낙상 판단을 위한 최근 발표되는 연구는 RNN(Recurrent Neural Network)을 이용한 낙상 동작 특징 분석과 동작 분류에 집중되어 있다. 웨어러블 센서를 기반으로 한 접근 방식은 높은 탐지율을 제공하나 사용자의 착용 불편으로 보편화 되지 못했고 최근 영상이나 이미지 기반에 딥러닝 접근방식을 이용한 낙상 감지방법이 소개 되었다. 본 논문은 2D RGB 저가 카메라에서 얻은 영상을 PoseNet을 이용해 추출한 인체 골격 키포인트(Keypoints) 정보로 머리와 어깨의 키포인트들의 위치와 위치 변화 가속도를 추정함으로써 낙상 판단의 정확도를 높이기 위한 감지 방법을 연구하였다. 특히 낙상 후 자세 특징 추출을 기반으로 Convolutional Neural Networks 중 Gated Recurrent Unit 기법을 사용하는 비전 기반 낙상 감지 솔루션을 제안한다. 인체 골격 특징 추출을 위해 공개 데이터 세트를 사용하였고, 동작분류 정확도를 높이는 기법으로 코, 좌우 눈 그리고 양쪽 귀를 포함하는 머리와 어깨를 하나의 세그먼트로 하는 특징 추출 방법을 적용해, 세그먼트의 하강 속도와 17개의 인체 골격 키포인트가 구성하는 바운딩 박스(Bounding Box)의 높이 대 폭의 비율을 융합하여 실험을 하였다. 제안한 방법은 기존 원시골격 데이터 사용 기법보다 낙상 탐지에 보다 효과적이며 실험환경에서 약 99.8%의 성공률을 보였다.
농업 관련 방송 콘텐츠에서 과일에 대한 자동적인 정보 제공을 위해서 대상 과일의 인스턴스 영상 분할이 요구된다. 또한, 해당 과일에 대한 3차원 자세에 대한 정보 제공도 의미있게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠에서 토마토에 대한 정보를 제공하는 연구를 다룬다. 인스턴스 영상 분할 기법을 학습하기 위해서는 다량의 데이터가 필요하지만 충분한 토마토 학습데이터를 얻기는 힘들다. 따라서 적은 양의 실사 영상을 바탕으로 데이터 증대기법을 통해 학습 데이터를 생성하였다. 실사 영상만을 통한 학습 결과 정확도에 비해서, 전경과 배경을 분리해서 만들어진 합성 영상을 통해 학습한 결과, 기존 대비 성능이 향상되는 것을 확인하였다. 영상 전처리 기법들을 활용해서 만들어진 영상을 사용한 데이터 증대 영상의 학습 결과, 전경과 배경을 분리한 합성 영상보다 높은 성능을 얻는 것을 확인하였다. 객체 검출 후 자세 추정을 하기 위해 RGB-D 카메라를 이용하여 포인트 클라우드를 획득하였고 최소제곱법을 이용한 실린더 피팅을 진행하였고, 실린더의 축 방향을 통해 토마토 자세를 추정하였다. 우리는 다양한 실험을 통해서 대상 객체에 대한 검출, 인스턴스 영상 분할, 실린더 피팅의 결과가 의미있게 나타난다는 것을 보였다.
Kusanagi, Michiro;Nogami, Jun;Choomnoommanee, Tanapati;Laosuwan, Teerawong;Penaflor, Eileen;Shulian, Niu;Zuyan, Yao
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.894-896
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2003
Koh Chang Island is located near the east border of Thailand. The government of Thailand promotes the island as a model of eco-tourism spots. The Island undeveloped until recent years, is expected to change to major tourist attraction. 'Digital Koh Chang project' has thus. The main objective of this project is to monitor the environment and land use status of the island and to support its sound development. In March 2003, a field survey of this project was planned and field data were collected using both airborne and ground platforms and an ocean vessel. These data were combined with satellite data in the laboratory. This presentation is all balloon-born system field operation. A 5-meter length balloon filled with Helium gas was used, whose payload consisted of two RGB standard color digital still cameras, two directional rotating servo motors, a camera mount cradle as well as signal transmitting and receiving components. A series of aerial high-resolution digital images were rather easily obtained using this inexpensive system, making it possible to monitor intended landscape features in a specific field. Design of simple, low-cost and easily transportable flying platforms and local field surveys using them are useful for getting local ground truth data to calibrate satellite or airborne-based RS data. The design analysis to upgrade the system is further investigated.
