A new approach based on artificial potential function is proposed for the obstacle avoidance of redundant manipulators. Unlike the so-called "global" path planning method, which requires expensive computation for the path search before the manipulator starts to move, this new approach, "local" path planning, researches the path in real-time using the local distance information. Previous use of artificial potential function has exhibited local minima in some complex environments. This thesis proposes a potential function that has no local minima even for a cluttered environment. This potential function has been implemented for the collision avoidance of a redundant robot in Simulation. The simulation also employ an algorithm that eliminates collisions with obstacles by calculating the repulsive potential exerted on links, based on the shortest distance to object.
Many vibration-based global damage detection methods attempt to extract modal parameters from vibration signals as the main structural features to detect damage. The local flexibility method is one promising method that requires only the first few fundamental modes to detect not only the location but also the extent of damage. Generally, the mode shapes in the lateral degree of freedom are extracted from lateral vibration signals and then used to detect damage for a beam structure. In this study, a new approach which employs the mode shapes in the rotary degree of freedom obtained from the macro-strain vibration signals to detect damage of a beam structure is proposed. In order to facilitate the application of mode shapes in the rotary degree of freedom for beam structures, the local flexibility method is modified and utilized. The proposed rotary approach is verified by numerical and experimental studies of simply supported beams. The results illustrate potential feasibility of the proposed new idea. Compared to the method that uses lateral measurements, the proposed rotary approach seems more robust to noise in the numerical cases considered. The sensor configuration could also be more flexible and customized for a beam structure. Primarily, the proposed approach seems more sensitive to damage when the damage is close to the supports of simply supported beams.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권4호
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pp.2075-2092
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2017
Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권9호
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pp.4412-4428
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2018
The purpose of this work is to solve the problem of representing an entire video using Convolutional Neural Network (CNN) features for human action recognition. Recently, due to insufficient GPU memory, it has been difficult to take the whole video as the input of the CNN for end-to-end learning. A typical method is to use sampled video frames as inputs and corresponding labels as supervision. One major issue of this popular approach is that the local samples may not contain the information indicated by the global labels and sufficient motion information. To address this issue, we propose a binary hashing method to enhance the local feature extractors. First, we extract the local features and aggregate them into global features using maximum/minimum pooling. Second, we use the binary hashing method to capture the motion features. Finally, we concatenate the hashing features with global features using different normalization methods to train the classifier. Experimental results on the JHMDB and MPII-Cooking datasets show that, for these new local features, binary hashing mapping on the sparsely sampled features led to significant performance improvements.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제17권1호
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pp.109-119
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2016
When manufactured parts undergo large deformations during the manufacturing process, the global specifications of a part based on the concept of tolerance zone defined in the ISO 1101 standard [1] enable one to control the part's global defects. However, the extent of this tolerance zone is too large when the objective is to minimize local defects, such as hollows and bumps. Therefore, it is necessary to address local defects and global defects separately. This paper refers to the ISO 10579 standard [2] for flexible parts, which enables us to define a stressed state in order to measure the part by straightening it to simulate its position in the mechanism. The originality of this approach is that the straightening operation is performed numerically by calculating the displacement of a cloud of points. The results lead to a quantification of the global defects through various simple models and enable us to extract local defects. The outcome is an acceptable tolerance solution. The procedure is first developed for the simple example of a steel bar with a rectangular cross section, then applied to an industrial case involving a complex 3D surface of a turbine blade. The specification is described through ISO standards both in the free state and in the straightened state.
Convergence to a steady state in the long term limit is established for global weak solutions to a chemotaxis model with degenerate local sensing and consumption, when the motility function is C1-smooth on [0, ∞), vanishes at zero, and is positive on (0, ∞). A condition excluding that the large time limit is spatially homogeneous is also provided. These results extend previous ones derived for motility functions vanishing algebraically at zero and rely on a completely different approach.
