To reduce the secondary damage caused by leakage accidents in plant piping systems, a constant surveillance system is necessary. To ensure leaks are promptly addressed, the surveillance system should be able to detect not only the leak itself, but also the location of the leak. Recently, research to develop new methods has been conducted using cameras to detect leakage and to estimate the location of leakage. However, existing methods solely estimate whether a leak exists or not, or only provide two-dimensional coordinates of the leakage location. In this paper, a method using multiple cameras to detect leakage and estimate the three-dimensional coordinates of the leakage location is presented. Leakage is detected by each camera using MADI(Moving Average Differential Image) and histogram analysis. The two-dimensional leakage location is estimated using the detected leakage area. The three-dimensional leakage location is subsequently estimated based on the two-dimensional leakage location. To achieve this, the coordinates (x, z) for the leakage are calculated for a horizontal section (XZ plane) in the monitoring area. Then, the y-coordinate of leakage is calculated using a vertical section from each camera. The method proposed in this paper could accurately estimate the three-dimensional location of a leak using multiple cameras.
한국정보디스플레이학회 2009년도 9th International Meeting on Information Display
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pp.1363-1366
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2009
A new recognition method is used to find the three-dimensional target object on integral imaging. For finding the location of a target image, amount of reconstructed reference image is needed. This method is giving accurate information of target image by correlated among reconstructed target images and reference images.
구글 어스, 스트리트 뷰, 다음 로드 뷰 서비스 등의 출현으로 최근 개인 삶과 밀접한 지리공간정보 및 위치기반 영상정보 등의 위치기반 콘텐츠(geoContents)에 대한 수요가 급증하고 있다. 그러나 기존의 도로 시설물 관리, 지도갱신 분야에서 활용되는 모바일매핑시스템으로는 이러한 콘텐츠를 확보하기 위한 비용과 시간 측면에서 이러한 수요를 만족시키기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 3대의 GPS를 이용하여 위치, 자세, 방향 및 시간을 포함하는 위치정보와 6대의 카메라를 이용하여 영상정보를 취득한 후 이들 정보들을 동기화시켜 파노라마영상을 생성할 수 있는 geoData 취득 및 처리시스템을 기술한다. 개발한 시스템을 통한 geoData 취득과 위치, 자세, 방향정보를 포함한 파노라마 영상인 geoContents 저작 방법은 다양한 위치기반 콘텐츠의 구축과 서비스 분야에서 효율적인 수단으로 활용될 수 있을 것이다.
The purpose of this study is to evaluate the differences of visual evaluatations by variations in the location of the waistband of the one-piece dress. The stimuli are 13 samples. The data has been obtained from 30 fashion design majors. The data has analyzed by Factor Analysis, Anova, Duncan's Test and Correlation. The results of the study are as follows. The visual effects by the location of the waistband are composed of 3 factors: the length of the body, the width of the body, the flexuosity of the lower body. The visual image by the location of the waistband are composed of 4 factors: attraction, maturity, attention, elegance. The visual effects by the location of the waistband have significant differnces all factors. (N.W.+6), (N.W.+8) have the best visual effect in the factor of the length of the body, (N.W.+4) in the factor of the width of the body, and (N.W.-12) in the factor of the flexuosity of the lower body. The visual image by the location of the waistband have significant differnces all factors. The higher the band goes, the more positive visual image comes in maturity, attraction, elegance. However, in attention, the lower the band goes toward the hips, the better visual image comes.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제12권2호
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pp.368-374
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2024
During an X-ray examination, the beam of radiation is dispersed in many directions. We believe that managing radiation dose is about providing transparency to users and patients in the accurate investigation and analysis of radiation dose. The purpose of measuring the radiation dose as a function of location is to ensure that medical personnel using the equipment or participating in the operating room are minimally harmed by the different radiation doses depending on their location. Four mobile diagnostic X-ray units were used to analyze the radiation dose depending on the spatial location. The image intensifier and the flat panel detector type that receives the image analyzed the dose by angle to measure the distribution of the exposure dose by location. The radiation equipment used was composed of four units, and measuring devices were installed according to the location. The X-ray (C-arm) was measured by varying the position from 0 to 360 degrees, and the highest dose was measured at the center position based on the abdominal position, and the highest dose was measured at the 90° position for the head position when using the image intensifier equipment. The operator or medical staff can see that the radiation dose varies depending on the position of the diagnostic radiation generator. In the image intensifier and flat panel detector type that accepts images, the dose by angle was analyzed for the distribution of exposed dose by position, and the measurement method should be changed according to the provision of dose information that is different from the dose output from the equipment according to the position.
