Human can recognize the environment by detecting spatial perception, and most of environmental perception depends on visual perception. In view that the acquisition of spatial information is accomplished through visual recognition, analysis of visual structure contained in the space is thought to be very important sector in studying the characteristic of the space. The history of studies on visual structure of space, however, wasn't too long, and furthermore most of the theories up to now focused on static and planar principles. Under this circumstance, this study is intended to suggest new theory by combining Isovist theory and VGA theory that have been actively discussed as the theory on visual perception-based spatial structure and supplementing them between each other to expand into 3-dimensional model. The suggested theory is a complex principle in dimensional and dynamic form in consideration of visual direction, which forms 3-dimentional virtual model that enables visualization of the property of spatial structure as the routine discriminating whether visual connection is made between viewing point and target point, and the target point is included in the visual field quadrangular pyramid or not. Such model was built up by an analysis application where four probe paths were applied to simulate the visual structure that occurs in virtual space, and then the characteristics were analyzed through quantification. In result, in spite of the path with equal space and equal length, significant difference in the acquired quantity of spatial information could be found depending on the probe sequence. On the contrary, it was found that probe direction may not affect the acquired quantity of information and visual property of the space.
다양한 과학 분야와 공학 분야에서는 그들이 다루고 있는 특정한 주제의 정보를 좀 더 신속하고, 명확하게 사용자에게 전달하기 위해서 여러 가지 정보가시화(information visualization) 기법을 사용한다. 정보를 가시화 할 때는 기본적으로 세 가지 과정을 거치는데, 원 데이터(raw data)로부터 데이터 모델(data model)로 변환하고, 변환된 데이터 모델을 가시화 구조상(visual structure)에 매핑(mapping)시킨 후 정보화 모델(information model)로 변환하게 된다. 본 논문에서는 특정 행사가 진행되고 있는 건물내부에서 발생하는 시간, 공간적인 정보를 정리한 도표메타포(table metaphor)를 토대로, 해당 데이터 모델로부터 추출한 다양한 정보를 3차원 지도로 구성된 정보화 모델상에 반영하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 정보를 단순히 공간상에 반영하기 보다는 사용자의 관심영역(interest area)에 따른 정보의 공간적 의미에 중점을 두어 3차원 공간상에 표현하였다.
For the spatial experience of spectators visiting a museum, the route search of trying to follow the spatial structure or production of exhibition and the information search of trying to see are accomplished at the same time. In such process, the spectator's reaction of visual perception produces the result of emotional reaction and action exchanged between human and space by going through the recognition and perception on the target of environment factor. For the spatial experience of a spectator, the reaction of visual perception which interacts according to the exhibit and exhibition environment within space according to viewing purpose, interest and concern of spectator comes out as visual activity which is an activity to understand the spatial information shown as various activities according to spatial structure and unfolding characteristics of the display. The purpose of this study is to identify The Correlation of Spectator Movement Created According to Structural Form of Exhibition Area Based on Interaction between Exhibition Area Structure and Spectator to utilize as basic material while designing museum exhibition using isovist field which is a quantitative analysis tool of spectator's visual behavior and spatial structure at each exhibition area.
극의 공연은 희곡 텍스트를 무대라는 시각적 이미지로 바꾸어 표현하고 전달하는 것이 본질이다. 시각적 이미지는 두대라는 골간을 통해 형성된다. 무대는 시각적 이미지의 모태이다. 다시 말해서 극의 시각적 이미지는 결국 총체적인 공간이미지가 되는 것이다. 본 연구는 극텍스트의 공간이미지를 기호학적 관점에서 해석해 보고, 그것을 통하여 구현되는 공간의 구조와 체계를 파악해 보고자 하는 시도이다. 특히 본고에서 관심을 갖는 것은 이미지 속에 도입된 문자의 기호학이 아니라 텍스트의 언술내용 자체를 도입하는 공간의 이미지텍스트, 극공간의 구조와 의미작용을 파악하는 과정과 내용이며, 결국 이를 통하여 텍스트 그리고 실제 기념적·상징적 공간의 해석방법론으로서 기호학적 측면에서의 '공간 구현의 체계'를 제시하였다.
