Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1993.06a
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pp.1317-1320
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1993
We are concerned with developing a robust method for comprehensive scene analysis. In particular, we address the problem of representing spatial relations between regions in a segmented 2D image. Spatial relations are modeled as fuzzy sets. The method has two aspects, symbolic and quantitative, consisting of assigning labels for spatial relations and numeric degrees to which a relation holds respectively. The procedure of deriving a spatial relation is hierarchical taking into account geometric/physical characteristics of the regions in question.
A space, real or virtual, comprises regions as its parts and physical objects residing in them. A coherent and sophisticated representaion scheme for their spatial relations premises the precision and plausibility in its associated agents' inferencing on the spatial relations and the development of events occurring in such a space. The existing spatial models are not suitable for a comprehensive representation of the general spatial relations in that they have limited expressive powers based on the dichotomy between the large and small scales, or support only a small set of topological relations. The representaion model we propose has the following distinctive chracteristics: firstly, our model provides a comprehensive representation scheme to accommodate large and small scale spaces in an integrated fashion; secondly, our model greatly elaborated the spatial relations among the small-scale objects based on their contact relations and the compositional relations among their respective components objects beyond the basic topological relations like disjoint and touch; thirdly, our model further diversifies the types of supported relations by adding the container property besides the soildness together with considering the gravity direction. The resulting integrated spatial knowledge representation scheme considering the gravity allows the diverse spatial relations in the real world to be simulated in a precise manner in relation to the associated spatial events and provides an expression measure for the agents in such a cyber-world to capture the spatial knowledge to be used for recognizing the situations in the spatial aspects.
Recognizing spatial information associated with events expressed in natural language text is essential not only for the interpretation of such events and but also for the understanding of the relations among them. However, spatial information is rarely mentioned as compared to events and the association between event and spatial expressions is also highly implicit in a text. This would make it difficult to automate the extraction of spatial information associated with events from the text. In this paper, we give a linguistic analysis of how spatial expressions are associated with event expressions in a text. We first present issues in annotating narrative texts with reference relations between event and spatial expressions, and then discuss surface-level linguistic characteristics of such relations based on the annotated corpus to give a helpful insight into developing an automated recognition method.
The purpose of this study is to analyze spatial patterns of traffic accidents and to investigate spatial relations among neighboring spatial objects by applying GIS and spatial data mining methods. This study investigated traffic accident data in Kangnam-gu, Seoul, as a case study. As a result, four clusters were emerged based on individual attributes of traffic accidents. Each cluster showed distinctive properties. In spatial associations between individual attributes of traffic accidents and neighboring spatial objects, there were many rules according to concept hierarchy and definition of spatial relations. Although all rules were not be interesting and significant, they could be a clue to investigate more.
This study investigated young children's spatial representation of geometrical relations based on their drawings of cube buildings. One hundred seventy-six children from 3 to 6 years of ages were selected from private kindergartens and day care centers. Their drawings were classified into 6 developmental levels: level 1 - drawings show only scribbles or several circles; level 2 - drawings show plane squares from a front view; level 3 - positional relations are included in the drawings; level 4 - separate-joint relations or the general outline of a cube building are shown; level 5 - rotated drawing and an additional square for hidden faces are attempted to represent the lateral view; level 6 - parallel lines are drawn to represent 3-dimensional structures. Three-to four-year-olds were between levels 1 and 2; four-to six-year olds were between levels 3 and 4; and children over six years old were between levels 3 and 5.
Robots need to understand as much as possible about their environmental situation and react appropriately to any event that provokes changes in their behavior. In this paper, we pay attention to topological relations between spatial objects and propose a model of robotic cognition that represents and infers temporal relations. Specifically, the proposed model extracts specified features of the cooccurrence matrix represents from disparity images of the stereo vision system. More importantly, a habituation model is used to infer intrinsic spatial relations between objects. A preliminary experimental investigation is carried out to verify the validity of the proposed method under real test condition.
