Park, Sangjun;Shin, Kyuyoung;Kim, Dongwook;Kim, Tai Hyo;Roh, Hyo Bin;Lee, Wonwoo
Convergence Security Journal
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v.18
no.5_2
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pp.53-60
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2018
As science and technology develops, it is expected that more precise and various weapons will be used in a much more complicate future battlefield environment. C4I is a system that provides the proper and necessary information to commanders and their staffs to recognize the battlefield situation by connecting and visualizing the complex battlefield environment and various weapon systems together. Commanders and staffs perform battle command training based on a computer or paper map to better utilize the C4I system and Command Post eXercise(CPX) is a process of the training. This is the way for them to improve command control and decision making skills. Analyzing of line of sight(LOS), identifying communication fringe area, deploying troop strength, and determining unit maneuver are highly restricted under the 2D based CPX. In recent years, however, three-dimensional (3D) CPX simulators have been developed to overcome these drawbacks. In response to this trend, this paper proposes a multi-user based CPX simulator using augmented reality (AR) glass, which can be used as a practical war game simulator.
In this paper, we consider the problem of exploring unknown environments with a mobile robot or an autonomous character agent. Traditionally, research efforts to address the space exploration problem havefocused on the graph-based space representations and the graph search algorithms. Recently EXPLORE, one of the most efficient search algorithms, has been discovered. It traverses at most min$min(mn, d^2+m)$ edges where d is the deficiency of a edges and n is the number of edges and n is the number of vertices. In this paper, we propose DFS-RTA* and DFS-PHA*, two real-time graph search algorithms for directing an autonomous agent to explore in an unknown space. These algorithms are all built upon the simple depth-first search (DFS) like EXPLORE. However, they adopt different real-time shortest path-finding methods for fast backtracking to the latest node, RTA* and PHA*, respectively. Through some experiments using Unreal Tournament, a 3D online game environment, and KGBot, an intelligent character agent, we analyze completeness and efficiency of two algorithms.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TE
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v.42
no.1
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pp.61-68
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2005
Image-based rendering is an approach to generate realistic images in real-time without modeling explicit 3D geometry. Especially, owing to its simplicity, TIP(Tour Into the Picture) is preferred to constructing a 3D background scene. Because existing TIP methods have a limitation in that they lack geometrical information, we can not expect a accurate scene if the viewpoint is far from the origin of the TIP. In this paper, we propose the method of constructing a virtual environment of a wide area by blending multiple TIP images. Firstly, we construct multiple TIP models of the virtual environment. Then we interpolate foreground and background objects respectively, to generate a smooth navigation image. The method proposed here can be applied to various industry applications, such as computer game, 3D car navigation, and so on.
Human motion tracking algorithm is receiving attention from many research areas, such as human computer interaction, video conference, surveillance analysis, and game or entertainment applications. Over the last decade, various tracking technologies for each application have been demonstrated and refined among them such of real time computer vision and image processing, advanced man-machine interface, and so on. In this paper, we introduce cost-effective and real-time human motion tracking algorithms based on depth image 3D point matching with a given superellipsoid body representation. The body representative model is made by using parametric volume modeling method based on superellipsoid and consists of 18 articulated joints. For more accurate estimation, we exploit initial inverse kinematic solution with classified body parts' information, and then, the initial pose is modified to more accurate pose by using 3D point matching algorithm.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.66-74
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2018
Recently, there has been active studies on hand gesture recognition to increase immersion and provide user-friendly interaction in a virtual reality environment. However, most studies require specialized sensors or equipment, or show low recognition rates. This paper proposes a hand gesture recognition method using Deep Learning technology without separate sensors or equipment other than camera to recognize static and dynamic hand gestures. First, a series of hand gesture input images are converted into high-frequency images, then each of the hand gestures RGB images and their high-frequency images is learned through the DenseNet three-dimensional Convolutional Neural Network. Experimental results on 6 static hand gestures and 9 dynamic hand gestures showed an average of 92.6% recognition rate and increased 4.6% compared to previous DenseNet. The 3D defense game was implemented to verify the results of our study, and an average speed of 30 ms of gesture recognition was found to be available as a real-time user interface for virtual reality applications.
