Three-dimensional image reconstruction allows us to represent real objects in the virtual space and observe the objects at arbitrary view points. This technique can be used in various application areas such as education, culture, and art. In this paper, we propose an implementation method of the high-quality three-dimensional object using multiple Kinect cameras released from Microsoft. First, We acquire color and depth images from triple Kinect cameras; Kinect cameras are placed in front of the object as a convergence form. Because original depth image includes some areas where have no depth values, we employ joint bilateral filter to refine these areas. In addition to the depth image problem, there is an color mismatch problem in color images of multiview system. In order to solve it, we exploit an color correction method using three-dimensional geometry. Through the experimental results, we found that three-dimensional object which is used the proposed method is more naturally represented than the original three-dimensional object in terms of the color and shape.
This study is based upon the thermal modeling, analysis and operational results of KITSAT-1 and KITSAT-2 microsatellites launched on August 11, 1992 and Septermber 26, 1993, respectively. As KITSAT-1/2 was designed to be launched as an auxiliary payload of ARIANE launcher, the constraints on volume, power consumption, and mass were required to adopt passive thermal control method controlling absorptivity, emissivity, and conductivities among adjacent modules. The main of KITSAT was to take Earth images using CCD cameras positioned at the bottom of spacecraft, in which the cameras were always pointing to the center of Earth. This study is concerned with orbital analysis, thermal modeling, simulation results, and its verification by utilizing in-orbit telemetry data of KITSAT-2. The results of telemetry analysis show that the thermal modeling is matched to actual temperature data within 10 degrees of error range in average.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.14
no.12
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pp.2681-2690
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2010
This paper proposes 3D facial modeling system without using 3D scanner and camera or expensive software. This system enables efficient 3D facial modeling to cost reduction and effort saving for natural facial modeling. It detects edges of component of face using edge detection based on fuzzy logic from any 2D image of front face. It was mapped fitting position with 3D standard face model by detected edge more correctly. Also this system generates 3D face model more easily through floating and flexible control and texture mapping after fitting that connection of control point on detected edge from 2D image and mesh of 3D standard face model.
AVM(Around View Monitoring) is a function of ADAS(Advanced Driver Assistance Systems), which provides a bird's eye view of the surroundings of a vehicle to the user. AVM systems require large bandwidth since they are composed of four input images and require real-time processing for vehicle-embedded environments. Also, the memory bandwidth requirement increases greatly when the resolution of the input data is higher. In this paper, we propose four basic hardware models of AVM systems. The models are decided by whether or not there is a valid data extraction module and an image processing purpose LUT generation module. We analyze the required bandwidth and hardware resource for each model. For verification of the proposed models, we implemented an AVM system using XC7Z045 FPGA and DDR3 memory for VGA and FHD resolution. All four of the proposed hardware model is executed below 33ms, which shows that it can operate in real-time.
러시아 발사체 드네프르에 의해 발사될 과학기술위성 3호의 주탑재체 다목적적외선영상시스템, MIRIS (Multipurpose InfraRed Imaging System)는 한국천문연구원에서 주관하여 개발되었다. 그 구성 카메라인 EOC (Earth Observation Camera)는 한반도재난감시를 수행하고, SOC (Space Observation Camera)는 우리 은하 평면의 근적외선 서베이 관측을 통해 $360^{\circ}{\times}6^{\circ}$ Paschen-${\alpha}$ 방출선 지도를 작성하고 I, H 밴드 필터를 이용해서 황도 남북극에 대한 적외선우주배경복사를 관측한다. MIRIS 비행모델이 제작 완료되었고, 그 구성 기기인 SOC, EOC, 전장박스에 대한 최종 우주환경시험을 수행하였다. 과학기술위성 3호의 비행모델 우주환경시험은 진동시험과 열진공시험으로 이뤄지며, 그 시험 규격은 문서에 규정된 Acceptance Level로 수행된다. 충격시험은 공학인증모델을 통해 검증되었다. 열진공시험은 한국천문연구원에서 수행되었으며, 진동시험은 한국과학기술원 인공위성센터에서 수행되었다. 또한 전체 위성이 조립된 후 과학기술위성 3호의 열진공시험은 한국항공우주연구원에서 수행되었다. 이 발표에서는 MIRIS 비행모델에 대한 환경시험과정 및 결과를 보고하고, 과학기술위성이 전체적으로 조립된 후의 MIRIS 진동 및 열진공 시험 결과도 함께 논의한다.
