Body gesture Recognition has been one of the interested research field for Human-Robot Interaction(HRI). Most of the conventional body gesture recognition algorithms used Hidden Markov Model(HMM) for modeling gestures which have spatio-temporal variabilities. However, HMM-based algorithms have difficulties excluding meaningless gestures. Besides, it is necessary for conventional body gesture recognition algorithms to perform gesture segmentation first, then sends the extracted gesture to the HMM for gesture recognition. This separated system causes time delay between two continuing gestures to be recognized, and it makes the system inappropriate for continuous gesture recognition. To overcome these two limitations, this paper suggests primitive body model encoding, which performs spatio/temporal quantization of motions from human body model and encodes them into predefined primitive codes for each link of a body model, and Selective/Asynchronous Input-Parallel State machine(SAI-PSM) for multiple-simultaneous gesture recognition. The experimental results showed that the proposed gesture recognition system using primitive body model encoding and SAI-PSM can exclude meaningless gestures well from the continuous body model data, while performing multiple-simultaneous gesture recognition without losing recognition rates compared to the previous HMM-based work.
CarboKorea and HydroKorea are the domestic projects aiming to improve our understanding of carbon and water cycles in a typical Korean forest located in a complex terrain with a watershed connected to large rivers. The ultimate goal is to provide a nowcasting of these cycles for the whole Peninsula. The basic strategy to achieve such goal is through the inter- and multi-disciplinary studies that synthesize the in-situ field observation, modeling and remote sensing technology. The challenge is the fact that natural ecosystems are nonlinear and heterogeneous with a wide range of spatio-temporal scales causing the variations of mass and energy exchanges from a leaf to landscape scales. Our paradigm now shifts from temporal variation at a point to spatial patterns and from spatial homogeneity to complexity of water and carbon at multiple scales. Yet, a large portion of our knowledge about land-atmosphere interactions has been established based on tower observations, indicating that the development of scaling logics holds the key to the success of CarboKorea and HydroKorea. Here, we review the pioneering work of FIFE (First ISLSCP Field Experiment) on scaling issues in a temperate grassland and discuss the lessons from it for the application to Gwangneung forest site.
비디오 데이터에서 움직임 객체에 대한 움직임 경로는 내용-기반 검색을 위해 비디오 데이터를 색인하는 데 있어 매우 중요한 역할을 한다. 따라서, 본 논문에서는 비디오 데이터에서 움직임 객체의 움직임 경로를 모델링하기 위한 새로운 시공간 표현 기법을 제안한다. 비디오 데이터를 위한 보다 효율적인 내용-기반 검색을 위해, 제안하는 기법은 시간, 공간 관계성과 더불어 일정 시간 간격 동안 움직인 객체의 이동 거리(moving distance)를 고려한다. 아울러, 제안하는 표현 기법에 기반하여 단일 움직임 객체의 움직임 경로와 다수 움직임 객체들의 움직임 경로를 위한 새로운 유사성 측정 알고리즘을 제시하며, 이들 알고리즘은 검색 결과에 대해서 유사성에 준하여 순위(Ranking)를 부여할 수 있다. 마지막으로, 성능 평가를 통하여 제안된 시공간 표현 기법은 기조의 Li 방법과 Shan의 방법에 비해 동등한 재현율을 유지하며, 정확율 측면에서 약 20%의 성능 향상을 보인다.
A spatio-temporal vector channel model is introduced for the position location (PL) estimation problem for CDMA cellular system environment. Two common ways for the PL make use of the AOA (Angle Of Arrival) and TDOA (Time Difference Of Arrival) from a subscriber to the multiple sensors (base stations). In this paper, we applied the derived vector channel to simulate the multipath channel for the angle of the signal arrival in CDMA systems. Cross-correlation method is a good candidate among other direction finding algorithms available in literature, especially in wideband modulation as in the CDMA system. The PL estimation errors are evaluated for different channels, which are obtained as a parameter of scattering radius of the suggested model. We noted that the number of sensors (base-stations) are related to the PL errors in favor of the available data.
RFID는 라디오 주파수 기반의 자동 인식 데이터 수집 장치로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기반 기술의 핵심 분야이다. RFID 태그(전자태그)가 부착된 개체의 위치를 저장할 수 있기 때문에 시간에 따라 위치가 변하는 이동체와 유사하다. 그러나 태그 객체는 판독기(reader)의 위치로 인식되며 일정 수 이상의 객체들이 같은 시간에 함께 이동하는 특징을 가지기 때문에 기존의 이동체 모델링 방법을 사용하여 전자 태그 객체를 표현하면 색인의 성능이 저하되는 문제가 발생한다. 이 논문에서는 시공간 질의를 처리하는 색인의 성능을 개선하기 위하여 태그 객체의 특징을 반영한 모델링 기법을 제안한다. 제안한 모델링 기법에서 간격 데이터 개념을 기반으로 시간과 공간 도메인 외에 식별자 도메인을 추가하여 태그 객체를 표현한다. 그리고 세 가지 도메인을 이용하여 태그 객체에 대한 색인을 구성한다.
