Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.1
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pp.88-95
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2005
Direct Georeferencing by combined multi-sensor based on the direct measurement of the projection centers and rotation angle of sensor through loading the GPS and INS in aircraft. The method of combined multi-sensor can offer us to acquire the exterior orientation parameters with only minimum GCPs, even the ground control process could be completely skipped. Consequently, It is possible extreme to reduce the time and expense for the mapping process. In this study, a CCD camera is simultaneously used in combined multi-sensor surveying, and acquired CCD image through Direct Georeferencing produce digital orthoimage. In this process, methods of combining sensor and digital orthoimage are examined and estimated. For the comparison of the positioning accuracy digital orthoimage through Direct Georeferencing, GCPs determined by GPS surveying are used. Two digital orthoimage are produced; one with a few GCP and the other without them. The accuracy of orthoimages produced through combined multi-sensor with GCPs meets that of 1:1,000 maps. Without GCPs, it meets that of 1:5,000 maps.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.37
no.4
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pp.11-19
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2000
Real-time extraction of traffic information such as the number of vehicles passing, speed, road-occupancy rate, distance between vehicles, and vehicle types from the traffic scenes acquired from the camera on the road, is a core component of the intelligent transportation system(lTS) We present a scheme of extracting the traffic informations based on the spatio-temporal image analysis, which is robust to the variation of weather conditions and the shades. The images of two detection regions for each traffic lane are classified into one of the three categories: the road, the vehicle, and the shade, using the statistical and structural features Quantitative traffic informations are retrieved by analysing the two spatio-temporal images. Since only the local images of detection regions are processed, the real-time operation of more than 30 frames per second is realized while ensuring the detection performance robust to the operating condition.
So, In-Mi;Kang, Sun-Kyung;Kim, Young-Un;Lee, Chi-Geun;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.11
no.6
s.44
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pp.279-287
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2006
This paper proposes a method to detect fall action by using stereo images to recognize emergency situation. It uses 3D information to extract the visual information for learning and testing. It uses HMM(Hidden Markov Model) as a recognition algorithm. The proposed system extracts background images from two camera images. It extracts a moving object from input video sequence by using the difference between input image and background image. After that, it finds the bounding rectangle of the moving object and extracts 3D information by using calibration data of the two cameras. We experimented to the recognition rate of fall action with the variation of rectangle width and height and that of 3D location of the rectangle center point. Experimental results show that the variation of 3D location of the center point achieves the higher recognition rate than the variation of width and height.
Semiconductors are leading the development of industrial technology, leading to miniaturization and weight reduction of electronic products as a leading technology, we are dragging the electronic industry market Especially, the semiconductor manufacturing process is composed of highly accurate and complicated processes, and effective production is required Recently, a vision system combining a computer and a camera is utilized for defect detection In addition, the demand for a system for measuring the shape of a fine pattern processed by a special process is rapidly increasing. In this paper, we propose a vision algorithm using mask image to detect scratch defect of semiconductor pockage. When applied to the manufacturing process of semiconductor packages via the proposed system, it is expected that production management can be facilitated, and efficiency of production will be enhanced by failure judgment of high-speed packages.
Recently, with the development of the IT industry, interest in computer convergence technology is increasing in various fields. Especially, in the semiconductor field, a vision system that uses a camera and computer convergence is often used to inspect semiconductor device defects in the production process. Various systems have been studied to remove noise, which is a major cause of degradation in processing of data related to these image processing systems. In this paper, we try to detect defects in BGA (Ball Grid Array) package devices by recognizing defects in advance during mass production. We propose a measurement system using a Gaussian filter, a Median filter, and an Average filter, which are widely used for noise reduction of image data Applying the proposed system to the manufacturing process of the BGA package can be used to judge whether the defect is good or not, and it is expected that productivity will be improved.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.12C
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pp.1208-1215
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2006
In this paper, we propose an algorithm that creates three-dimensional (3D) stereoscopic video from two-dimensional (2D) video encoded by H.264 instead of using the conventional stereo-camera process. Motion information of each frame can be obtained by the given motion vectors in most of videos encoded by MPEG standards. Especially, we have accurate motion vectors for H.264 streams because of the availability of a variety of block sizes. 2D/3D video conversion algorithm proposed in this paper can create the left and right images that correspond to the original image by using cut detection method, delay factors, motion types, and image types. We usually have consistent motion type na direction in a given cut because each frame in the same cut has high correlation. We show the improved performance of the proposed algorithm through experimental results.
Kim, Young-Rae;Kim, Eun-Yi;Chang, Jae-Sik;Park, Se-Hyun
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.45
no.4
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pp.34-40
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2008
This paper presents a vision based walking robot control system using hand shape recognition. To recognize hand shapes, the accurate hand boundary needs to be tracked in image obtained from moving camera. For this, we use an active contour model-based tracking approach with mean shift which reduces dependency of the active contour model to location of initial curve. The proposed system is composed of four modules: a hand detector, a hand tracker, a hand shape recognizer and a robot controller. The hand detector detects a skin color region, which has a specific shape, as hand in an image. Then, the hand tracking is performed using an active contour model with mean shift. Thereafter the hand shape recognition is performed using Hue moments. To assess the validity of the proposed system we tested the proposed system to a walking robot, RCB-1. The experimental results show the effectiveness of the proposed system.
Journal of the korean academy of Pediatric Dentistry
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v.30
no.1
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pp.1-9
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2003
To evaluate the quantitative nature of laser fluorescence(LF) and dye-enhanced laser fluorescence(DELF) on early enamel caries, artificial caries were induced on the bovine enamels and argon laser was irradiated on the surfaces of lesions. Fluorescence radiance from enamel specimen was recorded with CCD camera which was connected to PC image analyzing system. The difference of fluorescence of radiance(DFR) between the carious and the sound enamel in each sample of the LF and the DELF groups were measured by image analyzing program. The DFR of lesion surfaces measured with laser fluorescence and lesion depths were evaluated and the results are as follows: The caries lesions were discriminated from sound enamels by the darkness with LF and by the brightness with DELF. The DELF was more sensitive than the LF at the earlier stage of demineralization.
In this paper, emotion classification was performed by using four ocular features extracted from near-infrared camera image. According to comparing with previous work, the proposed method used more ocular features and each feature was validated as significant one in terms of emotion classification. To minimize side effects on ocular features caused by using visual stimuli, auditory stimuli for causing two opposite emotion pairs such as "positive-negative" and "arousal-relaxation" were used. As four features for emotion classification, pupil size, pupil accommodation rate, blink frequency, and eye cloased duration were adopted which could be automatically extracted by using lab-made image processing software. At result, pupil accommodation rate and blink frequency were statistically significant features for classification arousal-relaxation. Also, eye closed duration was the most significant feature for classification positive-negative.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.41
no.1
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pp.37-46
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2017
Thermal Marangoni flow has been observed inside droplets on heated surfaces, finally resulting in a coffee stain effect. This study aims to visualize and control the thermal Marangoni flow by employing periodic vertical vibration. The variations in the contact angle and internal volume of the droplet as it evaporates is observed by using a combination of continuous light and a still camera. With regard to the internal velocity, the particle image velocimetry system is applied to visualize the internal thermal Marangoni flow. In order to estimate the internal temperature gradient and surface tension on the surface of a droplet, the theoretical model based on the conduction and convection theory of heat transfer is applied. Thus, the internal velocity increases with an increase in plate temperature. The flow directions of the Marangoni and gravitational flows are opposite, and hence, it may be possible to control the coffee stain effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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