IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.2
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pp.88-95
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2014
This paper proposes a novel desktop virtual reality system. Based on the position of the user's face, the proposed system selects the most appropriate image of an object from a set of photographs taken at various angles, and simply "pastes" it onto the display at the appropriate location and scale. Using this system, the users can intuitively feel the presence of the object.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.67
no.1
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pp.42-46
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2018
In this paper, we propose fast object detection method of the cars by applying YOLOv2(You Only Look Once version 2) and UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) while on the highway. We operated Darknet, OpenCV, CUDA and Deep Learning Server(SDX-4185) for our simulation environment. YOLOv2 is recently developed fast object detection algorithm that can detect various scale objects as fast speed. YOLOv2 convolution network algorithm allows to calculate probability by one pass evaluation and predicts location of each cars, because object detection process has simple single network. In our result, we could find cars on the highway area as fast speed and we could apply to the real time.
A Robot vision system with a visual skill so as take information for arbitrary target or object has been applied to auto-inspection and assembling system. It catches the moving target with the manipulator by using the information from the vision system. The robot needs some information where the moving object will place after certain time. A camera is fixed on a robot manipulator, not on the fixed support outside of the robot. It secures wider working area than the fixed camera, and it dedicates to auto scanning of the object. It computes some information on the object center, angle and speed by vision data, and can guess grabbing spot by arriving time. When the location ...
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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1995.04a
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pp.967-973
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1995
A neutral particle beam(NPB) aimed at the object and receive a small number of neutron signals at the detector to estimate the mass of an object Since there is uncertainty about the location of the axis of the beam relative to the object, we could have aiming errors which may lead to incorrect information about the object. Under the two assumptions that neutral particle scattering distribution and aiming errors have a circular normal distribution respectively, we have derived an exact probability distribution of neutral particles. It becomes a Poison-power function distribution., We proved monotone likelihood ratio property of tlis distribution. This property can be used to find a criteria for the hypothesis testing problem.
This paper proposed to recognize and tracking the ID and location when a person and objects moved from indoor using RFID a type of passive tag. An antenna was installed in both sides of a door due to the limitation of a recognition distance. And frequency bandwidth was used to the 134.2kHz bandwidth to pass and bend several obstacles. Because a type of passive tag is a semi -permanent and miniaturization, it has applied to this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1997.11a
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pp.252-255
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1997
In this paper, we will propose the methodology of data analysis using the fuzzy property set model. In real world, the data can be represented with the object. $\theta$. and the property, $\pi$, and its has-property relation, P. Then, the conceptual space can be defined with the chosen properties. Each object has a unique location in the conceptual space. In Fuzzy mode, the fuzzy property, and fuzzy conceptual space can be redefined. To analyze data using the fuzzy property set model, the rough set need to be defined in the fuzzy conceptual space.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2004.05b
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pp.345-349
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2004
In order to index exactly moving objects(vehicle, mobile phone, PDA, etc.) in the mobile database, continuous updates of their locations are inevitable as well as time-consuming. The studies of pure spatial indices have focused on the efficient retrievals. However, the acquisition and management of the terminal Location of moving objects are more important than the efficiency of the query processing in the moving object databases. Therefore, it will be need to adopt parallel processing system for the moving object databases which should maintain the object's current location as precise as possible. This paper proposes a architecture of spatial indexing mobile objects using multiple processors. More precisely, we newly propose a method of splitting buckets using the properties of moving objects in order to minimize the number of database updates. We also propose a acquisition method for gathering the location information of moving objects and passing the information of the bucket extents in order to reduce the amount of passed messages between processors.
Location based services based on positions of moving objects are expanding the business area gradually. The location is included all estimate position of the future as well as the position of the present and the past. Location based routing service is active business application in which the position information of moving objects is applied efficiently. This service includes the trajectory of past positions, the real-time tracing of present position of special moving objects, and the shortest and optimized paths combined with map information. In this paper, we describes the location based routing services is extend in distributed web GIS environment. Web GIS service systems provide the various GIS services of analyzing and displaying the spatial data with friendly user - interface. That is, we propose the efficient architecture and technologies for servicing the location based routing services in distributed web GIS environment. The position of moving objects is acquired by GPS (Global Positioning System) and converted the coordinate of real world by map matching with geometric information. We suppose the swapping method between main memory and storages to access the quite a number of moving objects. And, the result of location based routing services is wrapped the web-styled data format. We design the schema based on the GML. We design these services as components were developed in object-oriented computing environment, and provide the interoperability, language-independent, easy developing environment as well as re - usability.
This paper proposes algorithm to reduce the computing time in a neural network that reduces transmission of data for tracking mobile objects in surveillance networks in terms of detection and communication load. Object Detection can be defined as follows : Given image sequence, which can forom a digitalized image, the goal of object detection is to determine whether or not there is any object in the image, and if present, returns its location, direction, size, and so on. But object in an given image is considerably difficult because location, size, light conditions, obstacle and so on change the overall appearance of objects, thereby making it difficult to detect them rapidly and exactly. Therefore, this paper proposes fast and exact object detection which overcomes some restrictions by using neural network. Proposed system can be object detection irrelevant to obstacle, background and pose rapidly. And neural network calculation time is decreased by reducing input vector size of neural network. Principle Component Analysis can reduce the dimension of data. In the video input in real time from a CCTV was experimented and in case of color segment, the result shows different success rate depending on camera settings. Experimental results show proposed method attains 30% higher recognition performance than the conventional method.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2009.01a
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pp.311-315
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2009
The ubiquitous smart home is the home of future that takes advantage of context information from user and home environment and provides automatic home services for the user. User's location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. This paper presents a method positioning user's location using four cameras and some home context parameter together with user preferences provided. Some geometry math problems would be raised to figure out approximately which area is monitored by cameras. The moving object is detected within the image frames and then simulated in a 2D window to present visually where user is located and show his moving. The moving ways are statistically recorded and used for predicting user's future moving.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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