Numerous scholars have explored the modeling, control, and optimization of energy systems in buildings, offering new insights about technology and environments that can advance industry innovation. Eye trackers deliver objective eye-gaze data about visual and attentional processes. Due to its flexibility, accuracy, and efficiency in research, eye tracking has a control scheme that makes measuring rapid eye movement in three-dimensional space possible (e.g., virtual reality, augmented reality). Because eye movement is an effective modality for digital interaction with a virtual environment, tracking how users scan a visual field and fix on various digital objects can help designers optimize building environments and materials. Although several scholars have conducted Virtual Reality studies in three-dimensional space, scholars have not agreed on a consistent way to analyze eye tracking data. We conducted eye tracking experiments using objects in three-dimensional space to find an objective way to process quantitative visual data. By applying a 12 × 12 grid framework for eye tracking analysis, we investigated how people gazed at objects in a virtual space wearing a headmounted display. The findings provide an empirical base for a standardized protocol for analyzing eye tracking data in the context of virtual environments.
Park, GwangSeob;Kim, Hyun-Cheol;Lee, Taehee;Son, Young Baek
Korean Journal of Remote Sensing
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v.34
no.6_2
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pp.1299-1310
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2018
In this study, we analyzed distribution and movement trends using in-situ observations and particle tracking methods to understand the movement of the drift ice in the Arctic Ocean. The in-situ movement data of the drift ice in the Arctic Ocean used ITP (Ice-Tethered Profiler) provided by NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) from 2009 to 2018, which was analyzed with the location and speed for each year. Particle tracking simulates the movement of the drift ice using daily current and wind data provided by HYCOM (Hybrid Coordinate Ocean Model) and ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, 2009-2017). In order to simulate the movement of the drift ice throughout the Arctic Ocean, ITP data, a field observation data, were used as input to calculate the relationship between the current and wind and follow up the Lagrangian particle tracking. Particle tracking simulations were conducted with two experiments taking into account the effects of current and the combined effects of current and wind, most of which were reproduced in the same way as in-situ observations, given the effects of currents and winds. The movement of the drift ice in the Arctic Ocean was reproduced using a wind-imposed equation, which analyzed the movement of the drift ice in a particular year. In 2010, the Arctic Ocean Index (AOI) was a negative year, with particles clearly moving along the Beaufort Gyre, resulting in relatively large movements in Beaufort Sea. On the other hand, in 2017 AOI was a positive year, with most particles not affected by Gyre, resulting in relatively low speed and distance. Around the pole, the speed of the drift ice is lower in 2017 than 2010. From seasonal characteristics in 2010 and 2017, the movement of the drift ice increase in winter 2010 (0.22 m/s) and decrease to spring 2010 (0.16 m/s). In the case of 2017, the movement is increased in summer (0.22 m/s) and decreased to spring time (0.13 m/s). As a result, the particle tracking method will be appropriate to understand long-term drift ice movement trends by linking them with satellite data in place of limited field observations.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.4
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pp.586-591
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2009
In this paper, we propose the mobile object tracking algorithm based on the feature vector using particle filter. To do this, first, we detect the movement area of mobile object by using RGB color model and extract the feature vectors of the input image by using the KLT-algorithm. And then, we get the first feature vectors by matching extracted feature vectors to the detected movement area. Second, we detect new movement area of the mobile objects by using RGB and HSI color model, and get the new feature vectors by applying the new feature vectors to the snake algorithm. And then, we find the second feature vectors by applying the second feature vectors to new movement area. So, we design the mobile object tracking algorithm by applying the second feature vectors to particle filter. Finally, we validate the applicability of the proposed method through the experience in a complex environment.
Park Ho Sik;Nam Kee Hwan;Cho Hyeon Seob;Ra Sang Dong;Bae Cheol Soo
Proceedings of the IEEK Conference
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2004.08c
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pp.857-861
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2004
This paper describes preliminary results we have obtained in developing a computer vision system based on active IR illumination for real time gaze tracking for interactive graphic display. Unlike most of the existing gaze tracking techniques, which often require assuming a static head to work well and require a cumbersome calibration process for each person, our gaze tracker can perform robust and accurate gaze estimation without calibration and under rather significant head movement. This is made possible by a new gaze calibration procedure that identifies the mapping from pupil parameters to screen coordinates using the Generalized Regression Neural Networks (GRNN). With GRNN, the mapping does not have to be an analytical function and head movement is explicitly accounted for by the gaze mapping function. Furthermore, the mapping function can generalize to other individuals not used in the training. The effectiveness of our gaze tracker is demonstrated by preliminary experiments that involve gaze-contingent interactive graphic display.
