The concept of connector is introduced as mediator between virtual environment and real environment. A connector has interest on usefulness in real world while previous interfaces of virtual reality system have focus on virtual world. A functional connector among connectors gives solution if disorientation problem in virtual environment and helps user to take out the knowledge experienced through virtual reality system in real environment. An example of a functional connector is designed and developed. Evaluation of designed and developed. Evaluation of connector will be executed later.
본 논문에서는 거동이 불편한 사람들이 웨어러블 입력장치를 이용하여 정보 접근 향상과 실세계를 효과적으로 제어할 수 있도록 가상현실과 실세계의 정합 모델을 제안한다. 제안하는 정합 모델은 웨어러블 입력장치 기반 PC 제어, 손동작 패턴 인식, 제어를 위한 응용 소프트웨어, 가상현실과 실세계 정합으로 구분된다. 웨어러블 입력장치는 RF 통신 기반 6축 공간좌표를 입력받아 마우스 기능과 손동작 패턴을 판별한다. 또한 실세계에서 이루어질 수 있는 행동들을 가상현실을 통해 사실감을 부여하였고, 거동이 불편한 사람들이 실세계를 쉽게 통제할 수 있는 서비스 모델을 제시하였다. 실험결과, 손동작 패턴을 인식하여 PC와 가상현실 제어를 설계 규격대로 수행됨을 확인할 수 있었고, 거동이 불편한 사람이 웨어러블 입력장치 기반 웹 접근, 멀티미디어 제어와 가상현실을 통해 실세계를 통제할 수 있는 결과를 보였다.
작가가 현실을 어떻게 인식하고 또 어떻게 형상화시켰는가를 고찰하는 것은 문학작품의 가치를 규명하는 필수적 과정이다. 시대적 현실상황과 작품사이에는 일정한 대응관계가 있는데 이 양자를 매개하는 것은 바로 작가의식이기 때문에 이러한 작업이 선행되어야 한다. 문학적 인식행위는 작품의 외면적 현실을 통해 삶의 내재적 본질을 파악하는 과정이다. 문학작품은 이러한 기능을 수행하기 위하여 현실을 문학자체의 예술적 방법으로 형상화시켜야 한다. 문학작품의 본질을 파악하기 위해서는 작가가 어떠한 예술적 방법으로 현실성을 획득하고 또 형상화시켰는가를 규명해야한다.
As the fixed mobile communication tools using the internet are developed, the off-line services are serviced through on-line on the internet. our society is divided into the real world and the cyber world. In the cyber world, the authentication to the user is absolutely required. The authentication is divided into the real-name authentication and the anonymous authentication by the kind of the internet service provider. There are some ISPs needed the real-name authentication and there are others ISPs needed the anonymity authentication. The research about the anonymity authentication is steadily established to these days. In this paper, we analyze the problem about blind signature, group signature, ring signature, and traceable signature. And we propose a method of anonymity authentication using the public certificate. In the proposal, the anonymity certificate have the new structure and management. Certificate Authority issues several anonymity certificates to a user through the real-name authentication. Several anonymity certificates give non-linked and non-traceability to the attacker.
The use of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels has gained significant attention due to their potential to provide continuous and real-time data at a low cost. However, the accuracy and reliability of these sensors in real-world scenarios are not well understood. This study aims to compare the performance of low-cost IoT sensors in the laboratory and real-world conditions to evaluate their accuracy and reliability. Firstly, a low-cost IoT sensor was integrated with an IoT platform to acquire real-time flow rate data. The IoT sensors were calibrated in the laboratory environment to optimize their accuracy, including different types of low-cost IoT sensors (HC-SR04 ultrasonic sensor & YF-S201 sensor) using an open channel prototype. After calibration, the IoT sensors were then applied to a real-world case study in the Dorim-cheon stream, where they were compared to traditional flow measurement methods to evaluate their accuracy.The results showed that the low-cost IoT sensors provided accurate and reliable flow rate data under laboratory conditions, with an error range of less than 5%. However, when applied to the real-world case study, the accuracy of the IoT sensors decreased, which could be attributed to several factors such as the effects of water turbulence, sensor drift, and environmental factors. Overall, this study highlights the potential of low-cost IoT sensors for flow measurement in open channels and provides insights into their limitations and challenges in real-world scenarios.
Thermodynamic principles are described with a new point of view. In present study, the interaction between two systems is focused instead of the behavior of a system in conventional thermodynamics. The state change of a system cannot occur by itself but it is the result of the interaction between systems. However, the interaction itself is also the result of another kind of interaction, the interaction between two interactions. To reconstruct thermodynamics with such a point of view, the reversible world is imagined, in which conservations and measurements are discussed. There exists a conserved quantity for each mode of reversible interaction. The conserved transferring quantity in the interaction between interactions is the effective work, which is supposed to be measurable and conserved in reversible world. Effective work is the primary concepts of energy. It is the key factor to explain measurements, energy conservation and energy dissipation. The concepts developed in reversible world are applied to the real world in which irreversible phenomena may occur. Irreversibility is the result of effective energy dissipation, in which effective work irreversibly changes into entropy. A quantitative relation between the disappearing effective work and the generated entropy is dissipation equation which is given by experiments. A special temperature scale to give a very simple type of the dissipation equation is the absolute temperature scale, which gives the conventional conservation of energy.
In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권8호
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pp.3981-4004
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2019
This paper proposes a novel method for locating objects in real space from a single remote image and measuring actual distances between them by automatic detection and perspective transformation. The dimensions of the real space are known in advance. First, the corner points of the interested region are detected from an image using deep learning. Then, based on the corner points, the region of interest (ROI) is extracted and made proportional to real space by applying warp-perspective transformation. Finally, the objects are detected and mapped to the real-world location. Removing distortion from the image using camera calibration improves the accuracy in most of the cases. The deep learning framework Darknet is used for detection, and necessary modifications are made to integrate perspective transformation, camera calibration, un-distortion, etc. Experiments are performed with two types of cameras, one with barrel and the other with pincushion distortions. The results show that the difference between calculated distances and measured on real space with measurement tapes are very small; approximately 1 cm on an average. Furthermore, automatic corner detection allows the system to be used with any type of camera that has a fixed pose or in motion; using more points significantly enhances the accuracy of real-world mapping even without camera calibration. Perspective transformation also increases the object detection efficiency by making unified sizes of all objects.
Autonomous decision-making is key to safe and efficient marine autonomy, as global marine industry comprises over 90 percent of the world's cargo transportation. Challenges of the real-world validation in the aquatic domain limits the wide-spread of ASVs despite their promising societal impacts. We propose and demonstrate the real-world validation platform and comprehensive algorithm steps. Such a framework will serve as a more explainable and reliable decision-making system of ASVs as well as autonomous vehicles in other domains.
Augmented Reality (AR) is a useful technology for various industrial systems. This paper suggests a new playground system which uses markerless AR technology. We developed a virtual playground system that can learn physics and kinematics from the physical play of people. The virtual playground is a space in which real scenes and CG are mixed. As for the CG objects, physics of the real world is used. This is realized by a physics engine. Therefore it is necessary to analyze information from cameras, so that CG reflects the real world. Various games options are possible using real world images and physics simulation in the virtual playground. We think that the system is effective for education. Because CG behaves according to physics simulation, users can learn physics and kinematics from the system. We think that the system can take its place in the field of education through entertainment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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