Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.14
no.12
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pp.1338-1346
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2004
The positions of rotating sound sources have been localized by experiments with the Doppler effects removed. In order to de-Dopplerize the sound signals emitted from moving sources, two kinds of signal reconstruction methods were applied. One is the forward propagation method and the other is the backward propagation method. Forward propagation method analyze the source emission time based on the instantaneous distance between sensors and the assumed source position, then the signals are reconstructed with respect to the emission time. On the other hand, the backward method uses time delay to do-Dopplerize the acquired data for the received time of reference. In both techniques. the reconstructed signal data were processed using beamforming algorithm to produce power distributions at the frequencies of interest. Experiments have been carried out for varying frequencies, rotating speeds and the object distances. It is shown that the forward propagation method gives better performance in locating source position than the backward propagation method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.10
no.2
s.20
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pp.77-85
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2002
The intention of this study is to extract the spatial and attribute information of road facility for Geospatial Information System(GIS) using graphic solution. Terrestrial photogrammetry has a lot of possibility for the acquisition of road facility information, which has much convenience in locating camera station, selecting the direction, and taking multiple images of the object at the fixed position. This study intended to develop the technique using single frame images only for the raw image data, being able to apply in the case where comparative high accuracy is not required and rigorous photogrammetric method is not available or rapid acquisition of information is need. As the results, we can find the efficiency in plane feature mapping and determining the dimensions of the road facilities.
Kim, Jeong Joon;Kang, Jeong Jin;Rothwell, Edward J.;Lee, Ki Young
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.5
no.2
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pp.1-4
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2013
With the recent development of the ubiquitous computing technology, there are increasing interest and research in technologies such as sensors and RFID related to information recognition and location positioning in various ubiquitous fields. Especially, RTLS (Real-Time Locating Services) dealing with spatio-temporal data is emerging as a promising technology. For these reasons, the ISO/IEC published RTLS standard specification for compatibility and interoperability in RTLS. Therefore, in this paper, we designed and implemented Spatio-temporal Query Processing Systems for efficiently managing and searching the incoming Spatio-temporal data stream of moving objects. Spatio-temporal Query Processing Systems's spatio-temporal middleware maintains interoperability among heterogeneous devices and guarantees data integrity in query processing through real time processing of unceasing spatio-temporal data streams and two way synchronization of spatio-temporal DBMSs. Web Server uses the SOAP(Simple Object Access Protocol) message between client and server for interoperability and translates client's SOAP message into CQL(Continuous Query Language) of the spatio-temporal middleware.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.209-212
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2011
Triangulation is a typical method to locate or identify the location, which requires inherently at least three pre-recognized reference points. In some cases, owing to out of reachability to communication facility the target node can not reachable always to three base stations. This paper presents a predictive method, which can estimate the location of the moving target node in real time even though the target could not get in touch with all three base stations. The method is based on the PID-controlled Moving Objects Spatio-Temporal Model Algorithm. This can predict the moving direction of the moving target, and then combine with the past target position information to judge accurately the location.
In this paper, we propose an efficient method for locating human lips. Based on Point Distribution Model and Principle Component Analysis, a lip shape model is built. Lip boundary model is represented based on the concatenated gray level distribution model. We calculate the distribution of shape parameters using Gaussian mixture. The problem to locate lip is simplified as the minimization problem of matching object function. The Down Hill Simplex Algorithm is used for the minimization with Gaussian Mixture for setting initial condition and refining estimate of lip shape parameter, which can refrain iteration from converging to local minima. The experiments have been performed for many images, and show very encouraging result.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.9
no.3
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pp.87-94
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2009
Recently, in accordance with the interesting on well-being as well as the revitalization of living athletics, it is current tendency that people who use the swimming pools are on increasing. However, because the most of indoor swimming pools have ever used the reflection finishing materials likely as the tile due to the property of its hydrophilic space, the inside of indoor swimming pool is vibrating too much, and some problem which the voice and music do not delivering clearly is occurring when swimming lessons or underwater aerobics(synchronized swimming) and swimming game. Based on such viewpoint, locating the object on actually built indoor swimming pool, this Study has ever grasped its physical acoustic property, and finally designed the indoor swimming pool that contains an optimum acoustic condition, by remodelling it through an acoustic simulation. It is considered that such study result could be utilized as the useful materials when constructing the similar indoor swimming pool, hereafter.
The need for recognition of partially occluded objects is increasing in the area of computer vision applications. Occlusion causes significant problems in identifying and locating an object. In this paper, an annealed Hopfield network (AHN) is proposed for detecting threat objects in passengers' check-in baggage. AHN is a deterministic approximation that is based on the hybrid Hopfield network (HHN) and annealing theory. AHN uses boundary features composed of boundary points and corner points which are extracted from input images of threat objects. The critical temperature also is examined to reduce the run time of AHN. Extensive computational experiments have been conducted to compare the performance of the AHNwith that of the HHN.
We can find easily about researches or technical development that deal with grasping the location of an object with GPS(Global Positioning System) in order to use them as a useful information. Most researches or technical development on application of tracing have been developed for the purpose of tracing objects in broad area as physical distribution or transportation, but recently, there are many researches on tracing materials in premise area as a fork lift, carts, or the equipment of work. In general, a system that utilizes location information of objects needs data communication network to transmit location data and it ensures data communication network by using common networks(SK, LG, KFT) or wireless LAN. However these two methods need monthly payment for the rental fee or require considerable amount of investment for the early stage so it is difficult to use them merely for tracing premise subjects. This study was conducted to build a tracing system for premise area by local area RF relay algorithm with low cost applying RF relay algorithm to local area wireless communication(ZIGBEE, 424MHz, Bluetooth, 900MHz) system in order to supplement these demerits and included relay algorithm, RF locating information terminal, local area RF gab-fillers, a plan for collection server of locating information, and the way of realization as they are needed in this system. I consider that this study would be applicable with flexibility in the industry area that needs tracing solution within a specific area or needs ensuring data communication network, to transmit data in ubiquitous environment, by easier and more rapid way with lower cost.
The generalized Hough transform (GHough) is a useful technique for detecting and locating 2-D model. However, GHough requires a 4-D parameter array and a large amount of time to detect objects of unknown scale and orientation because it enumerates all possible parameter values into a 4-D parameter space. Several n-to-1 mapping algorithms were proposed to reduce the parameter space from 4-D to 2-D. However, these algorithms are very likely to fail due to the random votes cast into the 2-D parameter space. This paper proposes to use internal gradient information in addition to the model boundary points to reduce the number of random votes cast into 2-D parameter space. Experimental result shows that our proposed method can reduce both the number of random votes cast into the parameter space and the execution time effectively.
When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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