한국농업기계학회 1993년도 Proceedings of International Conference for Agricultural Machinery and Process Engineering
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pp.1243-1253
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1993
Visual features of a mushroom(Lentinus Edodes L) are critical in sorting and grading as most agricultural products are. Because of its complex and various visual features, grading and sorting of mushrooms have been done manually by the human expert. Though actions involved in human grading looks simple, a decision making undereath the simple action comes form the results of the complex neural processing of the visual image. And processing details involved in the visual recognition of the human brain has not been fully investigated yet. Recently, however, an artificial neural network has drawn a great attention because of its functional capability as a partial substitute of the human brain. Since most agricultural products are not uniquely defined in its physical properties and do not have a well defined job structure, a research of the neuro-net based human like information processing toward the agricultural product and processing are widely open and promising. In this pape , neuro-net based grading and sorting system was developed for a mushroom . A computer vision system was utilized for extracting and quantifying the qualitative visual features of sampled mushrooms. The extracted visual features and their corresponding grades were used as input/output pairs for training the neural network and the trained results of the network were presented . The computer vision system used is composed of the IBM PC compatible 386DX, ITEX PFG frame grabber, B/W CCD camera , VGA color graphic monitor , and image output RGB monitor.
본 논문에서는 종이형의 아날로그 콘텐츠와 다양한 멀티미디어 요소가 가미된 디지털 콘텐츠를 결합한 라이브북 서비스 방법에관해 연구하였다. 라이브 북 서비스는 종이 매체 위에 멀티미디어형의 부가 콘텐츠를 투사하여 종이 매체의 아날로그적 특성과 투사되는 디지털 정보를 혼합하는 새로운 서비스이다. 종이책의 특징정보를 취득할 수 있는 소형 RGB/IR 카메라와 멀티미디어 정보를 투사할 수 있는 피코 프로젝터를 결합한 일체형 모듈의 스탠드형 라이브 북 시스템을 개발하고, 종이책 위에 투사된 멀티미디어 정보를 제어할 수 있는 맨손 인식을 목표로 사용자와의 인터랙션 기능을 수행하는 저 연산 알고리듬을 제안하였다. 기존의 전자책과는 달리 종이 책만의 활용이 가능하고, 다양한 부가 멀티미디어 정보를 통해 몰입감을 높여 학습효과를 증진시킬 수 있다는 것을 실험을 통해 확인하였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 검지 손가락 움직임과 손가락 개수의 인식을 기반으로 하는 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스는 검지 손가락 끝점의 위치 추적을 위해서 CAMShift(Continuously Adaptive Mean Shift) 알고리즘을 적용하고, 손가락 개수 인식을 위해서는 손 영역의 중심으로부터 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용한다. 이때 성능 향상을 위해서 RGB 입력 영상에 대해서 CAMShift 알고리즘 적용에는 HSI 컬러모델을 이중 원형 추적을 위해서는 YCbCr 컬러모델을 사용한다. 또한 인텔사의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 사격 시뮬레이터 게임을 제작하여 손동작 게임 컨트롤러 인터페이스의 성능을 평가하고 사용자 명령 컨트롤러로서의 유효성을 검증하였다. 그 결과 각 게임 컨트롤 모드별 평균 90% 이상의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 단일 카메라를 사용하여 사용자 제스쳐 명령을 사용자의 손가락 개수 및 이동 방향을 기반으로 인식하는 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스를 구현한다. 구현한 손동작 리모트 컨트롤러 인터페이스는 손 영역의 추출을 위해서 RGB 컬러모델로부터 YCbCr 컬러모델로의 색 변환에 의한 색차정보를 이용하고, 추출된 손 영역의 중심에서 이중 원형 추적(Double Circle Tracing)에 의한 교차정보를 이용하여 손가락 개수 및 위치 정보를 계산한다. 특히, 제안하는 방법에서 지속적 사용자 명령은 제스쳐 단일 형상의 방향 이동에 의해서 반복 수행이 가능하고, 손가락 위치 정보는 사용자 경험(UX: User eXperience)에 기반 하여 사용자 명령을 증폭 수행한다. 또한 Intel사(社)의 OpenCV 라이브러리를 기반으로 C++언어를 사용하여 구현된 손동작 컨트롤러 인터페이스의 성능 평가를 위해서는 상용 비디오 플레이어 프로그램에 적용하여 각 컨트롤 모드별 인식률을 측정한 결과 평균 89%의 인식률을 보였다.
