본 논문은 COVID-19와 같은 전염병 확산 방지를 위해 비대면 약제배송로봇을 제안한다. 제안한 로봇은 OpenCV와 Q-Learning기반의 모델을 사용하여 실시간 영상처리로 사람의 얼굴을 식별한다. 환자의 얼굴, 나이, 전달 약제 등을 환자 데이터베이스에 등록한다. 카메라로 인식된 환자의 얼굴과 데이터베이스 내 환자의 얼굴이 일치할 경우 잠금장치를 해제시켜 환자의 약제 수령을 허용한다. 또한 어플리케이션을 통해 약제가 올바르게 전달되었는지 2차적으로 확인한다. 따라서 본 논문에서 제안한 로봇은 비대면으로 환자에게 약을 전달함으로써 입원병동에서 발생할 수 있는 전염병 확상의 방지에 효과적으로 기여할 수 있을 것이다.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.53
no.7
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pp.78-84
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2016
This paper presents and implements a vehicle speed measurement system using a license plate recognition system and a stereo camera. Using the feature points of the license plate recognition system, the disparity information is extracted and then the distance to the feature points is calculated by using the disparity information. In this paper, a vehicle speed is measured using the adjacent distances from consecutive stereo images and the corresponding time of the distances. Actual vehicle speed is also measured using the reference measurement equipment (tape switch based system) in order to test the accuracy of the proposed speed measurement system. The implemented stereo based speed measurement system shows appropriate result within specification both in the daytime and nighttime experiments.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.759-764
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2011
This paper deals with the method of using the amended virtual force field technique to avoidance the front environment(wall, obstacles etc.) in navigating by using the environmental informations recognized by a ultrasonic-ring and pan/tilt CCD camera equipped on a mobile robot. we will give an explanation for the robot system architecture designed and implemented in this study and a short review of existing techniques, since there exist several recent thorough books and review paper on this paper. It is proposed the rusult from the experimental run based on a virtual force field(VFF) method to support the validity of the aforementioned architecture of mobile service robot for local navigation and obstacle avoidance for autonomous mobile robots. We will conclude by discussing some possible future extensions of the project. The results show that the proposed algorithm is apt to identify obstacles in an indoor environments to guide the robot to the goal location safely.
Jo, Cheol-Yong;Kim, Man-Bae;Um, Gi-Mun;Hur, Nam-Ho;Kim, Jin-Woong
Journal of Broadcast Engineering
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v.13
no.6
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pp.796-803
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2008
In this paper, we present a depth scaling method for multiview images that could provide an 3D depth that a user prefers. Unlike previous works that change a camera configuration, the proposed method utilizes depth data in order to carry out the scaling of a depth range requested by users. From multivew images and their corresponding depth data, depth data is transformed into a disparity and the disparity is adjusted in order to control the perceived depth. In particular, our method can deal with multiview images captured by multiple cameras, and can be expanded from stereoscopic to multiview images. Based upon a DSCQS subjective evaluation test, our experimental results tested on an automultiscopic 3D display show that the perceived depth is appropriately scaled according to user's preferred depth.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.2
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pp.349-356
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2020
This paper introduces the implementation of a driver's condition warning system using eye aspect ratio to prevent a car accident. The proposed driver's condition warning system using eye aspect ratio consists of a camera, that is required to detect eyes, the Raspberrypie that processes information on eyes from the camera, buzzer and vibrator, that are required to warn the driver. In order to detect and recognize driver's eyes, the histogram of oriented gradients and face landmark estimation based on deep-learning are used. Initially the system calculates the eye aspect ratio of the driver from 6 coordinates around the eye and then gets each eye aspect ratio values when the eyes are opened and closed. These two different eye aspect ratio values are used to calculate the threshold value that is necessary to determine the eye state. Because the threshold value is adaptively determined according to the driver's eye aspect ratio, the system can use the optimal threshold value to determine the driver's condition. In addition, the system synthesizes an input image from the gray-scaled and LAB model images to operate in low lighting conditions.
Today, various access security technology appeared in this society as a result of the informatization and automation. Most building, floor, or door security certification system for the office units are installed, but there are many inconvenient matters. In order to minimises this, we used the face recognition function via the camera, and various sensors. In this paper, I designed the access security system through physical computing which Arduino offered, facial recognition program, and Twitter. Check that the personal information stored in the individual RFID tag is matched to the personal information stored on the existing server. Face recognition program input the face using a camera, and allow to confirm the identity. The system's abnormal or when the unauthenticated person is to penetrate, the system transmits the Twitter status message to the manager. It was designed continuously to monitor the status in real time in this way.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.23
no.9
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pp.1088-1095
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2019
The information and communication technology that is being developed recently has been greatly influencing the automobile market. In recent years, devices equipped with IT technology have been installed for the safety and convenience of the driver. However, it has the advantage of increased convenience as well as the disadvantage of increasing traffic accidents due to driver's distraction. In order to prevent such accidents, it is necessary to develop safety systems of various types and ways. In this paper implements a platform that can recognize LDWS and FCWS and PDWS by using a single camera without using radar sensor and camera fusion and stereo camera method using two or more sensors, and proposes to study multi-function driving safety platform using a single camera by analyzing recognition rate evaluation and validity on a vehicle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.12
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pp.1574-1580
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2020
Traditional pose estimation methods include using special devices or images through image processing. The disadvantage of using a device is that the environment in which the device can be used is limited and costly. The use of cameras and image processing has the advantage of reducing environmental constraints and costs, but the performance is lower. CNN(Convolutional Neural Networks) were studied for pose estimation just using only camera without these disadvantage. Various techniques were proposed to increase cognitive performance. In this paper, the effect of the skip connection on the network was experimented by using various skip connections on the joint recognition of the hand. Experiments have confirmed that the presence of additional skip connections other than the basic skip connections has a better effect on performance, but the network with downward skip connections is the best performance.
A-Ra Cho;Seung-Bae Yoo;Byeong-Hun Yun;Hyung-Ju Cho
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.13
no.10
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pp.505-512
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2024
As the need for hygiene management increases due to COVID-19, the importance of non-contact services is gaining attention. Hands, a tool for expressing intentions and conveying information, are emerging as an alternative to computer input devices such as the keyboard and mouse. In this study, we propose a method to address public health problems that arise when using unmanned ordering machines by controlling a computer using hand gestures detected through a camera. The focus is on identifying frequently used hand gestures, especially the bending of the index finger. To this end, we develop a non-contact input device using the MediaPipe framework and the long short-term memory (LSTM) model. This approach can identify hand gestures in three-dimensional space and provides scenarios that can be applied to the fields of virtual reality (VR) and augmented reality (AR). It offers improved public health and user experience by presenting methods that can be applied to various situations such as navigation systems and unmanned ordering machines.
Recently introduced Mask R - CNN presents a conceptually simple, flexible, general framework for instance segmentation of objects. In this paper, we propose an algorithm for efficiently searching objects of images, while creating a segmentation mask of heat generation part for an instance which is a heating element in a heat sensed image acquired from a thermal infrared camera. This method called a mask R - CNN is an algorithm that extends Faster R - CNN by adding a branch for predicting an object mask in parallel with an existing branch for recognition of a bounding box. The mask R - CNN is added to the high - speed R - CNN which training is easy and fast to execute. Also, it is easy to generalize the mask R - CNN to other tasks. In this research, we propose an infrared image detection algorithm based on R - CNN and detect heating elements which can not be distinguished by RGB images. As a result of the experiment, a heat-generating object which can not be discriminated from Mask R-CNN was detected normally.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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