In general, detection robots using ultrasonic sensors are equipped with sensors to protrude outward or to contact objects. However, in the case of a screw-propelled robot that detects the inside of a reactor tendon duct, if the ultrasonic sensor protrudes to the outside, resistance due to grease is generated, and thus the propulsion efficiency is reduced. In order to increase the propulsion efficiency, the screw must be sharp, and the sharper the screw, the more difficult it is to apply a high-performance ultrasonic sensor, and the detection efficiency decreases. This paper proposes a screw shape-changing mechanism that can improve both propulsion efficiency and detection efficiency. This mechanism includes an overlapped helical ring (OHR) structure and a magnetic clutch system (MCS), and thus the shape of a screw may be changed to a compact size. As a result, the Screw-propelled robot with this mechanism can reduce the overall length by about 150 mm and change the shape of the screw faster and more accurately than a robot with a linear actuator.
몰입 가상현실 환경에서 가상 객체들을 선택하고 조작하기 위해서는 사용자가 원하는 가상 객체를 빠르고 정확하게 선택할 수 있어야 한다. 가상현실에서 객체 선택을 위한 가장 알려진 접근 방법은 Ray-casting 방법이다. Ray-casting은 가상현실 환경에서 사용자의 손이나 시야 방향에서 직선으로 이동하는 가상의 선을 발사하고, 이 가상의 선이 발사되는 과정에서 충돌되는 가상 객체를 사용자가 선택할 수 있게 해주는 방법이다. 하지만, 가상 객체들이 겹쳐져 있는 상황에서는 사용자가 원하는 객체가 아닌 다른 객체들이 선택 될 수 있는 모호성 문제가 발생하게 된다. 이러한 방법을 해결하기 위해서 본 논문에서는 겹쳐진 가상 객체들 중 사용자가 원하는 객체를 선택하고자 하는 경우, 사용자가 겹쳐진 객체들의 그룹을 먼저 선택하게 한 후에 이 겹쳐진 객체들이 가지고 있는 기하학적인 연관관계를 계산하고 이를 사용자의 시점에서 겹쳐지지 않게 펼쳐서 시각화를 하는 Explosion-casting 방법을 제안한다. 제안한 방법의 평가를 위해서 기존의 Ray-casting 방법과 비교를 하였을 때, 겹쳐져 있는 가상 객체를 선택할 때 걸리는 속도와 정확도가 증가하는 결과를 보여주었다.
물체의 신경 표상은 시각 피질 전반에 걸쳐 분산되어 있고 다른 물체의 신경 표상과 중첩된 형태로 유지된다. 따라서 특정 물체를 반복적으로 접하면 그 물체의 재인은 촉진되지만 다른 물체의 재인은 상대적으로 손상될 수 있다. 이러한 현상을 각각 반복 점화(priming)와 반점화(antipriming)라고 한다. 본 연구는 반복 반점화 즉, 반복된 물체 자체가 반점화 될 가능성을 검증하였다. 학습 단계에서 참가자들은 다양한 수준으로 화질이 손상된 물체 사진들의 재인 수준을 평정하였고 검사 단계에서는 정상적인 화질의 물체 사진을 보고 범주 판단 과제를 실시하였다. 그 결과, 실험 1과 2에서 모두 학습 단계에서 쉽게 재인되었던 물체는 검사 단계에서 더 효율적으로 처리되었지만(반복 점화), 반대로 학습 단계에서 지각적으로 모호했던 물체는 검사 단계에서 비효율적으로 처리되었다(반복 반점화). 이러한 결과는 지각적으로 모호한 물체를 경험할 때 세부특징에 관한 감각 표상과 다수의 물체 표상들 간의 연결이 강화되어 후속 재인 과정을 방해하기 때문인 것으로 추정된다.
The purpose of this study is to investigate the Depaysement techniques in a new perspective, which are applicable to fashion window display. It was investigated by studying the case of Depaysement expressed in contemporary fashion window display. The analysis object of this study was limited to window displays shown at the world's most famous department stores in the last five years. The data was collected through related specialty publications and each department store's websites. The framework for analysis of this study is established by relevant precedent studies. The results of this study were drawn form comparative quantitative analysis from an expert group. Through the study, the characteristics of Depaysement in the contemporary fashion window display were classified into 'Change of forms and materials', 'Heterogeneous combination of objects', 'Location change of an object', 'Conversion of recognition on an object' and 'Change of spatial awareness'. The expression approaches were 'Change of scale', 'Change of materials', 'Combination of heterogeneous objects', 'Heterogeneous combination', 'Arrangement of object in a strange space', 'Change of display method', 'Overlapped object', 'Paradoxical image', 'Variable awareness of boundary' and 'Reorganization of interior space and change of materials'.
It is assumed in the block matching algorithm(BMA) that all the pels in a block have a same motion vector. Then, the motion vector of a block in the BMA is matched to only one or none of the objects in the worst case if objects in a block have different motion vectors. This is apparent in the motion estimation using the fast BMA which has the effect of reducing the computation time and hardware complexity, compared to the full search BMA. Although the motion vector in the motion estimation using small block size is accurate, the increased number of bits is required to represent motion vectors. In this paper, new motion vector segmentation with less additional information and hardware complexity than the conventional method is proposed. In the proposed method, a motion vector is derived from the block for motion vector segmentation and another motion vector is extracted from four neighboring blocks to consiture a motion vector pair. For the accurate motion vector of each subblock, the motion vector is assigned to each subblock by mean squared error measure. And the overlapped motion compensation using window is also applied to reduce displaced frame difference.
