비디오 시퀀스에서 움직임 있는 객체의 실시간 검출 및 추적은 스마트 감시 시스템에서 매우 중요한 요소로 분류되고 있다. 본 논문에서 우리는 움직임이 있는 객체의 검출을 위해 클라우지우스 엔트로피와 적응적 가우시안 혼합모델을 사용한 객체 검출 방법을 제안한다. 먼저, 엔트로피의 증가는 일반적으로 불안전한 조건에서 많은 엔트로피의 변화가 발생한 경우 복잡성 및 객체의 움직임이 증가함을 의미한다. 만약 순간적으로 엔트로피 변화가 큰 화소는 움직임 객체에 속한다고 고려하여 움직임 분할 특성을 적용한다. 따라서 우리는 먼저 클라우지우스 엔트로피 이론을 적용하여 엔트로피에 대한 에너지 변화량을 dense 맵으로 변환한다. 두 번째로 우리는 움직임 객체를 검출하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 적용하였다. 실험 결과에서 제안된 방법이 효율적으로 움직임이 있는 객체를 검출할 수 있었다.
차세대 무선 인터넷의 킬러 어플리케이션으로 주목받고 있는 위치기반서비스는 시간에 따른 시공간 객체의 위치 및 영역 변화에 대한 분석 기능이 필수적이다. 시공간 데이터베이스 시스템은 대용량 시공간객체의 실시간 위치 정보를 효과적으로 저장하고 빠른 검색을 제공하는 시스템으로 그 필요성이 증가하고 있다. 또한, 시공간 데이터베이스 시스템에서는 시공간 객체의 비공간정보와 공간정보 및 시간정보를 통합 관리할 수 있고, 시간 정보와 관련된 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 시공간 데이터모델에 대한 연구가 활발히 진행중이다. 본 논문에서는 시간 흐름에 따라 동적으로 변화하는 시공간 객체 정보들을 현재 시점의 상태와 과거의 변화 과정에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있는 시공간 데이터 모델을 제안한다. 또한 제안하는 시공간 데이터 모델을 위한 다양한 시공간 연산을 설계하며, 시공간 데이터와 시공간 객체 연산의 무결성을 유지하기 위한 제약조건을 제시한다.
The accurate object recognition is important for the precise and accurate manipulation. To enhance the recognition performance, we can use various types of sensors. In general, acquired data from sensors have a high sampling rate. So, in the past, the RNN-based model is commonly used to handle and analyze the time-series sensor data. However, the RNN-based model has limitations of excessive parameters. CNN-based model also can be used to analyze time-series input data. However, CNN-based model also has limitations of the small receptive field in early layers. For this reason, when we use a CNN-based model, model architecture should be deeper and heavier to extract useful global features. Thus, traditional methods like RN N -based and CN N -based model needs huge amount of learning parameters. Recently studied result shows that Fast Fourier Convolution (FFC) can overcome the limitations of traditional methods. This operator can extract global features from the first hidden layer, so it can be effectively used for feature extracting of sensor data that have a high sampling rate. In this paper, we propose the algorithm to recognize objects using tactile sensor data and the FFC model. The data was acquired from 11 types of objects to verify our posed model. We collected pressure, current, position data when the gripper grasps the objects by random force. As a result, the accuracy is enhanced from 84.66% to 91.43% when we use the proposed FFC-based model instead of the traditional model.
For efficiently providing multimedia services, distributed computing environments are specified the requirements of various services and distributed object platforms applied an object-oriented technology by TINA Consortium and OMG CORBA. Because multimedia service applications are becoming large and distributing, their servicing managing interfaces among objects are being complicated. In order to solve these defects, it is necessary to suggest a new object grouping model and specify object service/management requirements can be introduced under the object groups. We have been developed the distributed object group platform that can group all individual objects by the relating services and can supply trading functions for interconnecting between distributed objects or object groups. In this paper, we designed and implemented the Virtual Drawing Board for remote equational services on the distributed object group platform we mentioned above. As results, we designed a basic structure and service interfaces, and showed execution procedures of VDB system consisted of distributed objects and objects groups for educational services. For supporting distributed services of VDB system, we used three kinds of tools as follows; IONA orbix 2.2 of CORBA compliance as an object middleware, OrbixTrader 1.0 for interconnection of distributed objects, and the OGTG we developed for interconnection of distributed object groups and checking access rights of objects included in an arbitrary object group.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권1호
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pp.272-287
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2016
Recently, various and effective contrast based salient object detection models to focus on a single target have been proposed. However, there is a lack of research on detection of multiple objects, and also it is a more challenging task than single target process. In the multiple target problem, we are confronted by new difficulties caused by distinct difference between properties of objects. The characteristic of existing models depending on the global maximum distribution of data point would become a drawback for detection of multiple objects. In this paper, by analyzing limitations of the existing methods, we have devised three main processes to detect multiple salient objects. In the first stage, regional features are extracted from over-segmented regions. In the second stage, the regional features are categorized into homogeneous cluster using the mean-shift algorithm with the kernel function having various sizes. In the final stage, we compute saliency scores of the categorized regions using only spatial features without the contrast features, and then all scores are integrated for the final salient regions. In the experimental results, the scheme achieved superior detection accuracy for the SED2 and MSRA-ASD benchmarks with both a higher precision and better recall than state-of-the-art approaches. Especially, given multiple objects having different properties, our model significantly outperforms all existing models.
