최근 가정에서 사용되고 기기 중 원격제어기(Remote controller)로 제어가 가능한 기기가 늘어나고 있다. 이에 따라 여러 기기들이 있는 경우 사용자는 기기들을 동시 제어하려 할 때 제어하고자 하는 제어대상에 맞는 원격제어기를 찾기 위해 많은 시간을 소비하는 경우가 일반적이다. 이러한 불편함이 증가함에 따라 통합원격제어기(Universal remote controller)의 보급이 증가하고 있으나, 여전히 여러 기기를 동시제어하고자 할 경우 제어코드의 입력 등 복잡한 절차를 걸쳐 사용할 수 밖에 없으며, 이러한 점은 결국 통합원격제어기의 사용성을 현저히 약화시킨다. 본 고에서는 인간이 제어대상기기를 제어하고자 하는 의도를 원격제어기에 전달하는 여러 방법 중 인간이 물체를 인식하는 것과 동일한 메타포인 직관적인 '지시(Pointing)'법을 사용하여 실시간으로 다중기기를 통합 제어하는 방법, 즉 지시통합제어방법(Point and Control)에 대한 센서 및 하드웨어구조를 설명하고, 구동방식을 제안한다.
Kim, Ho-Yong;Choi, Chul-Uong;Lee, Eun-Khung;Jun, Sung-Woo
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.110-112
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2003
The researchers, who seek geological and environmental information, depend on the remote sensing and aerial photographic datum from various commercial satellites and aircraft. However, the adverse weather conditions and the expensive equipment can restrict that the researcher can collect their data anywhere and any time. To allow for better flexibility, we have developed a compact, a multispectral automatic Aerial photographic system. This system's Multi-spectral camera can catch the visible (RGB) and infrared (NIR) bands (3032${\ast}$2008 pixel) image. Our system consists of a thermal infrared camera and automatic balance control, and it managed and controlled by a palm-top computer. And it includes a camera gimbals system, GPS receiver, weather sensor and etc. As a result, we have successfully tested its ability to acquire aerial photography, weather data, as well as GPS data, making it a very flexible tool for environmental data monitoring.
In this paper, designing and implementing multi-communication middleware in multi-thread environmet through event-based synchronization method are proposed for stable data transmission of electronic optical equipment, which requires combining camera and various sensors to process multiple high-speed data. To verify the performance of the implemented communication middleware, image data and sensor data were sent to compare differences in reception-based and transmission-based cycles, and the maximum number of communication possibilities to transmit and process multiple was measured and analyzed. In addition, the proposed communication middleware's performance was verified through experiments such as validating the integrity of the transmitted data and measuring the Round Trip Time.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.8
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pp.172-179
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2002
In this paper, an efficient reverse engineering method for free-formed surfaces is proposed based on the integration of a repetitive digitizing method and vision system. In recent reverse engineering process, the equi-interval digitization method is being used since the surface information is not known. If more accurate results are required, the number of measuring point should be increased appropriately. Thus, such measuring process tends to result in too dense data including useless information, and cause excessive measuring time. This problem can be improved by applying repetitive digitizing method and image process technique, which is proposed in this paper. The proposed methods are validated through appropriate simulation and experiments.
The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.
In this paper a new design of multi-layer perceptron(MLP) for camera calibration is proposed. Most existing techniques determine a transformation from 3D spatial points to their image points and camera parameters are tried to be estimated from the transformation. The technique proposed here, on the other hand, determines rays of sight uniquely from image points and parameters are estimated from the relationship using an MLP. By this approach projection and back-projection can be done more straightforwardly. Being based on a geometric model, a network design process becomes less ambiguous, which is a clear merit compared to other neural net based techniques. An MLP designed according to the technique proposed showed fast and stable learning in tests under various conditions.
We proposed a method for visual place recognition that represents images using objects as visual words. Visual words represent the various objects present in urban environments. To detect various objects within the images, we implemented and used a zero-shot detector based on a large-scale image language model. This zero-shot detector enables the detection of various objects in urban environments without additional training. In the process of creating histograms using the proposed method, frequency-based weighting was applied to consider the importance of each object. Through experiments with open datasets, the potential of the proposed method was demonstrated by comparing it with another method, even in situations involving environmental or viewpoint changes.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.47-54
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2012
Additional high resolution satellite images, other period or site, are essential for efficient city modeling and analysis. However, the same ground objects have a radiometric inconsistency in different satellite images and it debase the quality of image processing and analysis. Moreover, in an urban area, buildings, trees, bridges, and other artificial objects cause shadow effects, which lower the performance of relative radiometric normalization. Therefore, in this study, we exclude shadow areas and suggest the selective histogram matching methods for image based application without supplementary digital elevation model or geometric informations of sun and sensor. We extract the shadow objects first using adjacency informations with the building edge buffer and spatial and spectral attributes derived from the image segmentation. And, Outlier objects like a asphalt roads are removed. Finally, selective histogram matching is performed from the shadow masked multi-temporal Quickbird-2 images.
Park, Soyeon;Kim, Yeseul;Na, Sang-Il;Park, No-Wook
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.5_1
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pp.807-821
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2020
The objective of this study is to evaluate the applicability of representative spatio-temporal fusion models developed for the fusion of mid- and low-resolution satellite images in order to construct a set of time-series high-resolution images for crop monitoring. Particularly, the effects of the characteristics of input image pairs on the prediction performance are investigated by considering the principle of spatio-temporal fusion. An experiment on the fusion of multi-temporal Sentinel-2 and RapidEye images in agricultural fields was conducted to evaluate the prediction performance. Three representative fusion models, including Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM), SParse-representation-based SpatioTemporal reflectance Fusion Model (SPSTFM), and Flexible Spatiotemporal DAta Fusion (FSDAF), were applied to this comparative experiment. The three spatio-temporal fusion models exhibited different prediction performance in terms of prediction errors and spatial similarity. However, regardless of the model types, the correlation between coarse resolution images acquired on the pair dates and the prediction date was more significant than the difference between the pair dates and the prediction date to improve the prediction performance. In addition, using vegetation index as input for spatio-temporal fusion showed better prediction performance by alleviating error propagation problems, compared with using fused reflectance values in the calculation of vegetation index. These experimental results can be used as basic information for both the selection of optimal image pairs and input types, and the development of an advanced model in spatio-temporal fusion for crop monitoring.
In this study, the concept and techniques to generate the level lA, lB and 2A image products have been reviewed. In particular, radiometric and geometric corrections and bands registration used to generate level lA, lB and 2A products have been focused in this study. Radiometric correction is performed to take into account radiometric gain and offset calculated by compensating the detector response non-uniformity. And, in order to compensate satellite altitude, attitude, skew effects, earth rotation and earth curvature, some geometric parameters for geometric corrections are computed and applied. Bands registration process using the matching function between a geometry, which is called 'reference geometry', and another one which is corresponds to the image to be registered is applied to images in case of multi-spectral imaging mode. In order to generate level-lA image products, a simple radiometric processing is applied to a level-0 image. Level-lB image has the same radiometry correction as a level-lA image, but is also issued from some geometric corrections in order to compensate skew effects, Earth rotation effects and spectral misregistration. Level-2A image is generated using some geo-referencing parameters computed by ephemeris data, orbit attitudes and sensor angles. Level lA image is tested by visual analysis. The difference between distances calculated level 1 B image and distances of real coordinate is tested. Level 2A image is tested Using checking points.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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