In general, the size of volume data is large since it has logical 3D structure so it takes long time to manipulate. Much work has been done to improve processing speed of volume data. In this paper, we propose a interlaced scanning volume rendering that reduce computation time by using temporal coherence with minimum loss of image quality. It renders a current frame by reusing information of previous frame. Conventional volume raycasting renders each frame by casting rays on every pixels. On the other hand, our methods divided an image into n-pixel blocks, then it casts a ray on a pixel of a block per each frames. Consequently, it generates an image by accumulating pixel values of previous n frames. The quality of rendered image of our method is better than that of simple screen space subsampling method since it uses afterimage effect of human cognitive system, and it is n-times faster that the previous one.
Ray tracing is one of the classical global illumination methods to generate a photo-realistic rendering image with various lighting effects such as reflection and refraction. However, there are some restrictions on real-time applications because of its computation load. In order to overcome these limitations, many researches of the ray tracing based on GPU (Graphics Processing Unit) have been presented up to now. In this paper, we implement the ray tracing algorithm by J. Purcell and combine it with two methods in order to improve the rendering performance for interactive applications. First, intersection points of the primary ray are determined efficiently using rasterization on graphics hardware. We then construct the acceleration structure of 3D objects to improve the rendering performance. There are few researches on a detail analysis of improved performance by these considerations in ray tracing rendering. We compare the rendering system with environment mapping based on GPU and implement the wireless remote rendering system. This system is useful for interactive applications such as the realtime composition, augmented reality and virtual reality.
Since the fisheye lens has a wide field of view, it can capture the scene and illumination from all directions from far less number of omnidirectional images. Due to these advantages of the omnidirectional camera, it is widely used in surveillance and reconstruction of 3D structure of the scene In this paper, we present a new self-calibration algorithm of omnidirectional camera from uncalibrated images by considering the inlier distribution. First, one parametric non-linear projection model of omnidirectional camera is estimated with the known rotation and translation parameters. After deriving projection model, we can compute an essential matrix of the camera with unknown motions, and then determine the camera information: rotation and translations. The standard deviations are used as a quantitative measure to select a proper inlier set. The experimental results showed that we can achieve a precise estimation of the omnidirectional camera model and extrinsic parameters including rotation and translation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.48
no.1
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pp.17-25
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2011
At the computer games, we can experience a variety of environments using a virtual object. It is similar to that be trained in War-game simulator of the defense. Actual soldiers and a computer-generated virtual group(Computer Generated Force: CGF) in 3-D virtual battlefield environment are training. However, path finding algorithm, one of the techniques of simulation models, to the current level only considers the shortest time path. So, this current level at the special situation of the army in the battlefield for selecting the optimal path is limited. The focus of this paper is to select the least-cost path using the deadline with several different mission conditions(METT+TC). For the only shortest time path algorithm and the least-cost path algorithm using dealine,($d_t$, one of METT+TC elements), Its usefulness is verifying the change of the move spent time(t) for all possible paths and the fighting power of the combat troops(Troops ability, a) through a comparison of the total cost of moves(c(t)). According to the results, when considering the deadline, the proposed algorithm saves about 62.5% of the maximum cost.
Numerous studies have been made on the negative effects of online games, as the negatives effects of the usage of online games have been recognized as social issues. However, this is a study on the positive functions of online gaming; more specifically, on how the guild activities on online games affect the user's leadership. This study has conducted in-depth interviews with online games, and drew the result using Giorgi's phenomenological analysis as for the methodology. 3 people participated in the research - a high school student, a university student, and an adult office worker - all of whom with experiences of guild leading on online games. To achieve the goal of this study, this study based the subjects' experience to analyze how online game guild activities have affected leadership on the subjects' real lives. As a result, timidity turned into initiation; not only leadership, but also decision making ability and coworking ability, as well as problem solving ability have shown improvement. Through this study, one can see that among the elements of online game, experience in guild activities is providing opportunities for enhancing leadership and possibilities for improving various other abilities. I hope more researchers continue studying interesting and diverse powers of online games based on this study.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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