• Title/Summary/Keyword: QR 알고리즘

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A Study on the VR Payment System using Hand Gesture Recognition (손 제스쳐 인식을 활용한 VR 결제 시스템 연구)

  • Kim, Kyoung Hwan;Lee, Won Hyung
    • Journal of the Korean Society for Computer Game
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    • v.31 no.4
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    • pp.129-135
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    • 2018
  • Electronic signatures, QR codes, and bar codes are used in payment systems used in real life. Research has begun on the payment system implemented in the VR environment. This paper proposes a VR electronic sign system that uses hand gesture recognition to implement an existing payment system in a VR environment. In a VR system, you can not hit the keyboard or touch the mouse. There can be several ways to configure a payment system with a VR controller. Electronic signage using hand gesture recognition is one of them, and hand gesture recognition can be classified by the Warping Methods, Statistical Methods, and Template Matching methods. In this paper, the payment system was configured in VR using the $p algorithm belonging to the Template Matching method. To create a VR environment, we implemented a paypal system where actual payment is made using Unity3D and Vive equipment.

QRS Detection Algorithm in ECG Signal for Measuring Stress Condition (스트레스 상태 측정을 위한 심전도 신호 QRS 검출 알고리즘)

  • Jung, Woo-Hyuk;Lee, Dong-Hwa;Lee, Hee-Jae;Kim, Jae-Ho;Lee, David;Lee, Sang-Goog
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.978-980
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    • 2014
  • 본 연구에서는 스트레스 상태 측정을 위한 심전도 신호 QRS 검출 알고리즘을 제안한다. 심전도 신호의 QRS 검출 과정은 4단계로 wavelet, moving average, squaring, threshold method로 구성된다. wavelet은 기저선 변동과 노이즈를 제거하고 moving average는 전체 신호를 부드럽게 하고 잔여 노이즈를 제거하며 squaring은 신호를 강조하는 역할을 한다. 마지막으로 threshold 기법을 이용해 검출간격을 설정하여 QRS를 검출하였다. 그 결과 Sensitivity는 99.54%, Positive Predictivity는 99.69%, Detection Error는 0.76%를 보였다. 또한, 피험자를 대상으로 게임을 이용해 스트레스 상태 변화에 대한 실험을 하였고, HRV 시간-주파수 파라미터를 분석함으로써 스트레스 상태 변화를 관찰할 수 있었다.

An Efficient Improvement of the Iterative Eigenvalue Calculation Method and the Selection of Initial Values in AESOPS Algorithm (AESOPS 알고리즘의 고유치 반복계산식과 고유치 초기값 선정의 효율적인 개선에 관한 연구)

  • Kim, Deok-Young;Kwon, Sae-Hyuk
    • The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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    • v.48 no.11
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    • pp.1394-1400
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    • 1999
  • This paper presents and efficient improvement of the iterative eigenvalue calculation method and the selection of initial values in AESOPS algorithm. To determine the initial eigenvalues of the system, system state matrix is constructed with the two-axis generator model. From the submatrices including synchronous and damping coefficients, the initial eigenvalues are calculated by the QR method. Participation factors are also calculated from the above submatrices in order to determine the generators which have a important effect to the specific oscillation mode. Also, the heuristically approximated eigenvalue calculation method in the AESOPS algorithm is transformed to the Newton Raphson Method which is largely used in the nonlinear numerical analysis. The new methods are developed from the AESOPS algorithm and thus only a few calculation steps are added to practice the proposed algorithm.

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Enhancement of QRS Complex using a Neural Network based ALE (신경망 ALE를 사용한 QRS complex의 증대)

  • 최한고;심은보
    • Journal of Biomedical Engineering Research
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    • v.21 no.5
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    • pp.487-494
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    • 2000
  • 본 논문에서는 배경잡음이 섞여 있는 QRS 파의 증대를 위해 신경망에 근거한 적응라인증대기(ALE) 적용을 다루고 있다. Elman과 Jordan RNN 구조의 합성형태를 갖는 수정된 완전연결 리커런트 신경망이 ALE의 비션형 적응필터로 사용되고 있다. 신경망 노드사이의 연결계수와 이득, 기울기, 지연과 같은 노드 활성함수의 변수들이 기울기 강하 알고리즘을 사용하여 학습이 반복될 때마다 갱신된다. 수정된 신경망은 먼저 미지의 선형과 비선형 시스템 identification을 수행함으로써 평가하였다. 그리고 미약한 QRS를 증대시키기 위해서 적당한 크기의 잡음과 매우 심한 잡음이 포함된 실제의 ECG 신호를 비선형 신경망 적응필처를 사용하는 ALE에 입력하였다. 수정된 신경망은 시스템 identification에 사용하기가 적합함을 확인하였으며, 시뮬레이션 결과에 의하면 신경망 ALE는 잡음 ECG 신호로부터 QRS 파를 증대를 잘 수행하였다.

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A Study on IT Contents for Theme Road Tourism (테마로드 관광 IT 콘텐츠 개발)

  • Kim, Tae-Wook;Gwon, Ui-Jun;Kim, Gyeong-Ryeong;O, Jong-Won;Lee, Jeong-U;Kim, Hye-Seon;Kim, Min-Su;Lee, Byeong-Gwon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2019.10a
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    • pp.637-639
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    • 2019
  • 최근 관광산업은 AI, 빅데이터, IoT, 증강현실 등 4 차 산업혁명 관련 기술이 활용을 활용하여 관광산업 활성화를 도모하고 있다. 모바일 애플리케이션을 통한 개인 맞춤형 서비스가 다수 개발되고 있으나, 낙후된 지역사회 관광지에는 아직까지 테마로드 같은 콘텐츠 개발이 미비한 상황이다. 이에 본 연구에서는 QR 코드, 블루투스, 비콘 등의 기술을 기반으로 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 위치 기반 서비스 알고리즘을 개발하고자 하며 이를 통해 침체된 구도시의 관광객 유치와 관람객들이 재미있게 활용할 수 있는 테마로드 콘텐츠를 제공하고자 한다.

