Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.4
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pp.620-626
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2008
We propose a feature map method to detect a collision for a motion-based game. The feature map can be made an optimally reduced motion data using subtraction image and virtual ball images according to image size and condition. And we calculate the overlapped ratio between moving image data and objects. This ratio is an invariant for detection even though image size is changed. And we compare this ration with collision detection constant, the feature map can detect fast collisions as well as the collided direction. To evaluate the method, we implemented a motion-base game that consists of a web cam, a player, an enemy, and some virtual balls, and we obtained some valid results for our method for the collision detection. The results demonstrated that the proposed approach is robust, and they can be used as a basic collide detection algorithm for a motion-based game where the size and the position of characters are continuously changing.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1999.10b
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pp.437-439
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1999
적외선 열 화상에는 물체 내부의 결함과 그 물체 표면의 이물질 등의 효과가 모두 포함된 상태이므로 적외선 열 화상 자체만으로는 비정상적인 부분들을 찾아내기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 평행 이동 관계에 있는 두 가시광선 영상으로부터 열 화상에 대응하는 보간 영상을 생성하고, 이것을 열 화상과 중첩시킴으로써 가시화하는 방법을 연구한다. 이를 위해서 적외선 센서에 의해 감지된 온도를 매핑한 열 화상을 적외선 카메라로부터 얻고, 적외선 카메라의 양쪽에 부착된 CCD 카메라로부터 좌우의 가시광선 영상을 얻는다. 보간 영상 생성을 위해서 블록 매칭을 이용한 모션 정보를 사용하고, 생성된 보간 영상에서 생기는 구멍(hole)을 메우는 방법을 소개한다. 또한 생성된 보간 영상과 열 화상을 중첩시켜 가시화하는 방법을 기술한다. 이렇게 함으로써 본 논문에서 제안한 가시화 기법은 재해방지를 위한 비파괴 검사 등에 이용될 수 있다.
본 논문은 시각 장애인들의 보행 시 앞을 볼 수 없는 점을 바탕으로 시각을 음성으로 대체하여 장애 물체가 발생하였을 경우 안전을 위하여 위험 요소를 사전에 경보하여 알려주도록 구현하였다. 시각 장애인들이 보행 시 장애 물체가 나타났을 경우 이를 입체 변위 센서인 초음파 센서로 장애물의 위치를 측정하고 측정된 거리 데이터를 근거리 무선통신인 블루투스를 동하여 송 수신하여 사용자인 시각 장애인에게 소형 스피커를 통하여 음성으로 알려주고 경고함으로써 위험 요소를 사전에 대처할 수 있도록 설계를 하였다. 초음파 입체 변위 센서를 이용하여 측정된 거리를 실시간 자동 거리 측정이 가능하도록 시스템을 구현하고 이 데이터를 근거리 무선 통신으로 송 수신하며 수신 모듈이 데이터를 음성으로 전환하여 실시간 자동 경보 시스템을 구축함으로써 보행 장애 위험물 감지가 보다 효율적으로 이루어지고 디지털화되게 시스템을 개선하였다.
물체의 움직임을 감지하는 이동물체 식별용 센서로는 적외선 센서, 초음파 센서, 마이크로파 센서 등이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 감도가 우수하면서도 간단한 구조로 가격을 최소화하여 제품의 경쟁력을 최대화한 마이크로파 센서를 개발하였으며, 실제 시제품으로 제작하여 그 특성을 확인한 결과 우수한 특성이 나타남을 확인되었다. 본 연구진은 개발된 센서의 특성 확인 결과로부터 다음과 같은 두 가지 효과가 있는 것으로 판단하고 있다. 첫째, 제품의 성능은 유지하면서 간략한 구조를 갖는 회로의 구성은 제조 원가를 줄일 수 있으므로 충분한 제품 가격 경쟁력을 갖을 것으로 생각된다. 둘째, 간략한 구조를 갖는 회로의 구성은 제품의 소형화, 경량화를 가능케 하는'효과도 있을 것이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.151-156
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2006
This paper presents an background edge generation based automatic algorithm for detection of moving objects under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally, aligning and reorganizing this images. We develop an efficient approach for robust panoramic background edge generation as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The proposed method can be successfully realized in various monitoring systems like intrusion detection as well as video surveillance.
In this paper, a 2D X-Y table, two axes of which are symmetrical, and a force sensing device are constructed, which comprise a 2D haptic interfacing apparatus. Two DC motors are used for actuating the two axes of the table and two precision encoders for sensing the position of each axis. Four PZTs are used for sensing the direction and the magnitude of the 2D force applied to the force sensing device by the user. The performance of the 2D haptic interface device is tested by 2D virtual object recognition experiments.
