Superquadrics can represent various and complex 3D objects with only some parameters(size, position, deformation etc.). So if we use both superquadrics and deformed superquadrics, we can also represent more realistic 3D objects which are existed in real world. In this paper we use the z-buffer algorithm and stencil buffer together because this is very useful when the superquadric primitives are combined. The fundamental ideas are illustrated with a number of tables and figures.
The study examined the relationship between workers' safety awareness, safety performance and the components of the intelligent image analysis system in accordance with preventing the workers from safety hazard in dangerous working area. Based on the safety performance model, we include safety knowledge, safety motivation, safety compliance and safety participation, and we also define three additional factors of the intelligent image analysis system such as functional feature, penalty and incentive by using factor analysis. SEM(Structural Equation Modeling) analyses on the data from the total of 73 workers showed that functional feature of intelligent analysis system and incentive were positively related to safety knowledge and safety motivation. And mediation effects of the relationship were verified to safety compliance and safety participation through safety knowledge as well.
본 논문에서는 화질 저하 모델에 기반한 다중 인식기 결합을 이용하여 저화질 영상에 대한 인식 성능을 개선하기 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 화질 저하 모델을 이용해 특정 화질에 각각 특화된 복수의 인식기들을 생성한다. 인식 과정에서는 인식기들의 결과를 가중 평균에 의해 결합함으로써 최종 결과를 결정한다. 이 때, 각 인식기의 가중치는 입력 영상의 화질 추정 결과에 따라 동적으로 결정된다. 입력 영상의 화질에 특화된 인식기에는 큰 가중치를, 그렇지 않은 인식기에는 작은 가중치를 지정한다. 그 결과, 입력 영상의 화질 변이에 효과적으로 적응할 수 있다. 뿐만 아니라, 복수의 인식기를 사용하기 때문에 저화질 영상에 대하여 단일 인식 시스템보다 더욱 안정적인 성능을 나타낸다. 제안하는 다중 인식기 결합 방법은 화질을 고려하지 않은 다중 인식기 결합 방법이나, 화질을 고려한 단일 인식 방법과 비교하여 더 높은 인식률을 보였다.
개념 기반 이미지풍경 분류 기법은 데이터베이스에 있는 대량의 이미지 를 카테고리별로 구분하는 많이 적용되는 응용분야이다. 풍경이 속하는 카테고리를 알면 데이터베이스에서 해변, 산, 숲, 필드와 같은 필요한 풍경사진을 찾고자 할 때 불필요한 이미지를 필터링하여 신속하고 정확하게 찾을 수 있다. 본 논문에서는 이미지 분류를 위한 시멘틱 모델링 기반의 적응 세그멘테이션 기법을 제안 한다. 잔디, 물, 하늘과 같은 시멘틱 개념에 따른 이미지를 서브구역으로 나누어 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션은 에지탐색을 이용하고 또한 K-Nearest(K-NN)를 이용하여 세그멘테이션을 한다. 세그멘테이션 과정에서 이미지의 복잡도에 따라 적응적으로 서브구역으로 나눈다. 실험에서는 Vosel과 schiele가 제안한 방법과의 비교를 통해서 정확도면에서 제안된 연구의 우수성을 보여준다.
로봇이 실제 가정환경에 존재하는 모든 물체를 사전에 모델화하여 데이터베이스에 보존하는 것은 현실적으로 불가능하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위하여 가정 내에서 흔히 볼 수 있으며 로봇에게도 조작이 용이한 컵, 병, 캔 등의 실린더 형 물체를 우선적 모델링 대상으로 선정하고, 이 물체들의 공통된 범주적 특성을 정의한 보편적 모델(Generic Model)을 사용하여 부분적 데이터로부터 전체 형상을 추정하는, 로봇 자가 모델링에 활용 가능한 새로운 물체 모델링 기법을 제안한다. 구체적으로 3D 센서로부터 얻은 3D 영상으로부터 우리가 모델링 하기를 원하는 실린더 형의 물체를 분리해낸 후 물체 표면상의 점의 좌표와 법선벡터를 이용해서 실린더의 초기 중심축을 구하는 방법, 오차를 가지고 있는 중심축을 교정해주는 방법, 최종적으로 실린더 단면의 중심축과 반지름을 이용하여 전체 실린더 형 물체를 모델링하는 방법 등을 제안하고 또한 실험을 통해서 우리가 제시하는 모델링 기법이 노이즈가 존재하는 실제 환경에서도 얼마 만큼의 정확성을 갖는지를 평가하였다.
