The study considers the meaning of the composite images created when users capture present images over past images tagged location data in using the mobile augmented reality technology. The composite image through the location-based augmented reality technology is the result of matching the same location data between present images users are capturing and past images captured already. It is the new composite images that contain two different narratives-current and past in the same space and in real-time. We developed the mobile application implemented augmented reality technology and analysed the process that users create multi-layered narrative in the middle of capturing present image through augmented reality module. In addition, through the comparison with similar studies and applications of the augmented reality, we found that the key to give the multi-narrative in the composite images is the user's participation to put its personal intentions in real-time capturing process. In further development, we'll be able to utilize the application in order that users easily create multi-layered narrative composite image using cultural and personal records.
Park, Seon-Joo;Palvanov, Akmaljon;Lee, Chang-Ho;Jeong, Nanoom;Cho, Young-Im;Lee, Hae-Jeung
Nutrition Research and Practice
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v.13
no.6
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pp.521-528
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2019
BACKGROUND/OBJECTIVES: The aim of this study was to develop Korean food image detection and recognition model for use in mobile devices for accurate estimation of dietary intake. MATERIALS/METHODS: We collected food images by taking pictures or by searching web images and built an image dataset for use in training a complex recognition model for Korean food. Augmentation techniques were performed in order to increase the dataset size. The dataset for training contained more than 92,000 images categorized into 23 groups of Korean food. All images were down-sampled to a fixed resolution of $150{\times}150$ and then randomly divided into training and testing groups at a ratio of 3:1, resulting in 69,000 training images and 23,000 test images. We used a Deep Convolutional Neural Network (DCNN) for the complex recognition model and compared the results with those of other networks: AlexNet, GoogLeNet, Very Deep Convolutional Neural Network, VGG and ResNet, for large-scale image recognition. RESULTS: Our complex food recognition model, K-foodNet, had higher test accuracy (91.3%) and faster recognition time (0.4 ms) than those of the other networks. CONCLUSION: The results showed that K-foodNet achieved better performance in detecting and recognizing Korean food compared to other state-of-the-art models.
Due to the mobil-centered lifestyle following the wider use of Smartphones, Mobile services, including mobile banking and mobile shopping business have increased rapidly. Also with the emergence of "Fintech", which finance combined with technology, IT based financial market is going to be highly promising. In this trend, interests mobile credit cards are increasing. But diffusion of the mobile credit card services is still in the low level. In this situation, to identify factors that influencing satisfaction and continuous usage intention on mobile credit card, this study applied innovation diffusion theory (IDT) and post acceptance model (PAM). To conducting this research, survey data were collected, and we used SmartPLS to analyze survey data. As a result of the study, perceived easy of use, image, compatibility and facilitation positively affect user's satisfaction in mobile credit cards and that such satisfaction have a positive impact on continuous intention to use. The facilitation influences user satisfaction more strongly for those who use mobile credit cards more than plastic credit cards. Also, perceived of use and image influence user satisfaction more strongly for those who use plastic credit cards more than mobile credit cards. It is expected that this study can be a guideline for credit card service providers and policy makers to invigorate mobile credit card business. Also it worths as a early-stage research on Fintech-related studies.
In this study, we investigated the effect of users' emoticon usage on their satisfaction with image making and self-expression in MIM communication. We defined internal attraction, social appeal, and communication ability as personal image making factors due to the use of emoticons in MIM communication. And we defined the research hypotheses based on the definition of intimacy, openness, and social reality as relational image making factors. In MIM communication, we analyzed the questionnaire about emoticon users. As a result, emoticon usage was found to have a positive and significant effect on self-expression in relation image making rather than personal image making. The study implies that the use of emoticons can lead to image making in MIM communication and satisfy the satisfaction of self expression.
This paper addresses a problem of defocus map recovery from single image. We describe a simple effective approach to estimate the spatial value of defocus blur at the edge location of the image. At first, we perform a re-blurring process using Gaussian function with input image, and calculate a gradient magnitude ratio with blurring amount between input image and re-blurred image. Then we get a full defocus map by propagating the blur amount at the edge location. Experimental result reveals that our method outperforms a reliable estimation of depth map, and shows that our algorithm is robust to noise, inaccurate edge location and interferences of neighboring edges within input image.
Recently, flood damage has been increased annually by severe rain storm and Typhoon. In this case, it needs to the effective flood management using not only hydrologic data but also numerical map, DEM(Digital Elevation Model), satellite image and so on. At this point in time, therefore, applying mobile GIS technology is expected to increase efficiency about the management of hydraulic structures and can promote LBS(Location Based Service) service for residents. In this study, the flood management technology using mobile GIS is suggested by standing on the basis of a super-highway information network.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.60
no.8
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pp.1577-1585
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2011
This paper proposes a posture stabilization control algorithm for a wheeled mobile robot using hybrid visual servo control method with a position based and an image based visual servoing (PBVS and IBVS). To overcome chattering phenomena which were shown in the previous researches using a simple switching function based on a threshold, the proposed hybrid visual servo control law introduces the fusion function based on a blending function. Then, the chattering problem and rapid motion of the mobile robot can be eliminated. Also, we consider the nonlinearity of the wheeled mobile robot unlike the previous visual servo control laws using linear control methods to improve the performances of the visual servo control law. The proposed posture stabilization control law using hybrid visual servoing is verified by a theoretical analysis and simulation and experimental results.
This paper proposes a low-complexity indoor localization method of mobile robot under the dynamic environment by fusing the landmark image information from an ordinary camera and the distance information from sensor nodes in an indoor environment, which is based on sensor network. Basically, the sensor network provides an effective method for the mobile robot to adapt to environmental changes and guides it across a geographical network area. To enhance the performance of localization, we used an ordinary CCD camera and the artificial landmarks, which are devised for self-localization. Experimental results show that the real-time localization of mobile robot can be achieved with robustness and accurateness using the proposed localization method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.5
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pp.39-44
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1998
Determining the absolute location of a mobile robot is essential in the navigation of a mobile robot.
In this paper, a method to determine the position of a mobile robot through the visual image of a landrnark
using neural networks is proposed. In determining the position of a mobile robot on the world
coordinate, there is a position error because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and
lens distortion. To reduce the errors, a method using a BPNN(Back Propagation Neural Network) is proposed.
The experimental results are presented to illustrate the superiority of the proposed method when
comparing with the conventional methods.
This paper describes a mobile robot intended for being employed in a multi-agent system. We have already proposed a multi-agent system which realizes patient-aid by helping a lying patient take a distant object on the table. In this paper, a mobile robot agent is developed and is included in the system. An effective man-machine communication strategy is proposed by use of a vision agent settled on the ceiling. If a human (assumed to be a patient) wishes to take an object distant on the floor, he points to the object. The vision agent detects the direction of his arm by image processing and guesses which object he intends to take. The vision agent asks him if it is what he wants and, if yes, the mobile robot runs to take and bring it to him. The system is overviewed with the explanation of a mobile robot. Some experimental results are shown with discussion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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