This study was conducted to find out residential environment, mood states, ADL(Activity Daily Living) and nursing need of the elderly who live alone. The questionnaire survey was conducted on 154 single household elderly over 65years who live n D-city, Kangwon Province. The data were collected between September 1. 1999 and October 17, 1999 and analyzed by means of SPSS package. The results were as follows; 1. The percentage of the subjects who owned their house was no were than $13\%$., which showed that they still belonged to the economically vulnerable class. As for their residential environment, the average indoor temperature and humidity level were $16.45^{\circ}C\;and\;44.62\%$ respectively during the daytime between September and October, which proved to range within the standard scope. The average indoor illumination level was, however, 43.61 Lux, which showed that their illumination environment was very poor. 2. The average score of their mood states was 3.31. which turned out to be rather low. 3. The mean score of ADL was 1.69, which showed that they didn't have any serious inconveniences in their ordinary lives. 4. The mean score of their nursing need was 275, which proved to be close to the normal level. 5. The higher the room humidity was, the higher their nursing need increased. The higher the degree of illumination level was, the lower the degree of their nursing need was and the higher the level of ADL was. 6. The major factors influencing their moon status were the frequency of their contact with children and room humidity. These two factors could account for $22\%$ of the total mood status. These results suggest that the residential environment should be necessarily considered in the psychological nursing intervention for the elderly who live alone and they should be urgently supported in terms of health policy so that they can maintain the optimum level of illumination during the daytime.
This paper presents an improved marker detection algorithm using hybrid features such as corner, line segment, region, and adaptive threshold values, etc. In usual augmented reality environments, there are often marker occlusion and poor illumination. However, existing ARToolkit fails to recognize the marker in these situations, especially, partial concealment of marker by user, large change of illumination and dim circumstances. In order to solve these problems, the adaptive threshold technique is adopted to extract a marker region and a corner extraction method based on line segments is presented against marker occlusions. In addition, a compensating method, corresponding the marker size and center between registered and extracted one, is proposed to increase the template matching efficiency, because the inside marker size of warped images is slightly distorted due to the movement of corner and warping. Therefore, experimental results showed that the proposed algorithm can robustly detect the marker in severe illumination change and occlusion environment and use similar markers because the matching efficiency was increased almost 30%.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1996.06c
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pp.773-779
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1996
Dried oak mushroom have complex and various visual features. Grading and sorting of dried oak mushrooms has been done by the human expert. Though actions involved in human grading looked simple, a decision making underneath the simple action comes from the result of the complex neural processing of the visual image. Through processing details involved in human visual recognition has not been fully investigated yet, it might say human can recognize objects via one of three ways such as extracting specific features or just image itself without extracting those features or in a combined manner. In most cases, extracting some special quantitative features from the camera image requires complex algorithms and processing of the gray level image requires the heavy computing load. This fact can be worse especially in dealing with nonuniform, irregular and fuzzy shaped agricultural products, resulting in poor performance because of the sensitiveness to the crisp criteria or specific ules set up by algorithms. Also restriction of the real time processing often forces to use binary segmentation but in that case some important information of the object can be lost. In this paper, the neuro net based real time recognition algorithm was proposed without extracting any visual feature but using only the directly captured raw gray images. Specially formated adaptable size of grids was proposed for the network input. The compensation of illumination was also done to accomodate the variable lighting environment. The proposed grading scheme showed very successful results.
Image processing systems have been used to measure the plant parameters such as size, shape and structure of plants. There are yet some limited applications for evaluating plant colors due to illumination conditions. This study was focused to present adaptive methods to analyze plant leaf color regardless of illumination conditions. Color patches attached on the calibration bars were selected to represent leaf colors of lettuces and to test a possibility of health monitoring of lettuces. Repeatability of assigning leaf colors to color patches was investigated by two-tailed t-test for paired comparison. It resulted that there were no differences of assignment histogram between two images of one lettuce that were acquired at different light conditions. It supported that use of the calibration bars proposed for leaf color analysis provided color constancy, which was one of the most important issues in a video color analysis. A health discrimination equation was developed to classify lettuces into one of two classes, SOUND group and POOR group, using the machine vision. The classification accuracy of the developed health discrimination equation was 80.8%, compared to farmers' decision. This study could provide a feasible method to develop a standard color chart for evaluating leaf colors of plants and plant health monitoring system using the machine vision.
