KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.12
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pp.4588-4603
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2014
In this paper, we present a high-quality image authentication scheme based on absolute moment block truncation coding. In the proposed scheme, we use the parity of the bitmap (BM) to generate the authentication code for each compressed image block. Data hiding is used to authenticate whether the content has been altered or not. For image authentication, we embed the authentication code to quantization levels of each image block compressed by absolute moment block truncation coding (AMBTC) which will be altered when the host image is manipulated. The embedding position is generated by a pseudo-random number generator for security concerned. Besides, to improve the detection ability we use a hierarchical structure to ensure the accuracy of tamper localization. A watermarked image can be precisely inspected whether it has been tampered intentionally or incautiously by checking the extracted watermark. Experimental results demonstrated that the proposed scheme achieved high-quality embedded images and good detection accuracy, with stable performance and high expansibility. Performance comparisons with other block-based data hiding schemes are provided to demonstrate the superiority of the proposed scheme.
This paper is to technically implement the sensing platform for Home-Wellness Robot. First, self-localization technique is based on a smart home and object in a home environment, and IOT(Internet of Thing) between Home Wellness Robots. RF tag is set in a smart home and the absolute coordinate information is acquired by a object included RF reader. Then bluetooth communication between object and home wellness robot provides the absolute coordinate information to home wellness robot. After that, the relative coordinate of home wellness robot is found and self-localization through a stereo camera in a home wellness robot. Second, this paper proposed fuzzy control methode based on a vision sensor for approach object of home wellness robot. Based on a stereo camera equipped with face of home wellness robot, depth information to the object is extracted. Then figure out the angle difference between the object and home wellness robot by calculating a warped angle based on the center of the image. The obtained information is written Look-Up table and makes the attitude control for approaching object. Through the experimental with home wellness robot and the smart home environment, confirm performance about the proposed self-localization and posture control method respectively.
In wireless sensor networks (WSNs), thousands of sensors are often deployed in a hostile environment. In such an environment, WSNs can be applied to various applications by using the absolute or relative location information of the sensors. Until now, the time-of-arrival (TOA) based localization method has been considered most accurate. In the TOA method, however, inaccuracy in distance estimation is caused by clock drift and clock skew between sensor nodes. To solve this problem, several numbers of periodic time synchronization methods were suggested while these methods introduced overheads to the packet traffic. In this paper, we propose a new localization method based on multiple round-trip times (RTOA) of a signal which gives more accurate distance and location estimation even in the presence of clock skew between sensor nodes. Our experimental results show that the Proposed RTOA method gives up to 93% more accurate location estimation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1294-1300
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2010
In an environment where all nodes move, the sensor node receives anchor node's position information within communication radius and modifies the received anchor node's position information by one's traveled distance and direction in saving in one's memory, where if there at least 3, one's position is determined by performing localization through trilateration. The proposed localization mechanisms have been simulated in the Matlab. In an environment where certain distance is maintained and nodes move towards the same direction, the probability for the sensor node to meet at least 3 anchor nodes with absolute coordinates within 1 hub range is remote. Even if the sensor node has estimated its position with at least 3 beacon information, the angle ${\theta}$ error of accelerator and digital compass will continuously apply by the passage of time in enlarging the error tolerance and its estimated position not being relied. Dead reckoning technology is used as a supplementary position tracking navigation technology in places where GPS doesn't operate, where one's position can be estimated by knowing the distance and direction the node has traveled with acceleration sensor and digital compass. The localization algorithm to be explained is a localization technique that uses Dead reckoning where all nodes are loaded with omnidirectional antenna, and assumes that one's traveling distance and direction can be known with accelerator and digital compass. The simulation results show that our scheme performed better than other mechanisms (e.g. MCL, DV-distance).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.5
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pp.1128-1134
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2007
Recently, sensor network technology is a highly concerned area due to the expectation of many applications in various fields. The application of sensor network technology to the marine and ocean surveillance and investigation makes the marine environmental research easier since intelligent sensor nodes substitute the human labor work. In ocean sensor network, the localization scheme for the sensor nodes is most essential because all the information without from sensor nodes might be useless unless the positional information of each sensor nodes is provided. In this paper, the localization scheme with mobile beacons in ocean sensor networks is suggested and showed it could be effective for applying to marine circumstances. Even though the previous localization scheme(Ssu's) has advantages that additional hardware is not required for obtaining the information of distance and angle and shows the high accuracy of location and energy efficiency and easy expandability as well, it has also demerits the location error increases as the minimum distance between the absolute positional information become closer. In our works, the improved localization scheme with the presumed area of sensor node using geometric constraints is suggested.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.6
no.5
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pp.775-781
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2011
For the measurement of absolute position of mobile robot in indoor environments, the ultrasonic positioning systems using ultrasound have been researched for several years. Most of these ultrasonic positioning systems to avoid interference between the ultrasound are used for sequential transmitting. However, due to the use of sequential transmitting, the positions of transmitter to receive an ultrasound will change when the mobile robot moves. Therefore the accuracy of positioning is reduced. In this paper, the new position estimation algorithm with weighting factor according to the time of receipt is proposed. By applying the proposed algorithm to existing Ultrasonic Satellite System(USAT), the improved USAT is configured. The positioning performance of the improved USAT with the proposed position estimation algorithm are verified by experiments.
