In this paper, the problem of a viewer's head tracking in a desktop-based interactive stereoscopic display system is considered. A fast and low-cost approach to the problem is important for such a computing environment. The system under consideration utilizes a shuttle glass for stereoscopic display. The proposed method makes use of an image taken from a single low-cost video camera. By using a simple feature extraction algorithm, the obtained points corresponding to the image of the user-worn shuttle glass are used to estimate the glass center, its local 'yaw' angle, as measured with respect to the glass center, and its global 'yaw' angle as measured with respect to the camera location. With these estimations, the stereoscopic image synthetic program utilizes those values to interactively adjust the two-view stereoscopic image pair as displayed on a computer screen. The adjustment is carried out such that the so-obtained stereoscopic picture, when viewed from a current user position, provides a close-to-real perspective and depth perception. However, because the algorithm and device used are designed for fast computation, the estimation is typically not precise enough to provide a flicker-free interactive viewing. An error concealment method is thus proposed to alleviate the problem. This concealment method should be sufficient for applications that do not require a high degree of visual realism and interaction.
The optimal management of uveal melanoma is still a matter of controversy. To determine the effect of Gamma Knife surgery for patients with uveal malanoma. the authors reviewed the results of 5 patients underwent Gamma Knife sugery between Sep. 1993 and Dec. 1996. The mean age was 60.7 years ranging from 42.5 to 76.5 years. Median follow-up was 13.29 months and the patient with follow up period more than 6 months was 4. The mean tumor volume was $3442 mm^3$(mean diameter 15.3 mm) and all patients were irradiated with a mean maximum dose of 74Gy(range $60\~80\;Gy$), using the $50\%$ isodose. After Gamma Knife surgery. one pateint showed complete disapperance in tumor size with follow-up 32 months, one enucleation due to progression, and 2 no interval change. In regard to vision, one patient blind. one enucleation, and 2 patients had no interval change. According to our experiences, Gamma Knife surgery for uveal melanoma be able to achieve local tumor control, spare the eyeball, and have possibility of save vision.
Recently, a 4-col 7-row LED Screen that provides various information of major roads and local governments has been installed and operated. However, due to deterioration due to changes in temperature and humidity, deterioration due to static electricity, and mechanical stress, partial module failure of the display may occur, which is a major cause of missing information of vitally given to citizens. However, there have been frequent cases where the 4-col and 7-row LED Screen that have failed due to reasons such as installed location where the signboards are installed on the road and outdoor, the lack of monitoring means at all times, and the lack of manpower is often neglected for a long time. Following this flow, this paper proposes a method to detect defective modules by analyzing the images collected through the camera fixed to the front part of the LED display.
본 논문에서는 이동 통신용 단말기에 주로 사용되는 RF-chip inductor의 자동 외관검사를 위한 시스템에 필요한 알고리즘을 제안하였다 제안한 방법은 취득한 영상에 국부적응 이진화 방법, 가산투영 기법을 적용하여 코일 부분과 코어 부분을 분리한다. 분리된 코일부분에 세선화(thinning) 방법, 체인코드(chain-code) 방법, 라벨링(labeling) 방법 등을 적용하여 코일성분을 추출하여 코일의 길이, 연결성, 코일의 turn수 그리고 피치간격에 의한 불균일 검사를 수행하여 소자의 불량 유무를 검사한다. 제안한 방법의 성능을 시험하기 위해 여러 가지 부품에 대한 모의실험을 통해 제안된 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Vision based night-time vehicle detection has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems(ADAS) and automotive vehicle as well as automatic head-lamp control. In this paper, we propose night-time vehicle detection method based on multi-class support vector machine(SVM) that consists of thresholding, labeling, feature extraction, and multi-class SVM. Vehicle light candidate blobs are extracted by local mean based thresholding following by labeling process. Seven geometric and stochastic features are extracted from each candidate through the feature extraction step. Each candidate blob is classified into vehicle light or not by multi-class SVM. Four different multi-class SVM including one-against-all(OAA), one-against-one(OAO), top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM classifiers are implemented and evaluated in terms of vehicle detection performances. Through the simulations tested on road video sequences, we prove that top-down tree structured and bottom-up tree structured SVM have relatively better performances than the others.