본 논문에서는 과분할 방지와 복잡한 현미경 세포영상의 자동 분할을 위한 새로운 마커 기반의 워터쉐드 알고리즘을 제안한다. 워터쉐드 방식은 접촉 또는 겹침으로 인한 복잡한 대상들을 분할하기 위해 효과적이며 보다 성공적인 적용을 위해 정확한 마커 추출이 선행되어야 한다. 세포 영상의 정확한 마커 추출을 위해 본 논문에서는 방사형 대칭성을 이용한 반복 보팅 알고리즘을 이용하였다. 합성 영상과 실제 영상에서도 기존의 다른 방식들에 비해 양호한 분할 결과를 보였다.
사용자가 눈으로 보는 현실세계에 가상 물체를 겹쳐 보여주는 기술이 증강현실이다. 증강현실 시스템에서 손동작을 이용하여 효과적인 의사전달 표현방법을 연구 중이다. 손동작은 인간의 의사소통을 위해 글이나 음성과 함께 매우 중요한 수단으로 사용되고 있다. 증강현실에서 가상의 정보를 얻기 위하여 마커를 사용한 공간 배치 기술과 핸드 트래킹 기술에 관하여 상당한 제약이 따른다. 본 논문에서는 핸드 트래킹 기법을 이용하여 핸드 영역을 트래킹하여 추적영역 위에 객체를 증강시킨다. 증강된 객체는 핸드 위치에 따라서 뷰포인트 변화에 따라서 입체감과 몰입감이 향상된다.
본 논문에서는 실시간 영상감시 시스템에서 방치되거나 제거된 객체를 강인하게 검출하는 알고리듬을 제안한다. 방치되거나 없어진 객체는 사람이나 다른 움직임의 원인에 의해서 나타나기 때문에 추적을 기반으로 한 방법을 사용하였다. 가우시안 혼합 모델에 의해 전경과 배경을 분리하고 그림자 제거 알고리듬을 적용하였다. 모폴로지를 수행하여 주변 잡음을 제거하고 객체 구분을 명확히 하였다. 그리고 검출된 정지 객체를 방치되거나 사라지는 객체 중의 하나로 분류하였다. 추적방법을 적용함과 동시에 정지된 객체에 모니터링 시간까지 부여하여 검출된 객체가 다른 객체에 의해서 폐색되는 현상을 개선하였다. 영역성장기법을 이용하여 방치된 객체와 제거된 객체의 분류 성능을 높였다. 또한 제안된 시스템을 DSP 기반으로 설계하여 실시간 구현을 하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
Bangryeong generally means rectangular collars at present. However, it is estimated that there would be Bangryeong in different shapes besides rectangular shape in ancient times, but there is no accurate evidence. The dispute on the shape of Bangryeong started with the records in Yegi(禮記) and Simui written during Zhou period, China, the oldest records on Bangryeong. However, there are no remains or paintings(pictorial data) accurately proving the different shapes of Bangryeong. While the new shape of Gokgeop(collar of Simui) was mentioned by Zhu Xi during Song period, it was not accurately verified. There are almost no literature, excavated objects or pictorial data on the shapes of Bangryeong which are not definitely identified. The shape of Bangryeong is identified to a certain extent by objects excavated or pictorial data during Yuan and Ming period. There will be definite reasons why Zhou Xibao and Hua Mei, the scholars in China, the y-shaped collar rolled on the chest among the objects excavated during Warring States Period as Bangryeong or Guryeong. Thus, this paper investigated the notes and description in Yegijeongui(禮記正義) and the records and notes during the Han period which are mentioned most frequently except Yegi among the records on Bangryeong. Accordingly, this paper identified that there are different shapes of Bangryeong except rectangular shape during the Han period. It is estimated that Bangyeong at that time had symmetric collars, the collars of Jikryeong which are not overlapped. The collar section after the neck section was straight. It was also said that Bangyeong was women's clothing. In other words, Bangyeong in the Han period suggests that the collar of Jikryeong was Bangryeong. As discussed above, Bangryeong has the long history and different meanings by period. However, it is very difficult to accurately define Bangryeong because there are almost no records on it. Nevertheless, Bangryeong will be discussed more in further study.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1711-1725
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2014
Multi-target tracking is the main purpose of many video surveillance applications. Recently, multi-target tracking based on the particle filter method has achieved robust results by using the data association process. However, this method requires many calculations and it is inadequate for real time applications, because the number of associations exponentially increases with the number of measurements and targets. In this paper, to reduce the computational cost of the data association process, we propose a novel multi-target tracking method that excludes particle samples in the overlapped predictive region between the target to track and marginal targets. Moreover, to resolve the occlusion problem, we define an occlusion mode with the normal dynamic mode. When the targets are occluded, the mode is switched to the occlusion mode and the samples are propagated by Gaussian noise without the sampling process of the particle filter. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed multi-target tracking method even in occlusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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