본 논문은 outdoor images의 촬영 위치와 방향 정보를 이용한 영상데이터베이스 구축과 효율적인 검색방법을 제안한다. 또한 위치와 방향 정보의 추출을 자동화 하기위해 디지털카메라에 확장형 GPS모듈(위치 및 방향 계산 기능포함)을 내장하고 EXIF의 GPS IFD tags를 활용할 것을 제안한다. 본 연구에서는 이 정보들을 이용함으로써 사용자가 원하는 타겟 즉, 지형 혹은 지물 등을 포함한 영상을 신속하고 정확하게 검색할 수 있게 된다. 기존의 위치기반 영상검색방법은 특정 거리의 반경 영역인 ROI(Region Of Interest)내에 존재하는 모든 영상을 대상으로 찾기 때문에 불필요한 영상이 포함되었으나, 제안한 방법은 ROI로 지정한 영역의 모든 영상의 검색뿐만 아니라 타겟을 향해 촬영한 특정방향 DOI(Direction Of Interest)내 영상들만을 선택적으로도 검색할 수 있는데 이 경우는 검색의 정확도를 100% 가까이 극대화시킬 수 있다. 이러한 응용을 영상검색 시스템에 적용한다면 위치와 방향정보를 기반으로 한 자연영상의 분류 및 검색뿐만 아니라 다양한 산업분야(재난경보, 소방방재, 교통정보 등) 에서 긴요하게 활용될 수 있을 것이다.
기존의 음악 플레이어들은 녹음 되거나 디지털적으로 캡쳐 된 음악정보를 재생 하여 사용자들이 "한 방향"으로의 수동적인 감상을 가능하게 하였다. 본 논문에서는 mp3나 wav 로 형태로 실제로 연주 되고 녹음 된 음악에서의 특정 음표의 시간적인 위치를 찾아내는 알고리즘을 소개 하도록 한다. 찾아내고자 하는 음표의 악보를 이용하면, 우선 주어진 녹음 된 음악 파일에서의 해당 음표의 위치를 시간적인 순서대로 예측 할 수 있다. 그러나, 연주/녹음된 음악은 악보에 나와 있는 대로 연주 되지 않고 대부분 시간적으로 혹은 심지어 내용적으로 변화가 있게 마련이다. 따라서 추가적인 분석을 통하여 음표의 정확한 위치를 찾아나가게 되고, 그 위치로부터 이러한 예측 및 교정작업 (prediction/correction)을 계속적으로 수행하게 된다. 이러한 부가적인 정보를 이용하여 사용자가 음표의 위치에 (즉 리듬에) 기반한 인터액션을 통하여 실제 음악을 연주하는 듯 한 사용자 경험을 줄 수 있다.
Various techniques have been proposed for detection and tracking of targets in order to develop a real-world computer vision system, e.g., visual surveillance systems, intelligent transport systems (ITSs), and so forth. Especially, the idea of distributed vision system is required to realize these techniques in a wide-spread area. In this paper, we develop a ubiquitous vision system for location-awareness of multiple targets. Here, each vision sensor that the system is composed of can perform exact segmentation for a target by color and motion information, and visual tracking for multiple targets in real-time. We construct the ubiquitous vision system as the multiagent system by regarding each vision sensor as the agent (the vision agent). Therefore, we solve matching problem for the identity of a target as handover by protocol-based approach. We propose the identified contract net (ICN) protocol for the approach. The ICN protocol not only is independent of the number of vision agents but also doesn't need calibration between vision agents. Therefore, the ICN protocol raises speed, scalability, and modularity of the system. We adapt the ICN protocol in our ubiquitous vision system that we construct in order to make an experiment. Our ubiquitous vision system shows us reliable results and the ICN protocol is successfully operated through several experiments.