Jochen Teizer;Changwan Kim;Frederic Bosche;Carlos H. Caldas;Carl T. Haas
국제학술발표논문집
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The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.539-543
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2005
The research presented in this paper enables real-time 3D modeling to help make construction processes ultimately faster, more predictable and safer. Initial research efforts used an emerging sensor technology and proved its usefulness in the acquisition of range information for the detection and efficient representation of static and moving objects. Based on the time-of-flight principle, the sensor acquires range and intensity information of each image pixel within the entire sensor's field-of-view in real-time with frequencies of up to 30 Hz. However, real-time working range data processing algorithms need to be developed to rapidly process range information into meaningful 3D computer models. This research ultimately focuses on the application of safer heavy equipment operation. The paper compares (a) a previous research effort in convex hull modeling using sparse range point clouds from a single laser beam range finder, to (b) high-frame rate update Flash LADAR (Laser Detection and Ranging) scanning for complete scene modeling. The presented research will demonstrate if the FlashLADAR technology can play an important role in real-time modeling of infrastructure assets in the near future.
의료용 디지털 영상 및 통신 표준과 5축 가공기술의 융합적 연구를 통하여 맞춤형 인공관절의 기초적 지식을 얻고자 하였다. 연구방법으로 의료영상의 위팔뼈에 대해 3차원 모델링을 생성하고 케미컬우드 소재로 형상을 가공하여 해부학적 특징과 모델링 가공 연산시간을 비교하였다. 그 결과 스테레오리소그래피 모델링이 아이제스 모델링에 비해 중삭 2배, 정삭 10배 정도로 시간이 많이 소요되었다. 5축 가공된 위팔뼈는 해부목, 큰돌기, 작은돌기, 결절사이 고랑의 해부학적 구조가 3차원 의료영상과 동일한 특징으로 나타났다. 이와 같이 위팔뼈의 외과목 언더컷 등 다양한 형태의 구조가 5축으로 가공되는 융합적 가공 기술들은 인체의 정밀한 모형을 추구하는 맞춤형 관절 제작 시 향후 적용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
최근 네비게이션 시스템이 대중화되면서 랜드마크 연구는 도시지역 이동을 위한 인지적 시스템 개발에 중요한 연구주제가 되고 있다. 지역 커뮤니티에게 있어서 랜드마크로 구성된 도시이미지는 지역 네비게이션에 있어서 장소인식을 위한 참조프레임 역할을 담당한다. 일반적으로 네비게이션은 새로운 지역을 이동하는 탐험(Exploration)과 친숙한 지역을 이동하는 네비게이션으로 구분할 수 있다. 후자의 경우, 도시이미지는 지역 커뮤니티에게 있어서 장소인식에 있어서 핵심적인 역할을 담당한다. 커뮤니티의 장소인식은 시스템적으로 연결된 장소들로 구성된 도시이미지에 기반을 두어 이루어지는 지식기반의 추론의 과정이다. 본 연구에서 도시이미지의 구조는 계층적 지식으로 간주하여 커뮤니티를 위한 지역이동을 위한 도메인 온톨로지로 표현하였다. 커뮤니티에게서 수집된 도시이미지는 커뮤니티의 인지정도에 따라 엥커(anchor), 디스턴트(distant)와 로컬(local)분류하였다. 온톨로지 모델링 기법을 이용한 도시이미지의 표현은 지역 커뮤니티의 지리적 지식으로 명시화하고 도시지역 안내를 위한 에이전트를 위해 재사용이 가능한 지식으로서 유용한 의미를 갖는다.
Tran, Hong Tai;Oh, A Ran;Na, In Seop;Kim, Soo Hyung
스마트미디어저널
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제5권1호
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pp.49-54
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2016
Medical image processing is a compulsory process to diagnose many kinds of disease. Therefore, an automatic algorithm for this task is highly demanded as an important part to construct a computer-aided diagnosis system. In this paper, we introduce an automatic method to segment the liver region from 3D abdominal CT images using Otsu method. First, we choose a 2D slice which has most liver information from the whole 3D image. Secondly, on the chosen slice, we enhanced the image based on its intensity using Otsu method with multiple thresholds and use the threshold to enhance the whole 3D image. Then, we apply a liver mask to mark the candidate liver region. After that, we execute the Otsu method again to segment the liver region from the chosen slice and propagate the result to the whole 3D image. Finally, we apply preprocessing on the frontal side of 3D images to crop only the liver region from the image.
In this study, the cross-sectional image has been acquired to evaluate the aggregate distribution affecting quality of lightweight aggregate concrete, and through the binarization method, the study is to calculate the aggregate area of upper and lower sections to develop the method to assess the aggregate distribution of concrete. The acquisition of cross-section image of concrete for the above was available from the cross-sectional photography of cleavage tension of a normal test specimen, and an easily accessible and convenient image analysis software was used for image analysis. As a result, through such image analyses, the proportion of aggregate distribution of upper and lower sections of the test specien could be calculated, and the proportion of aggregate area U/L value of the upper and lower regions of concrete cross-section was calculated, revealing that it could be used as the comprehensive index of aggregate distribution. Moreover, through such method, relatively easy image acquisition methods and analytic methods have been proposed, and this indicated that the development of modeling to assess aggregate distribution quantitatively is available. Based on these methods, it is expected that the extraction of fundamental data to reconsider the connectivity with processes in concrete will be available through quality assessment of quantitative concrete.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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