For acquisition of 3-Dimensional information in real space, stereo vision system is suitable. In the stereo system, 3D real world position is derived from translation of coordinates between cameras and world. Thus, to use stereo vision, it is needed to construct a precise system which provides kinematically precise translation between camera and world coordinate, in spite of intricacy and hardness. So much cost and time should be spent to build the system. In this paper, facilely to solve previous problem, a method which can easily obtain 3D informations using reference objects and RSD(Relative Stereo Disparity) is proposed. Instead of direct computation of position with translation of coordinates, only relative stereo disparity in stereo pair of image is used to find the reference depth of objects, and real 3D position is computed with initial condition of reference objects. In computation, subpixel resolution is involved to find the display for accuracy. To find the RSD, corresponding points are calculated in subpixel resolution. So the result in experiemnt will be shown that subpixel resolution is more accurate than 1 pixel resolution.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.6
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pp.1029-1040
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2011
In this paper we propose an intelligent navigation algorithm for real world problem which can build a map without localization. Proposed algorithm operates online and furthermore does not require many memories for applying real world problem. After applying proposed algorithm to toy and huge data set, it does not require to calculate a whole eigenspace and need less memory compared to existing algorithm. Thus we can obtain that proposed algorithm is suitable for real world mobile navigation algorithm.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.6
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pp.822-834
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2017
In M&S, radar model is a software module to identify position data of simulation objects. In this paper, we propose a radar performance model for simulations of air defenses. The previous radar simulations are complicated and difficult to model and implement since radar systems in real world themselves require a lot of considerations and computation time. Moreover, the previous radar simulations completely depended on radar equations in academic fields; therefore, there are differences between data from radar equations and data from real world in mission level analyses. In order to solve these problems, we firstly define functionality of radar systems for air defense. Then, we design and implement the radar performance model that is a simple model and deals with being independent from the radar equations in engineering levels of M&S. With our radar performance model, we focus on analyses of missions in our missile model and being operated in measured data in real world in order to make sure of reliability of our mission analysis as much as it is possible. In this paper, we have conducted case studies, and we identified the practicality of our radar performance model.
The objective of camera calibration is to obtain the correlation between camera image coordinate and 3-D real world coordinate. Most calibration methods are based on the camera model which consists of physical parameters of the camera like position, orientation, focal length, etc and in this case camera calibration means the process of computing those parameters. In this research, we suggest a new approach which must be very efficient because the artificial neural network(ANN) model implicitly contains all the physical parameters, some of which are very difficult to be estimated by the existing calibration methods. Implicit camera calibration which means the process of calibrating a camera without explicitly computing its physical parameters can be used for both 3-D measurement and generation of image coordinates. As training each calibration points having different height, we can find the perspective projection point. The point can be used for reconstruction 3-D real world coordinate having arbitrary height and image coordinate of arbitrary 3-D real world coordinate. Experimental comparison of our method with well-known Tsai's 2 stage method is made to verify the effectiveness of the proposed method.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the real-world driving study, 52 drivers drove approximately 11.0 km of rural road (about 20 min), 7.9 km of urban road (about 25 min), and 20.8 km of highway (about 20 min). The results suggested that the appropriate number of blinks during the last 60 seconds was 4 times, and the head movement interval was 35 seconds. The results from drowsy driving data will be presented in another paper - part 2.
This study aimed to verify the criteria of the driver monitoring systems proposed by UNECE ACSF informal working group and the ministry of land, infrastructure, and transport of South Korea using driving behavior data. In order to verify the criteria, we investigated the safety regulations of driver monitoring systems in a conditional autonomous vehicle and found that the driver monitoring measures were related to eye blinks times, head movements, and eye closed duration. Thus, we took two different experimental data including real-world driving and simulator-based drowsy driving behaviors in previous studies. The real-world driving data were used for analyzing blink times and head movement intervals, and the drowsiness data were used for eye closed duration. In the drowsy driving study, 10 drivers drove approximately 37 km of a monotonous highway (about 22 min) twice. The results suggested that the appropriate duration of eyes continuously closed was 4 seconds. The results from real-world driving data were presented in the other paper - part 1.
