International Journal of Advanced Culture Technology
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제10권1호
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pp.265-273
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2022
The aim of this study is to investigate the relationship between the object ability, basic movement ability, and mathematical ability of young children. Next, through this study, the influence of young children's object manipulation ability and basic movement ability on mathematical ability was investigated. The subjects of this study were 80 children aged 5 years old. As a research tool, the non-mobile movement and mobile movement, the basic movement development test scale, and the young children's picture-mathematical ability test scale were used. This survey was conducted from October 2018 to January 2019. For data analysis, correlation analysis and hierarchical multiple regression analysis were performed using the spss program. As a result of the study, it was found that there was a significant positive correlation between the non-mobile ability, movement ability, object manipulation ability and mathematical ability of young children. It was found that young children's ability to manipulate objects and non-movement abilities had positive effect on their mathematical abilities. The movement ability of young children had both negative and positive effects on mathematical ability, but it was not found to be statistically significant. This study is meaningful in that it investigated the effects of non-mobile movement, mobile movement ability, and object manipulation ability, which are sub-capabilities of basic movement ability, which had not been investigated so far, on the mathematical ability of young children.
동영상에서 객체의 동작 정보는 장면의 내용을 분류하고 구분하는 중요한 정보로 이용될 수 있다. 본 논문에서는 동영상에서 객체의 동작을 효과적으로 찾기 위한 모양기반 동작 검색 방법을 제안한다. 객체의 동작 정보는 동영상 프레임에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특정값으로 변환된다. 순서에 따라 나열된 모양 기술자 시퀀스를 이용하여 개별 동작의 분할 과정 없이 문서에서 단어를 검색하듯이 동영상에서 객체의 동작을 검색할 수 있다. MPEG-7 모양 변화 기술자와의 성능 비교 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 보다 효과적으로 표현할 수 있으며, 동작 검색 및 분석 응용에 적용할 수 있음을 보였다.
Large workspace and strong grasping force are required when a robot manipulates big and/or heavy objects. In that situation, bimanual manipulation is more useful than unimanual manipulation. However, the control of both hands to manipulate an object requires a more complex model compared to unimanual manipulation. Learning by human demonstration is a useful technique for a robot to learn a model. In this paper, we propose an imitation learning method of bimanual object manipulation by human demonstrations. For robust imitation of bimanual object manipulation, movement trajectories of two hands are encoded as a movement trajectory of the object and a force trajectory to grasp the object. The movement trajectory of the object is modeled by using the framework of dynamic movement primitives, which represent demonstrated movements with a set of goal-directed dynamic equations. The force trajectory to grasp an object is also modeled as a dynamic equation with an adjustable force term. These equations have an adjustable force term, where locally weighted regression and multiple linear regression methods are employed, to imitate complex non-linear movements of human demonstrations. In order to show the effectiveness our proposed method, a movement skill of pick-and-place in simulation environment is shown.
Object Tracking is a technique for tracking moving objects over time in a video image. Using object tracking technique, many research are conducted such a detecting dangerous situation and recognizing the movement of nearby objects in a smart car. However, it still remains a challenging task such as occlusion, deformation, background clutter, illumination variation, etc. In this paper, we propose a novel deep visual object tracking method that can be operated in robust to many challenging task. For the robust visual object tracking, we proposed a Convolutional Neural Network(CNN) which shares weight of the convolutional layers. Input of the CNN is a three; first frame object image, object image in a previous frame, and current search frame containing the object movement. Also we propose a method to consider the motion of the object when determining the current search area to search for the location of the object. Extensive experimental results on a authorized resource database showed that the proposed method outperformed than the conventional methods.
In this thesis, the recognition method of the movement of an 3D object is presented. The information about the movement of a 3D object is used to recognize the object. There are 2 kinds of movements which are translation and rotation. A difference picture is obtained from a sequence of images of a moving object or a scene which is taken by a monocular stationary observer. The 3D movement of an object is recognized by the Artificial Neural Network(ANN) using the difference picture.