Spatial relations among objects we one of the most frequently used searching criteria for a query based on the contents of 3-D images. However, the existing researches have mainly focused only the absolute directional relations based on a fixed viewpoint in 2-D images. So, this paper presents a representation method of viewpoint based directional relations that enables spatial relations among objects to be retrieved based on a viewpoint of an observer. The retrieval technique based on our method is a]so described. In this paper, the notion of 3D string is defined to express the spatial relations in a 3-D space. A retrieval method based on relative directional relations among objects from a viewpoint of an observer is also presented. The proposed method simplifies the retrieval of viewpoint-based directional relations because 2D+1D scheme reduces the dimension.
The Journal of Korean Academy of Sensory Integration
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v.21
no.2
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pp.24-34
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2023
Objective : This study sought to investigate the effects of a sensory integration intervention focusing on vestibular and proprioceptive on the spatial relations and visual-motor coordination of children with developmental disorders. Methods : Three children with developmental disabilities aged 5 to 6 years were the subjects of this study, and the ABA' design, which is one of the single subject research designs. A total of 18 sessions were conducted over a six-week period-that is, three 30-minute sessions per week. During the three baseline sessions, the children's spatial relations and visual-motor coordination were evaluated prior to the intervention. During the 12 sessions conducted in the intervention period, a vestibular and proprioception sensory integration intervention was performed, while in the final three sessions, the children's spatial relations and visual-motor coordination were again evaluated (without any further intervention Children were measured and evaluated every session after intervention using a computer cognitive rehabilitation program (CoTras-C). Moreover, the Kaufman Assessment Battery for Children and the Korean-Development Test of Visual Perception-2 were used as evaluation tools to verify the effectiveness of the intervention. Results : There were significant differences in the spatial relations and visual-motor coordination scores of the children with developmental disorders before and after the vestibular and proprioceptive sensory integration intervention. More specifically, after the intervention, all three children showed statistically significant improvements. Conclusion : The applied vestibular and proprioceptive sensory integration therapy had a significant impact on the spatial relations and visual-motor coordination of the three children with developmental disorders.
Since users who search maps conduct their searching using the name they already know or is commonly called rather than formal name of a specific place, they tend to fail to find their destination. In addition, in typical web map service in terms of spatial searching of map. Location information of unintended place can be provided because when spatial searching is conducted with the vocabulary 'nearby' and 'in the vicinity', location exceeding 2 km from the current location is searched altogether as well. In this research, spatial range that human can perceive is calculated by extracting POI date with the usage of twitter data of SNS, constructing spatial relations with existing POI, which is already constructed. As a result, various place names acquired could be utilized as different names of existing POI data and it is expected that new POI data would contribute to select places for constructing POI data by utilizing to recognize places having lots of POI variation. Besides, we also expect efficient spatial searching be conducted using diverse spatial vocabulary which can be used in spatial searching and spatial range that human can perceive.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.10
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pp.397-406
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2014
In order to answer the questions successfully on behalf of the human in DeepQA environments such as Jeopardy! of the American quiz show, the computer is required to have the capability of fast temporal and spatial reasoning on a large-scale commonsense knowledge base. In this paper, we present a scalable spatial reasoning algorithm for deriving efficiently new directional and topological relations using the MapReduce framework, one of well-known parallel distributed computing environments. The proposed reasoning algorithm assumes as input a large-scale spatial knowledge base including CSD-9 directional relations and RCC-8 topological relations. To infer new directional and topological relations from the given spatial knowledge base, it performs the cross-consistency checks as well as the path-consistency checks on the knowledge base. To maximize the parallelism of reasoning computations according to the principle of the MapReduce framework, we design the algorithm to partition effectively the large knowledge base into smaller ones and distribute them over multiple computing nodes at the map phase. And then, at the reduce phase, the algorithm infers the new knowledge from distributed spatial knowledge bases. Through experiments performed on the sample knowledge base with the MapReduce-based implementation of our algorithm, we proved the high performance of our large-scale spatial reasoner.
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