• 제목/요약/키워드: On-scene time

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연속해석 데이터의 상호운용성을 지원하는 CAE 미들웨어와 가시화 시스템의 개발 (Development of a CAE Middleware and a Visualization System for Supporting Interoperability of Continuous CAE Analysis Data)

  • 송인호;양정삼;조현제;최상수
    • 한국CDE학회논문집
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    • 제15권2호
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    • pp.85-93
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    • 2010
  • This paper proposes a CAE data translation and visualization technique that can verify time-varying continuous analysis simulation in a virtual reality (VR) environment. In previous research, the use of CAE analysis data has been problematic because of the lack of any interactive simulation controls for visualizing continuous simulation data. Moreover, the research on post-processing methods for real-time verification of CAE analysis data has not been sufficient. We therefore propose a scene graph based visualization method and a post-processing method for supporting interoperability of continuous CAE analysis data. These methods can continuously visualize static analysis data independently of any timeline; it can also continuously visualize dynamic analysis data that varies in relation to the timeline. The visualization system for continuous simulation data, which includes a CAE middleware that interfaces with various formats of CAE analysis data as well as functions for visualizing continuous simulation data and operational functions, enables users to verify simulation results with more realistic scenes. We also use the system to do a performance evaluation with regard to the visualization of continuous simulation data.

다시점 카메라와 깊이 카메라를 이용한 3차원 장면의 깊이 정보 생성 방법 (Depth Generation Method Using Multiple Color and Depth Cameras)

  • 강윤석;호요성
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권3호
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    • pp.13-18
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다시점 색상 카메라와 다시점 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상의 후처리 방법과 3차원 장면의 깊이 정보를 생성하는 방법을 제안한다. 깊이 카메라는 장면의 깊이 정보를 실시간으로 측정할 수 있는 장점이 있지만, 잡음과 왜곡이 발생하고 색상 영상과의 상관도도 떨어진다. 따라서 다시점 깊이 영상에 후처리 작업을 수행한 후, 이를 다시점 색상 영상과 조합하여 3차원 깊이 정보를 생성한다. 깊이 카메라로부터 얻은 각 시점에서의 초기 변이 정보를 기반으로 한 스테레오 정합의 결과는 기존 방법의 결과 보다 우수한 성능을 나타내었음을 볼 수 있었다.

VMS Emulator System with Real-Time Scheduling

  • Kim, Jung-Sook
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제1권2호
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    • pp.95-100
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    • 2014
  • Variable message signs (VMS) have the different sizes and a specific type according to the city scene and it has to be displayed by different message on the display panel in real-time. And VMS manufacturers must produce the different products in order to give a customized product to each order. In addition that, they should test and check the correct operation to each VMS product using the different message frame. That is very time and workers consuming and VMS emulator with an automatic variable message generator system is necessary. Also, the automatic message generator system is needed to real-time scheduling in order to display the message on the VMS panel like real world. In this paper, we design and implement the VMS emulator embedded the automatic message frame generator system with real-time scheduling which can set several parameters easily on the windows dialog.

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이동형 정보 증강 시스템을 위한 실시간 장소 인식 (Real-Time Place Recognition for Augmented Mobile Information Systems)

  • 오수진;남양희
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제14권5호
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    • pp.477-481
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    • 2008
  • 이동 중 사용자에게 필요한 정보를 제공하기 위해서는 장소를 인지하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 건물 내에서 이동하면서 카메라에 의해 포착된 영상 정보를 분석하여 현재 장소를 파악하고 카메라 영상에 관련 정보를 증강하는 비디오 기반 실시간 장소인식 시스템을 제안한다. 영상의 전역적 특징을 이용한 기존 연구들은 장면의 부분적인 폐색이나 잡음에 민감하고, 물체인식을 행하는 지역적 특징 의존 방식은 계산량이 많아 실시간 적용이 어렵다. 또한, 그러한 특징들로부터 장소인식 결과를 도출하기 위해서는 통계적 그래프 기반 모델이나 베이시안 네트웍등이 이용되어 왔는데, 전자의 경우 장소 이동의 확률을 얻기 위한 많은 통계 데이타가 필요하며, 후자는 장소 이동문맥을 활용하지 못하므로 물체 인식 결과에만 의존하는 단점이 있다. 본 논문에서는 장소 문맥 정보를 활용하면서 영상의 지역적, 전역적 특징추출법의 결합을 통해 부분 폐색 및 잡음에 대한 전역적 방법의 민감성을 보완하고, 지역적 방법의 느린 처리속도를 보완한 시스템을 제안한다. 제안된 방법을 건물 내부를 이동하면서 장소에 대한 정보를 얻는 정보증강 시스템에 적용하여 실시간 성능을 확인하였다.

