본 논문에서는 관계 벡터 공간상의 특징 대응에 관한 확률적 해석에 기반한 새로운 부분 인식 기법을 제안한다. 효과적인 인식을 위해 물체를 관계 속성 그래프(Attributed Relational Graph; ARG)와 관계 벡터 공간들의 집합으로 표현한다. 또한 잡음이나 특징 소실로 인한 왜곡을 관계 벡터 공간에서의 관계 벡터 분포에 대한 왜곡으로 확률적으로 모델링한다. 제안하는 부분 인식 기법은 두 단계로 이루어진다. 우선 지역적인 특징(local feature)과 구조적인 일관성(structural consistency)을 사용하여 후보집합을 추출한다. 이렇게 추출된 후보집합 각각에 대해 관계 벡터 공간상에서의 에러 분석과 반복적인 voting 알고리즘을 통해 특징 소실을 검출한다. 실제 영상에 대한 실험 결과를 통해 제안한 알고리즘이 잡음이나 가리어짐이 심한 경우에도 강건한 성능을 보임을 알 수 있으며, 릴렉세이션(relaxation) 기법과 수행 시간 비교 분석을 통해 계산량 측면에서의 성능 향상을 확인할 수 있다.
본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with mono camera and plain mirror is proposed The proposed system is structured wiか the rotating mirror in front of the fixed mono camera In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system Being inspired by such feature in the proposed system the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object have been investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
The modern architecture has to find more essential configuration order rather than the spatial order in the reasonable feint. In other side, paintings and sculptures as a part of the building in the past become a pure art and develop an abstract art. Also they make many affects on the modern architecture as a paradigm. New material has brought to the new forms and the changes of the overall culture and art. One of the new changes has made the object that is one of unique culture symptoms in the 20C and the general part of the modem art includes it. The wall that limits the inside area through mass and volume before the recent times had treated as the object to express the special mean and character. However, the wall has developed as a component that consists of the internal space through surface and volume rather than mass or structure since the recent times. Now, I survey the objective tendency of the wall in the modem interior architecture mainly focused on the relation between object in the abstract art and wall inside.
악성 코드를 포함하고 있는 악성 오브젝트(또는 프로그램)들을 막기 위한 방법으로서 오브젝트의 정상 행위를 정의해 놓고 정상행위에서 벗어나면 악성으로 판단하는 Sandbax, MAPBox등이 있다. 이러한 방법들 모두 오브젝트의 정상행위가 무엇인가를 정의하고, 정상행위에 맞는 자원을 할당하는데 초점을 맞추고 있다. 하지만. 정상행위로 정의된 행위의 범위 안에서도 악성행위를 할 수 있다. 본 논문에서는 정상행위의 범위 안에서 발생할 수 있는 악성행위를 막기 위한 방법으로서 사용자와 오브젝트와의 관계를 고려한 강화된 악성 객체 방지 기법에 대하여 제시하였다.
식물의 성장을 모델링 하는데 있어서 기존의 시스템들은 식물의 성장에 대한 환경적인 요소를 고려하기 보다 식물의 모습을 얼마만큼 실제와 비숫하게 렌더링 하느냐에 초점을 맞추고 있다. 그리고 환경적인 요소를 고려한다고 하더라도 자라는 모습을 표현하기 위한 환경적인 요소만을 고려하기 때문에 다양한 환경에서 식물의 성장을 적절히 표현하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 메시지 방식을 통해 환경적인 요소를 식물에게 전달하고 식물을 composite object로 구분하여 각각의 object들이 하는 역할과 relation을 기반으로 하여 식물이 다양한 환경에서도 논리성과 사실성을 가질 수 있는 모델을 제시 하고자 한다.
In this paper, we will propose the methodology of data analysis using the fuzzy property set model. In real world, the data can be represented with the object. $\theta$. and the property, $\pi$, and its has-property relation, P. Then, the conceptual space can be defined with the chosen properties. Each object has a unique location in the conceptual space. In Fuzzy mode, the fuzzy property, and fuzzy conceptual space can be redefined. To analyze data using the fuzzy property set model, the rough set need to be defined in the fuzzy conceptual space.
This paper argues that the de se reading is a composite of the corresponding de re one plus the presupposition that there exists a strong epistemic relation between the object of attitude, linguistically realized as an anaphor, and the attitude-bearer, the referent of the anaphor's antecedent. Close examination of the relation between the attitudes de se and anaphora reveals that the notion de se, as currently understood, should be generalized to explain the choice of anaphors. A taxonomy of anaphors in terms of a general notion like presupposition provides further empirical support for the approach taken here.
본 논문은 C++에 분산 객체 프로그래밍 기능을 추가한 D++ 언어를 제안한다. 대등관계 복제객체 모델을 지원하는 D++는 분산 클래스의 정의, 멤버 함수의 일치성 제어 정의 기능, 그리고 영구 객체 이름에 기반한 분산 객체를 정의할 수 있는 언어 구조를 제공한다. D++ 프로그램에서 새로이 생성되는 분산 객체는 생성 시에 제공되는 객체의 영구 이름과 동일한 영구 이름을 갖는 분산 객체가 존재할 경우 해당 객체들과 복제 관계를 유지함으로써 정보를 공유한다. 각 복제 객체들은 서로 간에 대등한 관계를 가지며, 멤버 함수 정의 시에 기술되는 특성에 따라 일치성이 유지된다. 이 같은 D++의 분산 객체 모델은 실시간 그룹웨어의 기본 요구 사항인 분산 환경에서의 정보 공유 및 사건 공지 기능을 자연스럽게 해결해 주기 때문에 실시간 그룹웨어의 개발을 효율적으로 지원할 수 있을 것으로 기대한다. Abstract This paper proposes D++ programming language that is an extension of C++ for distributed object oriented programming. The D++, which supports peer-to-peer object model, provides new language constructs for the definition of distributed classes, the definition of the consistency control of the member function and the definition of distributed object variables with the persistent name. In D++, when the persistent name of a newly created distributed object is same as that of an existing distributed object, the new distributed object replicates object state of the existing distributed object and thus they share the object state. The replicas have peer relation and the consistency among them is maintained according to the characteristic described on the definition of designated member functions. It is expected that D++ language increases efficiency in development of real-time groupware because the distributed object model of D++ naturally supports the information sharing and event notification that are the basic functions required when building real-time groupware.
In this paper, we propose a method of tracking and capturing a moving object by a mobile robot. The position of the moving object is acquired from the relation through color-based image information from a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using a state estimator. A Kalman fiber is used as the state estimator for taking characteristics of robustness against noises and uncertainties included in the input data. After estimating the trajectory of the moving object, we decide on the optimal trajectory and plan the motion of the mobile robot to capture the target object within the shortest distance and time. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulations and experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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