In this study, as the preliminary step for developing an unmanned vehicle to deliver a container-box, we designed and implemented Automatic Guided Vehicle(AGV) Simulator for the purpose of Port Facilities Automation. It is preferable to research the intelligent AGV for delivery all day long. For complementing AGV simulator driving, we used multiple-sensor systems with vision, ultrasonic, IR and adapted the high-speed wireless LAN that satisfies the IEEE 802.11 Standard for bi-directional communication between main processor in AGV and Host computer. Here, we mounted on bottom frame in AGV Pentium-III processor, which combine and compute the information from each sensor system and control the AGV driving, and used the 80C196KC micro-controller to control the actuating and steering motors.
한국감성과학회 2000년도 춘계 학술대회 및 국제 감성공학 심포지움 논문집 Proceeding of the 2000 Spring Conference of KOSES and International Sensibility Ergonomics Symposium
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pp.62-66
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2000
This study investigated the effects of certain specific wavelengths of lighting on the autonomic nervous system (ANS) using the heart rate variability (HRV) as an index. Six subjects with normal color vision participated n this study between 15:00 and 17:00 hr to neutralize any visual differences arising from circadian rhythm. The environmental conditions of the laboratory were maintained in complete darkness and the temperature was equilibrated at 24$\Box$ with a relative humidity of 60%. Subjects were only subjected to light stimulation when the pupil of dyes attained a minimum size of 2 mm by projecting illumination equalized with the same spectral radiance of 500-700 nm with 50-nm internal radiance. HRV was calculated from electrocardiogram (ECG) with systematic respiratory control at 0.35 Hz. The results suggest that illumination with certain wavelengths may induce ANS activation.
A generation of tall buildings has been dominated by International Style with full height glazing that is often vision glass. Large glass was intended to bring the outside in, to allow a connection to the natural environment, and to promote daylighting. Yet the glass box model of architecture is now under criticism due to expense to build, thermal and visual comfort issues for occupants, large carbon footprints, danger for birds, and aesthetic concerns with lack of transparency. This paper will take a fresh look at glass, transparency, energy consumption, and human health before offering alternative paths forward.
In this study, as the preliminary step for developing an unmanned vehicle to deliver a container-box, we designed and implemented Automatic Guided Vehicle(AGV) Simulator for the purpose of Port Facilities Automation. It is preferable to research the intelligent AGV for delivery all day long. For complementing AGV simulator driving, we used multiple-sensor systems with vision, ultrasonic, IR and adapted the high-speed wireless LAN that satisfies the IEEE 802.11 Standard for bi-directional communication between main processor in AGV and Host computer. Here, we mounted on bottom frame in AGV Pentium-III processor, which combine and compute the information from each sensor system and control the AGV driving, and used the 80C196KC micro-controller to control the actuating and steering motors.
Weakly supervised object localization (WSOL) is a task of localizing an object in an image using only image-level labels. Previous studies have followed the conventional class activation mapping (CAM) pipeline. However, we reveal the current CAM approach suffers from problems which cause original CAM could not capture the complete defects features. This work utilizes a convolutional neural network (CNN) pretrained on image-level labels to generate class activation maps in a multi-scale manner to highlight discriminative regions. Additionally, a vision transformer (ViT) pretrained was treated to produce multi-head attention maps as an auxiliary detector. By integrating the CNN-based CAMs and attention maps, our approach localizes defective regions without requiring bounding box or pixel-level supervision during training. We evaluate our approach on a dataset of apple images with only image-level labels of defect categories. Experiments demonstrate our proposed method aligns with several Object Detection models performance, hold a promise for improving localization.
실내 측위 분야에서는 사용할 수 없는 GPS 의 한계를 극복하기 위해 대두되고 있는 기술들은 대부분 사설 무선 통신망(Private Wireless Network)를 이용한 방법이다. 그러나 이러한 방법들은 설치 및 유지 보수비용이 많이 들고 측위 오차가 수 미터로 실내 주차장 등 정밀한 측위가 필요한 장소에서 사용하기에 부적합하다. 본 논문에서는 QR 코드 인식 기반 차량용 실내 측위 방법을 제안하였다. QR 코드 스캔을 통해 절대 좌표를 얻고 아핀 변환(affine transform)을 통한 기울기(Tilt) 및 회전(Roll) 보정과 스케일 변환 및 삼각함수를 이용한 카메라의 위치 정보(상대좌표)를 획득하여 정밀한 위치 좌표를 계산한다. 결과적으로 13.79cm 의 평균 오차를 달성해 기존 무선 네트워크 기반 기술의 오차 50cm 대비 단지 27.6% 정도 오차율에 해당함을 확인하였다.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
우리가 북한을 보는 시각은 크게 두 가지로 대적해야 할 주적이라는 점과 통일을 염두에 둔 교류협력의 대상이라는 시각이 존재하고 있다. 주적으로 북한은 1950년 6월 25일 불법 남침을 하였고 1953년 7월 27일 정전협정 조인이후 지금까지 정전협정 위반과 불법도발을 계속하고 있다. 2015년 8월 4일 북한은 또다시 DMZ 목함 지뢰 도발에 이어 준전시 상태를 선포하면서 전면전 초기에 운용되는 전력을 시차별로 운영하였다. 그 과정에서 한미 군 당국은 북한군의 전력운용을 실시간 탐지하였고 그 결과가 언론을 통해 생중계 되었다. 이러한 군사적 도발을 보면서 북한의 군사적 위협 중 비대칭전력의 위협에 우리는 어떻게 대응할 것인가를 제시하고자 한다.
주행 중 차선 이탈 경고 시스템은 사고 발생 예방 차원에서 매우 높은 효과가 인정되어서 차선이탈 경고 장치(LDWS) 제품들이 출시되고 있다. 본 논문은 블랙박스의 영상을 이용하여 차선 검출에 정확도를 향상하기 위한 알고리즘을 연구한 것으로 특히 차량에 장착되어 있는 블랙박스 영상을 영상 변환 없이, 실시간 소프트웨어 만 으로 처리할 수 있는 알고리즘을 연구한다. 차선인식을 위한 최적의 영상 ROI를 결정하고, 차선 인식 정확도를 향상하기 위한 전 처리 과정을 적용하고, 동영상의 연속성을 잘못된 차선인식에 대한 보정, 인식이 되지 않는 차선에 대한 후보 차선 추천 알고리즘과 시점 변환에 의한 야간, 곡선 도로에 대한 오인식율을 최소화 하는 방법을 제안한다. 도로주행의 다양한 환경에 대한 실험을 진행했으며, 각각의 방법 적용에 의한 오인식율의 감소와 많은 인식 알고리즘 적용에 의한 처리 속도 저하를 개선하기 위한 연구를 진행했으며, 본 논문은 블랙박스 영상을 이용하여 주행 차선 인식을 위한 최적 알고리즘을 제안한다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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