지하공간통합지도는 지하안전관리를 위해 구축되고 있으며, 주기적으로 갱신되고 있다. 통합지도 갱신은 기존에 저장된 모든 객체를 삭제하고 새로 입력된 객체들을 저장하는 절차로 진행된다. 그러나, 이 과정에 변경되지 않은 객체들도 저장, 삭제, 저장이 반복되면서 갱신 시간을 지연하는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 통합지도 갱신 시간을 단축하기 위해 갱신된 객체와 갱신되지 않은 객체를 분리하여, 갱신된 객체만 지하공간통합지도에 반영하는 기술과 이 기술을 구현한 시스템을 설명한다. 갱신된 객체는 객체의 중심점을 이용한 객체 비교 방법을 사용하였으며, 검색 속도를 향상시키기 위해 쿼드트리를 사용하였다. 갱신된 객체의 유형은 객체의 형상을 이용한 추가와 삭제, 속성을 이용한 변경으로 구분하였다. 제안된 시스템은 갱신 객체 탐지, 추출, 변환, 저장 및 이력 관리 모듈로 구성되어 있다. 이 시스템은 실험에 사용한 데이터를 기준으로 기존 방법보다 약 4배 정도 빠르게 통합지도를 갱신할 수 있는 장점이 있으며, 지상시설물과 지하시설물에 모두 적용할 수 있는 장점도 있다.
A moving object detection algorithm for surveillance video is here proposed which employs background initialization based on two-stage median filtering and a background updating method based on state transition diagram. In the background initialization, the spatiotemporal similarity is measured in the subinterval. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which regions share similarity. The outputs from each subinterval are filtered by a two-stage median filter. The background of every frame is updated by the suggested state transition diagram The object is detected by the difference between the current frame and the updated background. The proposed method showed good results even for busy, crowded sequences which included moving objects from the first frame.
노후화된 지하시설물의 손상이 주요 원인이 되어 발생하는 도심지 지반침하를 예방하기 위해 지하시설물의 체계적 관리를 위해 지하공간 통합지도가 제작되고 있다. 그러나, 지하공간 통합지도를 갱신하는 과정에 갱신되지 않은 지하시설물 객체가 포함되어 갱신 시간을 지연시키는 문제가 있다. 본 논문에서는 지하시설물의 중심점을 기반으로 지하공간 통합지도의 갱신 과정에 필요한 갱신된 객체만을 선별함으로써 통합지도의 갱신 시간을 단축하는 방법에 대해 제안하였다. 중심점 비교를 통해 검색 대상을 대폭 감소시켜 검색 속도를 단축하고, 동일 객체 여부는 두 객체의 실제 위치를 이용한 거리를 계산하여 판정하였다. 제안된 방법은 데이터의 수량이 많을수록 빠른 성능을 나타내고, 기존의 방법에 비해 약 4배 정도 빠르게 갱신된 객체를 지하공간 통합지도에 반영할 수 있다.
In this paper, we explore the issues of force display in the cooperative virtual environment shared by multiple users distributed over the network with heterogeneous hardware platforms. The proposed method is to cope with the problem of small time delay and the difference of sampling rate in the distributed configuration. In the proposed approach the interaction forces of the participants are just treated as the independent sources of acceleration. Thus the action of a participant simply changes the acceleration of the virtual object and consequently the states of the virtual object will be updated. When the updated states are reported to all the participants, the information on the time of state changes is delivered, too. Employing the discrete state information updated by the other users, each user modifies his own virtual environment and pseudo-realtime simulation can be realized. Excluding the software interface and the communication technique, it is proposed the simulation method for the operation of respective users and the way of calculating the driving input to the display device. For experimental verification we construct a cooperative virtual environment shared by two remote users and outline the results of experiments.
Human can update the memory with new information not forgetting acquired information in the memory. ART(Adaptive Resonance Theory) does not need to change all information. The methodology of ART is followed. The ART updates the memory with the new information that is unknown if it is similar with the memorized information. On the other hand, if it is unknown information the ART adds it to the memory not updating the memory with the new one. This paper shows that ART is able to classify sensory information of a certain object. When ART receives new information of the object as an input, it searches for the nearest thing among the acquired information in the memory. If it is revealed that new information of the object has similarity with the acquired object, the model is updated to reflect new information to the memory. When new object does not have similarity with the acquired object, the model register the object into new memory
기존의 색상 기반의 Mean Shift 알고리즘을 이용한 객체추적 알고리즘은 초기 색상 정보가 사라질 경우 정확한 객체추적을 수행할 수 없다. 본 논문은 객체의 색상이 변할 때 색상 정보를 변경하여 정확히 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 현재의 위치를 중심으로 다음 객체 위치에 해당하는 밀도가 가장 높은 위치를 Mean Shift알고리즘으로 구하고, 바꿔 색상 정보를 변경하는 반복적인 기법을 사용한다. 이를 통해 처음 설정한 객체의 색상이 바뀌거나 사라지더라도 정확한 객체추적을 할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 제안 알고리즘을 구현하고, 실험 결과로 성능을 입증한다.
In this paper, we present an effective covariance tracking algorithm based on adaptive size changing of tracking window. Recent researches have advocated the use of a covariance matrix of object image features for tracking objects instead of the conventional histogram object models used in popular algorithms. But, according to the general covariance tracking algorithm, it can not deal with the scale changes of the moving objects. The scale of the moving object often changes in various tracking environment and the tracking window(or object kernel) has to be adapted accordingly. In addition, the covariance matrix of moving objects should be adaptively updated considering of the tracking window size. We provide a solution to this problem by segmenting the moving object from the background pixels of the tracking window. Therefore, we can improve the tracking performance of the covariance tracking method. Our several simulations prove the effectiveness of the proposed method.
This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
In this paper, we propose an efficient method that is tracking an object in real time using particle filter and adaptive observation model. When tracking object, it happens object shape variation by camera or object movement in variety environments. The traditional method has an error of tracking from these variation, because it has fixed observation model about the selected object by the user in the initial frame. In order to overcome these problems, we propose a method that updates the observation model by calculating the similarity between the used observation model and the eight-way of edge model from the current position. If the similarity is higher than the threshold value, tracking the object using updated observation model to reset observation model. On the contrary to this, the algorithm which consists of a process is to maintain the used observation model. Finally, this paper demonstrates the performance of the stable tracking through comparison with the traditional method by using a number of experimental data.
Since the first proposition of IEC61850 object model at 1993, many questions about making a seamless model have been issued. the reason which they have worry about is that the functions of the equipment are supposed to be changed properly and new equipment and scheme are need to be introduced according to user's application. To handle those issues, TC57 which is a IEC committee for power control and communication has continuously updated the object model. Nowadays along with the new object model involving power quality, distribution resource and wind power, the committee has a plan to announce the revision of IEC61850-7-4. In the study, authors will present the prediction and diagnosis object models for transformer. Transformer models for protection and control have already been dealt with in the international standard but the models for prediction and diagnosis have never mentioned until now. Designing the prediction and diagnosis functions with the existing IEC61850-7-4, it'll be shown what is a proper object model for prediction and diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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