In this paper, we propose a mobile robot navigation algorithm using data fusion of a monocular camera and ultrasonic sensors. Threshold values for binary image processing are generated by a fuzzy inference method using image data and data of ultrasonic sensors. Threshold value variations improve obstacle detection for mobile robot to move to the goal under poor illumination environments. Obstacles detected by data fusion of camera and ultrasonic sensors are expressed on the grid map and avoided using the circular planning algorithm. The performance of the proposed method is evaluated by experiments on the Pioneer 2-DX mobile robot in the indoor room with poor lights and a narrow corridor.
Purpose: The aim of this study is to provide baseline data on the housing environment of a vulnerable population. Methods: This study provides a descriptive survey on the housing environment of a vulnerable population of a city in Gyeong-gi province. A total of 9,061 households were selected as research participants. Data were collected through face-to-face interviews by visiting nurses from February 2014 to March 2014. Results: Interviewees answered "poor" on items including cold drafts, illumination, daylight penetration, inflow of polluted air, house odor, stairs safety, noise, mold, pests, and ventilation. The score for housing environment problems showed a significant group difference due to gender, age, economic status, family type, type of housing, and type of ownership. Conclusion: These results indicate that the vulnerable population is exposed to a poor housing environment. Thus, there is an urgent need to improve the housing environment for the vulnerable population. Based on this study, linking a visiting health care service program and housing environment improvement projects from relevant administrative agencies might be recommended in order to effectively improve the housing environment.
Kim, Dong-Hoon;Lee, Dong-Hwa;Myung, Hyun;Choi, Hyun-Taek
The Journal of Korea Robotics Society
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v.7
no.2
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pp.142-149
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2012
The camera has limitations of poor visibility in underwater environment due to the limited light source and medium noise of the environment. However, its usefulness in close range has been proved in many studies, especially for navigation. Thus, in this paper, vision-based object detection and tracking techniques using artificial objects for underwater robots have been studied. We employed template matching and mean shift algorithms for the object detection and tracking methods. Also, we propose the weighted correlation coefficient of adaptive threshold -based and color-region-aided approaches to enhance the object detection performance in various illumination conditions. The color information is incorporated into the template matched area and the features of the template are used to robustly calculate correlation coefficients. And the objects are recognized using multi-template matching approach. Finally, the water basin experiments have been conducted to demonstrate the performance of the proposed techniques using an underwater robot platform yShark made by KORDI.
Journal of the Korean Professional Engineers Association
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v.42
no.5
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pp.41-45
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2009
The last century of lighting has been dominated by incandescent, fluorescent and high-intensity discharge(HID)light sources. In the late 1970's, after green LEDs were invented, Dr. Ching Tang at Eastman Kodak discovered that sending an electrical impulse through carbon compound caused such material glow. Present day LED commercial packages have reached 100 lm/W, comparable to the efficacies of fluorescent and certain HID lamps. LED products available today are market as "Green-Industry" but actually low light output compared to typical light sources. The combination of high price and low light output make them a poor replacement for current technology. It is very important to compare new LED products to the most efficient conventional technology that could be used for any specific application. As LED technology advances, costs decrease, and efficiency improves, LEDs will build market share in the general illumination market.
This study was carried out with 2,195 boy and girl middle school students in Inchon to examine environmental elements which may change vision and cause shortsightedness, and also to find out common knowledge of eye health. Its results are as follows. 1) As school year goes up, the normal eye sighted diminish but the visually handicapped regardless of left and right eyes increase. 2) Among weak sighted students below 0.9, boys are 42.2% and girls are 55.3%, the latter are larger by 13.1 %. Vision weakens rapidly especially for third year girl students. 3) Environmental, individual, everyday life elements which cause shortsightedness are studied, (1) environmental elements; illumination in watching TV and studying (2) individual elements; distance from TV and books, posture in studying (3) everyday life elements; hour of watching TV, hour of using game tools average, hour of studying 4) Knowledge of eye health is generally poor without regard to sex and wearing glasses. So adolescent students are in advance educated proper eye care to prevent shortsighted elements.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.1
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pp.7-12
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2012
In this paper, we present an effective viewpoint estimation algorithm for the Moving parallax barrier method of 3D display mobile device. Moving parallax barrier is designed to overcome the biggest problem, the limited view angle. To accomplish it, the position of the viewer's eyes or face should be estimated with strong stability and no latency. We focus on these requirements in the poor performance of mobile processors. We used a pre-processing algorithm in order to overcome the various illumination changes. And, we combined the conventional Viola-Jones face detection method and Optical-flow algorithm for robust and stable viewpoint estimation. Various computer simulations prove the effectiveness of the proposed method.
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