'Movement System' is made of the interaction of user and architectural spaces related to each other in order. 'Movement' meant in movement system is possible only in the status of user and architectural space together. Movement created and disappeared by the user is not subordinated to the existing architectural space but becomes the main element of formating movement system. It is required that movement conception applied to architecture should be derived from the essence of movement and this study presents the movement system. To explain the formating process of movement system, A. N. Whitehead's process philosophy theory is at the basis and transformed in architectural aspects. On basis of these theoretical backgrounds, the process of making movement system can be explained. There are unit movement, unit object, and elements for movement process as the basic requirements for movement system, each unit is apprehended by individual operation and the nexus is composed by associative operation of apprehended units. This nexus becomes the object of a new subject and forms multiple nexus. Relation of unit movement and unit object and nexus are apprehended as the continuation and extensive continuum is made. At that time, movement with multiple phases set inbetween systems and extended multiplied. Through above study, movement system is applied to Korean traditional houses.
Chomsky (2001) and Kitahara's (2002) suggestion that object shift occurs prior to movement of the νP-subject to SPEC-T is not on the right track with respect to the Merge operation. According to the Merge operation, TP is necessarily created earlier than CP. Chomsky (2001) suggests that the probe-goal relation between T and SUBJ is evaluated in the CP after it is known whether the position of as has become a trace losing its phonological content. However, the FocP is not a phase (CP). So, Chomsky (2001) and Kitahara's (2002) suggestion is not correct in the case of the movement of OBJ to the spec of Foc in English, either. The aim of this paper is to show that the νP-subject must move to SPEC- T prior to the consecutive movement of the wh-object to SPEC-C via object shift in English. This derivation obeys Chomsky's (2001) so-called probe-goal matching condition.
동영상에서 객체의 움직임은 동영상의 내용을 분석하는데 중요한 요소로 작용한다. 따라서 움직임 정보를 이용하여 동영상 내용을 분석하고 검색하기 위한 많은 방법들이 제안되었다. 그러나 대부분의 방법들은 객체 자체의 동작 보다는 움직임의 방향이나 경로를 분석하는 쪽으로 치중되었다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 의한 모양 변화를 이용하여 객체의 동작을 표현하고 비교하기 위한 모양 시퀀스 기술자(descriptor)를 제안한다. 객체의 움직임 정보는 입력된 이미지 시퀀스에서 객체 영역을 추출하여 연속된 2차원 모양 정보로 표현되고, 각각의 2차원 모양 정보는 모양 기술자를 이용하여 1차원 모양 특징 값으로 변환된다. 순서에 따라 배열된 모양 기술자들을 시간 축으로 주파수 변환한 후 저주파영역의 계수를 취하여 모양 시퀀스 기술자를 얻게 된다. 실험을 통하여 제안된 방법이 객체의 동작 정보를 매우 효과적으로 표현 및 비교 가능하여 내용 기반 동영상 검색, 동작 인식 등의 인지적 관점의 움직임 분석 응용에 적용 가능함을 보였다.
동영상의 내용 기반 검색에 있어 객체의 움직임에 대한 정보는 내용의 분류와 구분에 있어 중요하게 이용될 수 있다. 특히 사람의 동작을 분석하고 구분하는 것은 검색뿐 아니라 다양한 분야에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 객체의 움직임에 따라 변화하는 모양 정보를 이용하여 동작을 표현하고 구분하기 위해 제안된 모양 변화 기술자와 모양 시퀀스의 성능을 높이는 방법을 제안한다. 변화하는 객체의 모양 정보를 더 효율적으로 표현하기 위한 모양 기술자의 선택과 유사도 측정을 위해 사용되는 거리함수의 비교를 통하여 동작 정보의 표현 및 검색 효율을 높일 수 있도록 하였다. 실험을 통하여 제안된 방법이 기존의 방법에 비해 더 효율적으로 동작 정보를 표현하여 검색의 성능을 높일 수 있음을 보였다.
폐쇄된 계 내에서 발생하는 운동과 계 외에서 작용하는 힘에 의해 발생하는 운동은 뚜렷한 차이가 있다. 계 내에서 발생하는 운동에 의해 외부로 운동이 나타난 경우 닫힌 운동이고 계 외에서 원인으로 한 방향으로 발생하는 운동은 열린 운동이다. 닫힌 운동 모델은 선형 닫힌 운동계와 비선형 닫힌 운동계가 있다. 선형 닫힌 운동의 원리와 종류 및 실험 장치를 통하여 근사 수식모델을 만들고 여러 가지 비선형 닫힌 운동 모델 종류와 실험 장치를 비교하였다. 또한 비선형 닫힌 운동 모델이 조합되어 선형 닫힌 운동 모델이 될 수 있음을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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