In order to recognize the facial expressions, good features that can express the facial expressions are essential. It is also essential to find the characteristic areas where facial expressions appear discriminatively. In this study, we propose a directional LBP feature for facial expression recognition and a method of finding directional LBP operation and feature region for facial expression classification. The proposed directional LBP features to characterize facial fine micro-patterns are defined by LBP operation factors (direction and size of operation mask) and feature regions through AdaBoost learning. The facial expression classifier is implemented as a SVM classifier based on learned discriminant region and directional LBP operation factors. In order to verify the validity of the proposed method, facial expression recognition performance was measured in terms of accuracy, sensitivity, and specificity. Experimental results show that the proposed directional LBP and its learning method are useful for facial expression recognition.
Plant disease is one of the most irritating problems for agriculture growers. Thus, timely detection of plant diseases is of high importance to practical value, and corresponding measures can be taken at the early stage of plant diseases. Therefore, numerous researchers have made unremitting efforts in plant disease identification. However, this problem was not solved effectively until the development of artificial intelligence and big data technologies, especially the wide application of deep learning models in different fields. Since the symptoms of plant diseases mainly appear visually on leaves, computer vision and machine learning technologies are effective and rapid methods for identifying various kinds of plant diseases. As one of the fruits with the highest nutritional value, apple production directly affects the quality of life, and it is important to prevent disease intrusion in advance for yield and taste. In this study, an improved deep residual network is proposed for apple leaf disease identification in a novel way, a global residual connection is added to the original residual network, and the local residual connection architecture is optimized. Including that 1,977 apple leaf disease images with three categories that are collected in this study, experimental results show that the proposed method has achieved 98.74% top-1 accuracy on the test set, outperforming the existing state-of-the-art models in apple leaf disease identification tasks, and proving the effectiveness of the proposed method.
The Changwon city which announced 2040 hydrogen policy vision is planning to establish the new hydrogen-centered city. The building of plant which is available to produce the 5 ton/day of liquid hydrogen is promoted as one of the projects in order to achieve the vision. However, the analysis in terms of local economic and environmental aspects is insufficient because this liquid hydrogen plant is the first in Korea. Therefore, in this study, the financial feasibility of the liquid hydrogen plant project was analyzed by reviewing the benefits of liquid hydrogen supply and environmental improvement, and the feasibility of this project has been investigated which is being built based on the hydrogen industrial plan of Changwon city.
최근 녹색정보기술(G-IT), 녹색유비쿼터스기술(G-UT) 산업분야의 전문화에 따른 보안 방범 유지를 위한 국가 주요기관 시설물 또는 주요 산업 시설물 등의 보안 중요성이 강조되면서, 정부관공서 기업 및 군부대내에 최첨단 기술을 접목한 보안시스템(Security System) 구축이 절실히 요구되는 실정이다. 본 논문은 경비구역내의 경보발생장치로부터 신호를 다양한 형태의 통신기술로 수신하여, TCP/IP 망을 통하여 로컬 관제 센터와 원격관제 서버로 전송하는 녹색 유비쿼터스 지능형 무인경비 다중화장비에 관한 연구이다. 본 연구를 통하여, 무인경비 시스템의 통합 솔루션(Total Solution)을 확보하여 상호 시너지 효과 (Synergy Effect)가 가능하며, 국내외 시장 확대에 크게 기여할 것이다. 녹색 유비쿼터스 환경 구축 사업(Gu-Home, Gu-City, Gu-Health 등)중에서 방범/경비 분야에 적용할 수 있으며, 녹색 유비쿼터스 비전(Gu-Vision)을 제시할 수 있는 국가경쟁력을 갖춘 기업확장에 기여할 것으로 사료된다.
Long distance trail or trail system planning is the first important step in transforming your vision into reality. Planning presents a vision for a trail or trail system and brings a comprehensive, long-range perspective. The master plan provides solid, credible recommendations for developing a trail or trail system that is safe, convenient, well used, supported by local residents, practicality to implement, and customized to meet the needs of the community, you will need to follow a logical planning. The key elements of master planning includes site assessment, vision, goals and objectives, routing and design, implementation strategies. Trails or trail systems should provide linkages to popular destinations, safely accommodate a variety of users, and be sensitive to any negative impacts on the natural environment and wildlife. Trails planners also need to think about how the trail, or trail system will function in the future as areas are developed or trail population increases. All of these factors during the planning process will ensure the existence of high-quality facilities for years to come. Project for Nakdong-jungmaek trail planning combine long distance trail with circuit way. That project is a planning brought out the best in each of Tokai natural way and Cotswold way. That is planning which is combined a wooded trail in Tokai natural way with access and facilities improving economy in Cotswold way. Also That planning embraces a core cultural center which is concerned forest or wood to come more people.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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