In this paper, we proposed a software framework structure to apply ORB-SLAM, the most representative of SLAM algorithms, so that map creation and location estimation technology can be applied through tethered AR glasses. Since tethered AR glasses perform only the role of an input/output device, the processing of camera and sensor data and the generation of images to be displayed through the optical display module must be performed through the host. At this time, an Android-based mobile device is adopted as the host. Therefore, the major libraries required for the implementation of AR contents for AR glasses were hierarchically organized, and spatial recognition and location estimation functions using SLAM were verified.
Recently, the importance of geoCRM (geographic Customer Relationship Management) systems are growing rapidly. So, result of the recognition that their applications extend well beyond the traditional CRM systems with the advent of ubiquitous environment and generalized location based services. A majority of traditional CRM systems are either incapable of managing spatial data or are not user-friendly when doing so. On the other hand, the geoCRM systems can be built as providing the geographic-based functions about CRM, including spatial and market analyses and the visualization of customer data, etc. However, it lacks the specific model and implementation of the geoCRM systems, being caused by the incomprehension of needs, the absence of related standards and the difficulties of development, and so on. In this paper, we develop a new spatial analysis supporting system that to enhance productivity through the convenient use and management of spatial data. The functionality provided by our system includes a set of analysis functions based on data mining techniques which allow a user to affect powerful transformation on spatial data. Particularly, both spatial data and non-spatial attributes can be efficiently handled as an object through our OODBMS.
Chongmyung-tang(CMT, 聰明湯), oriental herbal medicine which consists of Polygaglae Radix(遠志), Acori Graminei Rhizoma(石菖蒲) and Hoelen(白茯神) has effect on amnesia, dementia. In order to evaluate effect of CMT on memory and learning in mice, CMT extract was used for studies. This paper describes the effects of CMT extract on memory and learning processes by using the passive and active avoidance performance tests, novel object recognition task and water maze task. The CMT extract ameliorated the memory retrieval deficit induced by ethanol in the passive avoidance responses but did not affect ambulatory activity of normal mice. These results suggest that CMT has an ameliorating effect on memory retrieval impairment. CMT extract decreased spontaneous motor activity(SMA) in the latter sessions of memory registration in active avoidance responses. These results suggest that CMT has partly transquilizing or antianxiety effects. In novel object recognition task to measure visual recognition memory, CMT-administered mice enhanced in long term memory for 1-3 days. In water maze task to measure spatial learning, which requires the activation of NMDA receptors in the hippocampus, spatial learning in CMT-administered mice was faster than in wild-type mice. These results suggest that CMT enhances memory and activates NMDA receptors.
This paper proposes an efficient method of object identification and localization for image recognition. The new proposed algorithm utilizes correlogram back-projection in the YCbCr chromaticity components to handle the problem of sub-region querying. Utilizing similar spatial color information enables users to detect and locate primary location and candidate regions accurately, without the need for additional information about the number of objects. Comparing this proposed algorithm to existing methods, experimental results show that improvement of 21% was observed. These results reveal that color correlogram is markedly more effective than color histogram for this task. Main contribution of this paper is that a different way of treating color spaces and a histogram measure, which involves information on spatial color, are applied in object localization. This approach opens up new opportunities for object detection for the use in the area of interactive image and 2-D based augmented reality.
딥러닝은 객체인식 분야에서에서 강력하고, 강건한 학습 알고리즘이다. 딥러닝에서 자주 활용되고, 객체인식 분야에서 최고의 성능을 보여주는 네트워크는 Convolutional Neural Network(CNN) 이다. 숫자 필기 인식을 위한 MNIST 데이터셋를 CNN으로 학습하면 성능이 매우 뛰어나다. 이는 MNIST 데이터 셋의 숫자들이 중앙에 잘 정렬되어 있기 때문이다. 하지만, 실제 데이터들은 중앙에 정렬이 잘 되어있지 않다. 이러한 경우에 CNN은 이전과 같이 우수한 성능을 보여주지 못한다. 이를 해결하기 위해, 우리는 FFT를 활용하여 이미지를 주파수 공간으로 변환하여 입력으로 주는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 화상자료의 특성인 이웃 화소간의 종속성을 표현하는데 적합한 깁스분포를 바탕으로 얼굴 표정을 인식을 위한 특징벡터를 추출하는 새로운 방법을 제안하였다. 추출된 특징벡터는 얼굴 이미지의 크기, 위치, 회전에 대하여 불변한 특성을 갖는다. 얼굴 표정을 인식하기 위한 알고리즘은 특징벡터 추출하는 과정과 패턴을 인식하는 두 과정으로 나뉘어진다. 특징벡터는 얼굴 화상에 대하여 추정된 깁스분포를 바탕으로 수정된 2-D 조건부 모멘트로 구성된다. 얼굴 표정인식 과정에서는 패턴인식에 널리 사용되는 이산형 HMM를 사용한다. 제안된 방법에 대한 성능평가를 위하여 4가지의 얼굴 표정 인식 실험을 Workstation에서 실험한 결과, 제안된 얼굴 표정 인식 방법이 95% 이상의 성능을 보여주었다.
