Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.1
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pp.86-99
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2011
Due to the uncertainty of intention recognition for behaviors of users, the intention is differently recognized according to the situation for the same behavior by the same user, the accuracy of user intention recognition by minimizing the uncertainty is able to be improved. This paper suggests a novel ontology-based method to recognize user intentions, and able to minimize the uncertainties that are the obstacles against the precise recognition of user intention. This approach creates ontology for user intention, makes a hierarchy and relationship among user intentions by using RuleML as well as Dynamic Bayesian Network, and improves the accuracy of user intention recognition by using the defined RuleML as well as the gathered sensor data such as temperature, humidity, vision, and auditory. To evaluate the performance of robot proactive planning mechanism, we developed a simulator, carried out some experiments to measure the accuracy of user intention recognition for all possible situations, and analyzed and detailed described the results. The result of our experiments represented relatively high level the accuracy of user intention recognition. On the other hand, the result of experiments tells us the fact that the actions including the uncertainty get in the way the precise user intention recognition.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.277-280
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2016
Real-time remote monitoring system has an important value in many surveillance situations. It allows someone to be informed of what is happening in his monitoring locations. Kinect v2 is a new kind of camera which gives computers eyes and can generate different data such as color and depth images, audio input and skeletal data. In this paper, using Kinect v2 sensor with its depth image, we present a monitoring system in a space covered by Kinect. Therefore, based on space covered by Kinect camera, we define a target area to monitor using depth range by setting minimum and maximum distances. With computer vision library (Emgu CV), if there is an object tracked in the target space, kinect camera captures the whole image color and sends it in database and user gets at the same time a notification on his mobile device wherever he is with internet access.
Owing to supply of smart phones and the diffusion of SNS, the number of peoples who are living, linked with us, is incomparably more than in the past. The continuous communication is essential in maintaining good relationship, so peoples have no choice but to seek for most efficient communication method in order to maintain good relationship. This thesis intended to advise how to construct next generation immersive multi-media system, using augmented reality and MPEG-V that have come to the fore recently. In addition, the SNS platform service of new type was suggested in this thesis, in connection with the pairing service. Now, we can create a town in a specific space like the real world, if we utilize the augmented reality that became possible by SNS service and we can talk and exchange informations in that space. This system would provide various services peoples wish to have, interlocking experiences through five senses like sense of vision, sense of hearing, sense of touch and etc..
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.6
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pp.219-230
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2017
This paper proposes a vehicle to road tracking algorithm based on vision sensor by using EKF(Extended Kalman Filter). The lateral offset, heading angle, and curvature which are obtained from vehicle to road tracking might be used as inputs to steering controller of LKAS(Lane Keeping Assist System) or for the warning decision logic of LDWS(Lane Departure Warning System). To the end, in this paper, the yaw rate, steering angle, and vehicle speed as well as lane raw points together with considering of vehicle lateral dynamics are utilized to improve the exactness and convergence of the vehicle to road tracking. The proposed algorithm has been tested at a proving ground that consists of straight and curve sections and compared with GPS datum using DGPS-RTK equipment to show the feasibility of the proposed algorithm.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.1
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pp.331-339
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2016
This paper developed a home wellness robot platform to perform the roles in basic health care and life care in an aging society. A robotic platform and a sensory platform were implemented for an indoor wellness service. In the robotic platform, the precise mobility and the dexterous manipulation are not only developed in a symbiotic service-robot, but they also ensure the robot architecture of human friendliness. The mobile robot was made in the agile system, which consists of Omni-wheels. The manipulator was made in the anthropomorphic system to carry out dexterous handwork. In the sensing platform, RF tags and stereo camera were used for self and target localization. They were processed independently and cooperatively for accurate position and posture. The wellness robot platform was integrated in a real-time system. Finally, its good performance was confirmed through live indoor tests for health and life care.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.2
no.3
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pp.53-60
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2009
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking; and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.603-607
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2004
The vision-based driver fatigue detection is one of the most prospective commercial applications of facial expression recognition technology. The facial feature tracking is the primary technique issue in it. Current facial tracking technology faces three challenges: (1) detection failure of some or all of features due to a variety of lighting conditions and head motions; (2) multiple and non-rigid object tracking and (3) features occlusion when the head is in oblique angles. In this paper, we propose a new active approach. First, the active IR sensor is used to robustly detect pupils under variable lighting conditions. The detected pupils are then used to predict the head motion. Furthermore, face movement is assumed to be locally smooth so that a facial feature can be tracked with a Kalman filter. The simultaneous use of the pupil constraint and the Kalman filtering greatly increases the prediction accuracy for each feature position. Feature detection is accomplished in the Gabor space with respect to the vicinity of predicted location. Local graphs consisting of identified features are extracted and used to capture the spatial relationship among detected features. Finally, a graph-based reliability propagation is proposed to tackle the occlusion problem and verify the tracking results. The experimental results show validity of our active approach to real-life facial tracking under variable lighting conditions, head orientations, and facial expressions.