To understand the multilateral characteristics of human behavior and physiological markers related to physical, emotional, and environmental states, extensive lifelog data collection in a real-world environment is essential. Here, we propose a data collection method using multimodal mobile sensing and present a long-term dataset from 22 subjects and 616 days of experimental sessions. The dataset contains over 10 000 hours of data, including physiological, data such as photoplethysmography, electrodermal activity, and skin temperature in addition to the multivariate behavioral data. Furthermore, it consists of 10 372 user labels with emotional states and 590 days of sleep quality data. To demonstrate feasibility, human activity recognition was applied on the sensor data using a convolutional neural network-based deep learning model with 92.78% recognition accuracy. From the activity recognition result, we extracted the daily behavior pattern and discovered five representative models by applying spectral clustering. This demonstrates that the dataset contributed toward understanding human behavior using multimodal data accumulated throughout daily lives under natural conditions.
Occupant behaviors and body contact with vehicle interior parts are main injury mechanism in far-side collisions. In vehicle side impact accident where the crash accident occurs on the opposite side of the vehicle from the a particular occupant, it is exposed in terms of relatively larger lateral motion to interact with the opposite side of the vehicle structure. The challenge of minimizing motions of upper body and injury risk according to a direct contact is a primary occupant protection research. This study has performed a data analysis of real-world accident database extracted from the 2016~2020 CISS database and a parametric investigation of impact angles and occupant kinematics in far-side lateral and oblique impact simulations. A detailed data analysis was conducted to reveal the relationship among the accident and injury data. Database analysis and computational far-side impact results proposed the fundamental vehicle design for safety improvement in far-side collisions.
In the intensely competitive global fashion market, the use of cultural elements to enhance design has become increasingly widespread. However, there is a lack of research on challenges and opportunities associated with integrating cultural elements of Minhwa into fashion design. Moreover, diverse approaches to incorporate Korean cultural elements into contemporary fashion designs are still needed. This study aims to reveal the real-world challenges relating to the incorporation of Korean cultural elements, including Minhwa, into fashion design and to clarify the possibility of applying Lin's cultural levels to cultural aspects in accordance with experts' views. To establish a theoretical foundation, the literature review on cultural design and Minhwa studies was conducted. It analyzes Minhwa to gain an understanding of the characteristics associated with different cultural levels. In-depth interviews with fashion industry professionals and Minhwa artists were conducted to ascertain their attitudes toward Minhwa use. The study's major findings were threefold. First, the cultural design facilitates the introduction, promotion, understanding, and maintenance of the culture. Since Minhwa offers rich inspiration linked to Korean culture, Minhwa-related designs can provide new perspectives while still having commercial potential. Second, however, the limitations of existing cultural designs included their being outdated, superficial without interpretation, unsophisticated, or limited. Furthermore, the use of Minhwa is limited since it is difficult to avoid creating superficial and unsophisticated designs in the real world. Third, approaching Minhwa at different cultural levels can promote diverse thinking and reduce the challenges of Minhwa use in design, but the major challenge remains visual expression.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2021.06a
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pp.206-206
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2021
The necessity for appropriate management of water resources infrastructures such as reservoirs, levees, and dikes is increasing due to unexpected hydro-climate irregularities and rising water demands. To meet this need, past studies have focused on advancing theoretical optimization algorithms such as nonlinear programming, dynamic programming (DP), and genetic programming. Yet, the optimally derived theoretical solutions are limited to be directly implemented in making release decisions in the real-world systems for a variety of reasons. This study first aims to comparatively analyze the two prominent optimization methods, DP and evolutionary multi-objective direct policy search (EMODPS), under historical inflow series using K-fold cross validation. A total of six optimization models are formed each with a specific formulation. Then, one of the optimization models was coupled with the actual zone-based hedging rule that has been adopted in practice. The proposed methodology was applied to Boryeong Dam located in South Korea with conflicting objectives between supply and demand. As a result, the EMODPS models demonstrated a better performance than the DP models in terms of proximity to the ideal. Moreover, the incorporation of the real-world policy with the optimal solutions improved in all indices in terms of the supply side, while widening the range of the trade-off between frequency and magnitude measured in the sides of demand. The results from this study once again highlight the necessity of closing the gap between the theoretical solutions with the real-world implementable policies.
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