This paper discusses a scheduling problem on object-oriented developments over multiple teams with limited resources in matrix organization. The objective of the problem is to minimize the makespan of overall projects. There are tangible and intangible advantages such as efficient resource share, improvement of productivity, development efforts and cost reduction, etc. by dispatching resources properly to the development teams. Traditionally, the project scheduling has been done with a manager's intuition or heuristic. We present a scheduling model with illustrative examples, stochastic search approach, and apply a variety of problems generated randomly to the approach. The results are analysed.
코로나 펜데믹 이후 다시 대면활동이 활성화되고 있지만 이미 학습한 비대면 활동은 10대들의 대안적인 활동, 소통, 협업의 공간으로 메타버스가 주목을 받으며 초,중 대학에 이르는 교육영역에 대한 논의와 연구가 활발해지고 있다. 특히 고가의 장비나 사용하기 위험한 교육 교보재를 메타버스 공간에 같이 공유하여 오프라인에서 쉽게 접할 수 없는 확장된 사용자 경험을 제공하기 위한 니즈가 있다. 이에 교육 공간으로서의 메타버스 활용을 뛰어넘어 고가 및 위험성이 있는 제한된 교육경험을 제공할 수 있어야 한다.
This paper proposes a robust digital video stabilization algorithm to extract and track an object, which uses a phase correlation-based motion correction. The proposed video stabilization algorithm consists of background stabilization based on motion estimation and extraction of a moving object. The motion vectors can be estimated by calculating the phase correlation of a series of frames in the eight sub-images, which are located in the corner of the video. The global motion vector can be estimated and the image can be compensated by using the multiple local motions of sub-images. Through the calculations of the phase correlation, the motion of the background can be subtracted from the former frame and the compensated frame, which share the same background. The moving objects in the video can also be extracted. In this paper, calculating the phase correlation to track the robust motion vectors results in the compensation of vibrations, such as movement, rotation, expansion and the downsize of videos from all directions of the sub-images. Experimental results show that the proposed digital image stabilization algorithm can provide continuously stabilized videos and tracking object movements.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권5호
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pp.2346-2362
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2016
As one of the most important issues in computer vision and image processing, online object tracking plays a key role in numerous areas of research and in many real applications. In this study, we present a novel tracking method based on the proposed structured sparse representation model, in which the tracked object is assumed to be sparsely represented by a set of object and background templates. The contributions of this work are threefold. First, the structure information of all the candidate samples is utilized by a joint sparse representation model, where the representation coefficients of these candidates are promoted to share the same sparse patterns. This representation model can be effectively solved by the simultaneous orthogonal matching pursuit method. In addition, we develop a tracking algorithm based on the proposed representation model, a discriminative candidate selection scheme, and a simple model updating method. Finally, we conduct numerous experiments on several challenging video clips to evaluate the proposed tracker in comparison with various state-of-the-art tracking algorithms. Both qualitative and quantitative evaluations on a number of challenging video clips show that our tracker achieves better performance than the other state-of-the-art methods.
지식관리시스템은 조직 내 지식 자산을 효과적으로 관리하고 그 효용을 극대화하기 위해 도입하는 정보시스템이다. 엔지니어링 분야의 경우 해당 분야 전문가의 지식과 노하우에 절대적으로 의존하는 경우가 대부분이므로 지식관리시스템의 도입 효과가 매우 클 것으로 예상된다. 본 논문에서는 엔지니어링 분야에서 조직 내 지식을 효과적으로 관리하고 공유하기 위해 필요한 지식관리시스템의 분석 및 설계를 수행하였다. 건설 및 자동차 분야의 실무 전문가를 대상으로 수행한 조사를 통해 엔지니어링 지식관리시스템의 구축 수요와 구축 시 성공요인을 도출하였으며 이를 기반으로 분석 및 설계과정에 객체지향 접근방식을 도입하였다. 건설과 자동차 분야를 기준으로 엔지니어링 지식관리시스템의 사용자 요구사항 도출, 지식맵 설계, 시스템 설계 및 정보 흐름 분석을 수행하였으며 다양한 엔지니어링 분야에 적용 가능한 유연한 시스템 모형을 제안하였다.
