The object of this study is, after the dental technology department is developed into the three-year curriculum and so new curriculum is needed, to compare, analyze, and appreciate the two-year model curriculum that has been practiced in our country, to analyze the curriculum and national quality system practiced in the developed country like U. S. canada, Germany and Japan, and, on the basis of the result from the upper part and inquiry result in the dental technology faculty commity of the nationwide junior college, to establish the new curriculum that is suitable the condition of our dental technology department in the junior college. 1) Since the width of the education is broader after the dental technology department is developed into three-year curriculum from the two-year curriculum, the course of study connected with the dental technology is added. 2) The fundamental course is propounded and the practical course which is needed on the spot is assigned. 3) Since the importance of the practical education is understood time and unit of the experimental practice is extended. 4) The time control in the curriculum commected with the national examination is adjected. 5) On the basis of the actual experience, the actual course is propound and time and unit are added widely to uplift the adjustment of the current environment of the dental technology.
In this paper vector code correlation(VCC) method and an algorithm to promote the image processing performance in building an effective measurement system using cameras are described for automatically berthing and controlling the ship equipped with side thrusters. In order to realize automatic ship berthing, it is indispensable that the berthing assistant system on the ship should continuously trace a target in the berth to measure the distance to the target and the ship attitude, such that we can make the ship move to the specified location. The considered system is made up of 4 apparatuses compounded from a CCD camera, a camera direction controller, a popular PC with a built in image processing board and a signal conversion unit connected to parallel port of the PC. The object of this paper is to reduce the image processing time so that the berthing system is able to ensure the safety schedule against risks during approaching to the berth. It could be achieved by composing the vector code image to utilize the gradient of an approximated plane found with the brightness of pixels forming a certain region in an image and verifying the effectiveness on a commonly used PC. From experimental results, it is clear that the proposed method can be applied to the measurement system for automatic ship berthing and has the image processing time of fourfold as compared with the typical template matching method.
With the development of media and computer, Motion Capture system, recently used in the entertainment and computer graphics, is emerging as a new recording method. Motion Capture is a system that records time-varying position of sensors which are attached to a objects and translates it to 3-D coordinate on computer. The motion of object displays the time-varying positions of each sensors that are graphed, or the line connected man-shaped model's movements on the computer monitor. And by adding computer graphic character to it, the various angled images, which are difficult to be perceived on the stage, can be easily recorded. Recently in Japan, Motion Capture system is being actively studied in order to use it in recording and preserving the intangible cultural assets of dance and art. Especially, Warabiza in Tazawako art village at Akita plays the leading role in this area through the project to symbolize and establish the archive of cultural dance, further, Ritsumeikan Univ. is develops the system for coupling the motion capture system to Labanotation. This article introduces the motion capture and it's related studies in Japan, which are being actively studied as a new recording method of intangible cultural assets.
Unfortunately, the number of blind people increases every 5 seconds in our world. An extensive research was made on improving the conventional walking cane and developing a microcontroller based walking stick for the blind with sensors and a feedback in form of vibration. Two different kinds of sensors are used to detect obstacles, ultrasonic and infrared distance sensors. The signal from an ultrasonic sensor is fed to a microcontroller. With the help of the supporting software, the Pulse Width Modulation (PWM) principle is extensively used to form three zones and run the corresponding vibration motor at different spends according to how far the detected object is located. The other infrared distance sensors are connected to amplifiers and after that to their corresponding vibration motors through motor drivers. The vibration motors are to be located around the user's arm to notify the blind of the obstacles in the intended walking way. It can be very reliable and sufficient device guiding the blind other than the conventional walking cane which has many drawbacks which will be explained and discussed.
Do Hyeong Kwon;Tae Myeong Ha;Jae Seong Lee;Yun Sang Jeong;Yeong Geon Kim;Hyeon Gak Kim;Seung Jun Song;Dae Gil O;Geonu Lee;Jae Won Jeong;Seungwoon Park;Chul-Hee Lee
Journal of Drive and Control
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v.21
no.3
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pp.36-45
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2024
Collaborative robots, designed for direct interaction with humans have limited adaptability to environmental changes. This study addresses this limitation by implementing a barista robot system using AI technology. To overcome limitations of traditional collaborative robots, a model that applies a real-time object detection algorithm to a 6-degree-of-freedom robot arm to recognize and control the position of random cups is proposed. A coffee ordering application is developed, allowing users to place orders through the app, which the robot arm then automatically prepares. The system is connected to ROS via TCP/IP socket communication, performing various tasks through state transitions and gripper control. Experimental results confirmed that the barista robot could autonomously handle processes of ordering, preparing, and serving coffee.
