It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
The purpose of this study is to investigate the Depaysement techniques in a new perspective, which are applicable to fashion window display. It was investigated by studying the case of Depaysement expressed in contemporary fashion window display. The analysis object of this study was limited to window displays shown at the world's most famous department stores in the last five years. The data was collected through related specialty publications and each department store's websites. The framework for analysis of this study is established by relevant precedent studies. The results of this study were drawn form comparative quantitative analysis from an expert group. Through the study, the characteristics of Depaysement in the contemporary fashion window display were classified into 'Change of forms and materials', 'Heterogeneous combination of objects', 'Location change of an object', 'Conversion of recognition on an object' and 'Change of spatial awareness'. The expression approaches were 'Change of scale', 'Change of materials', 'Combination of heterogeneous objects', 'Heterogeneous combination', 'Arrangement of object in a strange space', 'Change of display method', 'Overlapped object', 'Paradoxical image', 'Variable awareness of boundary' and 'Reorganization of interior space and change of materials'.
영상매체가 여러 방면에서 발전함에 따라 영상처리의 중요성이 높아지고 있다. 영상처리 분야 중 에지검출은 물체 인식, 물체 분할, 의료 및 산업 전반적인 분야 등에서 많이 활용되고 있다. 에지는 영상에서 중요한 요소인 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함하고 있다. 에지를 검출하기 위한 기존의 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 등의 방법이 있으며, 기존의 방법들은 AWGN(Additive White Gaussian Noise)에 훼손된 영상에서 에지검출 특성이 저하된다. 따라서 본 연구는 AWGN에 훼손된 영상에서 우수한 에지검출 특성을 갖는 변형된 가중치 벡터를 이용한 알고리즘을 제안하였다.
To prevent safety accidents such as injury or death from falling by blocking platforms from trains, the Seoul Metropolitan Subway Corp. have gradually installed screen doors in platforms of 115 subway stations in Seoul on lines 1, 2, 3, and 4. Installation in nine areas among those has been completed and screen doors are being operated as a model operation. Traffic signs should be clear for users. The essential functions of signs should be fully investigated from the aspect of user as well as the visual beauty and recognition. Signs should be able to provide users with information regarding location, position, directions, etc. Particularly, safety and convenient signs should be visually and sensually correlated. However, the entire screen doors in platforms installed in line 2 subway in Seoul are used for commercial advertisement, consequently, the functions and roles as public signs are not fulfilled aggravating inconvenience for users. In this study, cases have been studied to investigate requirements for user-oriented sign system in platform and public sign space to fulfill the functions of sign system in platform. Using an anthropometry approach, the study aimed to obtain the space to install the sign system and to systemize necessary and sufficient conditions for user-oriented system for platform in which screen doors have been installed using. The study suggests fundamental information to obtain the space of public sign system on the entire screen door.
The Seoul Metropolitan Subway Corp. have gradually installed screen doors in platforms of 115 subway stations in Seoul on lines 1, 2, 3, and 4. Installation in nine areas among those has been completed and screen doors are being operated as a model operation. Traffic signs should be clear for users. The essential functions of signs should be fully investigated from the aspect of user as well as the visual beauty and recognition. Signs should be able to provide users with information regarding location, position, directions, etc. Particularly, safety and convenient signs should be visually and sensually correlated. However, the entire screen doors in platforms installed in line 2 subway in Seoul are used for commercial advertisement, consequently, the functions and roles as public signs are not fulfilled aggravating inconvenience for users. In this study, cases have been studied to investigate requirements for user-oriented sign system in platform and public sign space to fulfill the functions of sign system in platform. Using an anthropometry approach, the study aimed to obtain the space to install the sign system and to systemize necessary and sufficient conditions for user-oriented system for platform in which screen doors have been installed using. The study suggests fundamental information to obtain the space of public sign system on the entire screen door.
In this paper, we propose a real-time bus arrival notification system using deep learning to guarantee movement rights for the visually impaired. In modern society, by using location information of public transportation, users can quickly obtain information about public transportation and use public transportation easily. However, since the existing public transportation information system is a visual system, the visually impaired cannot use it. In Korea, various laws have been amended since the 'Act on the Promotion of Transportation for the Vulnerable' was enacted in June 2012 as the Act on the Movement Rights of the Blind, but the visually impaired are experiencing inconvenience in using public transportation. In particular, from the standpoint of the visually impaired, it is impossible to determine whether the bus is coming soon, is coming now, or has already arrived with the current system. In this paper, we use deep learning technology to learn bus numbers and identify upcoming bus numbers. Finally, we propose a method to notify the visually impaired by voice that the bus is coming by using TTS technology.