International Journal of Reliability and Applications
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제1권2호
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pp.105-113
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2000
This paper discusses some problems of the TMN-based architecture of integrated network management systems and presents a CORBA-based architecture of distributed network management system with reliability, which maintains location transparency of distributed managed objects and provides an interoperability among heterogeneous networks and systems. In this paper, the proposed distributed management system model has been applied to the TMN based management systems and then considered for qualitative evaluation of system performance. Two different types of implementation models have been proposed: one is a system using a CORBA gateway and the other is a pure CORBA system, which maps all managed objects into CORBA objects. The characteristics of two system model have been compared in the respect of system implementation
A silicate carbon star is a carbon star which shows circumstellar silicate dust features. We collect a sample of 44 silicate carbon stars from the literature and investigate the validity of the classification. For some objects, it is uncertain whether the central star is a carbon star. We confirm that 29 objects are verified silicate carbon stars. We classify the confirmed objects into three subclasses based on the evolution phase of the central star. To investigate the effect of the chemical transition phase from O to C, we use the radiative transfer models for the detached silicate dust shells. The spectral energy distributions and the infrared two-color diagrams of the silicate carbon stars are compared with the theoretical model results. For the chemical transition model without considering the effect of a disk, we find that the life time of the silicate feature is about 50 to 400 years depending on the initial dust optical depth.
본 논문에서는 웹 기반의 분산 소프트웨어 개발 환경에서 원시 코드 중심의 버전뿐만 아니라 원시 코드 이전 단계의 UML(Unified Modeling Language) 기반의 소프트웨어 개발 환경에서 발생하는 다양한 설계 객체들을 일정한 형태로 구축하여 효율적으로 관리하는 방법론을 제시하였다. 또한, 웹을 기반으로 한 분산 소프트웨어 개발 과정에서 발생하는 버전들을 일관성 있게 관리하기 위해 버전 규칙에 기초한 웹 기반의 규칙 버전 관리 모델을 설계하였다.
Multiple-count problem is occurred when rectangle objects span across several buckets. The Cumulative Density (CD) histogram is a technique which solves multiple-count problem by keeping four sub-histograms corresponding to the four points of rectangle. Although it provides exact results with constant response time, there is still a considerable issue. Since it is based on a query window which aligns with a given grid, a number of errors may be occurred when it is applied to real applications. In this paper, we proposed selectivity estimation techniques using the generalized cumulative density histogram based on two probabilistic models: (1) probabilistic model which considers the query window area ratio, (2) probabilistic model which considers intersection area between a given grid and objects. In order to evaluate the proposed methods, we experimented with real dataset and experimental results showed that the proposed technique was superior to the existing selectivity estimation techniques. The proposed techniques can be used to accurately quantify the selectivity of the spatial range query on rectangle objects.
본 논문에서는 객체지향 시공간 데이터베이스 시스템의 데이터 모델링과 질의어를 객체지향 기법을 사용하여 소개한다. 시공간 객체와 시공간 연산자를 다루기 위해 다음과 같은 두 단계 객체지향 데이터 모델을 제안 한다: 시공간 객체 모델과 시공간 내부 기술 모델 또한 객체지향 시공간 질의어인 STOQL을 제안한다. STOQL은 공간 객체의 다양한 출력과 시공간 및 비 공간 객체의 검색을 수행할 수 있는 통합 기능을 제공해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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