A 2-D Barcode Detection Algorithm based on Local Binary Patterns (지역적 이진패턴을 이용한 2차원 바코드 검출 알고리즘)

  • Choi, Young-Kyu
    • Journal of the Semiconductor & Display Technology
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    • v.8 no.2
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    • pp.23-29
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    • 2009
  • To increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, a new 2D barcode detection algorithm based on Local Binary Pattern is presented. To locate 2D barcode symbols, a texture analysis scheme based on the Local Binary Pattern is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to separate the symbol precisely from the input image. Finally, the segmented symbol is normalized using the inverse perspective transformation for the decoding process. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments show that our method is very robust and efficient in detecting the symbol area for the various types of 2D barcodes.

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A Study on Mecanum wheel Parking Robot Using Artificial Intelligence (인공지능 기반 메카넘휠 주차로봇 연구)

  • Park, Hyun-Gyu;Choi, Sang-Hyun;Lee, Jun-Gyeong;Chae, Won-ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2022.11a
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    • pp.946-948
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    • 2022
  • 주차 공간의 부족으로 인해 생기는 문제점들을 해결하기 위해 기존 기계식 주차타워가 아닌 새로운 주차 방식으로 자동 주차 로봇을 만들어보고자 한다. A* 알고리즘과 QR코드, 각종 센서들을 통해 인공지능 프로그램을 구현하고, 회전반경을 줄여 공간의 효율성을 극대화할 수 있는 메카넘휠을 사용해 모바일 주차로봇을 만들어본다.

Baseline Wander Removing Method Based on Morphological Filter for Efficient QRS Detection (효율적인 QRS 검출을 위한 형태 연산 기반의 기저선 잡음 제거 기법)

  • Cho, Ik-Sung;Kim, Joo-Man;Kim, Seon-Jong;Kwon, Hyeog-Soong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.1
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    • pp.166-174
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    • 2013
  • QRS detection of ECG is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. The important problem in recording ECG signal is a baseline wandering, which is occurred by rhythm of respiration and muscle contraction attaching to an electrode. Particularly, in the healthcare system that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects QRS region using minimal computation by analyzing the person's physical condition and/or environment is needed. Therefore, baseline wander removing method based on morphological filter for efficient QRS detection method is presented in this paper. For this purpose, we detected QRS through the preprocessing method using morphological filter, adaptive threshold, and window. The signal distortion ratio of the proposed method is compared with other filtering method. Also, R wave detection is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. Experiment result show that proposed method removes baseline wanders effectively without significant morphological distortion.

Development of PCB board vision inspection system using image recognition based on deep learning (딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템 개발)

  • Chang-hoon Lee;Min-sung Lee;Jeong-min Sim;Dong-won Kang;Tae-jin Yun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2024.01a
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    • pp.289-290
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    • 2024
  • PCB(Printed circuit board)생산시에 중요한 역할을 담당하는 비전검사 시스템의 성능은 지속적으로 발전해왔다. 기존 머신 비전 검사 시스템은 이미지가 불규칙하고 비정형일 경우 해석이 어렵고 전문가의 경험에 의존한다. 그리고 비전검사 시스템 개발 당시의 기준과 다른 불량이 발생한다면 검출이 불가능 하거나 정확도가 낮게 나온다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 딥러닝 영상인식을 이용한 PCB 기판 비전 검사 시스템을 구현하였다. 딥러닝 영상인식 알고리즘은 YOLOv4를 이용하고, 워핑(warping)과 시킨 PCB 이미지를 학습하여 비전검사 시스템을 구성하였다. 딥러닝 영상인식 기술의 처리 속도를 보완하고자 QR코드로 PCB 기판 종류를 인식하고, 해당 PCB 부품의 미삽은 정답 이미지 바운딩 박스 좌표와 비교하여 불량품을 발견하면 표시해준다. 기판의 부품 인식을 위해 기판 데이터는 직접 촬영하여 수집하였다. 이를 활용하여 PCB 생산 공정에서 비전검사 시스템의 성능이 향상되었고,, 다양한 PCB를 생산에 신속하게 대응할 수 있다.

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Efficient QRS Detection and PVC(Premature Ventricular Contraction) Classification based on Profiling Method (효율적인 QRS 검출과 프로파일링 기법을 통한 심실조기수축(PVC) 분류)

  • Cho, Ik-Sung;Kwon, Hyeog-Soong
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.17 no.3
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    • pp.705-711
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    • 2013
  • QRS detection of ECG is the most popular and easy way to detect cardiac-disease. But it is difficult to analyze the ECG signal because of various noise types. Also in the healthcare system that must continuously monitor people's situation, it is necessary to process ECG signal in realtime. In other words, the design of algorithm that exactly detects QRS wave using minimal computation and classifies PVC by analyzing the persons's physical condition and/or environment is needed. Thus, efficient QRS detection and PVC classification based on profiling method is presented in this paper. For this purpose, we detected QRS through the preprocessing method using morphological filter, adaptive threshold, and window. Also, we applied profiling method to classify each patient's normal cardiac behavior through hash function. The performance of R wave detection, normal beat and PVC classification is evaluated by using MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 99.77% in R wave detection and the rate of 0.65% in normal beat classification error and 93.29% in PVC classification.