data from star tracker are composed of QUEST and unit vector filter. Filter algorithms consists of extended Kalman filter, unscented Kalman filter, and least square batch filter. The type of sensor data and filter algorithm can be chosen by user options. Estimated parameters are Euler angle from 12000 frame to optical bench frame, gyro drift rate bias, gyro scale factor, misalignment angle of star tracker coordinate frame with respect to optical bench frame, and misalignment angle of gyro coordinate frame with respect to optical bench frame. In particular, ground control point data can be applied for estimating misalignment angle of star tracker coordinate frame. Through the simulation, KPADS is able to satisfy the KOMPSAT-2 mission requirement in which geo-location accuracy of image is 80 m (CE90) without ground control point.
다목적실용위성 2호 영상의 geo-location 정밀도 80 m (CE90) 요구사항을 만족시키기 위하여, 1개의 IRU 와 2개의 star tracker 들로부터 획득되는 데이터를 이용하여 지상에서 후처리 추정 과정을 거쳐 위성의 자세를 결정하는 정밀자세결정 시스템이 개발되었다. 정밀자세결정 시스템의 정밀도를 극대화하기 위해서는 우주 공간의 극심한 열적 환경으로 인해 발생하는 star tracker 정렬 오차를 효율적으로 보정하여야 한다. 정밀한 정렬 오차의 보정을 위해서는 영상 내에 촬영된 지상의 ground control point 데이터를 이용하여야 하는데, 현실적으로 한반도 모든 지역에 대해 ground control point 를 확보할 수 없다. 현재 항공우주연구원이 확보하고 있거나 이후 확보할 예정에 있는 고해상도 영상을 위한 ground control point 들은 대전지역에 국한될 예정이다. 이와 같은 상황에서 정밀자세결정 시스템의 성능을 높이기 위한 최적의 시스템 운용 개념을 본 연구에서 제시하였으며, 시뮬레이션을 통해 그 타당성을 분석하였다.
본 논문에서는 “3차원 공간표현 및 사용자 관점의 위치 추적이 가능한 Navigation Mechanism”을 개발한다. 특히 가상현실 공간구축을 위한 VRML 저작도구와 연동하여 인터넷기반의 3차원 가상현실 공간을 효과적으로 표현하고 이동할 수 있게 함으로써 건축, 오락, 교육, 공학 등 3차원 가상현실 관련 응용분야에 적용시킬 수 있는 Mechanism을 구현하였다.
본 연구는 드론의 통신상태 안정화 및 통신거리 확장을 위하여 위성시스템을 활용한 안테나 트래커 시스템 개발을 제시한다. 지상국과 드론 간의 일반적인 고정형 안테나 방식에서 통신 이득을 최대화 하고자 드론과 지상국의 위치정보를 이용하여 자동으로 지상국의 안테나가 드론을 지속적으로 지향할 수 있는 트래커시스템을 개발하였다. 안테나 트래커를 활용하여 통신 상태 안정화를 개선하고 통신거리를 확장함으로써 드론산업 고도화를 가져올 수 있을 것으로 기대된다.
Purpose: Triangulation is the process of determining the location of a point by measuring angles to it from known points at either end of a fixed baseline. This point can be fixed as the third point of a triangle with one known side and two known angles. The aim of this study was to find a clinically adaptable method for applying an optical tracking navigation system to orthognathic surgery and to estimate its accuracy of measuring the bone displacement by use of triangulation methods. Methods: In orthognathic surgery, the head position is not fixed as in neurosurgery, so that a head tracker is needed to establish the reference point on the head surface byusing an optical tracking system. However, the operation field is interfered by its bulkiness that makes its clinical use difficult. To solve this problem, we designed a method using an Aquaplast splinting material and a mini-screw in applying a head tracker on a patient's forehead. After that, we estimated the accuracy of measuring displacements of the ball marker by an optical tracking system with a conventional head tracker (Group A) and with a newly designed head tracker (Group B). Measured values of ball markers' displacements by each optical tracking system were compared with values obtained from fusion CT images for an estimation of accuracy. Results: The accuracy of the optical tracking system with a conventional head tracker (Group A) is not suitable for clinical usage. Measured and predictable errors are larger than 10 mm. The optical tracking system with a newly designed head tracker (Group B) shows 1.59 mm, 6.34 mm, and 9.52 mm errorsin threeclinical cases. Conclusion: Most errors were brought on mainly from a lack of reproducibility of the head tracker position. The accuracy of the optical tracking system with a newly designed head tracker can be a useful method in further orthognathic navigation surgery even though the average error is higher than 2.0 mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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