Sim, Gyuheon;Lee, Sang Hyun;Ann, Hong Bae;Kim, Seunghyeon
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.52
no.5
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pp.145-158
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2019
We conducted a survey of open clusters within 1 kpc from the Sun using the astrometric and photometric data of the Gaia Data Release 2. We found 655 cluster candidates by visual inspection of the stellar distributions in proper motion space and spatial distributions in l - b space. All of the 655 cluster candidates have a well defined main-sequence except for two candidates if we consider that the main sequence of very young clusters is somewhat broad due to differential extinction. Cross-matching of our 653 open clusters with known open clusters in various catalogs resulted in 207 new open clusters. We present the physical properties of the newly discovered open clusters. The majority of the newly discovered open clusters are of young to intermediate age and have less than ~50 member stars.
The ability to understand given environments and plan a sequence of actions leading to goal state is crucial for personal service robots. With recent advancements in deep learning, numerous studies have proposed methods for state representation in planning. However, previous works lack explicit information about relationships between objects when the state observation is converted to a single visual embedding containing all state information. In this paper, we introduce graph-based state representation that incorporates both object and relationship features. To leverage these advantages in addressing the task planning problem, we propose a Graph Neural Network (GNN)-based subgoal prediction model. This model can extract rich information about object and their interconnected relationships from given state graph. Moreover, a search-based algorithm is integrated with pre-trained subgoal prediction model and state transition module to explore diverse states and find proper sequence of subgoals. The proposed method is trained with synthetic task dataset collected in simulation environment, demonstrating a higher success rate with fewer additional searches compared to baseline methods.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.549-556
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2017
This study investigated the importance of social cognitive intervention and the cognitive rehabilitation intervention by comparing the difference and examining the relationship between neurological cognitive function and social cognitive function of stroke patients in the acute phase and chronic stroke before returning to the community. LOTCA, cartoon intention inference task, and social behavior sequence task were performed on 30 acute stroke inpatients and 30 chronic stroke patients from May 2015 to June 2016. A two sample t test was conducted to examine the differences between the groups. The Pearson's correlations test was performed to examine the correlation among the variables in each group. As a result, there were statistically significant differences between the neurological cognitive function and social cognitive function of acute stroke patients and chronic stroke patients who were undergoing rehabilitation training before returning to the community (p<0.05). A linear relationship was found between the thinking operation and social behavior sequence task in the acute stroke group (r=0.539, p<0.05). In the chronic stroke group, visual perception (r=0.530, p<0.05), visual motor organization (r=0.655, p<0.05) and thinking operation (r=0.534, p<0.05) were correlated with the cartoon intention inference task. In addition, the social behavior sequence task were correlated with visual organization (r=0.534, p<0.05) and thinking operation (r=0.764, p<0.05). As a result of multiple regression analysis, the neurological cognitive functions influencing the social cognitive function in the cartoon task was found to be the thinking operation (B = 0.431) in acute stroke patients and the thinking operation (B=0.272) and visuomotor organization (B = 0.218) in the case of chronic stroke. In addition, the results of the social behavior sequence task revealed the thinking operation (B=0.417) in the acute stroke patients, and thinking operation (B=0.267), visual motor organization(B=0.274) and visual perception(B=151) in chronic stroke patients to be significant. According to this result, there is a difference in the neurological and social cognitive levels between the two groups. Therefore, the social cognition is strongly related to the high level cognitive function as thinking operation of the neurological cognitive function. Therefore, in further research, it would be necessary to determine if there is a change in higher cognitive function in neurological cognitive function after applying a social cognition intervention program for stroke.
The existential space concept which introduced the sense of place that began emerging recently together with the change of space concept results from people's fundamental existential humane aspect as the subject of perceptive experience. The tendencies of enlargement layering and diversification which we can see in contemporary architecture imply the possibility that elements of urban image can be incorporated into interior design. This study utilizes Kevin Lynch's theory which tries to relate environment to existential space. In this study we re-analyze and apply Lynch's $\ulcorner$the Theory of Urban Image$\lrcorner$to interior space and using the conclusion from a case study examine the applicability of the theory about visual perception to interior design. This study considers a new method of analysis to perceive and grasp interior space through the understanding of the cognitive map and image concept.