We studied the source mechanisms of very-long-period event recorded at seismic station WIZ near White Island Volcano, New Zealand on August 4, 2012. Since seismic data at only one station were available, we conducted moment tensor inversion using three simplified models (explosion, crack, and pipe models). To constrain the moment tensor solution of seismic event, we computed synthetic data for each model to compare with observed data. Type and orientation for the best model is a crack at a depth of 1600 m with a dip of $80^{\circ}NE$ and a strike of $N80^{\circ}W$. We interpret that a deep explosion may have opened a crack for gases to escape, and the upward gas flow triggered the surface explosions four hours later as confirmed by a webcam. The interpretation based on moment tensor inversion is consistent with previous studies of geochemical data of the volcanic island.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.4
no.5
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pp.161-170
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2015
This research aims to propose new direction of mobile collaborative service by supplying functional supports which surpass data resource in smart devices. In this paper, we present Smart Collaboration Service Model that supports two types of collaboration, so called Supplying Collaboration and Sharing Collaboration. This model is a platform for supporting the resources as follows; sharing of data contact in other devices and supplying of special functions, like camera operation and picture transmission from other devices. To show its applicability, a prototype of Smart Collaboration Service Model has been implemented in the Android application for exchanging contact data and renting camera function. We expect that Smart Collaboration Service Model is to help the emergence for a new type of collaboration service. Also, user can reduces resource wastes for device as well as form personal smart space by utilizing all devices owned.
Seo Min Jwa;Kim Si Yeol;Cho Won Hak;Choi Hyeon-Chang;Choi Hyeonki
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.24
no.6
s.81
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pp.495-500
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2003
The purpose of this investigation was to study the kinematics of joints between the foot segments based on computer graphic model during the stance? phase of walking. In the model, all joints were assumed to act as monocentric. single degree of freedom hinge joints. The motion of foot was captured by a video collection system using four cameras. The model fitted in an individual subject was simulated with this motion data. The range of motion of the first tarsometatarsal joint was $-8^{\circ}\;\~\;-13^{\circ}$, and the first metatarsophanlangeal joint was $-13^{\circ}\;\~\;-48^{\circ}$. The kinematic data of tarsometatarsal joint and metatarsophanlangeal joint were similar to the previous data. Therefore, our method based on the graphical computer model is considered useful.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2009.10a
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pp.204-207
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2009
This paper presents how to implement Markerless Augmented Reality and how to create and apply reference data sets. There are three parts related with implementation: setting camera, creation of reference data set, and tracking. To create effective reference data sets, we need a 3D model such as CAD model. It is also required to create reference data sets from various viewpoints. We extract the feature points from the model image and then extract 3D positions corresponding to the feature points using ray tracking. These 2D/3D correspondence point sets constitute a reference data set of the model. Reference data sets are constructed for various viewpoints of the model. Fast tracking can be done using a reference data set the most frequently matched with feature points of the present frame and model data near the reference data set.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.6
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pp.155-161
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2021
Gesture recognition analytics through a camera in real time have been widely studied in recent years. Since a small number of features from human joints are extracted, low accuracy of classifying models is get in conventional gesture recognition studies. In this paper, CBAM (Convolutional Block Attention Module) with high accuracy for classifying images is proposed as a classification model and algorithm calculating the angle of joints depending on actions is presented to solve the issues. Employing five exercise gestures images from the fitness posture images provided by AI Hub, the images are applied to the classification model. Important 8-joint angles information for classifying the exercise gestures is extracted from the images by using MediaPipe, a graph-based framework provided by Google. Setting the features as input of the classification model, the classification model is learned. From the simulation results, it is confirmed that the exercise gestures are classified with high accuracy in the proposed model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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