Mobility arises naturally in the Internet of Things networks, since the location of mobile objects, e.g., mobile agents, mobile software, mobile things, or users with wireless hardware, changes as they move. Tracking their current location is essential to mobile computing. To overcome the scalability problem, hierarchical architectures of location databases have been proposed. When location updates and lookups for mobile objects are localized, these architectures become effective. However, the network signaling costs and the execution number of database operations increase particularly when the scale of the architectures and the numbers of databases becomes large to accommodate a great number of objects. This disadvantage can be alleviated by a location caching scheme which exploits the spatial and temporal locality in location lookup. In this paper, we propose a hierarchical location caching scheme, which acclimates the existing location caching scheme to a hierarchical architecture of location databases. The performance analysis indicates that the adjustment of such thresholds has an impact on cost reduction in the proposed scheme.
Theoretically, the magnetic helicity transport flux through the solar surface into the upper atmosphere can be estimated indefinitely precisely by magnetic field footpoint tracking if the observational resolution is infinitely fine, even with magnetic flux emergence or submergence. In reality, the temporal and spatial resolutions of observations are limited. When magnetic flux emerging or submerging, the footpoint velocity goes to infinity and the normal magnetic field vanishes at the polarity inversion line. A finite observational resolution thus generates a blackout area in helicity flux estimation near the polarity inversion line. It is questioned how much magnetic helicity is underestimated with a footpoint tracking method due to the absence of information in the blackout area. We adopt the analytical models of Gold-Hoyle and Lundquist force-free flux ropes and let them emerging from below the solar surface. The observation and the helicity integration can start at different emerging stages of the flux rope, i.e., the photospheric plane initially cuts the flux rope at different levels. We calculate the magnetic helicity of the flux rope below the photospheric level, which is eventually to emerge, except the helicity hidden in the region to be swept by the blackout area with different widths. Our calculation suggests that the error in the integrated helicity flux estimate is about half of the real value or even larger when small scale magnetic structures emerge into the solar atmosphere.
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time.
Recently, object detection is a critical function for any system that uses computer vision and is widely used in various fields such as video surveillance and self-driving cars. However, the conventional methods can not detect the objects clearly because of the dynamic background change in the beach. In this paper, we propose a new technique to detect humans correctly in the dynamic videos like shores. A new background modeling method that combines spatial GMM (Gaussian Mixture Model) and temporal GMM is proposed to make more correct background image. Also, the proposed method improve the accuracy of people detection by using SVM (Support Vector Machine) to classify people from the objects and KCF (Kernelized Correlation Filter) Tracker to track people continuously in the complicated environment. The experimental result shows that our method can work well for detection and tracking of objects in videos containing dynamic factors and situations.
The use of ultrasound pulsed Doppler systems has become increasingly popular due to the advantages of easy measurements of blood velocity, volume blood blow, and irregularities of the circulatory system. However, the 2-D Doppler systems have several problems, such as range ambiguity, low signal to noise ratio, and slow frame rate. The mean frequency aliasing problem originating from the pulse repetition frequency is one of major limitations in pulsed Doppler systems. A conventional approach to resolve this problem is tracking the mean frequency close to and beyond the Nyquist frequency along the temporal axis. In this paper, a new concept of tracking the mean frequency along the spatial axis is proposed. The proposed technique is fault tolerant by nature and more suitable for multi gate and 2-D Doppler system than conventional methods.
