This paper proposes an object tracking system based on keypoints using homography in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information. Tracking module tracks an object using homography information that generate by being matched on the learned object keypoints to the current object keypoints. Then update the window included the object for defining object's pose. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track objects with updating object's pose for the use of mobile platform.
This paper proposes an object tracking system according to reliability assessment of learning in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information that has the best reliability of learning. The standard object information is used for evaluating and learning the object that is successful tracking in tracking module. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track the reliable objects with reliability assessment of learning for the use of mobile platform.
Recently, Depending on expectancy effect and ripple effect of augmented reality, the convergence between augmented reality and culture & arts are being actively conducted. This paper proposes a learning method for effective object tracking in 3D storytelling augmented reality in cultural properties. The proposed system is based on marker-less tracking, and there are four modules that are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module is composed of SURF and LSH, and then this module generates standard object information. Tracking module tracks an object using object tracking based on reliability. This information is stored in Learning module along with learned time information. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. Also, it proposes a method for robustly implementing a 3D storytelling augmented reality in cultural properties in the future.
가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.
현재까지 초음파 모터는 소형 경량이면서도 저속에서 큰 출력을 가지며 정확한 위치 제어가 가능하다는 점에서 큰 관심을 끌고 있다. 대부분 회전형 로우터리 모터가 주종을 이루고 있으며 특수한 용도로 초음파 리니어 모터가 일부 사용되고 있다. 본 연구에서는 진행파를 이용하여 쌍방향으로 움직일 수 있는 새로운 구조의 진행파형 초음파 리니어 모터를 설계하고 제작하였다. 설계는 유한요소해석법을 이용하여 구조의 가능성과 진행파가 왜곡되지 않는 최적구조, 계질, 크기, 경계조건을 결정하였다. 그 결과에 따라 리니어 모터를 실제로 제작하여 알루미늄판 위에서 주파수 변화 및 부하질량 변화에 대한 모터의 성능을 측정하였는데, 제작된 모터는 부하질량이 100 g일 때 14.6cm/s로 가장 빠른 속도특성을 보였다. 본 모터는 다양한 정밀위치제어 및 이동 소자로서 활용될 수 있을 것이다.
본 연구에서는 다중채널 뇌파에서 특징 파라미터로 선형 예측기 계수(Linear predictor coefficients)를 추출하고, 패턴인식기로는 신경회로망을 이용한 쾌적성 분류 알고리즘을 개발하여 다중 템플릿 방법으로 쾌적성 분류 실험을 하고자 하였다. 뇌파 데이터는 대학생 10명으로부터 쾌적한 환경과 불쾌적한 환경에서의 데이터를 수집하였으며, 전극 위치는 Fpl, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망의 입력으로 사용하였다. 쾌적성 분류 방법은 다중템플릿 방법으로 여러 명의 피검자를 각각 학습시켜 이로부터 생성되는 신경회로망의 가중치들을 템플릿에 저장한다. 그리고 테스트를 할 때에는 먼저 처음의 안정 상태의 뇌파를 이용하여 템플릿 검색을 하고 가장 가까운 템플릿을 선택한다. 그리고 선택된 템플릿을 이용하여 다른 감정에 대한 쾌적성 분류 실험을 하게 된다. 쾌적성 분류 실험 결과 평균 인식률이 약 75%의 성능을 나타내었다.
본 연구에서는 감성 평가 시스템에 가장 적합한 파라미터를 찾기 위하여 3가지 뇌파 파라미터를 이용하여 감정 분류 실험을 하였다. 뇌파 파라미터는 선형예측기계수(linear predictor coefficients)와 FFT 스펙트럼 및 AR 스펙트럼의 밴드별 상호상관계수(cross-correlation coefficients)를 이용하였으며, 감정은 relaxation, joy, sadness, irritation으로 설정하였다. 뇌파 데이터는 대학의 연극동아리 학생 4명을 대상으로 수집하였으며, 전극 위치는 Fp1, Fp2, F3, F4, T3, T4, P3, P4, O1, O2를 사용하였다. 수집된 뇌파 데이터는 전처리를 거친 후 특징 파라미터를 추출하고 패턴 분류기로 사용된 신경회로망(neural network)에 입력하여 감정 분류를 하였다. 감정 분류실험 결과 선형예측기계수를 이용하는 것이 다른 2가지 보다 좋은 성능을 나타내었다.
Cocklebur poisoning in livestock can cause sudden death, with clinical signs include depression, inappetite, blindness, reluctance to move, hypersensitivity, ataxia and coma. The cause of cocklebur poisoning is ingestion of cocklebur sprout or seed, which contains carboxyatractyloside. In December 2020, a 47 month-old Hanwoo suddenly developed ataxia, and died after several hours. Hay mixed cocklebur seeds was fed to Hanwoo for 4 days before the symptoms. At autopsy, petechia and ecchymosis were seen on serous membrane of rumen and intestines. Peritoneal cavities contained a yellowish fluid and, hypoglycemia (Glu <20 mg/dL) was measured in blood test result. Microscopic lesions were karyolysis of centriloular hepatocyte and hemorrhage. Based on autopsy, blood and histopathological test, we diagnosed this case as cocklebur poisoning in Hanwoo.
본 연구는 BPA 및 nicotine 첨가 농도와 배양 시간이 돼지 난자의 체외성숙에 미치는 영향을 조사하였다. $0.02{\sim}10.0mM$ BPA와 $0.5{\sim}10.0mM$ nicotine이 첨가된 TCM-199배양액에서 $40{\sim}52$시간 난자를 배양했을 때 체외성 숙율을 조사하였다. BPA농도가 높을수록 체외성숙율이 유의적으로 낮게 나타났다. $0.05{\sim}10.0nM$ BPA를 첨가한 TCM-199 배양액에서 난자를 44시간 배양했을 때 체외성숙율은 각각 $40.0{\pm}4.1%,\;24.0{\pm}4.7%,\;10.0{\pm}5.3%,\;6.0{\pm}3.2%,\;0.0{\pm}0.0%$로서 첨가 농도가 증가할수록 낮은 체외성숙율을 나타냈다. 난자를 $0.5{\pm}10.0mM$ nicotine를 첨가한 TCM-199 배양액에서 44시간 배양했을 때 체외성숙율은 각각 $44.0{\pm}4.5%,\;24.0{\pm}4.2%,\;18.0{\pm}4.9%,\;8.0{\pm}2.2%,\;0.0{\pm}0.0%$로서 대조군$(52.0{\pm}4.5%)$에 비해 낮은 체외성숙율을 나타냈다. 난자를 0.5 nM BPA와 2.5 mM nicotine을 첨가한 TCM-199에서 $40{\sim}52$시간 배양했을 때 체외성숙율은 $8.3{\pm}2.1%{\sim}26.0{\pm}3.9%$ 및 $11.2{\pm}2.2%{\sim}28.6{\pm}3.9%$로서, 44시간 배양이 다른 배양시간보다 가장 높은 체외성숙율을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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