This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.
Proceeding of Spring/Autumn Annual Conference of KHA
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2005.11a
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pp.311-314
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2005
Our city structure is being complicated from the development of industry and the increase in population. It makes the ground space overcrowded, so underground space is systematized for use. Because this underground space has very complicated configuration, people have difficulty in finding the route in the underground space. Therefore It is demanded to comprehend configuration of the various space structure, predict pattern of the moving and analyze induction factor of the moving. When people are in the conflagration or dangerous situation, they are in the habit of using the route which they are used to go to and from. It is needed to analyze moving pattern of the pedestrian who usually use the underground space for the sake of dealing with conflagration in the underground space. Finally, this study suggested that general characteristic, distribution, moving route of the pedestrian and factors influencing that they choose the route which the research finds out.
Since the traditional pattern mining methods only probe unspecified moving patterns that seem to satisfy users' requests among diverse patterns within the limited scopes of time and space, they are not applicable to problems involving the mining of optimal moving patterns, which contain complex time and space constraints, such as 1) searching the optimal path between two specific points, and 2) scheduling a path within the specified time. Therefore, in this paper, we illustrate some problems on mining the optimal moving patterns with complex time and space constraints from a vast set of historical data of numerous moving objects, and suggest a new moving pattern mining method that can be used to search patterns of an optimal moving path as a location-based service. The proposed method, which determines the optimal path(most frequently used path) using pattern frequency retrieved from historical data of moving objects between two specific points, can efficiently carry out pattern mining tasks using by space generalization at the minimum level on the moving object's location attribute in consideration of topological relationship between the object's location and spatial scope. Testing the efficiency of this algorithm was done by comparing the operation processing time with Dijkstra algorithm and $A^*$ algorithm which are generally used for searching the optimal path. As a result, although there were some differences according to heuristic weight on $A^*$ algorithm, it showed that the proposed method is more efficient than the other methods mentioned.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.21
no.45
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pp.365-374
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1998
Control Chart is a powerful tool to detect that process is in control or out of control. CIM can have real effect when CIM involve automated quality control. A neural network approach is used for unnatural pattern detecting of control chart. The previous moving window method uses all unnatural pattern that is detected as moving time window. Therefore, It trains a large number of unnatural pattern and takes training time long. In this paper, the proposed method tests a small number of training unnatural pattern which modifies test data without repeating time. We shows that the proposed method has differences In training time and identification rate on the previous moving windows method. As results, we reduced training time and obtain the same identification rate.
Analyzed the subject of ‘To heart' meridian system(向心服系), and 'Circulating' meridian system(備環服系), and considered relativity between the circulating pattern of the channels, the collaterals and the circulating distinction YoungGi (營氣), WiGi(衛氣). The subject of 'To heart' meridian system is WiGi, and this system is similiar to the moving pattern of the fifteen major collaterals(十五絡服). The subject of 'Circulating' meridian system is YoungGi, and this system is same with the moving pattern of the twelve regular channels(十二經脈). YoungGi and WiGi have the same origin, and they are intrinsic one thing with functional ambivalency. It is WiGi, the subject of the movement of Collateral, because it is identical the moving pattern of Collaterals(絡服) and that of WiGi as the subject of the movement of Collateral. It is YoungGi, the subject of movement of Channel because it is identical the moving pattern of Channels(經服) and that of YoungGi. It can be defined that Wigi as the subject of the movement of Collateral, also YoungGi as the subject of movement of Channel, but that is from i 염 function and action, there's no need to be separated within the framework of going through Meridian. YoungSuBosa(迎隨補鴻) in acupuncture, defines its basis not only on the moving direction of YoungGi, but on combinated difference between the directions, moments, and sex. Until now it is under discussion the rights and wrongs, It's not contradictory concept between two basis of YoungSuBoSa, from the thought the distinct movement of WiGi and the circulation pattern of Collaterals have no specified directions.
Due to the development of information technologies and new businesses related to moving objects, the need for the storage and analysis of moving object data is increasing rapidly. Moving object data have a spatiotemporal nature which is different from typical business data. Therefore, different methods of data storage and analysis are required. This paper proposes a multidimensional data model and data visualization to analyze moving object data efficiently and effectively. We expect that decision makers can understand the movement pattern of moving objects more intuitively through the proposed implementation.
For developing the location based service which is individualized and specialized according to the characteristic of the users, the spatio-temporal pattern mining for extracting the meaningful and useful patterns among the various patterns of the mobile object on the spatio-temporal area is needed. Thus, in this paper, as the practical application toward the development of the location based service in which it is able to apply to the real life through the pattern mining from the huge historical data of mobile object, we are proposed STOMP(using Frequency of sequence and Weight) that is the new mining method for extracting the patterns with spatial and temporal constraint based on the problems of mining the optimal moving pattern which are defined in STOMP(F)[25]. Proposed method is the pattern mining method compositively using weighted value(weights) (a distance, the time, a cost, and etc) for our previous research(STOMP(F)[25]) that it uses only the pattern frequent occurrence. As to, it is the method determining the moving pattern in which the pattern frequent occurrence is above special threshold and the weight is most a little bit required among moving patterns of the object as the optimal path. And also, it can search the optimal path more accurate and faster than existing methods($A^*$, Dijkstra algorithm) or with only using pattern frequent occurrence due to less accesses to nodes by using the heuristic moving history.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2004.11a
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pp.840-845
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2004
Development of the linear motors is recently required to control a high-speed and high-resolution in the high-integrated and speed process industry. This paper presents vibration analyses as well as measurement standards of the newly developed linear motors through analyzing the vibration characteristics of the advanced products. Vibration experiments are conducted for identifying vibration level during operation. They are also included in the modal test to analyze dynamic characteristics. Analytic data using Finite Element Method (FEM) are compared with the results of the modal. The FEM and experiments make it possible to understand these characteristics. Further, through computer simulation for the behavior of moving part to be vibration source, the best acceleration pattern of moving part movement can be verified to achieve effective moving part positioning and reduce the vibration due to moving part movement.
The computer pattern sewing machine is an automatic sewing machine that is controlled by an input pattern. Even a novice can run this machine for various tasks fast and reliably such as sewing a button, a belt ring and an airbag, etc. The pattern processing software, which is the main software of this machine, is for editing and modifying pattern data by online teaching or off-line editing, setting up parameters, and calculate a moving distance of working area on the x-y axes. In this paper we propose an algorithm to generate pattern data for sewing by simplifying image data. The pattern data are composed of outline data like dot, line, circle, arc, curve, etc. We need converting this data into sewing data which involve sewing parameter, moving distance of working are an the x-y axes, thread, spindle speed.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.7
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pp.69-75
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1994
A very fine pattern formation process using double exposure is investigated, which can overcome the resolution limit of optical wafer stepper. The very fine pattern can be obtained by moving the edge profile of large pattern by means of moving the stepper stage. The simulation results show that the light transmittance decrease bellow 9%, and the contrast increase to 16.6% for the 0.3$\mu$m photoresist pattern exposeed by the double exposure using i-line wafer stepper. And the experimental results show that fine photoresist pattern as short as 0.2$\mu$m can be obtained without a loss of photoresist thickness. Also, it proves that the depth of focus for 0.3$\mu$m pattern is longer than $1.5\mu$m. And, the very fine negative photoresist pattern was formmed by using the double exposure technique and the image reversal process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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