소셜 애플리케이션은 GPS 센서가 내장된 스마트폰의 보급과 더불어 위치 기반 서비스와 융합된 형태로 발전하고 있다. 기존의 위치기반 서비스는 물류관제, 교통관제, 주문배달 등의 실시간 서비스 제공에 초점을 맞추었기 때문에, 소셜 애플리케이션에서 제공하는 취미, 선호도 기반의 추천 서비스 등의 개인화 서비스 제공에 적합하지 않다. 본 연구에서는 개인화된 소셜 애플리케이션에 적용 가능한 시공간 데이터의 그래프 모델링 기법을 제안한다. 실험을 통해 제안하는 시공간 데이터 모델링 기법의 유용성을 보인다.
In order to properly evaluate the spatio-temporal variations of groundwater flow, the data obtained in field experiments should be corroborated into numerical simulations. Particle tracking method is a simple simulation tool often employed in groundwater simulation to predict groundwater flow paths or solute transport paths. Particle tracking simulations visually show overall the particle flow path along the entire aquifer, but no previous simulation studies has yet described the parameter values at grid nodes around the particle path. Therefore, in this study, a new technical approach was proposed that enables acquisition of parameters associated with particle transport in grid nodes distributed in the center of the particle path in groundwater. Since the particle tracking path is commonly referred to as streamline, the algorithm and codes developed in this works designated streamline analysis method. The streamline analysis method can be applied in two-dimensional and three-dimensional finite element or finite difference grid networks, and can be utilized not only in the groundwater field but also in all fields that perform numerical modeling.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
셀룰라 오토마타(CA)는 복합체(complex system)의 특성과 행태를 분석하거나 시뮬레이션 하기 위해서 고안된 이론적 체계로 자연과학 및 공학의 여러 분야에서 연구되어왔다. 최근 GIS 분야에서는 CA가 가지고 있는 시공간적 동적 모델 구현의 개념적 우수성과 래스터 GIS와의 유사성에 근거하여 CA와 GIS를 이용한 다양한 모델링 연구가 발표되고 있다. 그러나 대부분의 연구에서 개발된 CA모델들은 GIS의 제한된 기능을 바탕으로 구현되어 CA가 가지고 있는 장점들을 충분히 활용하고 있지 못하며 실제적인 모델링 연구에 활용될 수 있는 통합시스템이 개발되어 있지 않다. 본 연구에서는 CA를 GIS의 모델링 엔진으로 결합하여 동적 공간 모델링 혹은 시뮬레이션을 수행할 수 있는 범용의 CA-GIS 통합시스템을 개발하였다. 이러한 CA-GIS 통합시스템을 개발하였다. 이러한 CA-GIS 통합시스템은 GIS의 동적 공간 모델링 기능을 대폭 보완할 수 있을 것으로 기대되며 도시성장 예측모델 개발과 같은 실제적인 모델링 연구 수행에 효과적인 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
This study aims to estimate chlorophyll-a concentration in rivers using multi-spectral RapidEye imagery and Spectral Mixture Analysis (SMA) and assess the applicability of SMA for multi-temporal imagery analysis. Comparison between images (acquired on Oct. and Nov., 2013) predicted and ground reference chlorophyll-a concentration showed significant performance statistically with determination coefficients of 0.49 and 0.51, respectively. Two band (Red-RE) model for the October and November 2013 RapidEye images showed low performance with coefficient of determinations ($R^2$) of 0.26 and 0.16, respectively. Also Three band (Red-RE-NIR) model showed different performance with $R^2$ of 0.016 and 0.304, respectively. SMA derived Chlorophyll-a concentrations showed relatively higher accuracy than band ratio models based values. SMA was the most appropriate method to calculate Chlorophyll-a concentration using images which were acquired on period of low Chlorophyll-a concentrations. The results of SMA for multi-temporal imagery showed low performance because of the spatio-temporal variation of each end members. This approach provides the potential of providing a cost effective method of monitoring river water quality and management using multi-spectral imagery. In addition, the calculated Chlorophyll-a concentrations using multi-spectral RapidEye imagery can be applied to water quality modeling, enhancing the predicting accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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