Kim, Jonghoon;Lee, Seokjun;Kim, Dongha;Kim, Incheol
Journal of KIISE
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v.43
no.12
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pp.1365-1375
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2016
One of the most important capabilities for autonomous service robots working in living environments is to recognize and understand the correct context in dynamically changing environment. To generate high-level context knowledge for decision-making from multiple sensory data streams, many technical problems such as multi-modal sensory data fusion, uncertainty handling, symbolic knowledge grounding, time dependency, dynamics, and time-constrained spatio-temporal reasoning should be solved. Considering these problems, this paper proposes an effective dynamic context management and spatio-temporal reasoning method for intelligent service robots. In order to guarantee efficient context management and reasoning, our algorithm was designed to generate low-level context knowledge reactively for every input sensory or perception data, while postponing high-level context knowledge generation until it was demanded by the decision-making module. When high-level context knowledge is demanded, it is derived through backward spatio-temporal reasoning. In experiments with Turtlebot using Kinect visual sensor, the dynamic context management and spatio-temporal reasoning system based on the proposed method showed high performance.
The purpose of this article is to investigate the effect of visual working memory, the types and contents of graphic annotations on English learning. The participants of the experiments were 5th and 6th graders. The result showed that animation was effective only in the word test for children with large visual working memory, whereas text-only-annotation yielded better performance in the comprehension test in Experiment 1. The effect of relevance of animations was tested in Experiment 2. Context-relevant-animations yielded better comprehension than the animations denoting the typical meaning, whereas the opposite pattern was reported in the word test. The result of the two experiments was interpreted in terms of cognitive load theory and the generative theory of multimedia learning.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
Proceedings of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry, and Cartography Conference
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2003.10a
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pp.397-402
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2003
This study is aimed to improve the quality of image fusion results through shadow effects correction. For this, shadow effects correction algorithm is proposed and visual comparisons have been made to estimate the quality of image fusion results. The following four steps have been performed to improve the image fusion qualify First, the shadow regions of satellite image are precisely located. Subsequently, segmentation of context regions is manually implemented for accurate correction. Next step, to calculate correction factor we compared the context region with the same non-shadow context region. Finally, image fusion is implemented using collected images. The result presented here helps to accurately extract and interpret geo-spatial information from satellite imagery.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.26
no.3
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pp.406-414
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2006
This study investigated 7th grade students' context dependency on explanations about propagating path of light in three different contextual problems: observation of an object, observation of an object's image in a mirror, and observation of one's own face reflection in a mirror. Researchers examined student response in each context through interviews. The students were classified into four groups according to their explanations for the three different contexts. Each group was redivided into two or three subgroups in accordance with their conceptual features. After that, researchers investigated the characteristics of each subgroup. Main findings of the study indicated that (1) group 1 students' conceptions differed in each context; (2) group 2 students showed scientific conceptions in C1 context but in C2 context they showed visual ray conceptions or image misconceptions; (3) group 3 students did not show scientific conceptions in C3 context by strong misconceptions about one's own face reflection in the mirror. Also, this paper discussed the educational implications of the results.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.8
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pp.299-308
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2014
Various literatures related computing of information processing have been recently shown the researches inspired from the remarkably excellent human capabilities which recognize and categorize very complex visual patterns such as body motions and facial expressions. Applied from human's outstanding ability of perception, the classification function of visual sequences without context information is specially crucial task for computer vision to understand both the coding and the retrieval of spatio-temporal patterns. This paper presents a biological process based action recognition model of computer vision, which is inspired from visual information processing of human brain for action recognition of visual sequences. Proposed model employs the structure of neural fields of bio-inspired visual perception on detecting motion sequences and discriminating visual patterns in human brain. Experimental results show that proposed recognition model takes not only into account several biological properties of visual information processing, but also is tolerant of time-warping. Furthermore, the model allows robust temporal evolution of classification compared to researches of action recognition. Presented model contributes to implement bio-inspired visual processing system such as intelligent robot agent, etc.
The present study explored the applicability of Visibility Graph Analysis (VGA) techniques to workplace design research. Six types of VGA measures in Depthmap encompassing visual connectivity, three types of visual integration, mean depth, and visual entropy were employed for the analysis of individual privacy for task concentration and group relationship behavior in the open-plan office environment. Data comprised 136 workers in 6 open-plan offices filled with low-paneled (1.2-1.5m) cubicle workspaces. For the statistical analysis, Spearman's rho correlations and t-tests were applied for the spatial and behavioral measures. The results showed that workspace VGA measures have a potential to be useful information to account for workers' concentration privacy and, limitedly, also informal relationships with team members. Visual entropy values especially offer reliable information to predict various aspects of office workers' privacy behavior while visual integration can be used to account for the workers' sense of trust in group relations. The study also discussed the limitation of VGA applications to the workplace context.
Advertisement signboards on the buildings have functionally a visual value as factor of urban and building design. But it is not easy to find any reasonable principles and regulations, how well the signboards deliver the information of stores to the customers, and how they contribute the visual amenity from the sight of urban landscape. Under this context, this study tries to analyze the information delivery power of signboards in relation to the visual cognition. The analysis method is the Two-Way ANOVA (Analysis of Variance) evaluation with factors, such as scale, amount and arrangement of signboards. The scale of letters or figures at Signboards is specified in 3 different sizes such as big, medium and small. The amount is classified into 5 grades from 100% to 20% installation. And the arrangement is divided into orderly and disorderly installation. As the results of the Two-Way ANOVA, the identical scale of signboards is much better for the awareness. And the orderly arrangement shows also the same result. Above all, including these two results, the 80% of installation showed the biggest different result of awareness.
Numerous scholars have explored the modeling, control, and optimization of energy systems in buildings, offering new insights about technology and environments that can advance industry innovation. Eye trackers deliver objective eye-gaze data about visual and attentional processes. Due to its flexibility, accuracy, and efficiency in research, eye tracking has a control scheme that makes measuring rapid eye movement in three-dimensional space possible (e.g., virtual reality, augmented reality). Because eye movement is an effective modality for digital interaction with a virtual environment, tracking how users scan a visual field and fix on various digital objects can help designers optimize building environments and materials. Although several scholars have conducted Virtual Reality studies in three-dimensional space, scholars have not agreed on a consistent way to analyze eye tracking data. We conducted eye tracking experiments using objects in three-dimensional space to find an objective way to process quantitative visual data. By applying a 12 × 12 grid framework for eye tracking analysis, we investigated how people gazed at objects in a virtual space wearing a headmounted display. The findings provide an empirical base for a standardized protocol for analyzing eye tracking data in the context of virtual environments.
From the beginning of the twentieth century, 'Modernism' impacted and transformed art and clothing. Pablo Picasso and Gabrielle 'Coco' Chanel were two of the most central characters in Modernism working simultaneously in their disciplines. Picasso's innovations, particularly in abstract art and Chanel's fashion designs, that dramatically departed from the previous corseted and highly decorative styles, were so significant that they have left an influence on contemporary art and fashion. This study will compare their visual works and documented evidence of their motivations, within the context of their cultural backgrounds, to reveal meaning in the occurrences of overlaps. This approach has examined the historical, cultural background of the artist and designer's environment from different perspectives, adding to previous research in this area. Through this research, outcomes of the analysis have shown similarities and divergences in the wider genres of art and fashion and the practice of the artist and fashion designer. The reference list to this text, used in the survey, gives a comprehensive overview of pertinent publications disseminating Picasso and Chanel's visual works, oral perspectives and cultural impact.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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