본 논문은 캐릭터의 특정 신체 부위를 3차원 가상 환경 안의 원하는 위치로 드래깅 함으로써 미래의 동작 시퀀스를 지시하는 새로운 대화형 기법을 제시한다. 캐릭터의 동작 시퀀스는 미리 촬영된 동작 데이터의 세부 구간들을 모션 그래프 구조에 따라 시간적으로 재배열 함으로써 합성한다. 손 동작 추적 장치에 의하여 사용자의 3차원 위치 입력이 주어지면, 모션 그래프를 공간 상에 펼침으로써 캐릭터의 현재 상태로부터 도달 가능한 잠재적 미래 상태들을 샘플링 하고, 선택된 신체 부위와 입력 위치 간의 거리가감소하는 미래 상태를 검출하여 해당 자세를 사용자에게 제시한다. 연속적으로 검출된 자세 간의 변화를 최소화 함으로써 사용자가 입력 위치를 변화 시킴에 따라 어떤 상태가 검출될지 예상하기 용이하도록 하고, 결과적으로 원하는 미래 상태에 신속하게 도달하도록 한다. 제안된 방법의유용성은 브레이크 댄스, 권투, 농구 등의 동작 데이터를 이용한 실험을 통하여 확인할 수 있었다.
The concepts of residence time and flushing time can be used to explain the exchange and transport of water or materials in a coastal sea. The application of these transport time scales are widespread in biological, hydrological, and geochemical studies. The water quality of the system crucially depends on the residence time and flushing time of a particle in the system. In this study, the residence and flushing time in Gamak Bay were calculated using the numerical model, EFDC, which includes a particle tracking module. The average residence time was 55 days in the inner bay, and the flushing time for Gamak Bay was about 44.8 days, according to the simulation. This means that it takes about 2 months for land and aquaculture generated particles to be transported out of Gamak Bay, which can lead to substances accumulating in the bay. These results show the relationships between the transport time scale and physical the properties of the embayment. The findings of this study will improves understanding of the water and material transport processes in Gamak Bay and will be important when assessing the potential impact of coastal development on water quality conditions.
본 논문은 궤적을 군집화하여 혼잡한 영상에서 이동 객체를 검출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 외형 정보에 기반한 기존의 방법들과는 달리 객체의 움직임 정보만을 이용해 이동 객체를 검출한다. 이를 위하여 입력 영상의 매 프레임에서 특징점을 추출하며, 인접한 프레임간의 추적 과정을 통하여 특징점들의 궤적을 생성한다. 동일 객체에서 얻어진 궤적들은 유사한 움직임을 보일 것이라는 가정 하에 군집화 과정을 통하여 이동 객체를 검출한다. 궤적들의 군집화를 위하여 특징점 간의 위치, 움직임, 연속성에 기반한 에너지 함수로 궤적 간 유사도를 측정하였으며, conditional random fields (CRFs)를 이용하여 최적의 군집을 결정하였다. 기존의 궤적 군집화를 통한 이동 객체 검출 방법이 군집화 과정에서 한번 잘못 분류된 궤적은 잘못된 결과를 생성하는 것과는 달리, 제안한 방법에서는 군집화가 CRFs 상에서 에너지 최소화에 의해 수행되기 때문에 잘못 분류된 궤적이 반복 과정에서 다시 올바른 군집으로 재배열되는 것이 가능하다. 제안한 방법의 성능 측정을 위하여 서로 다른 혼잡도를 가지는 세 개의 영상을 이용하였으며, 약 94%의 검출률과 7%의 허위 경보율을 나타내었다.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
Because of prohibitive data storage requirements in large-scale simulations, the memory problem is an obstacle for Monte Carlo (MC) codes in accomplishing pin-wise three-dimensional (3D) full-core calculations, particularly for whole-core depletion analyses. Various kinds of data are evaluated and quantificational total memory requirements are analyzed based on the Reactor Monte Carlo (RMC) code, showing that tally data, material data, and isotope densities in depletion are three major parts of memory storage. The domain decomposition method is investigated as a means of saving memory, by dividing spatial geometry into domains that are simulated separately by parallel processors. For the validity of particle tracking during transport simulations, particles need to be communicated between domains. In consideration of efficiency, an asynchronous particle communication algorithm is designed and implemented. Furthermore, we couple the domain decomposition method with MC burnup process, under a strategy of utilizing consistent domain partition in both transport and depletion modules. A numerical test of 3D full-core burnup calculations is carried out, indicating that the RMC code, with the domain decomposition method, is capable of pin-wise full-core burnup calculations with millions of depletion regions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권3호
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pp.1224-1242
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2018
Aiming at motion analysis and compensation, it is essential to conduct motion detection with images. However, motion detection and tracking from low-altitude images obtained from an unmanned aerial system may pose many challenges due to degraded image quality caused by platform motion, image instability and illumination fluctuation. This research tackles these challenges by proposing a modified joint transform correlation algorithm which includes two preprocessing strategies. In spatial domain, a modified fuzzy edge detection method is proposed for preprocessing the input images. In frequency domain, to eliminate the disturbance of self-correlation items, the cross-correlation items are extracted from joint power spectrum output plane. The effectiveness and accuracy of the algorithm has been tested and evaluated by both simulation and real datasets in this research. The simulation experiments show that the proposed approach can derive satisfactory peaks of cross-correlation and achieve detection accuracy of displacement vectors with no more than 0.03pixel for image pairs with displacement smaller than 20pixels, when addition of image motion blurring in the range of 0~10pixel and 0.002variance of additive Gaussian noise. Moreover,this paper proposes quantitative analysis approach using tri-image pairs from real datasets and the experimental results show that detection accuracy can be achieved with sub-pixel level even if the sampling frequency can only attain 50 frames per second.