본 논문에서는 다중객체 환경에서 특정한 객체를 추출과 추적을 하기 위하여 입력되는 영상의 처리과정을 간소화하여 실시간으로 수행할 수 있는 방법을 제시하였다. 실내환경의 많은 객체들 중 특정영역에 입력되는 객체를 추출하고 추출된 객체를 지속적으로 추적하기 위하여 상단의 카메라와 전면의 카메라의 상호정보교환을 통하여 특정 객체를 지속적으로 추적할 수 있음을 실험을 통하여 검증하였다. 상단의 카메라에서 입력받은 영상에서 x 축의 정보를 전면의 카메라에 전송하여 전면의 카메라는 객체의 x축 정보를 계산하지 않고 빠르게 객체영역을 획득할 수 있으며, 전면카메라에서는 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 없지만 상단의 카메라와 정보를 공유하므로 객체들 간의 겹침현상을 해결할 수 있었다. 실험결과 기존의 객체추적 시스템보다 객체를 추적하기위한 연산량이 줄어들었으며, 객체추출 및 추적의 정확성이 향상되었다.
분산 객체 복제 시스템에서 노드들이 공유하는 객체는 동일 내용을 복수 노드에 위치시키는 것이 효율적이다. 노드들은 시스템에 접근시 접근 정보를 자신의 지역 캐시에 저장해 두었다가 필요시에 인출해서 사용한다. 그러나 시간이 지나감에 따라 다른 노드들에 의해서 데이터의 갱신이 이루어지기 때문에 일관성 문제가 발생한다. 따라서 시스템의 일관성 유지를 통해 성능 및 가용성을 높이기 위해서는 객체를 효율적으로 관리하는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 공유 메모리 환경에서 일관성 유지를 위해 객체 관리시 기존의 중복 기법에서 사용하는 일관성 비용 외에 부가 비용이 없이도 제한적으로 병렬 수행의 효과를 얻으며, 또한 중복 기법에서 가장 큰 오버헤드로 알려진 일관성 유지비용을 최소화시키기 위하여 이 비용을 결정하는 가장 핵심적인 요소인 객체 복제본의 수와 위치 그리고 각 객체 사이의 상관도를 고려하여 객체를 효율적으로 관리하고, 전체 수행 시간을 개선시키는 적응적 중복 객체 관리 메커니즘을 연구한다.
프로세서의 속도, 주기억장치의 크기 및 엑세스 속도, 입출력 대역폭 등 컴퓨터의 물리적 속성은 사용자에게 주어질 때 고정되어 있다. 이러한 제한 하에서, 여러 사용자가 컴퓨터의 자원을 공유하는 다중 프로세스 시스템의 성능은 사용자 프로세스와 자원의 상관 관계를 모니터하고 조정함으로써 향상될 수 있다. 본 논문은 객체 지향 개념을 성능 관리에 적용하여 객체화된 시스템의 자원 관리자와 사용자 프로세스 및 성능 관리자 사이의 대화 프로토콜 및 객체의 속성을 정의함으로써 성능 관리 시스템의 표준을 제시한다. 이러한 표준화를 통해 성능 관리의 대상이 되는 객체와 성능 관리자를 독립적으로 개발할 수 있고, 성능 관리자를 통해 시스템의 성능을 통합적으로 관리할 수 있다.
This study aims to predict the change in corn share according to the grazing of 20 gestational sows in a mature corn field by taking images with a camera-equipped unmanned air vehicle (UAV). Deep learning based on convolutional neural networks (CNNs) has been verified for its performance in various areas. It has also demonstrated high recognition accuracy and detection time in agricultural applications such as pest and disease diagnosis and prediction. A large amount of data is required to train CNNs effectively. Still, since UAVs capture only a limited number of images, we propose a data augmentation method that can effectively increase data. And most occupancy prediction predicts occupancy by designing a CNN-based object detector for an image and counting the number of recognized objects or calculating the number of pixels occupied by an object. These methods require complex occupancy rate calculations; the accuracy depends on whether the object features of interest are visible in the image. However, in this study, CNN is not approached as a corn object detection and classification problem but as a function approximation and regression problem so that the occupancy rate of corn objects in an image can be represented as the CNN output. The proposed method effectively estimates occupancy for a limited number of cornfield photos, shows excellent prediction accuracy, and confirms the potential and scalability of deep learning.
A background initialization algorithm based on the spatiotemporal similarity measure in a motion tracking system is proposed. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which co-located regions share the similarity. The outputs from each subinterval are filtered by second stage median filter. The proposed method showed good results even in the busy and crowded sequences where the real background does not exit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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