본 논문은 고정된 카메라에서 얻어진 연속 영상으로부터 능동 윤곽선 모델을 이용하여 이동 물체의 윤곽선을 추출하는 방법을 제안한다. 주위 환경 변화에 강인한 처리를 위해 적응 배경 모델을 사용하였다. 물체 분할 모델은 얻어진 배경 영상과 현재 영상의 차영상으로부터 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 분할하며, 형태학적 필터에 의하여 이동 물체의 경계 부분에서 발생하는 잡음을 제거하였다 분할된 이동 물체 윤곽선은 능동 윤곽선 모델을 이용하여 보다 정확한 이동 물체의 경계를 추출한다. 제안한 방법을 사용하여 도로 영상에서 실험한 결과를 보였다.
Since XML (eXtensible Markup Language) was highlighted as an information interchange format, there is an increasing demand for incorporating XML with databases. Most of the approaches are focused on RDB (Relational Databases) because of legacy systems. But these approaches depend on the database system. Countless researches are being focused on DTD (Document Type Definition). However XML Schema is more comprehensive and efficient in many perspectives. We propose a meta-model for XML Schema that is independent of the database. There are three processes to build our meta-model: DOM (Document Object Model) tree analysis, object modeling and storing object into a fixed DB schema using model mapping approach. We propose four mapping rules for object modeling, which conform to the ODMG (Object Data Management Group) 3.0 standard. We expect that the model will be especially useful in building XML-based e-business applications.
An overhead crane system consists of trolley, girder, rope, object, trolley motor, girder motor, and hoist motor. An analytic model which derived from the modelling of the overhead crane system is nonlinear model which includes the swing and the twist angle of the object. this model consists of the equation of motion for motors and object. If the swing angle and the acceleration of Z for the object are small, this model becomes a simple nonlinear model which doesn't include the swing and the twist angle of the object. From the results of computer simulation, the characteristics of an actual overhead crane system could be predicted by the simple nonlinear model.
In many literatures of model management, various schemes for representing model base schema have proposed. Ultimately, the goal is to arrive at a set of mutually supportive and synergistic methodologies and tools for the modeling problem domain and model base design. This paper focus on how best to structure and represent conceptual model of problem domain and schema of model base. Semantic concepts and modeling constructs are valuable conceptual tools for understanding the structural relationships and constraints involved in an model management environment. To this end, we reviewed the model management literature, and analyzed the constructs of modeling tools of data model management graph-based approach. Although they have good tools but most of them are not enough for the representation of structural relationships and constraints. So we wanted more powerful tools which can represent diverse constructs in a decision support modeling and model base schema design. For the design of a model base, we developed object modeling framework which uses Object Modeling Techniques (OMT). In Object Modeling Framework, model base schema are classified into conceptual schema, logical schema, and physical schema. The conceptual schema represents the user's view of problem domain, and the logical schema represents a model formatted by a particular modeling language. The schema design, this paper proposes an extension of Object Model to overcome some of the limitations exhibited by the OMT. The proposed tool, Extended Object Model(EOM) have diverse constructs for the representation of decision support problem domain and conceptual model base schema.
In this paper, we propose an agent model for Language-Driven Zero-Shot Object Navigation (L-ZSON) tasks, which takes in a freeform language description of an unseen target object and navigates to find out the target object in an inexperienced environment. In general, an L-ZSON agent should able to visually ground the target object by understanding the freeform language description of it and recognizing the corresponding visual object in camera images. Moreover, the L-ZSON agent should be also able to build a rich spatial context map over the unknown environment and decide efficient exploration actions based on the map until the target object is present in the field of view. To address these challenging issues, we proposes AML (Agent Model for L-ZSON), a novel L-ZSON agent model to make effective use of AI foundation models such as Large Language Model (LLM) and Vision-Language model (VLM). In order to tackle the visual grounding issue of the target object description, our agent model employs GLEE, a VLM pretrained for locating and identifying arbitrary objects in images and videos in the open world scenario. To meet the exploration policy issue, the proposed agent model leverages the commonsense knowledge of LLM to make sequential navigational decisions. By conducting various quantitative and qualitative experiments with RoboTHOR, the 3D simulation platform and PASTURE, the L-ZSON benchmark dataset, we show the superior performance of the proposed agent model.
Broadband network based on the Asynchronous Transfer Mode(ATM) concept are becoming the target technology for the emerging Broadband Integrated Services Digital Network(B-ISDN). Since B-ISDN is very complex and requites a great amount of investment, optimum design and performance analysis of such systems are very important. Simulation can be widely used to analyze and examine the broadband network behavior. However, for the complicated system like broadband networks it is extremely difficult and time-consuming to develop a complete model for simulation. In this paper, an object-oriented modeling approach for the broadband network simulation is presented for the effective and efficient modeling. Object-oriented approaches can provide a good structuring capability for complicated simulation models and facilitate the development of reusable and extensible simulation models. We have developed an object-oriented model which consists of object model and behavior model. In the object mode., the components of the broadband network and both constant bit rate(CBR) and variable bit rate(VBR) traffic types of call level, burst level, and cell level are modeled as object classes. In the behavior model, the dynamic features for each object class are represented using the state transition diagram. It has been shown by illustration that objectoriented modeling is an effective tool for modeling the complicated B-ISDN.
Based on the principles described in Part I, we have implemented a working prototype vision system using a feature structure called an LSG (local surface group) for generating object hypotheses. In order to verify an object hypothesis, we estimate the view of the hypothesized model object and render the model object for the computed view. The object hypothesis is then verified by finding additional features in the scene that match those present in the rendered image. Experimental results on synthetic and real range images show the effectiveness of the indexing scheme.
본 논문에서는 건물 구조 통합 구조설계 시스템의 구현을 위한 설계모델인 설계 객체 모델을 제안하였다. 건물 구조에 대한 구조 설계 정보를 단계(초기구조설계, 해석, 상세설계) / 계층(시스템, 서브시스템, 콤퍼넌트)별로 분류 모델링한 후, 제시된 요구조건에 대한 세부관점별 해결방법을 고려하여 설계 객체 모델을 개발하였다. 이와 같은 방법론을 통하여 시스템 구현을 고려한 설계 객체 모델의 체계적 분석과 모델링이 가능하였다. 제시된 설계 객체 모델은 계획 설계 측면의 설계정보 표현을 통하여 효율적인 설계정보의 관리가 가능하며, 위상 설계 객체에 의한 공간상 구조부재의 인식이 용이하고, 해석 관련 설계정보를 이해하기 용이한 표현으로 관리할 수 있게 한다.
Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
Park, Yu-Rang;Lee, Hye-Won;Cho, Sung-Bum;Kim, Ju-Han
한국생물정보학회:학술대회논문집
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한국생물정보시스템생물학회 2005년도 BIOINFO 2005
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pp.29-34
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2005
DNA microarray becomes a major tool for the investigation of global gene expression in all aspects of cancer and biomedical research. DNA microarray experiment generates enormous amounts of data and they are meaningful only in the context of a detailed description of microarrays, biomaterials, and conditions under which they were generated. MicroArray Gene Expression Data (MGED) society has established microarray standard for structured management of these diverse and large amount data. MGED MAGE-OM (MicroArray Gene Expression Object Model) is an object oriented data model, which attempts to define standard objects for gene expression. To assess the relevance of DNA microarray analysis of cancer research it is required to combine clinical and genomics data. MAGE-OM, however, does not have an appropriate structure to describe clinical information of cancer. For systematic integration of gene expression and clinical data, we create a new model, Cancer Genomics Object Model.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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