Kim Seok-Hun;Kim Jung-Hwan;Song Jae-Sook;Song Jung-Gil
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.534-537
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2006
Currently, The fast development which radio communication technique is creating new services from the industry sector which is various from convenient characteristic and the ease characteristic side. Specially, rise and development of the radio communication technique which is various from environment monitor ring field makes to be improved about sharp curtailment of establishment and logistics relation expense, and collection period of the data which occurs real-time from site, reliability and delivery characteristic. But continuous application and the success about the environment monitor ring field of radio communication technique will be able to trust And It is important to provide time information which is appropriate real-time. So this paper plans the sensor network based on environment measurement watch which applies a radio communication technique.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.10a
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pp.384-389
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2005
The objective on this project is to develop a cooperative Field Robot (FR), by using a customize Open Control Platform (OCP) as design and development process. An OCP is a CORBA-based solution for networked control system, which facilitates the transitioning of control designs to embedded targets. In order to achieve the cooperation surveillance system, two FRs are distributed by navigation messages (GPS and sensor data) using CORBA event-channel communication, while graphical information from IR night vision camera is distributed using CORBA Asynchronous Method Invocation (AMI). The QoS features of AMI in the network are to provide the additional delivery method for distributing an IR camera Images will be evaluate in this experiment. In this paper also presents an empirical performance evaluation from the variable chunk sizes were compared with the number of clients and message latency, some of the measurement data's are summarized in the following paragraph. In the AMI buffers size measurement, when the chuck sizes were change, the message latency is significantly change according to it frame size. The smaller frame size between 256 bytes to 512 bytes is more efficient fur the message size below 2Mbytes, but it average performance in the large of message size a bigger frame size is more efficient. For the several destination, the same experiment using 512 bytes to 2 Mbytes frame with 2 to 5 destinations are presented. For the message size bigger than 2Mbytes, the AMI are still able to meet requirement far more than 5 clients simultaneously.
This paper describes the improved environment recognition algorithms using some type of sensors like LiDAR and cameras. Additionally, integrated control algorithm for an autonomous vehicle is included. The integrated algorithm was based on C++ environment and supported the stability of the whole driving control algorithms. As to the improved vision algorithms, lane tracing and traffic sign recognition were mainly operated with three cameras. There are two algorithms developed for lane tracing, Improved Lane Tracing (ILT) and Histogram Extension (HIX). Two independent algorithms were combined into one algorithm - Enhanced Lane Tracing with Histogram Extension (ELIX). As for the enhanced traffic sign recognition algorithm, integrated Mutual Validation Procedure (MVP) by using three algorithms - Cascade, Reinforced DSIFT SVM and YOLO was developed. Comparing to the results for those, it is convincing that the precision of traffic sign recognition is substantially increased. With the LiDAR sensor, static and dynamic obstacle detection and obstacle avoidance algorithms were focused. Therefore, improved environment recognition algorithms, which are higher accuracy and faster processing speed than ones of the previous algorithms, were proposed. Moreover, by optimizing with integrated control algorithm, the memory issue of irregular system shutdown was prevented. Therefore, the maneuvering stability of the autonomous vehicle in severe environment were enhanced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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