스크류 채널 내에 주기적을 배리어를 설치함으로써 단축 스크류 압출 공정에서의 혼합 성능이 높여질수 있음이 S.J. Kim과 T.H. Kwom에 의해 밝혀진 바있다. 그들은 이새 로운 스크류를 통한 혼합이 카오틱하는 점으로부터 이 새로운 스크류를 카오스 스크류라고 명명했다. 우리는 카오스 스크류가 장착된 단축 압출공정에서 역학계 이론과 혼합운동학을 연계하여 연구를 수행하였다. 포인카레 단면을 통한 연구로부터 우리는 배리어의 배열이 islan의 크기에 대단히 밀접하게 관련되어 있음을 발견하였다. 연속적인 쉘 변형은 카오틱 유동에서 유체 요소를 지수 함수 형태로 늘이는 늘임과 접힘으로 이루어진 카오틱 혼합 메 카니즘을보여준다. 유체요소의 국부 늘임은 원리상으로는 계산되어질수 있으나 수치 해석상 의 어려운 점이 있다. 정규 유동에서와 달리 카오틱 유동에서는 입자 추적이 Runge-Kutta 적분중의 시간간격에 대단히 민감하다. 그래서 실제 사용될수 있는 시간 간격에 의해 계산 된 국부 늘임율 및 혼합효율의 정확도가 보장되어지지 않는다. 이러한 점들을 고려하여 우 리는 새로운 혼합 척도로 $\sigma$z를 제안하는데 이값은 비교적 긴 유체선분이 채널방향을 따라 늘어나는 비에 관련된 값이다. 배리어 영역의 길이가 짧을수록 $\sigma$z는 큰값으로 나타나지만 포인카레 단면에 의한 연구에 따르면 배리어의 주기가 너무 짧다면 두 개의 거대한 island 가 존재하는 것으로 밝혀졌다. 그리고 이러한 사실은 유체요소의 늘임비가 크다는 것이 항 상 좋은 혼합성능을 뜻하는 것은 아니라는 점을 보여준다. 이러한 관점에서 볼 때 혼합 스 크류를 설계하는데 있어서는 포인카레 단면을 병행하여 ${\sigma}_z$의 값을 사용하는 것이 바람직할 것이다.
Kim, Min-Jae;Kim, Tae-Won;Lee, Hyo-Jin;Jo, Il-Hyun;Kim, Woongsup
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2020.11a
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pp.486-489
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2020
본 설계는 얼굴과 눈을 인식한 후, 시선추적을 통해 마우스와 눈동자의 움직임을 연결하여 메뉴를 주문하는 기술이다. 시선추적을 통해 키오스크를 터치하지 않아도 메뉴를 간편하게 주문할 수 있고, 얼굴인식을 이용해 자신의 최근 주문기록을 확인하여 쉽고 빠르게 메뉴를 주문할 수 있다. 얼굴이 등록되어있지 않은 새로운 사용자는 안드로이드 앱을 이용하여 사진과 메뉴를 선택하여 장바구니에 담아 주문 시간을 단축할 수 있어 바쁜 현대인들에게 편리함을 제공할 수 있도록 구현하였다.
자동화된 포장기계를 통해 기업은 제품의 보관 수명을 늘리고 추적성을 활성화할 수 있으며 제품 및 마케팅 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 제품 출시시간을 단축할 수 있다. 또한 인건비 및 생산비용을 절감하고 보다 빠른 속도의 포장으로 효율성을 높일 수 있다. 더욱이 수작업으로 인해 포장과정 중 발생할 수 있는 오염 위험을 낮춰 제품 신뢰성을 더욱 높일 수도 있다. 이처럼 산업 발전에 이바지하는 포장기계를 제조하는 두산전자기기를 36년째 이끌고 있는 두장환 대표이사를 만나 포장기계시장의 최신 동향과 함께 코로나 엔데믹 이후 업계가 어떠한 방향으로 나아갈지에 대한 이야기를 나눠보았다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.1
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pp.1-11
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2014
In this paper we propose a system for vehicle detection and tracking which has the ability to learn on-line appearance changes of vehicles being tracked. The proposed system uses feature-based tracking method to estimate rapidly and robustly the motion of the newly detected vehicles between consecutive frames. Simultaneously, the system trains an online vehicle detector for the tracked vehicles. If the tracker fails, it is re-initialized by the detection of the online vehicle detector. An improved vehicle appearance model update rule is presented to increase a tracking performance and a speed of the proposed system. Performance of the proposed system is evaluated on the dataset acquired on various driving environment. In particular, the experimental results proved that the performance of the vehicle tracking is significantly improved under bad conditions such as entering a tunnel and passing rain.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.605-608
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2010
두 영상에서 특징점을 추적하기 위하여 특징점을 중심으로 $N{\times}N$ 크기 윈도우 패치의 SSD 값을 비교하는 방법을 사용한다. 그러나 영상에서 다수의 특징점이 추출되어 매칭을 시도하는 경우 많은 처리 시간을 필요로 한다. 처리 시간의 증가는 실시간 처리를 어렵게 만든다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 적분 영상(integral image)을 사용하여 매칭 가능성이 높은 특징점을 필터링하여 SSD 매칭의 처리 시간을 단축시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 적분 영상을 사용한 특징점 필터링을 적용한 방법과 기존의 SSD 매칭 방법을 비교 실험하여 특징점 매칭의 처리 시간을 절감하는 결과를 얻을 수 있었다.