In this paper, the ESS(Energy Storage System) is interconnected in order to reduce the maximum load in the distribution system and the target location of the ESS is set to be close to the rated voltage. We also applied the weights to nodes with large capacity and number of customers in the system. In the future, the interconnected location of the ESS was determined until 2029 in consideration of the load increase rated of the system. We propose a cooperative decision algorithm of interconnected location of ESS for Power Distribution System.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제15권3호
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pp.8-13
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2023
We propose a method for removing interference and noise to estimate target information. In wireless channels, information signals are subject to interference and noise, making it is difficult to accurately estimate the desired signal. To estimate the desired information signal, it is essential to remove the noise and interference from the received signal, extracting only the desired signal. If the received signal noise and interference are not removed, the estimated information signal will have a large error in distance and direction, and the exact location of the target cannot be estimated. This study aims to accurately estimate the desired target in space. The objective is to achieve more presice target estimation than existing methods and enhance target resolution.An estimation method is proposed to improve the accuracy of target estimation. The proposed target estimation method obtains optimal weights using linear constraints and the minimum variance method. Through simulation, the performance of the proposed method and the existing method is analyzed. The proposed method successfully estimated all four targets, while the existing method only estimated two targets. The results show that the proposed method has better resolutiopn and superior estimation capability than the existing method.
This paper deals with the problem of moving object detection and location in computer vision. We describe a new object-dependent motion analysis method for tracking target in an image sequence taken from a moving platform. We tackle these tasks with three steps. First, we make an active contour model of a target in order to build some of low-energy points, which are called kernels. Then we detect interest points in two windows called tracking windows around a kernel respectively. At the third step, we decide the correspondence of those detected interest points between tracking windows by the probabilistic relaxation method In this algorithm, the detecting process is iterative and begins with the detection of all potential correspondence pair in consecutive image. Each pair of corresponding points is then iteratively recomputed to get a globally optimum set of pairwise correspondences.
Generally, in the underwater target recognition, feature vectors are extracted from the target signal utilizing spatial information according to target shape/material characteristics. In addition, various signal processing techniques have been studied to extract feature vectors which are less sensitive to the location of the receiver. In this paper, we synthesized active echo signals using 3-dimensional highlight distribution. Then, Fractional Fourier transform was applied to echo signals to extract signal features. For the performance verification, classification experiments were performed using backpropagation and probabilistic neural network classifiers based on single aspect and multi-aspect method. As a result, we obtained a better recognition result using proposed feature extraction and multi-aspect based method.
Infrared (IR) seeker identifies the location of a target by detecting the infrared energy radiated from the target, and enables the missile to track the target. To improve the tracking performance, a counter- countermeasure (CCM) is essential to minimize the effect of the countermeasure (CM), which is operated by a target to protect itself. In this paper, we propose a crossed array tracker (CAT) using two-color CCM algorithm. The CAT using the proposed algorithm shows better tracking performance by minimizing the effect of CM.
현재 스마트 폰의 위치정보를 수집하고 이것을 이용한 다양한 종류의 콘텐츠들이 개발되어 사용자들에게 제공이 되고 있다. 위치정보를 활용하는 위치기반 서비스 산업의 시장규모 또한 매년 증가를 하고 있으며 가장 많은 스마트폰 사용자 층은 대학생들이 차지하고 있다. 그리고 그들 대부분은 자신들 소유의 스마트 폰을 사용하고 있으며, 그들은 위치기반 서비스의 최대 이용자이면서 동시에 위치정보 수집의 주요 대상자들이다. 본 논문에서 우리는 대학생들이 위치정보에 대하여 어느 정도 이해를 하고 있는지 설문조사를 실시하고자 한다. 설문조사 결과를 바탕으로 대학생들의 위치 정보 수집 및 이용에 대한 이해도를 높이고 위치 기반 서비스 산업 발전과 위치정보 교육을 위해 무엇이 고려되어야 하는지 깊은 고찰을 해보고 몇 가지 도움이 되는 제언을 하고자 한다.
The underground transmission lines is continuously expanded in power systems. Therefore the fault of underground transmission lines are increased every year because of the complication of systems. However the studies dealing with fault location in the case of the underground transmission lines are rarely reported except for few papers using traveling wave method and calculating underground cable impedance. This paper describes the algorithm using fuzzy system and travelling wave method in the underground transmission line. Fuzzy inference is used for fault discrimination. To organize fuzzy algorithm, it is important to select target data reflecting various underground transmission line transient states. These data are made of voltage and average of RMS value on zero sequence current within one cycle after fault occurrence. Travelling wave based on wavelet transform is used for fault location. In this paper, a variety of underground transmission line transient states are simulated by EMTP/ATPDraw and Matlab. The input which is used to fault location algorithm are Detail 1(D1) coefficients of differential current. D1 coefficients are obtained by wavelet transform. As a result of applying the fuzzy inference and travelling wave based on wavelet transform, fault discrimination is correctly distinguished within 1/2 cycle after fault occurrence and fault location is comparatively correct.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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