In this paper, we present change of human sensiblity when the 26 healthy female subjects were exposed with visual picture stimulus. We used Intermational Affective Picture System as the visual stimulus. The methods are AutoRegressive(AR) spectrum which is a linear method and Return Map which is a nonlinear mithod. SR spectrum may variability(HRV). The LF/HF of HRV and the variation of Return Map were analyzed from ECG signal of the female subjects. Return Map of RR intervals were analyzed by computiong the variation. When the subjets were stimulated by the pleasant pictures, LF/HF and variation were decreased compared with unpleasant stimulus, We may obtain good parameters for the measurement of the change of human sensibility for the visual picture stimulus.
We present several biosignal measurement results and analysis algorithms for the visual stimulus from International Affective Picture Sytem. Sine human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the alpha wave of EEG, the chaos of peripheral blood pressure, the LF/HF of HRV and thd retutn map of RR interval were good parameters for the measuremet of human sensibility. These can be used as the parameters for the measurement of human sensibility.
본 연구는 조선왕조 말기에 일본 육군성 참모본부 소속의 장교들로 조직된 간첩대가 한반도에 침투하여 비밀측량을 실시한 배경과 과정을 파악하고 그 실체를 규명한 것이다. 본 연구의 대상이 된 지도들은 첩보장교들의 목측에 의해 은밀하고 신속하게 제작된 노상측도와 목측신속도(目測迅速圖)로 제작된 것들이다. 종래에는 1885년경부터 노상측도가 행해진 것으로 밝혀진 바 있으나, 본 연구에서는 1882년 이소바야시 중위에 의해 최초로 노상측도가 시도되었음이 밝혀졌다. 그들은 1883~1887년에 걸친 정찰루트와 간행지도를 분석한 결과 단기간에 지도제작은 물론 정보수집을 위하여 역할이 분담되었던 것으로 확인되었다.
최근 다양한 3D 콘텐츠가 개발됨에 따라, 극장이나 자택에서 3D 안경을 이용하는 사용자들이 증가하고 있다. 하지만 입체 영상이 피로감을 발생시키기 때문에, 개발자들도 특히 어린이나 임산부 등에게는 장시간 시청을 지양할 것을 권고한다. 본 논문에서는 이러한 사용자 불편함을 개선하기 위해 디스페리티-맵의 히스토그램을 분석하여 영상 피로도 지수 측정을 제안하였다. 영상 피로도 지수 측정은 입체 영상의 피로도를 발생시키는 가장 기본적인 요인인 두 눈으로 보는 차이를 이용하였다. 이는 입체 영상을 생성하거나 보정, 또는 시청할 때 참조하여 사용자 불편함을 개선할 수 있다. 제안된 방법에서는 디스페리티-맵을 얻기 위해 실시간 처리에 적합한 Census 알고리즘을 사용하였다.
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
Luminance is the most important quantity in lighting design and illuminating engineering. There are three methods for measuring luminance; using a conventional luminance meter, through the illuminance measurement and subsequent calculations and using digital imaging photometer. Recently, HDRI(High Dynamic Range Imaging) technique introduces a new method of capturing luminance values in a lighting environment. The radiance maps from HDRI are commonly used as visual environment maps for lighting analysis applications. For the HDRI, HDR software is needed to create HDR image. Currently, there is number of HDR software available. The purpose of this paper is to investigate whether a luminance map can be accurately captured by the various types of HDR software which include HDR Shop and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR software, the values had to be compared to the ones obtained with conventional methods of luminance measurement.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Baek, Moon-Yeol;Kee, Chang-Doo
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권10호
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pp.1411-1422
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2003
The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.
깊이맵은 3D 입체영상의 생성을 위해 중요한 요소이다. 하지만 깊이 카메라를 이용하여 획득한 깊이맵들은 낮은 해상도를 갖는 단점이 있기 때문에 이를 고해상도로 변환하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 연구들은 일반적으로 PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric 등과 같은 객관적인 평가방법으로 성능을 검증해왔다. 이러한 평가방법 이외에 DIBR로 가상시점(virtual view)을 생성하여 주관적으로 평가하는 연구도 있으나, 입체영상을 생성하여 깊이맵 업샘플링의 성능을 분석하는 것은 많지 않다. 본 논문에서는 다양한 깊이맵 업샘플링 방법들을 이용하여 생성된 입체영상의 주관적 평가와 업샘플링 방법의 객관적 평가 결과의 상관관계 및 선형회귀법을 이용하여 관련성을 분석한다. 실험결과에서는 에지 PSNR이 시각적 피로도와의 상관관계가 가장 높고, Blur Metric은 가장 낮다는 것을 보여준다. 또한 선형회귀에서는 최적의 입체영상을 얻을 수 있는 객관적 평가의 가중치를 구하고, 기존 또는 새로운 업샘플링 알고리즘의 3D성능을 예측할 수 있는 공식을 보여준다.
Kim, Hyun-Ji;Kim, Hyun-Jin;Kim, Gi-Hoon;Lee, Chang-Mo;Kim, Hoon;An, Ok-Hee
조명전기설비학회논문지
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제21권9호
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pp.1-6
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2007
In this study, tests of brain waves were carried out to investigate the physiological characteristics of drivers during a change of headlight brightness. The participants were 20 males in their 20s. Twenty-three different conditions combining the waveform of light, voltage, and alteration time were used. The measurement of brain waves was performed by an internationally standardized 10-20 method using LXE3232-RF. The results were as follows. 1. From the results of the brain wave map analysis, it was suggested that waveform A increases mental stress and waveform B affects mental and visual stress. The longer the stimulation time, the more stress level was detected. 2. The voltage alteration time of the B waveform should be kept to less than 1500msec, while the voltage should not fall below 11.5[V].
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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