본 논문에서는 일정 지역 내에 진입한 영상 객체에 대한 객체인지 방안을 제안한다. 이 방안은 특정 지역내에 진입한 객체의 행동 패턴을 검출하고 추적하는 응용 모듈에 필요하다. 객체인지에 대한 부분은 여러 응용 모듈에서 적용될 수 있는 방안으로 단순히 영상 정보의 인식 범위에서 실제 좌표에 대한 인식으로의 확대를 위한 것이다. GPS 좌표와 영상 정보의 정합을 통하여 개체의 위치 좌표를 추출함으로서 지정 영역에서 인지된 객체의 위치를 탐색한다.
The object of this work is the validation and assessment of the TRACE v5.0 code using the scaled test ATLAS1 facility in the context of a DVI2 line break. In particular, the experiment selected models the 50%, 6-inch break of a DVI line. The same experiment was also adopted as a reference test in the ISP-503. The ISP-50 was proposed to, and accepted by, the OECD/NEA/CSNI due to its technical importance in the development of a best-estimate of safety analysis methodology for DVI line break accidents. In particular, the behavior of the two-phase flow in the upper annulus downcomer was expected to be complicated. What resulted was the need for relevant models to be implemented into safety analysis codes, in order to predict these thermal hydraulic phenomena correctly.
An unmanned aerial photography method by using an unmanned helicopter is useful method for measuring of the water-entry traces of small falling objects into the sea. Pixel sizes on the aerial photograph may be too large due to a limit of camcorder resolution and a wide shooting area. If the pixel size is too large, identification of water-entry trace is impossible. Thus an accurate prediction of water-entry trace size is required. The traces of water-entry could be classified into three types such as splash, water column, and bubble. Diameters of each trace are predicted by water-entry impact pressure theories, cavity theories, and trial test results. The results are verified by drop tests using an unmanned helicopter at two water-entry speeds. As a result, prediction and test results showed sufficient similarity to evaluate the identifiability of water-entry trace.
Automatic guided vehicle in the factory has an important role to advance the flexible manufacturing system. In this paper, we propose a novel object-transportation control algorithm of cooperative AGV systems to apply decentralized control to multiple AGV systems. Each AGV system is under nonholonomic constraints and conveys a common object-transportation in a horizontal plain. Moreover it is shown that cooperative robot systems ensure stability and the velocities of augmented systems convergence to a scaled multiple of each desired velocity field for cooperative AGV systems. Finally, the application of proposed virtual passivity-based decentralized control algorithm via system augmentation is applied to trace a circle. Finally, the simulation and experimental results for the object-transportation by two AGV systems illustrates the validity of the proposed virtual-passivity decentralized control algorithm.
Distributed Object Systems are very complex. So, it is difficult to see overall relationship among objects participated in the system. Moreover the performance tuning or maintenance are also important issues of it. So, it needs a way to view the system with low-cost and an efficient method. One of solutions is a visualization tool or system. In this paper, we proposed a tracing facility for Java-based distributed object system, especially RM(Remote Method Invocation). Our up-coming visualization system will use two phase hybrid post-mortem/on-the-fly technique. To support it, the fundamental tracing part must have some flexible and dynamic mechanism. The main idea of our tracing technique is the Plug-in Sensor Model(PSM). The relationship between tracing (monitoring) part and visualization part is closely related. So, we considered the appropriate factors for visualization. We developed 'Traced RMI(TRMI)'. For more precise visualization of a working system, the casuality of events has to be preserved. TRMI can support global event ordering.
사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 RFID를 이용한 위치 추적 시스템을 제안하고자 한다. 수동형 RFID 태그를 사용자의 신분증에 삽입하여 위치추적 및 출입인증에 사용한다. 리더는 주기적으로 신호를 브로드캐스팅 하며, 리더는 태그의 응답 신호를 받아 사용자의 위치를 파악할 수 있다. 위치추적 방법으로는 신호의 세기에 따라 이동 경로를 파악할 수 있으며, 오래 머문 곳에 대한 위치를 이용하여 관심 분야 파악이 가능하다. 또한 백앤드 서버에 저장된 태그 ID값을 이용하여 보안구역 내 출입인증 시스템으로 활용이 가능하다.
드론 기술의 발전으로 감시, 재난사고 예방 및 구호 등 공공임무 수행에도 지능화된 드론 활용이 급속히 늘어날 것으로 본다. 드론이 스마트 안전도시 플랫폼에 구축에 사용되기 위해서는 목표물 탐지 및 추적기술, 드론비행 시에 비행 조정 및 장애물 회피기능, 착륙지점 탐지 및 제어 기능 등의 주요 기술 구현이 필요하다. 드론 시스템 은 기술적 파급효과가 크고 신기술 분야의 산업화를 촉진한다. 본 논문에서는 이와 같은 드론 개발을 위하여 객체지향 분석/설계 방법을 이용한 요구사항 분석 및 플로우차트, 화면 설계 등을 보여여줌으로 효과적인 드론 시스템의 소프트웨어 분석 및 설계 방법을 제시하고자 한다.
One of the highly reliable object tracking methods is to trace objects by associating objects detected by deep learning. The detected object is represented by a rectangular box. The box has information such as location and size. Since the tracker has motion information of the object in addition to the location and size, knowing additional information about the motion of the detected box can increase the reliability of object tracking. In this paper, we present a new method of reliably estimating the moving direction of the detected object in underground parking lot. First, the frame difference image is binarized for detecting motion energy, change due to the object motion. Then, a cumulative binary image is generated that shows how the motion energy changes over time. Next, the moving direction of the detected box is estimated from the accumulated image. We use a new cost function to accurately estimate the direction of movement of the detected box. The proposed method proves its performance through comparative experiments of the existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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