For efficient transmission of 3DTV video signals, it is necessary to eliminate the inherent redundancy between the stereo image pairs. Though disparity estimation provides a powerful tool for eliminating the redundancy, it is very time consuming. This paper presents a novel disparity estimation scheme based on the human visual property. The disparity vectors of image blocks spatially adjacent to the current block are used as initial guesses fur the disparity vector of the current block. In addition, mixed-resolution coding is applied to reduce the computational complexity of disparity estimation. Through computer simulations on a stereoscopic sequence we show that the proposed method gives rise .to visually pleasing results with much reduced computational complexity.
We propose a new method to extract valid lines from a visual image. Unsupervised clustering method is used to assign each line to any of the line groups according to its orientation. During the low-level image processing we use an adaptive threshold method to reduce human supervision and to automate the processing sequence. To reduce the misclassification rate and to suppress the superiors line support regions at the clustering stage, the adaptive threshold method is consistently applied. Performing principal component analysis on each line support region provides an efficient method of obtaining line equation. Finally we adopt the theory of robust statistics to guarantee the quality of each extracted line and to eliminate the lines of poor quality. We present the experimental results to verify our method. With the proposed method, one can extract the lines according to the internal orientation similarities and integrate the whole process into one adaptive procedure.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.11
no.3
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pp.99-107
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2011
The prime purpose of this study is to view traditional residential space not only as visual and figurative but also experiencing space from the perspective of aesthetics. This study points out that traditional residential space should be perceived as "true space" of connecting people, life and experience. Although it was not clearly defined as a visual entity, the value, phenomenon and experience of space materialized through conjecture and expectation are interpreted as the arena of aesthetics and philosophy. This study aims at drawing a conclusion that the characteristics of traditional residential space, which is perceived as experiencing space centered on objective and subjective human behaviors, makes a linkage to aesthetic elements.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.10
no.3
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pp.53-62
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2010
The prime purpose of this study is to view traditional residential space not only as visual and figurative but also experiencing space from the perspective of aesthetics. This study points out that traditional residential space should be perceived as "true space" of connecting people, life and experience. Although it was not clearly defined as a visual entity, the value, phenomenon and experience of space materialized through conjecture and expectation are interpreted as the arena of aesthetics and philosophy. This study aims at drawing a conclusion that the characteristics of traditional residential space, which is perceived as experiencing space centered on objective and subjective human behaviors, makes a linkage to aesthetic elements.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.35S
no.4
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pp.85-95
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1998
In this paper, a new watermarking method for a copy protectionof images is proposed. The proposed method adaptively embeds a watermark in the frequency domain of images using human visual system model. For this purpose, the Just Noticeable Differences(JNDs) of each frequency coeffeicient value of a luminance plane is first found using Watson and Solomon's visual system model. An invisible maximum watermark value with is different in every position according to the characteristics of images is determined usig JND and Minkowski metric. A low frequency domain is divided into two sets based on a PN-sequence to protect thewatermark from the attack. The watermarks are added to one set of coefficients and detecting a watermark, the difference between the mean values of absolute coefficient values of both sets is calculated. The embedded watermark is tested using statistical hypothesis based on test static dertermined by the ean difference. To demonstrate the perfromance of the proposed method, the new watermarking method is applied to a high frequency image and low frequency images. Experimenatal results show the watermark is invisible and robust to JPEGlossy compression and noise.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.1
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pp.8-16
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2014
We consider the visual barcode recognition problem in a noisy video data setup. Unlike most existing single-frame recognizers that require considerable user effort to acquire clean, motionless and blur-free barcode signals, we eliminate such extra human efforts by proposing a robust video-based barcode recognition algorithm. We deal with a sequence of noisy blurred barcode image frames by posing it as an online filtering problem. In the proposed dynamic recognition model, at each frame we infer the blur level of the frame as well as the digit class label. In contrast to a frame-by-frame based approach with heuristic majority voting scheme, the class labels and frame-wise noise levels are propagated along the frame sequences in our model, and hence we exploit all cues from noisy frames that are potentially useful for predicting the barcode label in a probabilistically reasonable sense. We also suggest a visual barcode tracking approach that efficiently localizes barcode areas in video frames. The effectiveness of the proposed approaches is demonstrated empirically on both synthetic and real data setup.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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