본 논문에서는 컴퓨터그래픽으로 구현된 인체에 착용되는 의류의 시뮬레이션을 위한 수치해석알고리즘 및 소프트웨어 개발을 수행하였다. 개발된 알고리즘은 수학적으로 elliptical 흑은 비순차적인 성질을 가지는 두 개의 켤레조화함수(conjugate harmonic functions)들을 사용하여, 지나간 시간단계(time step)에서의 견과에 의존하지 않고 매 순간의 역학적 균형만으로 의류에 형성되는 주름의 형태를 표현한다. Global-local 해석기법을 채택하여 global 스케일에서의 전체적인 변형과 local 스케일에서의 부분적인 변형으로 나누었으며, 이 두 가지 스케일에서의 해석 결과가 선형적으로 중첩될 수 있음을 가정하였다. Global 해석에서는 신체 각 부위의 회전이나 평행이동, 뒤틀림 등의 전반적인 변형에 따른 인체와의 접촉점의 변화와 응력을 고려하였다. Local 해석에서는 국소적인 주름의 형상을 얻기 위해 주름의 진폭등고선과 주름의 방향 사이의 직교성을 가정하여 단순화 시켰다. 본 제안 방법은 불연속적으로 변화하는 두 개의 서로 다른 자세에 대해서도 중간단계 해석을 위한 시간증분의 삽입이 불필요하며, 기존의 방식에서 주로 사용되는 시간적분의 방법을 채택하지 않으므로 연산 시간의 절감과 안정성의 향상이 이루어졌다. 임의의 두 자세 사이의 연속 동작을 시뮬레이션 함에 있어서도 두 정지 자세 사이의 움직임을 보간법으로 구현하여 연속적인 의류의 변형을 구현할 수 있었다.
본 논문에서는 "middle-down" 접근법에 기반한 기존의 표준 셀 배치기인 하이브리드 배치기$^{[25]}$의 단점을 보완한 효율적인 광역배치 알고리즘을 제안한다. hMETIS(클러스터링을 이용한 다단계 하이퍼그래프 분할기법)에 사용된 기법과 RBLS(Relaxation Based Local Search) 기법의 적절한 조합을 통해 기존 하이브리드 배치기의 광역배치 기능을 향상시킨다. hMETIS를 통한 분할기법을 "top-down" 방식으로 적용하고, 각 단계에서 RBLS를 사용하여 광역배치를 점진적으로 개선해 나가는 제안된 기법은 초기 배치에 크게 영향을 받는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 실행 속도를 개선하면서도 배치의 질을 떨어뜨리지 않는 효과적인 기법이다. 제안한 알고리즘을 통해 구현된 개선된 배치기는 기존의 하이브리드 배치기나 FengShui와 같은 우수한 툴과 비교할 때 뒤지지 않는 성능을 보인다. 특별히 기존의 하이브리드 배치기에 비해 실행 속도 면에서 평균 5배 정도의 개선을 보였고, 큰 회로에 대해선 배선길이도 줄어드는 향상된 결과를 보였다.
본 논문에서는 웨이블릿 변환 영역에서 엔트로피 가중치와 웨버 대비 도를 이용한 세일리언시 검출 방법을 제안한다. 본 논문의 방법은 기존의 일반적인 방법과 마찬가지로 국부적인 세일리언시를 결정하는 상향식 검출과 전역적인 세일리언시를 구성하는 하향식 검출을 결합하는 구조를 가진다. 먼저, CIE Lab 컬러 영상에 대하여 웨이블릿 변환을 수행하고, 저주파 부밴드에 대하여 웨버 대비도 계산하고 이를 저주파 계수에 부가하여 전역 세일리언시를 구한다. 다음으로, 고주파 부밴드의 엔트로피를 이용한 가중치를 가우시안 필터에 적용하여 국부 세일리언시를 구한다. 마지막으로 국부 세일리언시와 전역 세일리언시의 비선형 결합을 통하여 최종 세일리언시를 검출한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 2개의 영상 데이터베이스에 대하여 모의실험을 수행하였다. 기존의 방법과 비교하여 본 논문의 방법은 우수한 세일리언시 검출 결과를 나타내었다.
관망상배관(Looped networks)시스템에서 관수로시스템의 전체비용은 폐회로유량(Loop flows)에 따라 영향을 받는다. 따라서 관망상배관의 최적설계를 위한 수학적모형을 추계학적 최적화방법에 적용하기 위하여 폐회로유량의 섭동(Perturbations)으로 전체비용이 변하게 하였다. 관망상 배관문제의 분석가능영역은 수많은 국지해(Local optimum)를 갖는 비볼록(Nonconvex)이므로 분석가능영역의 효율적인 심사를 위하여 수정추계학적 심사방법을 제안하였으며 이 방법은 국부심사단계(Global search phase)와 국지심사단계(Local search phase)로 구성되어 있다. 국부탐사에서는 점차적으로 국지해를 증진시키며 국지탐사에서는 국부탐사단계에서 교착상태에 있는 국지해로 부터 벗어나게 하거나 최종국지해를 증진시킨다. 제안한 방법의 효율성을 검정하기 위하여 참고문헌에 있는 기존관수로시스템의 병열관로(Parallel pipe line) 확장문제를 표본으로 채택하여 제안한 방법을 적용한 결과 먼저 발표된 연구자들의 비용보다 적은 비용으로 설계할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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