This paper presents a parallel object-oriented programming (OOP) platform for efficient visualization of three-dimensional content in CUDA environments. For this purpose, this paper discusses the features and limitations in implementing C++ object-oriented codes using CUDA and proposes the solutions. Also, it presents how to implement a 3D parallel visualization platform based on the MVC (Model/View/Controller) design pattern. Also, it provides sample implementations for integral MLS (iMLS) and signed distance fields (SDFs) based on the Marching Cubes and Raytracing. The proposed approach enables GPU parallel processing only by implementing simple interfaces. Based on this, developers can expect general benefits that are common in general OOP techniques including abstractization and inheritance. Though I implemented only two specific samples in this paper, I expect my approach can be widely applied to general computer graphics problems.
네트워크 및 분산 처리 기술의 발달로 분산 환경에서 동작하는 응용 프로그램에 대한 생산성 향상이 요구되고 있다. 본 논문에서는 MVC(Model, View, Controller) 패턴을 기반으로 하는 분산 응용 프로그램의 생산성 향상을 위해, 조립식 분산 응용의 작성을 지원하는 분산 객체 조립기, DOC(Distributed Object Composer)를 소개한다. 분산 객체 조립성의 기반이 되는 DOC의 구성적{{) '전체'를 창조해 내기 위해 여러 요소들을 결합, 배치하여 하나의 예술작품을 성립시키는 방법. 모아서 조립한다는 의미.}} 인터페이스(Structural Interface)는 기존 객체지향 기술의 절차적 인터페이스(Procedural Interface)에 비해 콤포넌트 재사용성을 개선하고, 분산 응용의 신속한 개발을 지원하여, 소프트웨어의 생산성 및 확장성을 향상시킨다. 또한, DOC 방식으로 모델링하고 구현한 공급망 관리(Supply Chain Management: SCM) 응용 프로그램의 조립식 작성을 통해, DOC의 실시간 정보 처리 및 조립 기능을 보인다.DOC는 이질적인 통신 환경에서 클라이언트와 서버 객체간의 네트워크 투과성을 제공하는 미들웨어, CORBA를 기반으로 한다. 또한, 분산 객체들 간의 상호작용을 자동 처리하기 위해 Java의 관찰자/피관찰자(Observer/Observable)를 확장한 분산 관찰자/피관찰자 패턴을 정의하여 DOC와, 서버 및 클라이언트의 분산 응용 객체들을 정의하기 위한 인터페이스에 적용한다.Abstract Due to the availability of advances in network and distributed processing technologies, the enhanced productivity of application software that runs on distributed environment is demanded. In this paper, we introduce the Distributed Object Composer (DOC) that supports the structural composition of distributed applications for the enhanced productivity of MVC (Model, View, Controller) pattern-based application programs. The structural interface of DOC that is the basis for the composibility of distributed objects increases the reusability of software components and provides better software productivity and extendibility than the procedural interface of the traditional object-oriented technology by supporting rapid constructions of distributed applications. In this paper, we also discuss the real-time information processing and composibility features of DOC by applying the DOC mechanism to the Supply Chain Management (SCM) application.DOC is implemented using the CORBA middleware that supports the network transparency between client and server objects on heterogeneous communication environments. We apply the distributed Observer/Observable pattern that extends the Observer/Obseverable of Java to DOC itself and distributed client/server objects as their interface definitions for the automatic interactions of distributed objects.
Kim, D.G.;Han, K.I.;Choi, J.H.;Lee, J.J.;Kim, T.K.
Journal of computational fluids engineering
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v.19
no.1
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pp.1-6
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2014
Since experiments on the actual operational status are said to be very impractical because of their economic and repeatability problems, it is difficult to understand the thermal profiles of aerospace or military equipments. Thus, the CFD codes with considering the radiation heat transfer are used to compensate the defect. In case, analyzing the radiation exchanges between the object surfaces are very important. Because the temperature and the IR signal distributions of the object surface are significantly affected by the radiative heat transfer. To achieve accurate thermal radiation exchange between surfaces, it is important to calculate the radiation view factor precisely. Finer subdivision of meshes can be used to increase the accuracy of radiation view factor, but if the mesh is subdivided infinitely, the time required for calculation increases significantly and thus decreasing the efficiency. If the subdivision is not sufficient, assurance of accuracy is not guaranteed. In this paper, optimal mesh subdivision method using the solid angle has been successfully tested and found to be useful in increasing the efficiency of calculating the shape factors.
Kim, Tae Hung;Lim, Kwang Yong;Byun, Hye Ran;Choi, Yeong Woo
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.11
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pp.521-528
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2015
Road-view object classification methods are mostly influenced by weather and illumination conditions, thus the most of the research activities are based on dataset in clean weathers. In this paper, we present a road-view object classification method based on color segmentation that works for all kinds of weathers. The proposed method first classifies the weather and illumination conditions and then applies the weather-specified color models to find the road traffic signs. Using 5 different features of the road-view images, we classify the weather and light conditions as sunny, cloudy, rainy, night, and backlight. Based on the classified weather and illuminations, our model selects the weather-specific color ranges to generate Gaussian Mixture Model for each colors, Green, Yellow, and Blue. The proposed method successfully detects the traffic signs regardless of the weather and illumination conditions.
