This paper conducted a simulation to research the motion of a vessel, which had the flooding accident in the Bering Sea in 2014, thereby being flooded and un-steerable. As the wind condition was very harsh, the vessel was modeled as 3D including large upper deck structures and the Fujiwara's method was used for an estimation of the effect of wind forces and moments acting on ship. In the case of wave influence, AQWA-Drift that enables considering the effects of drift force and AQWA-Naut that enables considering the effects of green water were mainly used. Basically, loading and flooding condition were equal to the accident condition but half-drained condition was also used to consider drain ability. Furthermore, both 6 DOF and 5 DOF option that Yaw motion is fixed, were utilized to compare the steerable and un-steerable condition. As a result, the author found out that what roll angle triggers green water, how often it happens, and how the vessel moves on the stormy weather condition.
사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.
In this paper, a simplified planar model is developed for damage estimation of interlocked caisson systems. Firstly, a conceptual dynamic model of the interlocked caisson system is designed on the basis of the characteristics of existing harbor caisson structures. A mass-spring-dashpot model allowing only the sway motion is formulated. To represent the condition of interlocking mechanisms, each caisson unit is connected to adjacent ones via springs and dashpots. Secondly, the accuracy of the planar model's vibration analysis is numerically evaluated on a 3-D FE model of the interlocked caisson system. Finally, the simplified planar model is employed for damage estimation in the interlocked caisson system. For localizing damaged caissons, a damage detection method based on modal strain energy is formulated for the caisson system.
본 논문에서는 두 대의 카메라를 직각으로 배치하여 얻은 동영상을 통해 3차원 인체 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 실루엣에서 전역 특징과 지역 특징을 추출하여 이 특징들을 정적 특징과 동적 특징으로 다시 나눈다. 모든 실루엣 특징은 RBF 신경망의 입력으로 이용되어 동작을 분류한다. 본 논문에서 제안된 신경망 동작 추정 시스템은 유아들의 동작 교육에 적용되었다. 동작 교육을 위해 제시되는 기본 동작은 걷기, 뛰기, 앙감질 등의 이동 동작과 구부리기, 뻗기, 균형잡기, 회전하기 등 비 이동 동작으로 구분되고, 이 7 가지 기본 동작은 성공적으로 추정되었다.
사람의 동작을 믿을 수 있게 따라가는 것은 감시용 비디오나 사람과 컴퓨터간의 사용자 인터페이스 개발에 있어서 필수적이다. 이 논문은 모습 기반법(appearance-based method)과 모델 사용법을 혼용하여 사람을 추적하는 새로운 방법에 관한 논문이다. 하나의 비디오 입력이 화소 단위 및 물체 단위로 처리된다. 화소 단위의 처리에 있어서 개별 화소색을 분류하는 훈련방법으로, 가우스 혼합 모델(Gaussian mixture model)을 사용하였다. 물체 단위의 처리에 있어서 사람 몸에 대한 삼차원 모델링을 하고, 모델 몸체를 투사면(projection plane)에 투사시켰다. 투사된 몸체와 배경을 제외한 영상과 계산 기하 방법을 사용하여, 화소보다 작은 단위로 겹쳐지는 면적을 계산하였다. 우리의 방법은 정방향 기구학 (forward kinematics)을 사용하므로 역방향 기구학(inverse kinematics)을 사용하는 방법과 달리 계산 결함(singularity)을 갖지 않는다. 이 논문에서는 사람의 동작을 추적하기 위한 문제를 비선형 방정식 문제로 바꾸었다. 비선형 방정식의 비용 함수는 전경(foreground)의 영상 실루엣(silhouette)과 투사된 삼차원 모델 몸체의 실루엣의 겹쳐지는 면적이다. 화소 단위의 영상을 화소를 하나의 면적으로 계산함으로써, 겹쳐지는 면적에 대한 실수 단위의 계산은 계산 기하를 사용하였다. 이 논문의 방법은 다양한 사람 동작을 인식하기 위하여 사용되었다. 비디오에 나타나는 사람 동작 추적은 매우 우수하다.
Gait analysis is essential for leg diagnosis and rehabilitation for the patients, the handicapped and the elderly. The use of 3D motion capture device for gait analysis is very common for gait analysis. However, this device has several shortcomings including limited workspace, visibility and high price. Instead, we developed gait estimation system using gyroscopes. This system provides gait information including the number of gaits, stride and walking distance. With four gyroscope (one for each leg's thigh and calf) outputs, the proposed gait modeling estimates the movements of the hip, the knees and the feet. Complete pedestrian localization is implemented with gait information and the heading angle estimated from the rate gyro and the magnetic compass measurements. The developed system is very useful for diagnosis and the rehabilitation of the pedestrian at the hospital. It is also useful for indoor localization of the pedestrians.
