In this paper, we propose HMM-based upper-body gesture. First, to recognize gesture of space, division about pose that is composing gesture once should be put priority. In order to divide poses which using interface, we used two IR cameras established on front side and side. So we can divide and acquire in front side pose and side pose about one pose in each IR camera. We divided the acquired IR pose image using SVM's non-linear RBF kernel function. If we use RBF kernel, we can divide misclassification between non-linear classification poses. Like this, sequences of divided poses is recognized by gesture using HMM's state transition matrix. The recognized gesture can apply to existent application to do mapping to OS Value.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.15
no.3
s.96
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pp.251-258
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2005
The free vibration of a spinning flexible disk-spindle system supported by hydro dynamic bearings (HDB) in an HDD is analyzed by FEM. The spinning flexible disk is described using Kirchhoff plate theory and von Karman non-linear strain, and its rigid body motion is also considered. It is discretized by annular sector element. The rotating spindle which includes the clamp, hub, permanent magnet and yoke, is modeled by Timoshenko beam including the gyroscopic effect. The flexible supporting structure with a complex shape which includes stator core, housing, base plate, sleeve and thrust pad is modeled by using a 4-node tetrahedron element with rotational degrees of freedom to satisfy the geometric compatibility. The dynamic coefficients of HDB are calculated from the HDB analysis program, which solves the perturbed Reynolds equation using FEM. Introducing the virtual nodes and the rigid link constraints defined in the center of HDB, beam elements of the shaft are connected to the solid elements of the sleeve and thrust pad through the spring and damper element. The global matrix equation obtained by assembling the finite element equations of each substructure is transformed to the state-space matrix-vector equation, and the associated eigen value problem is solved by using the restarted Arnoldi iteration method. The validity of this research is verified by comparing the numerical results of the natural frequencies with the experimental ones. Also the effect of supporting structures to the natural modes of the total HDD system is rigorously analyzed.
One of the widely used methods for product recommendation in Internet storefronts is matching product features against target customer profiles. When using this method, it's very important to choose a suitable subset of features for recommendation efficiency and performance, which, however, has not been rigorously researched so far. In this paper, we utilize a dataset collected from a virtual shopping experiment in a Korean Internet book shopping mall to compare several popular methods from other disciplines for selecting features for product recommendation: the vector-space model, TFIDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency), the mutual information method, and the singular value decomposition(SVD). The application of SVD showed the best performance in the analysis results.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.6
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pp.565-570
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2013
The mirror neuron regions which are distributed in cortical area handled a functionality of intention recognition on the basis of imitative learning of an observed action which is acquired from visual-information of a goal-directed action. In this paper an automated intention recognition system is proposed by applying computational model of mirror neuron system to the human-robot interaction system. The computational model of mirror neuron system is designed by using dynamic neural networks which have model input which includes sequential feature vector set from the behaviors from the target object and actor and produce results as a form of motor data which can be used to perform the corresponding intentional action through the imitative learning and estimation procedures of the proposed computational model. The intention recognition framework is designed by a system which has a model input from KINECT sensor and has a model output by calculating the corresponding motor data within a virtual robot simulation environment on the basis of intention-related scenario with the limited experimental space and specified target object.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.572-578
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2003
The free vibration of a spinning flexible disk-spindle system supported by hydro dynamic bearings in a HDD is analyzed by FEM. The spinning flexible disk is described using Kirchhoff plate theory and von Karman non-linear strain, and its rigid body motion is also considered. It is discretized by annular sector element. The rotating spindle which includes the clamp, hub, permanent magnet and yoke, is modeled by Timoshenko beam including the gyroscopic effect. The flexible supporting structure with a complex shape which includes stator core, housing, base plate, sleeve and thrust pad is modeled by using a 4-node tetrahedron element with rotational degrees of freedom to satisfy the geometric compatibility. The dynamic coefficients of HDB are calculated from the HDB analysis program, which solves the perturbed Raynolds equation using FEM. Introducing the virtual nodes and the rigid link constraints defined in the center of HDB, beam elements of the shaft are connected to the solid elements of the sleeve and thrust pad through the spring and damper element. The global matrix equation obtained by assembling the finite element equations of each substructure is transformed to the state-space matrix-vector equation, and the associated eigenvalue problem is solved by using the restarted Arnoldi iteration method. The validity of this research is verified by comparing the numerical results of the natural frequencies with the experimental ones. Also the effect of supporting structures to the natural modes of the total HDD system is rigorously analyzed.
Recently, 2D GIS technology is applied for urban facility management. However, urban facilities are located in 3D space and the information loss is occurring during data abstraction from 3D urban facility to 2D object. Also, the number of urban facilities is increasing steadily and most of urban facilities are located in underground space in the city. Therefore 2D urban facility management system has a limitation on visualization and management for a large number of urban facilities. In this paper, a multi-dimensions urban facility management system based on multi-texture technology is proposed. The proposed system reduces the information loss and improves the readability of information by visualizing urban facilities on 3D virtual space. A multi-texturing technology is applied for integrating of 2D vector data and 3D raster data, and a multi-thread technology is used for improving speed and performance of the system. The proposed technology can be used as a guideline for urban facility monitoring as providing visual information of a facility status with 3D image and facility data.
In medical imaging, three-dimensional (3D) display using Virtual Reality Modeling Language (VRML) as a portable file format can give intuitive information more efficiently on the World Wide Web (WWW). The web-based 3D visualization of functional images combined with anatomical images has not studied much in systematic ways. The goal of this study was to achieve a simultaneous observation of 3D anatomic and functional models with planar images on the WWW, providing their locational information in 3D space with a measuring implement using VRML. MRI and ictal-interictal SPECT images were obtained from one epileptic patient. Subtraction ictal SPECT co-registered to MRI (SISCOM) was performed to improve identification of a seizure focus. SISCOM image volumes were held by thresholds above one standard deviation (1-SD) and two standard deviations (2-SD). SISCOM foci and boundaries of gray matter, white matter, and cerebrospinal fluid (CSF) in the MRI volume were segmented and rendered to VRML polygonal surfaces by marching cube algorithm. Line profiles of x and y-axis that represent real lengths on an image were acquired and their maximum lengths were the same as 211.67 mm. The real size vs. the rendered VRML surface size was approximately the ratio of 1 to 605.9. A VRML measuring tool was made and merged with previous VRML surfaces. User interface tools were embedded with Java Script routines to display MRI planar images as cross sections of 3D surface models and to set transparencies of 3D surface models. When transparencies of 3D surface models were properly controlled, a fused display of the brain geometry with 3D distributions of focal activated regions provided intuitively spatial correlations among three 3D surface models. The epileptic seizure focus was in the right temporal lobe of the brain. The real position of the seizure focus could be verified by the VRML measuring tool and the anatomy corresponding to the seizure focus could be confirmed by MRI planar images crossing 3D surface models. The VRML application developed in this study may have several advantages. Firstly, 3D fused display and control of anatomic and functional image were achieved on the m. Secondly, the vector analysis of a 3D surface model was defined by the VRML measuring tool based on the real size. Finally, the anatomy corresponding to the seizure focus was intuitively detected by correlations with MRI images. Our web based visualization of 3-D fusion image and its localization will be a help to online research and education in diagnostic radiology, therapeutic radiology, and surgery applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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