In this paper, we propose the tracking method of moving object which use extracted object by difference between background image and target image in fixed domain. As a extraction method of object, calculate not pixel of full image but predefined some edge pixel of image to get a position of new object. Since the center area Is excluded from calculation, the extraction time is efficiently reduced. To extract object in the predefined area, get a starting point in advance and then extract size of width and height of object. Central coordinate is used to track moved object.
Visual tracking techniques for Augmented Reality are classified as either a marker tracking approach or a natural feature tracking approach. Marker-based tracking algorithms can be efficiently implemented sufficient to work in real-time on mobile devices. On the other hand, natural feature tracking methods require a lot of computationally expensive procedures. Most previous natural feature tracking methods include heavy feature extraction and pattern matching procedures for each of the input image frame. It is difficult to implement real-time augmented reality applications including the capability of natural feature tracking on low performance devices. The required computational time cost is also in proportion to the number of patterns to be matched. To speed up the natural feature tracking process, we propose a novel fast tracking method based on optical flow. We implemented the proposed method on mobile devices to run in real-time and be appropriately used with mobile augmented reality applications. Moreover, during tracking, we keep up the total number of feature points by inserting new feature points proportional to the number of vanished feature points. Experimental results showed that the proposed method reduces the computational cost and also stabilizes the camera pose estimation results.
In this paper, I have presented a new approach which can track moving objects in unknown environments. This scheme is important in providing a computationally feasible alternative to complete enumeration of JPDA which is intractable. I have proved that given an artificial measurement and track's configuration, proposed scheme converges to a proper plot in a finite number of iterations. In this light, even if the performance is enhanced by using the relaxation, I also note that the difficulty in tuning the parameters of the relaxation scheme is critical aspect of this suggestion.
Park, Yosep;Han, Sojung;Kang, Dongwan;Hwang, Hyeonsang;Ko, Daejune;Lee, Eui Chul
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1816-1818
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2015
기존 시선추적 시스템의 문제점은 눈을 깜박이는 동안 동공의 크기 및 위치가 변화하여 시스템이 사용자의 시선 방향을 정확히 예측 할 수 없는 문제가 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 얼굴이 포함 된 영상에서 눈을 검출하고, 눈 영역의 3개의 특징 (밝기 평균, 분산, 이진화 후 흑화소 영역 비율)을 추출하였다. 추출된 특징을 기계학습방법의 한 종류인 SVM을 이용하여 눈의 개폐여부를 판단할 수 있는 방법을 제안하였고, 그 결과 정확도는 81.4%가 나왔다. 제안한 방법은 동공을 검출하기 전 눈의 개폐를 먼저 확인할 수 있기 때문에 시선추적 시스템에서 처리시간을 단축시키고, 눈 깜박임에 따른 오차를 줄일 수 있다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.24-27
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2010
호적은 사회문화적으로 많은 가치를 지닌 데이터이나 체계적으로 전산화되어 있지 않기 때문에 사용에 많은 제약이 존재했다. 또한 호적은 직접적인 세금 징수 및 군역 관리를 위한 기록이기 때문에 인구연구에 사용하기에 부정확하고 결여되거나 불일치한 데이터가 다수 존재한다. 따라서 인구학 연구에 중요한 동일인 정보에 대해 직접적인 비교로 동일인을 찾는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 웹 서버와 데이터베이스를 사용해 가중치방식을 통한 동일인추적을 가능하게 하는 것으로 호적의 연구자원으로서의 가치를 증가시킨다. 조선시대 단성현의 93,803 개의 데이터를 대상으로 최적 가중치 한계와 소모시간의 단축을 위한 방법에 대해 서술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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