현대 야구에서 타자의 스윙 패턴 분석은 상대 투수가 투구 전략을 수립하는데 상당히 중요하다. 이미지 기반의 인간 포즈 추정(HPE)은 대규모 스윙 패턴 분석을 자동화할 수 있다. 그러나 기존의 HPE 방법은 빠르고 가려진 신체 움직임으로 인해 복잡한 스윙 모션을 정확하게 추정하는 데 어려움이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 활용하여 야구 선수의 포즈를 보정하는 방법(BPPC)을 제안한다. BPPC는 동작 인식, 오프셋 학습, 3D에서 2D 프로젝션 및 동작 인지 손실 함수를 통해 스윙 모션에 대한 사전 정보를 반영하여 기성 HPE 모델 결과를 보정한다. 실험에 따르면 BPPC는 벤치마크 데이터셋에서 기성 HPE 모델의 2D 키포인트 정확도를 정량적 및 정성적으로 향상시키고, 특히 신뢰도 점수가 낮고 부정확한 키포인트를 크게 보정했다.
비디오 시퀀스의 현재 블록의 모션 벡터와 이전 블록의 모션 백터는 시간적 상관성을 갖고 있다. 따라서 이전 프레임 블록들로부터 많은 정보를 얻을 수 있다면 현재 블록의 오션 추정에 대한 성능을 높일 수 있고 또한 탐색 횟수를 줄임으로써 계산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서는 이전 프레임 블록과 주위 블록들의 모션 벡터로부터 예측된 모션 정보를 구하여, 이를 탐색 원점으로 사용하지 않고, 탐색 구간에 따라 적응적으로 해당 초기점으로 탐색 원점을 이동시켜 고속 탐색 패턴을 이용하여 블록 정합을 수행하는 블록 정합 모션 추정 방식을 제안한다. 실험 결과 제안된 방식은 기존의 예측 탐색 방식들에 비해 PSNR 값에 있어서 평균적으로 0.33~0.37[dB] 개선되고 영상에 따라 최고 1.05[dB] 정도 우수한 결과를 나타내었다. 또한 탐색 횟수에서는 기존의 탐색 알고리즘보다 29~97%를 줄일 수 있었고, 정확한 모션 벡터를 찾는 비교에 있어서도 월등히 우수한 결과를 나타내었다. 제안된 방식은 정량적인 결과뿐만 아니라 부호화후 복호화한 영상의 화질에 있어서도 다른 고속 탐색 알고리즘보다 월등히 우수한 화질을 제공한다.
본 논문에서는 공중에 띄운 풍선을 카메라를 이용하여 촬영하고 이를 영상처리를 통하여 추적한 다음 그 움직임 정보를 이용해서 풍속을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 사용되는 풍선은 아무런 장치가 장착되지 않은 것을 사용하므로 소모적이지만 저렴하며, 모든 지상 장비들은 반영구적으로 사용 가능하므로 효용성이 높다. 또한 다수의 카메라를 사용함으로써 정밀한 3차원 정보 획득이 가능하며, 일정 영역의 바람 속도장 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 풍선의 공기 역학적 모델과 영상처리를 통한 추적 시스템 그리고 속도 추정 알고리즘으로 구성된다. 각각의 알고리즘을 단위 검증한 후에 설계한 검증 시스템과 가시화 프로그램을 통하여 통합 검증 및 시뮬레이션을 수행한다.
Increasing demands on the safety of public train services have led to the development of various types of security monitoring systems. Most of the surveillance systems are focused on the estimation of crowd level in the platform, thereby yielding too many false alarms. In this paper, we present a novel security monitoring system to detect critically dangerous situations such as when a passenger falls from the station platform, or when a passenger walks on the rail tracks. The method is composed of two stages of detecting dangerous situations. Objects falling over to the dangerous zone are detected by motion tracking. 3D depth information retrieved by the stereo vision is used to confirm fallen events. Experimental results show that virtually no error of either false positive or false negative is found while providing highly reliable detection performance. Since stereo matching is performed on a local image only when potentially dangerous situations are found; real-time operation is feasible without using dedicated hardware.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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