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.344-352
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2022
Accurate indoor localization of construction workers and mobile assets is essential in safety management. Existing positioning methods based on GPS, wireless, vision, or sensor based RTLS are erroneous or expensive in large-scale indoor environments. Tightly coupled sensor fusion mitigates these limitations. This research paper proposes a state-of-the-art positioning methodology, addressing the existing limitations, by integrating Stereo Visual Inertial Odometry (SVIO) with fiducial landmarks called AprilTags. SVIO determines the relative position of the moving assets or workers from the initial starting point. This relative position is transformed to an absolute position when AprilTag placed at various entry points is decoded. The proposed solution is tested on the NVIDIA ISAAC SIM virtual environment, where the trajectory of the indoor moving forklift is estimated. The results show accurate localization of the moving asset within any indoor or underground environment. The system can be utilized in various use cases to increase productivity and improve safety at construction sites, contributing towards 1) indoor monitoring of man machinery coactivity for collision avoidance and 2) precise real-time knowledge of who is doing what and where.
In order to provide complementary image data, CT(computed tomography), MR(magnetic resonance) and angiography have been used in the field of Stereotactic Radiosurgery(SRS) and neurosurgery. The aim of this work is to develop 3-D stereotactic localization system in order to determine the precise shape, size and location of the lesion in the brain in the field of Stereotactic Radiosurgery(SRS) and neurosurgery using multi-image modality and multi purpose QA phantom. In order to obtain accurate position of a target, Hitchcoke stereotactic frame and CT/angiography localizers were rigidly attached to the phantom with nine targets dispersed in 3-D space. The algorithms to obtain a 3-D stereotactic coordinates of the target have been developed using the images of the geometrical phantom which were taken by CT/angiography. Positions of targets computed by our algorithms were compared to the absolute position assigned in the phantom. Outlines of targets on each CT image were superimposed each other on angiography images. A spatial mean distance errors were 1.02${\pm}$0.17mm for CT with a 512${\times}$512 matrix and 2mm slice thickness, 0.41${\pm}$0.05mm for angiogra- phy localization. The resulting accuracy in the target localization suggests that the developed system has enough Qualification for Stereotactic Radiosurgery (SRS).
This paper compares methods for attitude estimation of a UUV(Unmanned Underwater Vehicle). Attitude estimation plays a key role in underwater navigation using DVL(Doppler Velocity Log). The paper proposes attitude estimation methods using EKF(Extended Kalman Filter), UKF(Unscented Kalman Filter), and CF(Complementary Filter). It derives methods using the measurements from MEMS-AHRS(Microelectromechanical Systems-Attitude Heading Reference System) and DVL. The methods are used for navigation in a test pool and their navigation performance is compared. The results suggest that even if there is no measurement relative to some absolute landmarks, DVL-only navigation can be useful for navigation in a limited time and range.
In this paper, Correct problem in dead reckoning system and proposed about position error revision techniques of mobile robot to use RFID tag for position awareness. With the dead reckoning system, as the accumulation of error are unavoidable because of accumulation of informations as the time passage, so it is impossible to get correct information about posture, including torrent direction, movement distance, etc. As one of compensation method, the suggested method is that after selecting special area (corridor), compensate absolute location information by arranging two line of RFID tag along two side of corridor. Through this suggested method, it could be used when robot wants to move in limited areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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