Kim, Hyoung-Rae;Cui, Xue-Nan;Lee, Jae-Hong;Lee, Seung-Jun;Kim, Hakil
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.1
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pp.78-86
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2014
This paper proposes a method of tracking an object for a person-following mobile robot by combining a monocular camera and a laser scanner, where each sensor can supplement the weaknesses of the other sensor. For human-robot interaction, a mobile robot needs to maintain a distance between a moving person and itself. Maintaining distance consists of two parts: object tracking and person-following. Object tracking consists of particle filtering and online learning using shape features which are extracted from an image. A monocular camera easily fails to track a person due to a narrow field-of-view and influence of illumination changes, and has therefore been used together with a laser scanner. After constructing the geometric relation between the differently oriented sensors, the proposed method demonstrates its robustness in tracking and following a person with a success rate of 94.7% in indoor environments with varying lighting conditions and even when a moving object is located between the robot and the person.
In many literatures of model management, various schemes for representing model base schema have proposed. Ultimately, the goal is to arrive at a set of mutually supportive and synergistic methodologies and tools for the modeling problem domain and model base design. This paper focus on how best to structure and represent conceptual model of problem domain and schema of model base. Semantic concepts and modeling constructs are valuable conceptual tools for understanding the structural relationships and constraints involved in an model management environment. To this end, we reviewed the model management literature, and analyzed the constructs of modeling tools of data model management graph-based approach. Although they have good tools but most of them are not enough for the representation of structural relationships and constraints. So we wanted more powerful tools which can represent diverse constructs in a decision support modeling and model base schema design. For the design of a model base, we developed object modeling framework which uses Object Modeling Techniques (OMT). In Object Modeling Framework, model base schema are classified into conceptual schema, logical schema, and physical schema. The conceptual schema represents the user's view of problem domain, and the logical schema represents a model formatted by a particular modeling language. The schema design, this paper proposes an extension of Object Model to overcome some of the limitations exhibited by the OMT. The proposed tool, Extended Object Model(EOM) have diverse constructs for the representation of decision support problem domain and conceptual model base schema.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.59
no.5
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pp.330-337
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2022
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
'[n this paper, we propose an efficient multi-view image coding algorithm which finds the optimal texture from a restricted number of multi-view image. The X-Y plane of the normalized object space is divided into the triangular patches. The depth of each node is determined by appling a block based disparity compensation method. Thereafter the texture of each patch is extracted by appling an affine transformation based disparity compensation method to the multi-view images. We reduced the number of images needed to determine the texture compared to traditional methods which use all the multi-view image in the texture extraction. The experimental results show that the SNR of images encoded by the proposed algorithm is better than that of images encoded by the traditional method by the approximately 0.2dB for the test sets of multi -view image called dragon, santa, city and kid. Image data recovered after encoding by the proposed method show a better visual results than after using traditional method.
In this paper, we propose an efficient moving object tracking technique for multi-camera surveillance system. Color CCD cameras used in this system are network cameras with their own IP addresses. Input image is transmitted to the media server through wireless connection among server, bridge, and Access Point (AP). The tracking system sends the received images through the network to the tracking module, and it tracks moving objects in real-time using color matching method. We compose two sets of cameras, and when the object is out of field of view (FOV), we accomplish hand-over to be able to continue tracking the object. When hand-over is performed, we use MHI(Motion History Information) based on color information and M-bin histogram for an exact tracking. By utilizing MHI, we can calculate direction and velocity of the object, and those information helps to predict next location of the object. Therefore, we obtain a better result in speed and stability than using template matching based on only M-bin histogram, and we verified this result by an experiment.
Jeong-Hyun Choi;Ho-Jun Baek;Chan-Sol Park;Incheol Kim
The Journal of Korea Robotics Society
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v.19
no.3
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pp.293-310
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2024
In this paper, we propose an agent model for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation (L-ZSON) tasks, which takes in a freeform language description of an unseen target object and navigates to find out the target object in an inexperienced environment. In general, an L-ZSON agent should able to visually ground the target object by understanding the freeform language description of it and recognizing the corresponding visual object in camera images. Moreover, the L-ZSON agent should be also able to build a rich spatial context map over the unknown environment and decide efficient exploration actions based on the map until the target object is present in the field of view. To address these challenging issues, we proposes AML (Agent Model for L-ZSON), a novel L-ZSON agent model to make effective use of AI foundation models such as Large Language Model (LLM) and Vision-Language model (VLM). In order to tackle the visual grounding issue of the target object description, our agent model employs GLEE, a VLM pretrained for locating and identifying arbitrary objects in images and videos in the open world scenario. To meet the exploration policy issue, the proposed agent model leverages the commonsense knowledge of LLM to make sequential navigational decisions. By conducting various quantitative and qualitative experiments with RoboTHOR, the 3D simulation platform and PASTURE, the L-ZSON benchmark dataset, we show the superior performance of the proposed agent model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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