자동차 분야에서 운전자의 안전 및 안전한 운전을 위해 비전 시스템에 기반한 Advanced Driver Assistant System(ADAS)을 개발하고 있고 비전 시스템을 이용한 물체인식 기술을 이용해서 차선인식, 보행자인식, 차량인식 등 통해 차량위치 및 추돌위험 등을 감지하기 위해 자동차 수준에서 필요로 하는 물체인식 기술 요구조건은 날로 증가하고 있다. 이를 지원하기 위한 Vehicle Vision Processor 또한 발전을 해오고 있고 초기에 50GOPS의 연산능력에서 약 400GOPS에 가까운 연산능력으로 720p 이미지 크기에 대해서 30fps Frame Rate로 처리할 수 있는 등 지금까지의 vehicle vision system을 위한 vision 연산기능이 강화된 vision processor 동향에 대해서 살펴보겠다.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.11
no.10
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pp.345-352
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2022
Recent LiDAR(Light Detection And Ranging) sensor is used for scanning object around in real-time. This sensor can detect movement of the object and how it has changed. As the production cost of the sensors has been decreased, LiDAR begins to be used for various industries such as facility guard, smart city and self-driving car. However, LiDAR has a large input data size due to its real-time scanning process. So another way for processing a large amount of data are needed in LiDAR system because it can cause a bottleneck. This paper proposes edge computing to compress massive point cloud for processing quickly. Since laser's reflection range of LiDAR sensor is limited, multiple LiDAR should be used to scan a large area. In this reason multiple LiDAR sensor's data should be processed at once to detect or recognize object in real-time. Edge computer compress point cloud efficiently to accelerate data processing and decompress every data in the main cloud in real-time. In this way user can control LiDAR sensor in the main system without any bottleneck. The system we suggest solves the bottleneck which was problem on the cloud based method by applying edge computing service.
증강현실(Augmented Reality)을 위한 효과적인 비전 기반 인터페이스 개발은 꾸준히 진행되어 왔으나, 대부분 환경적 제약을 받거나, 특수한 장비 혹은 복잡한 모델을 요구한다. 예를 들어, 마커를 이용하면 구현 상의 편의성과 정확성을 보장하지만, 일반적으로 마커는 환경과 대비되는 모양을 가지기 때문에, 사용자에게 거부감을 줄 수 있으며 무엇보다 복잡한 인터랙션에는 적용되기 힘들다. 한편, 손동작을 이용할 경우, 자연스럽고 다양한 인터랙션을 수행할 수 있지만, 색을 이용한 손동작 인식은 복잡한 환경에서 인식률이 크게 저하되고, 3 차원 모델 기반의 손동작 인식은 많은 연산량을 필요로 한다는 문제점을 가진다. 이로 인해 지금까지 제안된 방법을 증강현실 시스템에 적용하는 데는 한계가 있다. 본 논문에서는 기본적으로 손동작을 이용한 인터페이스를 제안하는데, 손동작 인식을 위한 알고리즘을 효율적으로 개선함으로써, 복잡한 환경에서 적은 연산량으로 자연스러운 인터랙션을 제공하고자 한다. 제안방법은 손목에 컬러 밴드를 착용하고, 색 정보를 이용하여 손을 포함하는 최소 영역을 용이하게 검출함으로써, 손 동작 인식률이 좋아지도록 하였다. 제안된 인터페이스는 손의 자연스러운 움직임을 감지해서 손의 모양과 동작에 따라서 가상의 물체를 자연스럽게 제어할 수 있도록 해 준다. 예를 들어, 손이 지정한 위치에 가상의 물체를 나타내고, 가상의 물체를 잡고 다양한 조작을 하는 등의 제어를 할 수 있다. 다양한 환경에서의 실험 및 사용자 평가를 통해 제안된 인터페이스의 유용성을 검증하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.671-674
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2018
In this study, we implement a YOLO driving assistance system using a model car. The YOLO is an object detection and recognition algorithm using deep running which is becoming an issue recently. The system alerts the lane departure by applying the image processing technology to the image acquired through the camera, recognizes the objects using the YOLO, and performs various functions according to the type of the object and the distance between the vehicle. the YOLO, which is superior to the existing object detection and recognition algorithm, improves the performance of the driving assist system without additional equipment. The driving assist system using the YOLO will ensure the safety of the driver with low cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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