This paper presents a method of location sensing of mobile objects using RF devices. By analyzing signal strengths between a certain number of fixed RF devices and a moving RF device, we can recognize the location of a moving object in real time. Firstly, signal strength values between RF devices are gathered, and then the values are normalized and constructed as a model feature vector for specific location. A number of model patterns are acquired and registered for all of the location which we want to recognize. For location sensing, signal strength information for an arbitrary moving RF device is acquired and compared with model feature vectors registered previously. In this case, distance value is calculated and the moving RF device is classified as one of the known model patterns. Experimental results show that our methods have performed the location sensing successfully with 100% rate of recognition when the number of fixed RF devices is 10 or more than 12. In terms of cost and applicability, experimental results seem to be very encouraging.
Recently, the use of immersive media contents representing Panorama and 360° video is increasing. Since the viewing angle is limited to generate the content through a general camera, image stitching is mainly used to combine images taken with multiple cameras into one image having a wide field of view. However, if the parallax between the cameras is large, parallax distortion may occur in the stitched image, which disturbs the user's content immersion, thus an image stitching overcoming parallax distortion is required. The existing Seam Optimization based image stitching method to overcome parallax distortion uses energy function or object segment information to reflect the location information of objects, but the initial seam generation location, background information, performance of the object detector, and placement of objects may limit application. Therefore, in this paper, we propose an image stitching method that can overcome the limitations of the existing method by adding a weight value set differently according to the type of object to the energy value using object detection based on deep learning.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.24
no.6
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pp.703-709
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2015
In this work, a robot aimed at grapping and delivering an object by using a simple finger-pointing command from a hand- or arm-handicapped person is introduced. In this robot system, a Leap Motion sensor is utilized to obtain the finger-motion data of the user. In addition, a Kinect sensor is also used to measure the 3D (Three Dimensional)-position information of the desired object. Once the object is pointed at through the finger pointing of the handicapped user, the exact 3D information of the object is determined using an image processing technique and a coordinate transformation between the Leap Motion and Kinect sensors. It was found that the information obtained is transmitted to the robot controller, and that the robot eventually grabs the target and delivers it to the handicapped person successfully.
In recent years, the Augmented Reality Technology is improving in order to support the user-oriented interaction depending on growing trend in smart phones. In this paper, we present the Realistic Experience App. Contents which help the smart phone users experience the real situations by using the Object Recognition Technology of the tourist attractions and the users' location information. The developed system pinpoints both the location of the user and that of the tourist spot object through the GPS of the smart phone and the information of Beacon, providing the realistic experience contents about the tourist attraction after estimating the distance and the direction between the user and the place. The Realistic Experience App. Contents are expected not only to impress the culture of Jeju on the tourists but also to increase the potential to uncover the unknown tourist attractions and improve the image of Jeju as one of the best sightseeing cities.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.1
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pp.37-48
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2023
Shape analysis is a method for measuring, describing and comparing the shape of objects in geometric space. An important aspect is to obtain Procrustes distance based on least square method. We note that the shape is all the geometrical information that remains when location, scale and rotational effects are filtered out from an object. However, and unfortunately, when we cannot measure some landmarks which are some biologically or geometrically meaningful points of any object, it is not possible to measure the variation of all shapes of an object, including that of the incomplete object. Hence, we need to replace the missing landmarks. In particular, Albers and Gower (2010) studied the missing rows of configurations in Procrustes analysis. They noted that the convergence of their approach can be quite slow. In this study, alternatively, we derive an algorithm for estimating the missing landmarks based on the pre-shapes. The pre-shape is invariant under the location and scaling of the original configuration with the centroid size of the pre-shape being one. Therefore we expect that we can reduce the amount of total computing time for obtaining the estimate of the missing landmarks.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.1
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pp.96-100
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2010
In this paper we present a position tracking system that checks the locations of moving targets in real-time. The system confirms that unknown object invades in watch area using 2 infrared sensors and detect the distance from each sensor to object using 4 ultrasonic sensors, and calculate the position of moving object in x-y coordinate. We specially present an algorithm that decide the location of target in case of target is detected in 2 sensors because of radiation beam width of ultrasonic sensor. We established the algorithm to hardware system and tested the system within a laboratory, and confirmed that the designed system tracked an object exactly in real-time.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.1
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pp.451-458
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2011
In order to provide the optimal location based services such as the optimal moving path search or the scheduling pattern prediction, the extraction of significant moving pattern which is considered the temporal and spatial properties of the location-based historical data of the moving objects is essential. In this paper, for the extraction of significant moving pattern we propose the location generalization method which translates the location attributes of moving object into the spatial scope information based on $R^*$-tree for more efficient patterning the continuous changes of the location of moving objects and for indexing to the 2-dimensional spatial scope. The proposed method generates the moving sequences which is satisfied the constraints of the time interval between the spatial scopes using the generalized spatial data, and extracts the significant moving patterns using them. And it can be an efficient method for the temporal pattern mining or the analysis of moving transition of the moving objects to provide the optimal location based services.
Recently, development and research of u-City established the ubiquitous environment which can be anytime, anywhere computing or network, has been much highlighted. Thus, current urban facilities should be managed by ubiquitous concept, and monitored location and status information in a real-time manner, and controled if necessary. In order to be establish in the purpose of management, indirect mapping through id-tag is better than facility management directly. For instance, RFID, UCODE, UFID. In this paper, we propose that represent facility object through UOID(Unique Object IDentification). UOID comprises three parts; 1) sensing object, 2) facility object, 3) cell object consists of facilities. and Life cycle management system in UOID, and network system connected with internet is proposed. We wish that proposed UOID and network system mange u-City facilities effectively, and also provide ubiquitous service to the citizen, one of the integrate service of u-City platform.
Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2188-2194
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2011
With the development of wireless network technology, Storing the location information of a spatiotemporal object was very necessary. Each spatiotemporal object has many unnecessariness location information, hence it is inefficient to search all trajectory information of spatiotemporal objects. In this paper, we propose an efficient method which increase searching efficiency. Using EMBR(Extend Minimun Bounding Rectangle), an LinearMarge split algorithm that minimizes the volume of MBRs is designed and simulated. Our experimental evaluation confirms the effectiveness and efficiency of our proposed splitting policy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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