InSAR(Interferometric Synthetic Aperture Radar)는 급속히 발진하고 있는 기술이며 지표면의 수치지형모델 제작과 토지이용 분류뿐만 아니라, 지진, 화신, 지반침하와 빙하흐름의 모니터링과 같은 다양한 응용분야 적용은 그것의 장점을 강화시켜 주고 있다. InSAR는 원격탐측 기술의 한 부류이므로, 위성위치와 자세, 대기, 그리고 기타 요소에 의한 다양한 오차원인을 가지고 있으므로, 이 시스템의 정확도 검증, 특별히 SAR 영상으로부터 제작된 수치지형모델에 대해서는 중요하다. 본 연구에서는 RTK GPS와 Kinematic GPS 측위가 InSAR 기술로 제작된 수치지형모델의검증 도구로 이용되었다. 그 결과로서, Kinematic GPS는 실험지역에서 RTK GPS보다 많은 관측값을 얻을 수 있었지만, 안테나 주위 나무 등에 의한 위성추적 문제와 통신거리에 따른 기준국과 이동국사이의 자료전송 문제 등이 여전히 시급히 해결해야 할 과제로 나타났다.
The present paper describes the design of a Solid State Telescope (SST) on board the Korea Astronomy and Space Science Institute satellite-1 (KASISat-1) consisting of four [TBD] nanosatellites. The SST will measure these radiation belt electrons from a low-Earth polar orbit satellite to study mechanisms related to the spatial resolution of electron precipitation, such as electron microbursts, and those related to the measurement of energy dispersion with a high temporal resolution in the sub-auroral regions. We performed a simulation to determine the sensor design of the SST using GEometry ANd Tracking 4 (GEANT4) simulations and the Bethe formula. The simulation was performed in the range of 100 ~ 400 keV considering that the electron, which is to be detected in the space environment. The SST is based on a silicon barrier detector and consists of two telescopes mounted on a satellite to observe the electrons moving along the geomagnetic field (pitch angle $0^{\circ}$) and the quasi-trapped electrons (pitch angle $90^{\circ}$) during observations. We determined the telescope design of the SST in view of previous measurements and the geometrical factor in the cylindrical geometry of Sullivan (1971). With a high spectral resolution of 16 channels over the 100 keV ~ 400 keV energy range, together with the pitch angle information, the designed SST will answer questions regarding the occurrence of microbursts and the interaction with energetic particles. The KASISat-1 is expected to be launched in the latter half of 2020.
초단기 홍수예보를 위한 주요자료로서 최근 기상레이더의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기상레이더는 넓은 지역에 걸쳐 실시간으로 강우현상 감시가 가능하며 지상우량계로는 파악이 불가능한 미계측유역을 통과하는 강우장의 이동 및 변화 파악이 가능한 장점이 있다. 본 연구는 강우장의 공간적 분포와 레이더 강우세포를 추적하는 강우장 예측 해석방안을 수립하였다. 이를 위해 강우장의 공간적인 이동을 고려하기 위해 강우장의 바람장 이류(advection) 패턴을 추출하여 각 강우세포가 가지는 이동방향 및 속도를 고려한 강우장 추적기법을 통하여 강우장을 예측하였다. 본 연구를 통하여 개발된 기상레이더 강우장 상관분석 기법을 활용한 초단기강우예측 결과는 집중호우시 홍수 예 경보를 위한 수문모형의 입력자료로 활용이 가능할 것으로 사료된다.
본 연구는 GPS기반의 비디오시스템에 의해 노후 건축물을 어떻게 효과적으로 관리할 것인가에 연구목적을 두고 수행되었다. 휴대용 GPS기반 비디오시스템에 의한 Georeferencing 비디오자료는 신속한 검색과 도시지역의 복잡다양한 노후건축물을 효과적으로 관리하는데 도움을 주며 다음과 같은 결론을 얻었다. Georeferencing 자료는 비디오와 GPS가 연계되어 관측위치를 추적할 수 있고 건물의 안전진단을 위한 균열정보를 제공하며, 균열정보는 연속영상의 특징점 추적과 영상모자�掠茱珦� 융합된 방법에 의해 측정되도록 제시하였다. 본 연구를 통해 Georeferencing 비디오 기술은 건물안전진단을 위해 보다 효율적인 정보를 제공할 수 있어서 도시건축물관리에 유용한 기술로 사용될 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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