T-DMB 실시간 비디오 부가데이터 서비스 시스템 개발 (The Development of Real-time Video Associated Data Service System for T-DMB)

  • 김상훈;곽천섭;김만식
    • 방송공학회논문지
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    • 제10권4호통권29호
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    • pp.474-487
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    • 2005
  • T-DMB (Terrestrial-Digital Multimedia Broadcasting)는 비디오 부가데이터 서비스 표준으로 MPEG-4 BIFS (Binary Format for Scene) Core2D 장면서술 프로파일과 그래픽스 프로파일을 채택하였다. BIFS 기능을 이용하면 송신측에서 지정하는 속성에 따라 글자, JPEG 정지영상, 도형 등을 수신측의 주 화면상에 오버레이 할 수 있고, 원하는 객체에 클릭 가능한 버튼이나 웹 링크를 설정할 수 있어 다양한 형태의 대화형 방송이 가능하다. 본 논문은 비디오 부가데이터 서비스를 제공하기 위한 시스템 개발에 관한 것이다. 개발 중인 시스템은 사용자의 조작에 따라 프로그램에 실시간으로 반영되는 부가데이터 서비스 제공, 비디오 인코더와의 연동 및 안정성에 중점을 두었으며, BIFS 실시간 시스템, 자동 스트림 제어 시스템, 수신 모니터링 시스템으로 구성되어 있다. 시스템의 기본기능들은 방송 프로그램과 제작 현장의 특성을 최우선적으로 반영하여 설계되었다. 개발된 시스템은 KBS T-DMB 부가데이터 시범서비스에 사용되었으며, 안정성 강화 등의 작업을 거친 후 본 방송에 투입될 예정이다.

Research on the Influence of Interaction Factors of mobile Phone Dance Live Broadcast on User's Intention of Use -Centered on Perceived Usefulness and Perceived Accessibility

  • Wu, Nuowa
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제24권8호
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    • pp.51-58
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    • 2019
  • In this paper, we propose to characteristics of mobile phone dance live broadcast platform and the second-generation technology acceptance model TAM2, this paper established the user acceptance model of mobile phone dance live broadcast platform, aiming to study the influencing factors of users' acceptance on mobile phone dance live broadcast platform. Based on the empirical analysis of user survey, the model is validated, and the relationship between variables in the model is clarified. It is also confirmed that human-computer interaction, scene interaction, relationship interaction and other factors will affect the user's acceptance on mobile phone dance live broadcast platform. At the same time, based on the relationship among variables obtained in the research, this paper tries to analyze how the variables affect each other based on the actual practice of mobile phone dance live broadcast platform. In addition, the video design strategy and marketing strategy for further development of mobile phone dance live broadcast platform are given to help the platform and dance creators to carry out better promotion on the mobile side. In the end, this paper summarizes the shortcomings of this study and points out further research directions in the future, providing a reference for researchers in the field of mobile phone dance live broadcast platform acceptance.

가상현실 기반에서 차량 운전자 거동의 가시화 (Motion Visualization of a Vehicle Driver Based on Virtual Reality)

  • 정윤석;손권;최경현
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제11권5호
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    • pp.201-209
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    • 2003
  • Virtual human models are widely used to save time and expense in vehicle safety studies. A human model is an essential tool to visualize and simulate a vehicle driver in virtual environments. This research is focused on creation and application of a human model fer virtual reality. The Korean anthropometric data published are selected to determine basic human model dimensions. These data are applied to GEBOD, a human body data generation program, which computes the body segment geometry, mass properties, joints locations and mechanical properties. The human model was constituted using MADYMO based on data from GEBOD. Frontal crash and bump passing test were simulated and the driver's motion data calculated were transmitted into the virtual environment. The human model was organized into scene graphs and its motion was visualized by virtual reality techniques including OpenGL Performer. The human model can be controlled by an arm master to test driver's behavior in the virtual environment.