A maritime object detection system is an intelligent assistance system to maritime autonomous surface ship(MASS). It detects automatically floating debris, which has a clash risk with objects in the surrounding water and used to be checked by a captain with a naked eye, at a similar level of accuracy to the human check method. It is used to detect objects around a ship. In the past, they were detected with information gathered from radars or sonar devices. With the development of artificial intelligence technology, intelligent CCTV installed in a ship are used to detect various types of floating debris on the course of sailing. If the speed of processing video data slows down due to the various requirements and complexity of MASS, however, there is no guarantee for safety as well as smooth service support. Trying to solve this issue, this study conducted research on the minimization of computation volumes for video data and the increased speed of data processing to detect maritime objects. Unlike previous studies that used the Hough transform algorithm to find the horizon and secure the areas of interest for the concerned objects, the present study proposed a new method of optimizing a binarization algorithm and finding areas whose locations were similar to actual objects in order to improve the speed. A maritime object detection system was materialized based on deep learning CNN to demonstrate the usefulness of the proposed method and assess the performance of the algorithm. The proposed algorithm performed at a speed that was 4 times faster than the old method while keeping the detection accuracy of the old method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.10
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pp.707-716
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2017
The advances in image display devices necessitate display images suitable for the user's purpose. The display devices should be able to provide object-based image information when a depthmap is required. In this paper, we represent the algorithm using a histogram-based image segmentation method for depthmap generation. In the conventional K-means clustering algorithm, the number of centroids is parameterized, so existing K-means algorithms cannot adaptively determine the number of clusters. Further, the problem of K-means algorithm tends to sink into the local minima, which causes over-segmentation. On the other hand, the proposed algorithm is adaptively able to select centroids and can stand on the basis of the histogram-based algorithm considering the amount of computational complexity. It is designed to show object-based results by preventing the existing algorithm from falling into the local minimum point. Finally, we remove the over-segmentation components through connected-component labeling algorithm. The results of proposed algorithm show object-based results and better segmentation results of 0.017 and 0.051, compared to the benchmark method in terms of Probabilistic Rand Index(PRI) and Segmentation Covering(SC), respectively.
This study is on a recombination method for the construction of spatial information products which demands are unpredictably various. The present production method of digital maps is not flexible enough for their reusability because it is not object-oriented but top-down. Each spatial object needs to have particular attributes to be recombined. The demand changes the production method through the reclassification of data and changing the properties. In a user perspective, the bottom-up method can produce on-demand spatial information products including existing digital maps. The method is derived from case studies and theoretical reviews and compared with the existing production method. In the method spatial information products are reclassified by their geometry objects such as point, line, and polygon, with basic attributes, and other related domain attributes. The geometry objects and domain attributes are connected by adding new attributes for their later relationship and management, which make the recombination possible. To prove its usability of the method it is tested for current and future user demands including the national base map, thematic maps and the future spatial information products.
Ye-Young Kim;Su-Hyun Jeong;So-Hyun Park;Young-Ho Park
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.12
no.4
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pp.189-198
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2023
As crimes frequently occur on the street, the spread of CCTV is increasing. However, due to the shortcomings of passively operated CCTV, the need for intelligent CCTV is attracting attention. Due to the heavy system of such intelligent CCTV, high-performance devices are required, which has a problem in that it is expensive to replace the general CCTV. To solve this problem, an intelligent CCTV system that recognizes low-quality images and operates even on devices with low performance is required. Therefore, this paper proposes a Saying CCTV system that can detect threats in real time by using the AWS cloud platform to lighten the system and convert images into text. Based on the data extracted using YOLO v4 and OpenPose, it is implemented to determine the risk object, threat behavior, and threat situation, and calculate the risk using machine learning. Through this, the system can be operated anytime and anywhere as long as the network is connected, and the system can be used even with devices with minimal performance for video shooting and image upload. Furthermore, it is possible to quickly prevent crime by automating meaningful statistics on crime by analyzing the video and using the data stored as text.
Geophysical exploration methods are very useful for generating high-resolution images of underground structures, and such methods can be applied to investigation of buried cultural properties and for determining their exact locations. In this study, image feature extraction and image segmentation methods were applied to automatically distinguish the structures of buried relics from the high-resolution ground-penetrating radar (GPR) images obtained at the center of Silla Kingdom, Gyeongju, South Korea. The major purpose for image feature extraction analyses is identifying the circular features from building remains and the linear features from ancient roads and fences. Feature extraction is implemented by applying the Canny edge detection and Hough transform algorithms. We applied the Hough transforms to the edge image resulted from the Canny algorithm in order to determine the locations the target features. However, the Hough transform requires different parameter settings for each survey sector. As for image segmentation, we applied the connected element labeling algorithm and object-based image analysis using Orfeo Toolbox (OTB) in QGIS. The connected components labeled image shows the signals associated with the target buried relics are effectively connected and labeled. However, we often find multiple labels are assigned to a single structure on the given GPR data. Object-based image analysis was conducted by using a Large-Scale Mean-Shift (LSMS) image segmentation. In this analysis, a vector layer containing pixel values for each segmented polygon was estimated first and then used to build a train-validation dataset by assigning the polygons to one class associated with the buried relics and another class for the background field. With the Random Forest Classifier, we find that the polygons on the LSMS image segmentation layer can be successfully classified into the polygons of the buried relics and those of the background. Thus, we propose that these automatic classification methods applied to the GPR images of buried cultural heritage in this study can be useful to obtain consistent analyses results for planning excavation processes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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