수자원분야에서 DEM을 활용한 연구들이 활발히 진행되고 있으며, 특히 지형 및 수문분석의 기초가 되는 유역과 하천 추출은 GIS 분석에서 일반화되어 있다. 그러나 경사가 완만한 지형에서는 가늘고 긴 슬리버 폴리곤 형태의 유역이나 직선형태의 하천이 추출되므로, 활용측면에서 비 효율적이다 본 연구에서는 완경사지역에서 발생하는 비정상적인 유역과 하천을 효과적으로 추출하기 위해, 하천을 중심으로 완충구간을 설정한 후 점진적인 표고변화를 적용하였다. 특히 점진적인 표고변화를 부여하기 위해 보로노이 다이어그램(Voronoi Diagram)을 활용한 등거리 할당모형을 적용하였다. 또한 추출한 하천인식 DEM과 원시 DEM을 이용하여 유역 및 하천을 추출한 후, 완경사 지역에서의 유역 및 하천의 형태를 상호 비교함으로서 본 연구의 효용성을 평가하였다.
본 연구의 목적은 어린이 도서관을 이용하는 어린이와 동반한 부모들이 가지는 어린이 도서관 이용행태와 어린이 도서관에 대한 인식을 조사하여 어린이 도서관 이용과 관리에 영향을 미치는 요인을 조사하는데 있다. 연구 방법은 설문지법을 사용하였다. 조사는 전국의 4곳의 공공도서관의 어린이 열람실 및 어린이 도서관을 이용하는 이용자 중 자녀와 동반한 가족을 대상으로 실시되었다. 자료 분석 결과, 4개 도서관별로 차이가 나는 요인들 6가지가 나타났다. 파악된 주요 요인들은 주민의 도서관 이용행태에 따른 공간계획 필요 연령별 및 영역별 서가 형태 및 높이의 다양화, 어린이 흥미를 유발할 수 있는 공간 설치, 어린이의 도서관 활동의 안전성 확보, 어린이에게 정서적으로 안정된 공간 필요, 그리고 마지막으로 도서관 내부는 공간 이동이 용이한 형태이었다.
It is necessary to construct an effective regional information system in facing the incoming information intensive society. Many local government in Korea began to recognize a need for constructing a GIS(Geographic Information System) and they are planning to construct GIS´s to improve their administrative efficiency. However, ti requires high-priced hardware, software, and an experienced operator to sue a GIS effectively. The purpose of this study is to develop the GIS program which can be sued with ease by common users. By developing a GIS functioned program using a coordinate recognition module by application of geo-spatial data, and a digital map which is already made, this program can be used efficiently only by only inputting attributes without high-priced hardware and software, and can be utilized easily to every purposes of work with geo-spatial data and attributes. MapObjects, mapping and GIS component, was employed to use geo-spatial data, and Access 97 from Microsoft to manage and attributes database. Visual Basic, objected-oriented language, was used to develop an application program. Results of this study were applied to constructing the Information system of Kanwon National University. This program could be used for various purposed by common users without additional hardware and software.
공간 필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자 인식의 특징 추출 방법을 제안한다. 필기체 문자의 특징 추출을 위한 신경망은 먼저, 불규칙한 화소를 제거하는 전처리를 수행한다. 그 후, 윤곽선 검출 및 제거를 통해 외곽선 정보들을 소거한다. 그리고 문자의 특징에 해당하는 정보를 추출한 후 잡음을 제거한다. 제안된 시스템은 시각영역에서 나타나는 여러 가지 세포들의 수용 영역에 대응하는 공간 필터를 활용한 것이다. 제안된 시스템의 타당성을 확인하기 위한 실험은 PE2 데이터를 사용하였다. 실험을 통해 공간필터링 신경회로망을 이용한 필기체 문자의 특징 추출 시스템은 곡선이나 원, 사각형이 포함된 형태의 필기 문자에서도 특징 추출이 용이하다는 것을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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