시간에 따라 변화하는 빗줄기 장면을 이용한 딥러닝 기반 비지도 학습 빗줄기 제거 기법 (Deep Unsupervised Learning for Rain Streak Removal using Time-varying Rain Streak Scene)

  • 조재훈;장현성;하남구;이승하;박성순;손광훈
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제22권1호
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    • pp.1-9
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    • 2019
  • Single image rain removal is a typical inverse problem which decomposes the image into a background scene and a rain streak. Recent works have witnessed a substantial progress on the task due to the development of convolutional neural network (CNN). However, existing CNN-based approaches train the network with synthetically generated training examples. These data tend to make the network bias to the synthetic scenes. In this paper, we present an unsupervised framework for removing rain streaks from real-world rainy images. We focus on the natural phenomena that static rainy scenes capture a common background but different rain streak. From this observation, we train siamese network with the real rain image pairs, which outputs identical backgrounds from the pairs. To train our network, a real rainy dataset is constructed via web-crawling. We show that our unsupervised framework outperforms the recent CNN-based approaches, which are trained by supervised manner. Experimental results demonstrate that the effectiveness of our framework on both synthetic and real-world datasets, showing improved performance over previous approaches.

A Non-uniform Correction Algorithm Based on Scene Nonlinear Filtering Residual Estimation

  • Hongfei Song;Kehang Zhang;Wen Tan;Fei Guo;Xinren Zhang;Wenxiao Cao
    • Current Optics and Photonics
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    • 제7권4호
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    • pp.408-418
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    • 2023
  • Due to the technological limitations of infrared thermography, infrared focal plane array (IFPA) imaging exhibits stripe non-uniformity, which is typically fixed pattern noise that changes over time and temperature on top of existing non-uniformities. This paper proposes a stripe non-uniformity correction algorithm based on scene-adaptive nonlinear filtering. The algorithm first uses a nonlinear filter to remove single-column non-uniformities and calculates the actual residual with respect to the original image. Then, the current residual is obtained by using the predicted residual from the previous frame and the actual residual. Finally, we adaptively calculate the gain and bias coefficients according to global motion parameters to reduce artifacts. Experimental results show that the proposed algorithm protects image edges to a certain extent, converges fast, has high quality, and effectively removes column stripes and non-uniform random noise compared to other adaptive correction algorithms.

불확실한 장면의 효과적인 인식을 위한 베이지안 네트워크의 온톨로지 기반 제한 학습방법 (A Constrained Learning Method based on Ontology of Bayesian Networks for Effective Recognition of Uncertain Scenes)

  • 황금성;조성배
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권6호
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    • pp.549-561
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    • 2007
  • 영상을 분석하여 얻은 증거를 바탕으로 장면의 의미를 추론하고 해석하는 것을 시각 기반 장면 이해라고 하며, 최근 인과적인 판단 및 추론 과정을 모델링하기에 유리한 베이지안 네트워크(BN)를 이용한 확률적인 접근 방법이 활발히 연구되고 있다. 하지만 실제 환경은 변화가 많고 불확실하기 때문에 의미 있는 증거를 충분히 확보하기 어려울 뿐만 아니라 전문가에 의한 설계로 유지하기 어렵다. 본 논문에서는 증거 및 학습 데이타가 부족한 장면인식 문제에서 효율적인BN 구조로 계산 복잡도가 줄어들고 정확도는 향상될 수 있는 BN 학습방법을 제안한다. 이 방법은 추론 대상 환경의 도메인 지식을 온톨로지로 표현하고 이를 제한적으로 사용하여 효율적인 계층구조의 BN을 구성한다. 제안하는 방법의 평가를 위하여 9종류의 환경에서 90장의 영상을 수집하고 레이블링하여 실험하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 증거의 수가 적은 불확실한 환경에서도 좋은 성능을 내고 학습의 복잡도가 줄어듦을 확인할 수 있었다.