This paper describes a method of stereo image composition for mixed reality without camera calibration or complicate tracking algorithm. The proposed system tracks the panel which has blob makers, and composes virtual objects naturally using the method of texture mapping which is often used in geological computer graphics mapping when we do mapping 2D computer graphic data or man-made 2D images. The proposed algorithm makes it possible for us to compose virtual data even in the case that the panel is bent. For composing 3D object, the system uses depth information obtained from stereo image so that we do not need cumbersome procedure of camera calibration.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2006.06a
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pp.203-213
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2006
대량의 정보를 취급하는 현대사회에서는 획득하는 정보를 모두 처리할 수 없어 이용자의 요구에 맞는 정보를 얻기 위해 정보 필터링 시스템을 사용한다. 그러나 정보 필터링 시스템이 이용자의 의도와 다르게 정보를 분류하거나 이용자의 다양한 요구를 반영하지 못할 때는 정보 필터링을 사용하지 않은 경우 보다 못할 수 있다. 본 연구에서는 정보 필터링의 정확도를 향상시키기 위해 인간의 뇌에서의 정보처리 과정을 시뮬레이션하는 인지적 매핑의 정보 필터링 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 시스템은 특정 단어 또는 패턴만을 이용하여 필터링하는 기존 시스템과는 달리 단어의 존재, 단어와 단어의 연결이 창출하는 의미와 단어의 가중치를 종합하여 정보를 필터링하는 점에서 의의가 있다.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2010.04a
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pp.69-71
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2010
In this paper, we focus on the accuracy estimation of laser scanning mobile mapping system using Lynx Mobile Mapper. For this, we surveyed checkpoints(181 points) in study areas. A method to estimate the accuracy of laser scanning mobile mapping system based on the measurement range, interval of control points and gps signal environments. As a result, to ensure reliable measurement results, we must be made a plan considering Measure range(60m or under) and operation. The estimation results showed the need for improving accuracy using control points about 150m interval according to environment error source.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.24
no.1
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pp.69-77
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2021
The widely used low-cost design methodology for IoT devices is very popular. In such a networked device, memory is composed of flash memory, SRAM, DRAM, etc., and because it processes a large amount of data, memory design is an important factor for system performance. Therefore, each device selects optimized design factors such as function, performance and cost according to market demand. The design of a memory architecture available for low-cost IoT devices is very limited with the configuration of SRAM, flash memory, and DRAM. In order to process as much data as possible in the same space, an architecture that supports parallel processing units is usually provided. Such parallel architecture is a design method that provides high performance at low cost. However, it needs precise software techniques for instruction and data mapping on the parallel architecture. This paper proposes an instruction/data mapping method to support optimized parallel processing performance. The proposed method optimizes system performance by actively using hardware and software parallelism.
In this article, we study a system of generalized set-valued parametric ordered variational inclusion problems with operator ⊕ in ordered Banach spaces. We introduce the concept of the resolvent operator associated with (α, λ)-ANODSM set-valued mapping and establish the existence theorem of solution for the system of generalized set-valued parametric ordered variational inclusion problems in ordered Banach spaces. In order to prove the existence of solution, we suggest an iterative algorithm and discuss the convergence analysis under some suitable mild conditions.
In this paper, we give the notion of M(., .)-𝜂-proximal mapping for a nonconvex, proper, lower semicontinuous and subdifferentiable functional on Banach space and prove its existence and Lipschitz continuity. As an application, we introduce and investigate a new system of variational-like inclusions in Banach spaces. By means of M(., .)-𝜂-proximal mapping method, we give the existence of solution for the system of variational inclusions. Further, propose an iterative algorithm for finding the approximate solution of this class of variational inclusions. Furthermore, we discuss the convergence and stability analysis of the iterative algorithm. The results presented in this paper may be further expolited to solve some more important classes of problems in this direction.
We prove that the germ of a CR mapping f between real analytic real hypersurfaces has a holomorphic extension and satisfies a complete system of finite order if the source is of finite type in the sense of Bloom-Graham and the target is k-nondegenerate under certain generic assumptions on f.
The approximate solvability of a generalized system for non-linear variational inequality in Hilbert spaces was studied, based on the convergence of projection methods. But little research was done in Banach space. The primary reason was that projection mapping lacked preferably property in Banach space. In this paper, we introduced the generalized projection methods. By using these methods, the results presented in this paper extended the main results of S. S. Chang [3] from Hilbert spaces to Banach space.
We propose a camera system to acquire indoor stereo omni-directional images and its calibration method. These images can be utilized for indoor precise mapping and sophisticated imagebased services. The proposed system is configured with a rotating stereo line camera system, providing stereo omni-directional images appropriate to stable stereoscopy and precise derivation of object point coordinates. Based on the projection model, we derive a mathematical model for the system calibration. After performing the system calibration, we can estimate object points with an accuracy of less than ${\pm}16cm$ in indoor space. The proposed system and calibration method will be applied to indoor precise 3D modeling.
A Neural network is possible to nonlinear function mapping and parallel processing. Therefore It has been developing for a Diagnosis system of nuclear plower plant. In general Neural Networks is a static mapping but Dynamic Neural Network(DNN) is dynamic mapping. When a fault occur in system, a state of system is changed with transient state. Because of a previous state signal is considered as a information. DNN is better suited for diagnosis systems than static neural network. But a DNN has many weights, so a real time implementation of diagnosis system is in need of a rapid network architecture. This paper presents a algorithm for RCP monitoring Alarm diagnosis system using Self Dynamic Neural Network(SDNN). SDNN has considerably fewer weights than a general DNN. Since there is no interlink among the hidden layer. The effectiveness of Alarm diagnosis system using the proposed algorithm is demonstrated by applying to RCP monitoring in Nuclear power plant.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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