본 연구는 식물체 캘러스의 접종공정의 자동화기술 개발하기 위하여 캘러스를 인식하는 영상처리 시스템과 캘러스를 새로운 배지로 접종하는 접종용 엔드이펙터, 매니퓰레이터 및 자동화 제어장치를 개발하고 그 성능을 평가하기 위하여 수행되었으며, 본 보에서는 영상처리 시스템 및 매니퓰레이터에 대한 연구결과를 소개한다. 캘러스의 인식을 위하여 영상처리부와 조명부로 구성한 영상처리 장치를 개발하였다. 영상처리부는 CCD 카메라와 PC로 구성하였으며, 조명부는 55W/3 파장 램프를 전면과 측면에 각각 설치하여 항상 일정한 조도가 유지되도록 하였으며, R, G, B 각 프레임별 화소특성을 검토한 결과, 캘러스와 배양용기는 B 프레임에서 분리가 가능하였다. 또한 캘러스 분할을 위한 알고리즘의 개발결과 캘러스가 원형인 경우는 도심을 기준으로 절단하고 장변형인 경우는 길이방향의 수직으로 절단하도록 하였으며, 장변형의 경우 위치하고 있는 방향을 인식하여 $0{\sim}180^{\circ}$ 범위내의 결과 값을 로봇측에 전송하여 엔드이펙터의 방향을 결정하도록 하였다. 영상취득부터 캘러스의 분할위치 결정까지 1사이클에 소요되는 시간은 디스플레이 1.5초, 영상처리 0.7초 등으로 총2.2초였으며, 개발된 인식 알고리즘의 정확도는 용기인식의 경우 전체 30개중에서 28개가 정확히 인식되어 성공률은 93%가 되었다.
We present a comprehensive study of the stellar populations in two faint M31 dwarf satellites, And XI and And XIII. Using deep archival images from the Wide Field Planetary Camera 2 (WFPC2) onboard the Hubble Space Telepscope (HST), we characterize the horizontal branch (HB) morphologies and the RR Lyrae (RRL) populations of these two faint dwarf satellites. Our new template light curve fitting routine (RRFIT) detected RRL populations from both galaxies. The mean periods of $RR_{ab}$ (RR0) stars in And XI and And XIII are < $P_{ab}$ > = $0.621{\pm}0.040$, and < $P_{ab}$ > = $0.648{\pm}0.038$ respectively. Even though the RRL populations show a lack of $RR_{ab}$ stars with high amplitudes (Amp(V) > 1.0 mag) and relatively short periods ($P_{ab}$ ~ 0.5 days), their period - V band amplitude (P-Amp(V)) relations track the lower part of the general P-Amp(V) trend in the M31 outer halo RRL populations. The metallicities of $RR_{ab}$ stars were calculated via the [Fe/H]-log $P_{ab}$-Amp(V) relationship of Alcock et al. The metallicities thus obtained ($[Fe/H]_{And}$$_{XI}=-1.75%$; $[Fe/H]_{And}$$_{XIII}=-1.74$) are consistent with the values calculated from the RGB slope indicating that our measurements are not significantly affected by the evolutionary effects of RRL stars. We discuss the origins of And XI and And XIII based on a comparative analysis of the luminosity-metallicity (L-M) relation of Local Group dwarf galaxies.
This study compared the work environment colors and the colors of working clothes by conducting a field survey of domestic machinery manufacturers who are playing a central role in Korean industries so as to develop and evaluate working clothes based on the safety of workers and environmental harmony. For the study method, after the color-related requirements were collected through interviews and field surveys, the fabrics for working clothes were woven and the colors were selected using the requirements. The designs of working clothes were developed with an emphasis on color design. The colors of the working clothes were also analyzed in their relationship to the working environment. The evaluations were separately performed for the appearance and the colors with workers of D machinery manufacturing company. The appearance and color satisfaction, safety, psychology, and harmony with environment were evaluated on a 5-point scale by workers and their safety managers. Furthermore, pictures of the workers in their existing working clothes and the newly developed working clothes were taken with a digital camera while they were working in the field. The RGB values of the pictures were extracted using Photoshop ver. 7.01, which were converted to HVC values using Munsell Conversion ver. 4.0.1. This study found that higher satisfaction levels were shown for the newly developed working clothes compared to the existing ones. The actual measurements also showed that the newly developed had higher brightness and clearer chromatic contrast than the existing ones, indicating higher explicitness and attention for safety of workers. These types of studies can contribute to the integrated working environment plan of machinery manufacturers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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