Recently, Location-based services(LBS) allow consumers to receive services based on their geographic location data. Users want to take services based location information with portable devices. And Point of Interest(POI) information's usage is increasing with mobile device's development and user's interest. And this paper shows that we connect the multimedia POI database(DB), provide the multimedia services through the portable devices and search POI using location and direction information. The multimedia POI is consisted of sound, image, moving image and animation with location information. When we search POI, we find POI in DB using the area zone and direction information.[l]
본 연구는 장소 이미지를 수집하고 학습하여 사용자가 관심이 있어 하는 이미지의 장소를 예측하여 알려주는 서비스 개발을 목적으로 한다. 이미지 학습을 위한 이미지 데이터들은 크롤링 부분을 통해 수집되도록 설계되었다. 이미지 수집 이후 수집된 이미지들은 장소별로 라벨링 되어 CNN의 다양한 층을 통하여 학습된다. 각 층을 거칠 때마다 입력받은 학습 데이터는 최적화하여 특징 맵과의 비교를 반복하며 특정 장소 이미지의 특징 정보를 뽑아낸다. 충분한 학습 데이터가 쌓이면 다양한 장소 이미지들에 대해 예측이 가능하다. 학습 결과 모델의 정확도는 79.2로 높은 학습 정확도를 보였다.
It is important to identify the location of ship hull blocks with exact block identification number when scheduling the shipbuilding process. The wrong information on the location and identification number of some hull block can cause low productivity by spending time to find where the exact hull block is. In order to solve this problem, it is necessary to equip the system to track the location of the blocks and to identify the identification numbers of the blocks automatically. There were a lot of researches of location tracking system for the hull blocks on the stockyard. However there has been no research to identify the hull blocks on the stockyard. This study compares the performance of 5 Convolutional Neural Network (CNN) models with multi-view image set on the classification of the hull blocks to identify the blocks on the stockyard. The CNN models are open algorithms of ImageNet Large-Scale Visual Recognition Competition (ILSVRC). Four scaled hull block models are used to acquire the images of ship hull blocks. Learning and transfer learning of the CNN models with original training data and augmented data of the original training data were done. 20 tests and predictions in consideration of five CNN models and four cases of training conditions are performed. In order to compare the classification performance of the CNN models, accuracy and average F1-Score from confusion matrix are adopted as the performance measures. As a result of the comparison, Resnet-152v2 model shows the highest accuracy and average F1-Score with full block prediction image set and with cropped block prediction image set.
유비쿼터스 스마트 홈 (ubiquitous smart home) 은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스 (Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 유비쿼터스 스마트 홀에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 유비쿼터스 스마트 홀에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커 (tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 우리는 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경이미지를 이용하였다 (이미지1 : 빈 방, 이미지2: 가구 및 가전, 이미지3: 이미지 2 와 거주자를 포함). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3 개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 우리는 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
스마트 홈(smart home)은 인간과 홈의 컨텍스트(context) 정보를 이용하여 인간에게 자동적인 홈 서비스(Home service)를 제공해줄 수 있는 미래의 환경이다. 인간의 위치와 모션은 스마트 홈에서 굉장히 중요한 컨텍스트이다. 본 논문은 스마트 홈에서 인간의 위치와 모션을 예측할 수 있는 실시간 휴먼 트랙커(tracker)를 연구하였다. 실시간 휴먼 트랙커를 위해 4개의 네트워크 카메라를 사용하였다. 본 논문에서는 실시간 휴먼 트랙커의 구조를 설명하고, 인간의 위치와 모션을 자동적으로 예측 및 판단하는 알고리즘을 제안하였다. 인간 위치를 위해서 3개의 배경 이미지를 이용하였다(이미지1: 빈 방 이미지, 이미지2: 거주자가 제외 된 가구 및 가전 이미지, 이미지3: 전체 이미지). 실시간 휴먼 트랙커는 3개의 이미지를 비교하여 각 이미지로부터 추출되는 특징 값을 결정하고, 이들 특징 값을 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각의 모션을 예측하였다. 3개의 배경 이미지를 이용한 인간 위치 인식실험은 평균 0.037 초가 소요 되었다. SVM을 이용한 모션 인식 요소에서, 각 동작에 대하여 1000번씩 측정했고, 모든 모션의 정확도 평균은 86.5% 의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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