Manual tracking is an experimental paradigm that can be used to study information processing in continuous movements involving accurate, ongoing control of motor performance. The purpose of this study was to identify the effects of knee tracking training, using the paretic side, on gait in stroke patients. Nine patients with hemiplegia participated in the study. The timed 10 m gait speed test and tracking test were administrated. The tracking test was composed with ranges of $-20^{\circ}$ to $20^{\circ}$ and $0^{\circ}$ to $60^{\circ}$. The tracking training consisted of five times every week for 4 weeks. The data were analyzed by non-parametric paired sign test of Wilcoxon. The flexion/extension error of the tracking test was significantly reduced on the paretic side, while the nonparetic side was not statistically significant. The transfer of the skill to the functional activity was shown in the significant improvement at timed 10 m gait speed test. This study shows that individuals with chronic who have impaired knee movement can be trained to improve their knee control through intensive practice at a knee movement tracking task and that the skill learned from such training is transfered to a more functional gait speed.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.31
no.3
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pp.443-452
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2021
One of the key technologies in edge computing is that it always provides services close to the user by moving data between edge servers according to the user's movements. As such, the movement of data between edge servers is frequent. As IoT technology advances and usage areas expand, the data generated also increases, requiring technology to accurately track and process each data to properly manage the data present in the edge computing environment. Currently, cloud systems do not have data disposal technology based on tracking technology for data movement and distribution in their environment, so users cannot see where it is now, whether it is properly removed or not left in the cloud system if users request it to be deleted. In this paper, we propose a tracking data server to create and manage the movement and distribution of data for each edge server and data stored in the central cloud in an edge computing environment.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.4
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pp.71-76
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2019
Research on indoor location tracking technology using smartphone is actively being carried out. Especially, the movement distance of the smartphone should be accurately measured and the movement route of the user should be displayed on the map. Location tracking technology using sensors mounted on smart phones has been used for a long time, but accuracy is not good enough to measure the moving distance of the user using only the sensor. Therefore, when the user moves the smartphone in a certain posture, it must research and develop an appropriate algorithm to measure the distance accurately. In this paper, we propose a method to reduce moving distance estimation error by removing user 's foot shape by limiting the screen of smartphone in pyramid - based optical flow estimation method.
In this thesis, a video tracker with a TMS320C31 DSP is designed and implemented. It is intended to work with PC through PCI Bus and can be used in real-time applications. The DSP board is capable of grabbing image data from camera, and calculating the position of a target, and tracking its movement. The tracking situation can be displayed in a PC monitor and displacement of the movement is fed back to pan and tilt the camera. Experimental results show that the tracker implemented here works well in real applications.
We have developed a new tracking system of jaw movement. The system consists of two permanent NdFeB magnets and 32 elements of two-axial fluxgate sensor array, The two magnets are attached to head portion and front tooth. This system does not need any attachments of the head portion or mouth such as clutch or magnetic field sensor except magnets. The proposed system is applicable for five degree of freedom. Position accuracy within 2]m was achieved. We developed a 3D computer input device by using the above mentioned technique.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.28
no.7
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pp.1178-1184
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2004
This paper presents the development of a satellite antenna tracking control system using a plane antenna for mobile DAB(Digital Audio Broadcasting) reception. To track more rapidly in the antenna of this system, this simple tracking system only tracks a direction of azimuth using pendulum in the direction of elevation. This system should track using the AGC(Automatic Gain Control) of the signal level which can receive DAB in spite of the changing of point and movement of the mobile. The directional gyro sensor is attached to solve the delay time in the Proposed tracking algorithm. The effectiveness of both the stabilization and tracking algorithm is demonstrated through experiment measuring AGC signal level. The implemented satellite antenna tracking control system is shown to be excellent for mobile DAB reception.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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