Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.36S
no.11
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pp.79-88
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1999
In this paper we address the tracking method which tracks only target object in image sequence including moving object. We use a contour tracking algorithm based on intensity and motion boundaries. The motion of the moving object contour in the image is assumed to be well describable by an affine motion model with a translation, a change in scale and a rotation. The moving object contour is represented by B-spline, the position and motion of which is estimated along the image sequence. we use pattern recognition to identify target object. In order to use linear Kalman Filters we decompose the estimation process into two filters. One is estimating the affine motion parameters and the other the shape of moving object contour. In some experiments with dial plate we show that this method enables us to obtain the robust motion estimates and tracking trajectories even in case of including obstructive object.
As the level of the national income has been improved and the whole nation health insurance project has been spread, medical demand for dental health is also increasing. To cope with the increased medical demand, the need of dental health education and preventive dental care is recognized, and the number of dental hygienists is being increased with increase in dental clinics and hospitals. While more weight is actually given to treatment than prevention in hospitals, emphasis is placed on prevention in public health centers of state-run organizations and dental hygienists are performing the duty. According to this, dental hygienists shall be treated and recognized as professionals, who instruct people in dental health and assist the dentists in hospitals. Therefore to suggest vision to the students of department of dental hygiene, give them a solid motive, and inspire them with professional sense so that they can devote themselves to their duty with pride and self-confidence in the field can lead to contribution to dental health of each individual and the whole nation, in order to train them to be dental hygienists who are active and strive for change and development as professionals and capable of adapting themselves to the field of dental medicine. In this study, the professional sense and the recognition of the way of students belonging to department of dental hygiene were examined and based on this, a new direction for department of dental hygiene of three-year college was suggested.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.8
no.1
s.15
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pp.105-110
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2000
Since the advent of high resolution satellite image, possibilities of applying various human interpretation mechanism to these images have increased. Also many studies about these possibilities in many fields such as computer vision, pattern recognition, artificial intellegence and remote sensing have been done. In this field of these studies, texture is defined as a kind of quantity related to spatial distribution of brightness and tone and also plays an important role for interpretation of images. Especially, methods of obtaining texture by statistical model have been studied intensively. Among these methods, texture measurement method based on cooccurrence matrix is highly estimated because it is easy to calculate texture features compared with other methods. In addition, these results in high classification accuracy when this is applied to satellite images and aerial photos. But in the existing studies using cooccurrence matrix, features have been chosen arbitrarily without considering feature variation. And not enough studies have been implemented for appropriate resolution selection in which cooccurrence matrix can extract texture. Therefore, this study reviews the concept of cooccurrence matrix as a texture measurement method, evaluates usefulness of several features obtained from cooccurrence matrix, and proposes appropriate resolution by investigating variance trend of several features.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.47
no.4
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pp.47-54
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2010
We propose a smart human-computer interface replacing conventional mouse interface. The interface is able to control cursor and command action with only hand performing without object. Four finger motions(left click, right click, hold, drag) for command action are enough to express all mouse function. Also we materialize cursor movement control using image processing. The measure what we use for inference is entropy of EMG signal, gaussian modeling and maximum likelihood estimation. In image processing for cursor control, we use color recognition to get the center point of finger tip from marker, and map the point onto cursor. Accuracy of finger movement inference is over 95% and cursor control works naturally without delay. we materialize whole system to check its performance and utility.
Park, Sangheon;Jeon, Taejae;Kim, Sanghyuk;Lee, Sangyoun;Kim, Juwan
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.3
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pp.249-256
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2016
Recently, a number of techniques to ensure the free walking for the visually impaired and transportation vulnerable have been studied. As a device for free walking, there are such as a smart cane and smart glasses to use the computer vision, ultrasonic sensor, acceleration sensor technology. In a typical technique, such as techniques for finds object and detect obstacles and walking area and recognizes the symbol information for notice environment information. In this paper, we studied recognization algorithm of the selected symbols that are required to visually impaired, with the deep learning algorithm. As a results, Use CNN(Convolutional Nueral Network) technique used in the field of deep-learning image processing, and analyzed by comparing through experimentation with various deep learning architectures.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.1001-1004
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2006
Many researches have been processed to reconstruct corrupted an image by noise in fields of signal processing such as image recognition and compute. vision, and AWGN(additive white gaussian noise) and impulse noise are representative. Impulse noise consists of fired-valued(salt & pepper) impulse noise and random-valued impulse noise, and non-linear filters such as SM(standard median) filters are used to remove this noise. But basic SM filters still generate many errors in edge regions of an image, and in order to overcome this problem a variety of methods have been researched. In this paper, we proposed an impulse noise removal algorithm which is superior to the edge preserving capacity. At this tine, after detecting a noise by using the noise detector, we applied a noise removal algorithm based on the min-max operation and compared the capacity with existing methods through simulation.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.5
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pp.397-408
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2021
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries and has experienced the most fatalities among entire industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. A long-time monitoring surveillance system causes high physical fatigue and has limitations in grasping all accidents in real-time. Therefore, this study aims to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the Microsoft common objects in context and the multiple object tracking challenge metrics. These results prove that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.10
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pp.1427-1434
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2021
In this paper, we propose a psychological state estimation process that computes children's attention and tension in response to training stimuli. Joint attention was adopted as the training stimulus required for behavioral intervention, and the Discrete trial training (DTT) technique was applied as the training protocol. Three types of training stimulation contents are composed to check the user's attention and tension level and provided mounted on a character-shaped tabletop robot. Then, the gaze response to the user's training stimulus is estimated with the vision-based head pose recognition and geometrical calculation model, and the nervous system response is analyzed using the PPG and GSR bio-signals using heart rate variability(HRV) and histogram techniques. Through experiments using robots, it was confirmed that the psychological response of users to training contents on joint attention could be quantified.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.5
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pp.668-674
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2022
Machine learning techniques using visual data have high usability in fields of industry and service such as scene recognition, fault detection, security and user analysis. Among these, user analysis through the videos from CCTV is one of the practical way of using vision data. Also, many studies about lightweight artificial neural network have been published to increase high usability for mobile and embedded environment so far. In this study, we propose the network combining the object detection and classification for mobile graphic processing unit. This network detects pedestrian and face, classifies age and gender from detected face. Proposed network is constructed based on MobileNet, YOLOv2 and skip connection. Both detection and classification models are trained individually and combined as 2-stage structure. Also, attention mechanism is used to improve detection and classification ability. Nvidia Jetson Nano is used to run and evaluate the proposed system.
With the development of artificial intelligence technology, competition for artificial intelligence technology patents around the world is intensifying. During the period 2000 ~ 2021, artificial intelligence technology patent applications at the US Patent and Trademark Office have been steadily increasing, and the growth rate has been steeper since the 2010s. As a result of analyzing Korea's artificial intelligence technology competitiveness through patent indices, it is evaluated that patent activity, impact, and marketability are superior in areas such as auditory intelligence and visual intelligence. However, compared to other countries, overall Korea's artificial intelligence technology patents are good in terms of activity and marketability, but somewhat inferior in technological impact. While noise canceling and voice recognition have recently decreased as topics for artificial intelligence, growth is expected in areas such as model learning optimization, smart sensors, and autonomous driving. In the case of Korea, efforts are required as there is a slight lack of patent applications in areas such as fraud detection/security and medical vision learning.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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