For GPR(Ground Penetrating Radar) applications, an accurate analysis of the scattered field is necessary to identify the unknown target. Dyadic Green's function of the multilayered medium is developed and applied to analysis of the underground conducting object. We used method of moment(MOM) with dyadic Green's function, and Discrete Complex Image Method(DCIM). To reduce the computational complexity, fast multipole method is introduced and we showed the accuracy of the method comparing with the conventional method of moment. For investigating the underground conducting target, several numerical experiments were accomplished using this method.
This study investigates the design of an optical observation system for continuously tracking unknown space object targets within the telescope's field of view at a short cycle rate of several to tens of frames per second. Through modeling and integrated simulation by design variables, we aim to identify combinations that satisfy the performance effectiveness scale. The study demonstrates the effectiveness of a model-based simulation analysis approach in rapidly identifying design parameters that meet specific performance requirements. By leveraging numerical models tailored to the desired performance analysis level, the approach provides a robust foundation for decision-making, eliminating reliance on empirical methods or vague estimations.
본 논문은 단시안에 투영된 3차원 물체의 Image에서 측정된 명암강도의 차이를 이용하여 3차원 물체의 절대거리 z 및 형상을 유출하는 수치적인 방법을 연구, 단시안에 의해서도 Camera와 물체사이의 3차원 절대거리가 구해질 수 있음을 보여주고 있다. 기발표된 이론과는 다르게 본 논문에서는 점광원을 이용하여 투영된 명암강도와 3차원 물체의 절대거리 및 형상과의 관계를 물체가 Uniform Lambertian이라는 가정하에서 새로운 관계식으로 정립하였다. 정립된 Non-Linear 관계식은 Smoothness 조건아래 $'Calculus of Variation$'방법을 사용하여 수학적 Algorithm으로 정리되어 Programming 되었고 간단한 실험방법을 이용하여 실제 Data에 적용시켜 그 타당성을 조사하였다.당성을 조사하였다.
물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.
The integration of intelligent robots into manufacturing systems should positively impact the product quality and productivity. A new theory of object location and recognition using the supporting plane is presented. The unknown supporting points are determined by image coordinates, known camera parameters, and joint coordinates of the robot manipulators. This is developed by using the geometrical interpretation of perspective projection and the geometrical constraints of industrial environments. This can be applied to solve typical robot vision problems such as determination of position, orientation, and recognition of objects.
We present an algorithm that uses trajectory following errors to improve a feedforward command to a robot in the iterative manner. It has been shown that when the manipulator handles an unknown object, the P-type learning algorithm can make the trajectory converge to a desired path and also that the proposed learning control algorithm performs better than the other type learning control algorithm. A numerical simulation of a three degree of freedom manipulator such as PUMA-560 ROBOT has been performed to illustrate the effectiveness of the proposed learning algorithm.
This paper presents an algorithm to acquire 3D geometric information using a virtual plane method. The method to measure 3D information on the plane is easy, because it's not concerning value on the z-axis. A plane can be made by arbitrary three points in the 3D space, so the algorithm is able to make a number of virtual planes from feature points on the target object. In this case, these geometric relations between the origin of each virtual plane and the origin of the target object coordinates should be expressed as known homogeneous matrices. To include this idea, the algorithm could induce simple matrix formula which is only concerning unknown geometric relation between the origin of target object and the origin of camera coordinates. Therefore, it's more fast and simple than other methods. For achieving the proposed method, a regular pin-hole camera model and a perspective projection matrix which is defined by a geometric relation between each coordinate system is used. In the final part of this paper, we demonstrate the techniques for a variety of applications, including measurements in industrial parts and known patches images.
The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position. Also, the control method is proposed to estimate position and direction between the walking human and the mobile robot, and the Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
Seong, Yeon Sang;Cho, Chaeho;Jun, Young Pyo;Won, Yoojae
Journal of Information Processing Systems
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제17권4호
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pp.834-850
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2021
IT security companies have been releasing file system filter driver security solutions based on the whitelist, which are being used by several enterprises in the relevant industries. However, in February 2019, a whitelist vulnerability was discovered in Microsoft Edge browser, which allows malicious code to be executed unknown to users. If a hacker had inserted a program that executed malicious code into the whitelist, it would have resulted in considerable damage. File system filter driver security solutions based on the whitelist are discretionary access control (DAC) models. Hence, the whitelist is vulnerable because it only considers the target subject to be accessed, without taking into account the access rights of the file target object. In this study, we propose an industrial device security system for Windows to address this vulnerability, which improves the security of the security policy by determining not only the access rights of the subject but also those of the object through the application of the mandatory access control (MAC) policy in the Windows industrial operating system. The access control method does not base the security policy on the whitelist; instead, by investigating the setting of the security policy not only for the subject but also the object, we propose a method that provides improved stability, compared to the conventional whitelist method.
Kim, Moon-Ju;Park, Min-Kee;Ji, Seung-Hwan;Kim, Seung-Woo;Park, Mignon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.263-266
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1994
Recently, complicated and dexterous tasks with two or more arms are needed in ninny robot manipulator applications which can not be accomplished with one manipulator. In general, when two arms manipulate an object, tile dynamics of the arms and the object should be considered simultaneously. In order to control the force of tile arms, we can use various control schemes based upon dynamic modeling. But, there are difficulties in solving inverse dynamics equations, and the environment where a manipulator performs various tasks is usually unknown, and we can not describe a model precisely, for instances, the effect of the joint flexibility, and the friction between the arm and the object. Therefore, in this paper, we suggest a new force control method employing fuzzy inference without solving dynamic equations. Fuzzy inference rules and parameters are designed and adjusted with the automatic fuzzy modeling method using the Hough transform and gradient descent method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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