It has long been speculated that the visual system should use a coding strategy that takes advantage of statistical redundancies in images. But how such a coding strategy should manifest in neural responses has been less clear. Low-level image structure related to the power spectrum of natural images appears to be captured by a hard-wired efficient code in the retina of the fly and precortical structures like the LGN of cats that maximizes information content through the limited capacity channel of the optic nerve. But visual images are typically filled with higher-order structure beyond that captured by the power spectrum and visual cortex is not constrained by the same capacity limits as the optic nerve. Whether and how visual cortex can flexibly code for higher order redundancies is unknown. Here we show using psychophysical techniques that the neural response in early human visual cortex may be modulated by orientation redundancies in images such that a visual feature that is contained within a predictive pattern results in slower reaction times than a feature that deviates from a pattern, suggesting lower neural responses to predictable stimuli in the visual cortex. Our results point to a neural response in early visual cortex that is sensitive to global patterns and redundancies in visual images and is in marked contrast to standard models of cortical visual processing.
This study deals with the investigation of recognition structure on architectural environment and reconstruction of it by artificial intelligence. To test the possibility of the reconstruction, recognition structure on architectural environment is analysed and each steps of the structure are matched with computational methods. Edge Detection and Neural Network were selected as matching methods to each steps of recognition process. Visual perception system established by selected methods is trained and tested, and the result of the system is compared with that of experiment of human. Assuming that the artificial system resembles the process of human recognition on architectural environment, does the system give similar response of human? The result shows that it is possible to establish artificial visual perception system giving similar response with that of human when it models after the recognition structure and process of human.
소프트웨어 산업이 발달됨에 따라, 텍스트 위주의 정보보다는 시각적 정보의 요구가 점차적으로 증가하게 되었다. 이로 인해, 실세계에 존재하는 다양한 원시 정보를 사용자가 원하는 시각적인 설계 표현으로 나타내기 위해 자동화된 툴이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 추상 정보를 의미 분석을 통해 파싱을 하고, 시각화 구조의 매핑을 통해 시각적 언어를 추출하는 방법론 및 툴에 대해 논한다. 이 툴은 정규 규칙을 사용하여 관계적 구조로 표현하고, 이를 시각화 구조로 매핑하여 시각 정보를 제공한다. 원시코드의 추상 정보를 시각 정보로 변환하는 제안 툴인 VOLS(Visual Object Layout System)는 문서를 시각화하여 사용자에게 이해성을 향상시키며, 기존 원시코드의 유지보스 측면에서 사용자에게 도움을 제공한다.
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.
본 논문에서는 웹 문서를 XML 문서로 변환하기 위한 논리적 구조분석 방법을 제안한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화, 요소 식별, 그리고 논리적 그룹화의 세 단계로 구성된다. 특히 정교한 수준의 논리적 구조분석을 지원하기 위하여 특정 주제에 속하는 문서 유형의 논리적 계층 구조를 효과적으로 기술할 수 있는 문서 모델을 정의한다. 제안된 방법은 비주얼 그룹화를 통해서 추출된 시각적 계층구조와 문서 유형에 대한 논리적 구조 정보를 기술한 문서 모델에 기반하기 때문에 보다 정교한 수준의 구조 분석을 지원한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 웹으로부터 추출한 다수의 HTML 문서를 대상으로 실험한 결과, 기존 연구와 비교하여 논리적 구조분석을 성공적으로 수행하였다. 제안된 방법은 논리적 구조분석의 최종 결과로서 XML문서를 생성하기 때문에 문서의 재 사용성을 높인다.
Visual communication is widely used and enhanced in modern society, where there is an increasing demand for spirituality. Museum robots are one of many service robots that can replace humans to provide services such as display, interpretation and dialogue. For the improvement of museum guide robots, the paper proposes a human-robot interaction system based on visual communication skills. The system is based on a deep neural mesh structure and utilizes theoretical analysis of computer vision to introduce a Tiny+CBAM mesh structure in the gesture recognition component. This combines basic gestures and gesture states to design and evaluate gesture actions. The test results indicated that the improved Tiny+CBAM mesh structure could enhance the mean average precision value by 13.56% while maintaining a loss of less than 3 frames per second during static basic gesture recognition. After testing the system's dynamic gesture performance, it was found to be over 95% accurate for all items except double click. Additionally, it was 100% accurate for the action displayed on the current page.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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