21세기의 기술은 무선인터넷 기술 발달로 스마트환경을 급속도로 정착시켰다. 이러한 환경 속에 사용자들은 많은 스마트기기와 스마트콘텐츠를 접하고 있다. 본 연구는 스마트환경을 분석하고 스마트매체와 사용자간 인지작용에 대해 알아보고자 한다. 인지작용은 행위를 관찰, 기술하고, 사용자 중심의 시스템을 디자인하고, 사용자를 교육시키는데 매우 중요한 역할을 한다. 이를 중심으로 UX(User eXperience)와 UXD(User eXperience Design)에 대해 이론적 고찰을 하고, '시각적 측면, 상호 동작성(인터렉션) 측면, 기술적 측면'에서 사례 분석하여 효과적인 UXD(User eXperience Design) 인지작용을 사례를 통해 고찰해 보았다. 그 결과 시각적인 측면에서 사용자의 경험을 토대로 쉽게 알고 사용할 수 있는 디자인이 되어야하고, 소리나 인터랙션을 통한 사용자와 기기간의 상호동작(인터랙션)을 하고 있다는 것을 제공해야 하며, 위치기반인식이나 음성인식 등의 기술을 통해 사용자의 편의성을 도와야한다. 본 연구를 통하여 스마트환경과 인지작용의 이해를 돕고, 효과적인 UXD(User eXperience Design) 활용에 도움을 주고자 한다.
At the beginning of 21st Century, human desire of communication is forwarding to the Cosmos The way of Communication is going to be not by simple methodology but by the complicated methodology with high technology. It will not be monologue communication but be interactive communication, that will make intelligence Infra, which could be able to communicate from the location of information is present to which is not present; and the multi-media which will be able to solve the technical problems of these communication; will be developed continually. In the genre of plastic art, there are no exception in these changedness. More developed and proceed to develope intermedia could be able of intercommunication. The more development of technology could be able to the more development of new plastic art. Furthermore the development of science make the genre of art to be changed. There are no exception of this changedness in any part of society, The art always has been guided by the person who has proceeding idea for new value. The 21st century plastic art will be in the procedure of the intercommunication. Human-being's concern is to communicate with Universe, and that will be multi-dimension$(4{\cdot}5{\cdot}6{\cdot}7{\cdots}dimension)$ communication beyond our usual recognition. To conjoin this, the possibility of cyber space expressing is going to be considered, and the way is being done by the development of the Media Art, which is able to go and back to the cyber-space. And the message will be so complicate beyond our recognition. Because we will need to communicate with various newly-built vocabulary, so we need to magnify the repertories of new vocabulary.
본 논문은 운전자의 운행 보조 역할로 주행 가능한 차선 영역을 인식하고 추적하는 방법을 제안한다. 주요 주제는 차량 내부의 앞 유리 중앙에 설치된 카메라를 통해 실시간으로 획득한 영상을 기반으로 컴퓨터 비전과 딥 러닝 기술을 활용하여 주행 가능한 도로 영역을 예측하는 심층 기반 네트워크를 설계한다. 본 연구는 YOLOv8 알고리즘을 이용하여 카메라에서 직접 획득한 데이터로 훈련한 새로운 모델을 개발하는 것을 목표한다. 실제 도로에서 자신의 차량의 정확한 위치를 실제 영상과 일치하게 시각화하여 주행 가능한 차선 영역을 표시 및 추적함으로써 운전자 운행의 보조하는 역할을 기대한다. 실험 결과, 대부분 주행 가능한 도로 영역의 추적이 가능했으나 밤에 비가 심하게 오는 경우와 같은 악천후에서 차선이 정확하게 인식되지 않는 경우가 발생하여 이를 해결하기 위한 모델의 성능 개선이 필요하다.
영상에서 얼굴이 있는 위치를 찾거나 얼굴을 검출하기 위한 많은 방법들이 연구되고 있다. 영상에서 얼굴 검출은 얼굴의 크기, 얼굴이 있는 위치, 그리고 다양한 포즈, 조명 상태 등의 변화에 따라 달라진다 따라서 얼굴 검출과 인식에 있어서의 어려운 점은 얼굴의 크기와 위치, 거리, 조명, 포즈 때문에 나타나는 것이다. 본 논문에서는 다양한 얼굴 크기와 얼굴이 있는 위치 등에 강인한 얼굴 검출을 위해 피셔의 선형 판별 함수를 이용하는 방법을 제안한다. 선형 판별식을 이용하여 효과적으로 얼굴을 검출하기 위해서는 학습 방법 및 학습에 사용되는 데이터들의 구성이 중요하다. 그 이유는, 얼굴 검출을 위해 사용되는 학습 데이터들은 조명과 포즈에 영향을 받기 때문에 얼굴의 특징들을 반영하는 학습 데이터들의 구성이 중요하다. 따라서 본 논문에서는 복잡한 배경과 다양한 크기의 얼굴을 검출하기 위한 계층적인 방법을 제시하며, 효과적인 피셔 판별 분석을 위하여 얼굴과 비얼굴 학습 데이터의 효율적인 분류 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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