This paper presents an exploratory research on the application of the Technology Acceptance Model(TAM) to the domain of object orientation to investigate the validity of TAM in the perspective of its causal relationships. In the Management Information Systems(MIS) area, TAM has been applied to computer usage behavior as a specific technology adoption model. This paper also suggests the factors that affect the technology acceptance of object orientation in U.S. organizations through a modified TAM. Two major research questions are addressed. First, this research investigates the effect of these external variables on the dependent variable, the actual usage of object orientation in the viewpoint of knowledge interaction between structured methods and object orientation. Second, is TAM valid for the technology acceptance of object orientation in terms of its causal relationships? This study empirically explores the impact of the external variables on the level of actual usage of object orientation via the mediating variables in TAM. A structured questionnaire is administered to Data Processing Management Association(DPMA) professionals in US. The result of this study reveals one important contradictory finding that is not consistent with expectations based on related theory. TAM does not accommodate the technology acceptance of object orientation perhaps because object orientation is a complex and organization-level adoptive technology or the measures for the mediating constructs in TAM may not be appropriate in industry settings.
In this paper, we propose a CNN based deep learning algorithm for semantic segmentation of images. In order to improve the accuracy of semantic segmentation, we combined pixel level object classification and image level object classification. The image level object classification is used to accurately detect the characteristics of an image, and the pixel level object classification is used to indicate which object area is included in each pixel. The proposed network structure consists of three parts in total. A part for extracting the features of the image, a part for outputting the final result in the resolution size of the original image, and a part for performing the image level object classification. Loss functions exist for image level and pixel level classification, respectively. Image-level object classification uses KL-Divergence and pixel level object classification uses cross-entropy. In addition, it combines the layer of the resolution of the network extracting the features and the network of the resolution to secure the position information of the lost feature and the information of the boundary of the object due to the pooling operation.
We proposed a novel method for object recognition using the Smart tag system in the previous research. We identified the object easily, but could not assure the object pose, because the threshold problem was not solved. So we propose a new method to solve this threshold problem. This method uses a smart tag to decide the threshold by recording color information of the image when the object feature is extracted. This method records the original of the object color information at the smart tag first. And then it records the object image information, the circumstance image information and the sensors information continuously when the object feature is extracted through the experiments. Finally, it estimates the current threshold by recorded information. This method can be applied the threshold to each objects. And it can solve the difficult threshold decision problem easily. To approve the possibility of our method, we implemented our approach by using easy and simple techniques as possible.
This paper proposes a performance index for the multiple shape object handling of dual arm manipulator to determine whether a robot is good or not. When the dual-arm manipulator grasps a fixed object and is posed, the dual-arm manipulator should procure a space to freely control the manipulator. As a performance evaluation parameter, each joint torque from current sensor signal is utilized. From the current information, torque and energy for each joint are estimated. In this paper an performance index for an unstructured object is defined by an energy-cost function, and stability analysis for each motion is derived by the maximum force to the object. The maximum force to the object is computed by the inertia of object and acceleration information of end-effector. The acceleration data are derived by the double derivation of each encoder signal. Manipulability measure which implies how efficiently the dual-arm manipulator can move with the grasped object, can be represented by the intersection of the two manipulability ellipsoids for the left and right arms. Effectiveness of the proposed algorithm has been verified through the practical simulations and real experiments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.12
no.2
/
pp.145-153
/
2006
An optimal capturing trajectory for a moving object is proposed in this paper based on the observation that a single-curvature path is more accurate than double-or triple-curvature paths. Moving distance, moving time, and trajectory error are major factors considered in deciding an optimal path for capturing the moving object. That is, the moving time and distance are minimized while the trajectory error is maintained as small as possible. The three major factors are compared for the single and the double curvature trajectories to show superiority of the single curvature trajectory. Based upon the single curvature trajectory, a kinematics model of a mobile robot is proposed to follow and capture the moving object, in this paper. A capturing scenario can be summarized as follows: 1. Motion of the moving object has been captured by a CCD camera., 2. Position of the moving object has been estimated using the image frames, and 3. The mobile robot tries to follow the moving object along the single curvature trajectory which matches positions and orientations of the moving object and the mobile robot at the final moment. Effectiveness of the single curvature trajectory modeling and capturing algorithm has been proved, through simulations and real experiments using a 2-DOF wheel-based mobile robot.
In this paper, a system that can classify the objects in the image according to their sizes using the reference points is proposed. The object is studied with samples. The proposed system recognizes and classifies objects by the size in images acquired using a mobile phone camera. Conventional object recognition systems classify objects using only object size. As the size of the object varies depending on the distance, such systems have the disadvantage that an error may occurs if the image is not acquired with a certain distance. In order to overcome the limitation of the conventional object recognition system, the object recognition system proposed in this paper can classify the object regardless of the distance with comparing the size of the reference point by placing it at the upper left corner of the image.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
2009.01a
/
pp.535-540
/
2009
Recently, autonomous robots which can achieve the complex tasks have been required with the advance of robotics. Advanced robot vision for recognition is necessary for the realization of such robots. In this paper, we propose a method to recognize an object in the actual environment. We assume that a 3D-object model used in our proposal method is the voxel data. Its inside is full up and its surface has color information. We also define the word "recognition" as the estimation of a target object's condition. This condition means the posture and the position of a target object in the actual environment. The proposal method consists of three steps. In Step 1, we extract features from the 3D-object model. In Step 2, we estimate the position of the target object. At last, we estimate the posture of the target object in Step 3. And we experiment in the actual environment. We also confirm the performance of our proposal method from results.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
/
v.12
no.4
/
pp.1-12
/
2016
Digital imaging technology has developed into a state-of-the-art IT convergence, composite industry beyond the limits of the multimedia industry, especially in the field of smart object recognition, face - Application developed various techniques have been actively studied in conjunction with the phone. Recently, face recognition technology through the object recognition technology and evolved into intelligent video detection recognition technology, image recognition technology object detection recognition process applies to skills through is applied to the IP camera, the image object recognition technology with face recognition and active research have. In this paper, we first propose the necessary technical elements of the human factor technology trends and look at the human object recognition based spFACS (Smile Progress Facial Action Coding System) for detecting smiles study plan of the image recognition technology recognizes objects. Study scheme 1). ASM algorithm. By suggesting ways to effectively evaluate psychological research skills through the image object 2). By applying the result via the face recognition object to the tooth area it is detected in accordance with the recognized facial expression recognition of a person demonstrated the effect of extracting the feature points.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
/
v.26
no.10B
/
pp.1419-1427
/
2001
본 논문은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할하고 알고리즘을 제안하였다. Non-rigid object는 형태의 변화가 일정하기 않은 object로서 기존의 분할 알고리즘과는 다른 새로운 분할 알고리즘을 필요로 한다. 본 논문에서는 특히 구름이나 연기와 같이 형태의 변화가 큰 non-rigid object를 자동으로 분할하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 공간분할, 시간분할, 그리고 공간분할과 시간분할의 결합의 세 가지 단계로 구성되어 있다. 공간분할은 영상에서 픽셀의 intensity를 마코프 랜덤 필드로 가정하고 에너지 최소화를 통해 영상을 분할한다. 시간분할은 속도벡터를 기반으로 하여 움직임이 있는 영역만을 분할한다. 마지막으로 공간분할과 시간분할을 결합하여 non-rigid object의 최종적인 분할을 수행한다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 연속영상에서 non-rigid object를 자동으로 분할함을 확인할 수 있었다.
In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.