According as IT environment changes from client/server system to the open system based on web service technologies, the exchange of data and services between independent applications and service servers in web environment is observed Recently. In this points, it is necessary that Geographic Information Systems, Spatial Imagery Information Systems, Intelligent Transportation Systems, and Global Navigation Satellite Systems based on the location and geometry information are inter-related each other. But, the inter-relation of these systems is very difficult because of the closed system architecture, different information format, and the absence of interoperability technologies. In this Paper, we describe 4S integration system based web service technologies that accept the international standard as WFS, WCS, WRS of OGC (OpenGIS Consortium) and UDDI, SOAP, WSDL of W3C. In detail, we study the system architecture design and implementation of traffic information service, routing service, and tracing service. These services are consisting of the data schema based on XML and GML, various functions of each layered service, each server platform, and web server. Specially, we represent that GML is being applied to a wide range of location-based services, telematics, and intelligent transportation
A stereoscopic particle tracking velocimetry (SPTV) technique based on the 2-frame hybrid particle tracking velocimetry (PTV) method was developed. The expansion of 2D PTV to SPTV is facilitated by the fact that the PTV method tracks individual particle centroids. To evaluate the performance and measurement accuracy of the present SPTV technique, it was applied to flow images of rigid body translation and synthetic standard images of jet shear flow and impinging jet flow. The data processing routine and measurement uncertainty of the SPTV technique are compared with those of conventional stereoscopic particle image velecimet.y (SPBV). In addition, the centroid translation effect of 2D particle image velocimetry (PIV) is defined and its effect on SPIV measurements is discussed. Compared to the SPIV method, the SPTV technique has inherited merits of concise and precise velocity evaluation procedures and provides better spatial resolution and measurement accuracy.
증강현실 기술은 공간에서 사용자가 육안으로 확인 할 수 없는 디지털 정보를 실시간으로 검색 할 수 있도록 함으로써 여러 분야의 가시화 방법으로 많은 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 카메라를 통해 입력되는 실제 물체의 영상을 인식하고 트래킹 함으로써 사용자가 원하는 디지털 주석을 삽입 할 수 있는 시스템을 개발하고자 한다. 유사 시스템을 개발하기 위해 일반적으로 발생하는 문제와 실외 증강현실 구현을 위해 해결해야 하는 문제와 본 연구만의 해결방안을 제시하였다. 마지막으로 실외 항만 컨테이너를 인식하는 디지털 주석 삽입 증강현실 시스템의 프로토타입을 제시하였다.
This study has analyzed the meaning of observation time in the course of acquiring the information of subjects who observed the space of hall in subway stations to figure out the process of spatial information excluded and the features of intensive searching. The followings are the results from the analysis of searching process with the interpretation of the process for information acquirement through the interpretation of observation area and time. First, based on the general definition of observation time, the reason for analyzing the features of acquiring spatial information according to the subjects' observation time has been established. The feature of decreased analysis data reflected that of observation time in the process of perceiving and recognizing spatial information, which showed that the observation was focused on the enter of the space during the time spent in the process of observing the space and the spent time with considerable exclusion of bottom end (in particular, right bottom end). Second, while the subjects were observing the space of hall in subway stations, they focused on the top of the left center and the signs on the right exit the most, which was followed by the focus on the both side horizontally and the clock on the top. Third, the analysis of consecutive observation frequency enabled the comparison of the changes to the observation concentration by area. The difference of time by area produced the data with which the change to the contents of spatial searching in the process of searching space could be known. Fourth, as the observation frequency in the area of I changed [three times -> six times -> 9 times], the observation time included in the area increased, which showed the process for the change from perception to recognition of information with the concentration of attention through visual information. It makes it possible to understand that more time was spent on the information to be acquired with the exclusion of the unnecessary information around.
본 연구에서는 공간정보를 활용하여 구현가능한 방범 관련 기능 및 서비스를 평가할 수 있는 기준을 도출하고, 도출된 기준별 상대적 중요도를 계산하여 최종적으로 공간정보 기반 지능형 방범서비스 어플리케이션의 적용 기능/서비스 대안에 대한 우선순위를 제시하였다. 또한 현재 정부 및 지자체 주도하에 운영 중인 10여개의 국민안심서비스의 연계방안과 세부 서비스 구현방안을 함께 제시함으로써 실질적인 사업화 및 실증화가 가능한 공간정보 기반 지능형 방범 앱서비스 모델을 제시하였다. 최종 평가기준은 1계층에 속하는 3가지와 2계층에 속하는 12가지의 평가기준에 따라 AHP 중요도 평가분석을 수행하였으며, 이를 토대로 긴급상황 시 대처방안, 보호자 실시간 위치파악 및 미아/치매환자전용 단말 사용, 사용자 참여 및 정보제공 등의 지능형 방범서비스 어플리케이션 구현방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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