본 논문은 영상정보를 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 통해 응시점을 추적하는 실시간 아이트랙커 시스템 개발에 대한 연구이다. 개발된 시스템은 광학기반의 동공추적 기법을 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 추적한다. 광학기반의 방법은 사용자의 눈에 아무런 장애도 일으키지 않고 눈의 위치를 매우 정확하게 측정 할 수 있다는 장점을 가진다. 동공영상을 획득하기 위해 적외선 카메라를 사용하며, 획득한 영상으로부터 정확한 동공영역을 추출하기 위해 적외선 LED를 사용한다. 실시간 영상처리가 가능하게 하기위해 칼만필터를 적용한 동공추적 알고리즘을 개발하고 DSP(Digital Signal Processing) 시스템을 사용하여 동공영상을 획득한다. 실시간 아이트랙커 시스템을 통하여 실시간으로 사용자의 동공움직임을 추적하고 사용자가 바라보는 배경영상에 사용자의 응시점을 나타낸다.
Thi, Ngoc Anh Nguyen;Yang, Hyung-Jeong;Kim, Sun-Hee
International Journal of Contents
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제9권4호
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pp.1-10
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2013
The electroencephalogram (EEG) time series is a measure of electrical activity received from multiple electrodes placed on the scalp of a human brain. It provides a direct measurement for characterizing the dynamic aspects of brain activities. These EEG signals are formed from a series of spatial and temporal data with multiple dimensions. Missing data could occur due to fault electrodes. These missing data can cause distortion, repudiation, and further, reduce the effectiveness of analyzing algorithms. Current methodologies for EEG analysis require a complete set of EEG data matrix as input. Therefore, an accurate and reliable imputation approach for missing values is necessary to avoid incomplete data sets for analyses and further improve the usage of performance techniques. This research proposes a new method to automatically recover random consecutive missing data from real world EEG data based on Linear Dynamical System. The proposed method aims to capture the optimal patterns based on two main characteristics in the coevolving EEG time series: namely, (i) dynamics via discovering temporal evolving behaviors, and (ii) correlations by identifying the relationships between multiple brain signals. From these exploits, the proposed method successfully identifies a few hidden variables and discovers their dynamics to impute missing values. The proposed method offers a robust and scalable approach with linear computation time over the size of sequences. A comparative study has been performed to assess the effectiveness of the proposed method against interpolation and missing values via Singular Value Decomposition (MSVD). The experimental simulations demonstrate that the proposed method provides better reconstruction performance up to 49% and 67% improvements over MSVD and interpolation approaches, respectively.
In South Korea, the government has recently enforced regulations associated with buildings. Temperature restriction in indoor environment is one of the common ways of energy reduction in order not to dissipate heating and cooling energy; however the people who are in restricted temperature feels uncomfortable. Furthermore, occupants cannot feel the same thermal sensation even they are in the same place. For the reason, occupants should express their thermal sensation and HVAC system should be able to apply their demand. It is proved by an adaptive principle. The adaptive model means that people react in ways which tend to restore their comfort, when change occurs such as to produce discomfort. In order to design HVAC control strategies based on adaptive model, we designated an existing office building as a reference building to gather data from actual field. Furthermore, we gathered occupants' thermal sensation and clothing insulation in real-time. We filtered the data with Kalman's filter method. The data was reasonable when there is an alarm messages for asking questionnaire. The response ratio were different in occupants' thermal condition. In conclusion, the filtered occupants' thermal sensation can be used as a real time HVAC control and input value of HVAC control.
본 논문은 유도형 활공 탄약의 운용 개념을 소개하고, 이를 위한 항법 알고리듬을 제안하였다. 유도형 활공 탄약은 기존의 유도형 탄약과는 다르게 사거리 증가를 위한 날개를 장착하고 활공하며, 이를 위해 날개 전개 전 탄체의 회전은 제거된다. 따라서 일정한 회전속도를 고려한 기존 유도형 탄약 항법 알고리듬은 활공 중에는 사용할 수 없다. 또한 탄체의 회전이 제거되면 회전 관성이 작아져 횡축이 불안정해져 횡축 가속도를 제어해야 하고, 이로 인해 롤 자세에 의한 횡축 중력 가속도 성분을 알 수 없다. 따라서 횡축 중력 가속도 성분을 기반으로 롤 자세를 추정하는 등속 수평 비행 상태를 가정한 기존 항법 알고리듬은 사용할 수 없다. 본 논문에서는 유도형 활공 탄약의 회전 중 상태 추정을 위해서는 Lucia가 제안한 알고리듬을 사용하였고, 활공 중 상태 추정을 위해서는 새로운 항법 알고리듬을 제안하였다.
A 2U cube satellite called SNUGLITE has been developed by GNSS Research Laboratory in Seoul National University. Its main mission is to perform actual operation by mounting dual-frequency global positioning system (GPS) receivers. Its scientific mission aims to observe space environments and collect data. It is essential for a cube satellite to control an Earth-oriented attitude for reliable and successful data transmission and reception. To this end, an attitude estimation and control algorithm, Attitude Determination and Control System (ADCS), has been implemented in the on-board computer (OBC) processor in real time. In this paper, the Extended Kalman Filter (EKF) was employed as the attitude estimation algorithm. For the attitude control technique, the Linear Quadratic Gaussian (LQG) was utilized. The algorithm was verified through the processor in the loop simulation (PILS) procedure. To validate the ADCS algorithm in the ground, the experimental verification via a single axis Hardware-in-the-loop simulation (HILS) was used due to the simplicity and cost effectiveness, rather than using the 3-axis HILS verification (Schwartz et al. 2003) with complex air-bearing mechanism design and high cost.
In this paper, we describe correspondence among multiple images taken by multiple cameras. The correspondence among multiple views is an interesting problem which often appears in the application like visual surveillance or gesture recognition system. We use the principal axis and the ground plane homography to estimate foot of human. The principal axis belongs to the subtracted silhouette-based region of human using subtraction of the predetermined multiple background models with current image which includes moving person. For the calculation of the ground plane homography, we use landmarks on the ground plane in 3D space. Thus the ground plane homography means the relation of two common points in different views. In the normal human being, the foot of human has an exactly same position in the 3D space and we represent it to the intersection in this paper. The intersection occurs when the principal axis in an image crosses to the transformed ground plane from other image. However the positions of the intersection are different depend on camera views. Therefore we construct the correspondence that means the relationship between the intersection in current image and the transformed intersection from other image by homography. Those correspondences should confirm within a short distance measuring in the top viewed plane. Thus, we track a person by these corresponding points on the ground plane. Experimental result shows the accuracy of the proposed algorithm has almost 90% of detecting person for tracking based on correspondence of intersections.
4차 산업시대와 함께 스마트 팩토리가 대두되고 있으며, 다품종 소량생산 시대를 맞이하여 무인 운반차는 작업공간에서 물건을 운반하고 정리하는 무인 운반차의 활용도가 빠르게 증대하고 있다. 기존의 무인 운반차는 실내 위치인식 및 이동을 위해 유도선 방식, 위치기반 방식을 사용하여 자신의 위치를 검출하였고 이러한 방법은 초기 고비용 및 유지/관리 보수의 단점이 있었다. 본 논문에서는 단점을 해결하고자 물류창고의 White LED 마커를 이용하여 위치 데이터와 White LED 마커 인식 이미지 데이터를 활용하여 칼만 필터를 통해 무인 운반차의 직전경로를 예측함에 하는 방안에 대해 검증하였다. 이를 통해 격자구조에서 대부분을 차지하는 직선 이동에 대한 신뢰성을 확보하였다. 또한 추가적인 위치 센서에 대한 의존도 또한 줄일 수 있을 것이라 예상된다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 표준 편차를 $\pm$150으로 하고 칼만 필터를 이용해 표준 잡음을 제거한 후, TOA, TDOA의 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정 값을 비교 분석하였고 그 결과치를 smoothing 처리하였으며 보상 후 비교 분석하였다. 그 결과 칼만 필터를 사용하여 표준잡음 에러를 제거한 경우에는 TOA에서 51.2 m과 TDOA에서 34.8 m으로 2차원 평균위치오차가 두 방법 모두 향상된 결과를 얻었다. 칼만 필터를 통과한 값으로 다시 Smoothing 기법을 이용하면 TOA 와 TDOA 각각 평균이 약 3 ]n 정도가 개선됨을 확인하였다.
Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.
The positions of vessels in JTIDS where each vessel broadcasts its position, can be found using the relative navigation method. Besides positioning, the relative navigation could be adopted for identification friend or foe, tracking targets, monitoring battle field and etc. In this paper, we have explained the fundamental operation and technical structure for the relative navigation and implemented the simulation platform to evaluate the basic function and performance of the system in arbitrary environment. Using platform, the availability of relative navigation within the group network and the characteristic of the algorithm for position prediction was verified. Based on the simulation result, it was verified that EKF based navigation algorithm could produce great initial error and need quite convergence time. To improve the performance, we proposed a new navigation algorithm which uses the minimum norm estimation algorithm until the EKF converges. The simulation results reveal the relative navigation can be effectively used in the formation flight and collision avoidance system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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