Recently, the structure of simulation environment is important issue in all fields. In case of the training for operating the machines which are costly such as airplanes or spaceships, simulators could be helpful for decreasing the costs and training effects by simulating real situation. When we get the driving license, too many peoples are waiting for their turns because of limited cars and testing spaces in Korea. To solve this problem, we've designed and developed the basic design for the simulators. We suggested the Computer 3D Simulation Model for practice of a drives's license. The concept of this simulator was from a 3D Racing-game which suit for driving exercise. We provide users with handle-controlled simulation setting in order that users feel reality as if they drive really through this simulator. We also use 'force-feedback' system which give handle vibration in case users collide against obstacles or exceed the line since users can absorb the simulation program and feel the sense for the real. This paper is the study about modeling the driving exercise model made use of 'computer 3D simulation', and producing and utilizing the simulator through this modeling.
본 논문은 자동차 번호판 인식 시스템의 전반적인 성능을 향상시키기 위한 전처리 방법과 신경회로망을 이용한 문자 인식기를 제안한다. 먼저 자동차 번호판 영상에서 번호판의 외곽 직선을 가상 직선 매칭에 의해 검출하고 검출된 직선의 교점을 구하여 4개의 외곽 꼭지점을 구한다. 4개의 꼭지점 좌표에 의해 양선형 변환으로 직사각형 모양의 번호판 영상으로 정규화한다. 정규화된 번호판 영상으로부터 문자를 추출한 뒤 Delta-bar-delta 알고리즘에 의해 학습된 신경 회로망 기반 인식기로 번호판을 인식한다. 다양한 환경에서 획득된 자동차 번호판 영상을 대상으로 실험한 결과 제안된 번호판 이미지의 정규화에 의해 인식 성능이 16%까지 향상됨을 확인하였다.
Yoshimori, S.;Mitsukura, Y.;Fukumi, M.;Akamatsu, N.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.1249-1253
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2003
License plate recognition is very important in an automobile society. This is because, since plate detection accuracy has large influence on subsequent number recognition, it is very important. However, it is very difficult to do it, because a background and a body color of cars are similar to that of the license plate. In this paper, we propose a new thresholds determination method in the various background by using the real-coded genetic algorithm (RGA). By using RGA, the most likely plate colors are decided under various lighting conditions. First, the average brightness Y values of images are calculated. Next, relationship between the Y value and the most likely plate color thresholds (upper and lower bounds)are obtained by RGA. The relationship between thresholds decided from RGA and brightness average is aproximate by using the recursive least squares (RLS) algorithm. In the case of plate detection, thresholds are decided from these functions.
This study tries to provide concept on establishment of CM license basis, CM selection procedure and CM contract documents through a comparative study of CM services in several CM contract documents in the America. This results of study are summarized as follows; Establishment of basis on the work scopes and legal license of CM company. Establishment of CM selection and contract procedure. Preparation of CM contract documents. Preparation of CM manual.
나날이 심각해지는 교통문제에서 차량에 대한 정보를 이용하여 교통흐름을 개선해 줄 뿐만 아니라, 교통위반 차량을 효율적으로 적발할 수 있다. 차량 번호판은 차량정보를 인식하는데 중요하게 사용될 수 있다. 본 논문에서는 이동식 형태인 차량에 탑재한 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 차량의 번호판을 인식하는 새로운 기법을 제안한다. 여러 단계의 영상처리 과정과 인식 과정을 거쳐서 실시간에 처리할 수 있는 시스템으로 일반 차량뿐 아니라 특장차에 대한 인식도 가능하게 한다. 제안한 기법을 이용한 실제적 환경에서의 영상과 인식에 대한 결과가 실험결과에서 보여진다.
DRM(Distal Right Management)은 컨텐츠의 불법 사용을 방지하여 저작권을 보호하고, 컨턴츠의 생성·유통·사용 관리 등에 필요한 모든 처리를 지원하는 종합 솔루션이다. DRM 체계에서 사용자(customer)는 컨텐츠를 정당하게 사용하기 위해서 클리어링하우스(clrearinghouse)로부터 라이센스를 발급받아야 한다. 일반적으로 라이센스(license)는 사용자의 공개키로 암호화된다. 그래서 사용자의 계산적 부담이 크다. 특히 무선 DRM 환경이라면, 사용자의 부담은 더 클 것이다. 따라서 본 논문은 익명성을 갖는 제안 1회용 대리서명 기법과 Y.Zheng의 Singcryption 기법을 적용하여 사용자의 계산량을 줄이고, 익명성을 갖는 효율적인 라이센스 다운로드 방식을 제안한다.
일반적으로 스트림 방식의 DRM(Digital Rights Management)시스템은 한번에 하나의 컨텐츠만을 구매할 수 있다 그러므로 다중 디지털 컨텐츠의 구매 시에 매번의 인증, 지불, 라이센스 획득 단계가 필요하다. 게다가 구매한 모든 컨텐츠의 라이센스 키들의 안전한 저장 공간이 필요함으로 라이센스 키 관리의 어려움이 있다. 따라서 본 논문은 Atallah와 Li[1]의 스마트카드를 이용한 라이센스 키 관리 방식의 문제점을 지적하고, 스트림 방식의 DRM 시스템에서 다중 컨텐츠 구매를 위한 효율적인 다중 라이센스(multi-license) 서비스를 제안한다.
디자인 워킹 그룹에서 설계자가 CAD 툴을 사용하기 위해서는 현재 속한 그룹에서 사용 할 수 있는 CAD 틀 및 라이센스의 종류, 개수 및 설정 방법을 알아야 하고, 이 정보는 해당 그룹에 속한 관리자를 통해 얻는다. 기존의 CAD 툴/라이센스 공유 방법은 설계자가 CAD 툴 및 라이센스에 대한 정보를 획득하는 과정이 관리자와의 수작업을 통한 통신으로 이루어 졌으며, 해당 정보를 획득한 후에는 설계자가 직접 환경 설정을 해야 한다. 이와 같은 환경에서는 새로운 설계자가 특정 그룹에 들어왔을 때, 정보를 얻기 위한 통신과 설정 과정으로 인해 불필요한 설계시간을 소모하게 되어 결국 생산성 및 CAD 툴의 이용률을 저하시킨다. 또한, 관리자의 입장에서도 모든 설계자들에게 CAD 툴 및 라이센스에 대한 정보를 제공하기 위해서는 많은 시간 및 노력비용을 소모하게 된다. 본 논문에서는 디렉토리 서비스에 기반하여 특정 디자인 워킹 그룹에서 CAD 툴 및 라이센스를 자동화된 방법으로 공유하기 위한 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법은 사용자와 관리자 사이의 통신부분을 자동화하여, 관련 정보 공유를 위해 소비되던 불필요한 시간을 최소화시킨다. 또한, 디렉토리 서비스를 이용하여 설계자와 관리자 사이의 CAD 툴 및 라이센스 정보에 대한 일관성을 항상 자동으로 유지함으로써, 설계자와 관리자 사이의 반복된 CAD 툴 및 라이센스 설정에 대한 정보 교환 작업을 제거하여 공유의 효율성을 높이고, 프락시를 사용하여 수동으로 진행되던 설계자의 환경 설정 과정을 자동화한다. 또한, 실행 가능한 프락시를 이용하여 씬 클라이언트 CAD 어플리케이션을 제공한다. 제안된 방법은 Sun Microsystems의 Jini 기술을 이용하여 구현한다. 본 논문에서 제안한 CAD 툴 및 라이센스 공유 시스템은 결과적으로 설계자와 관리자의 불필요한 설계 시간과 노력비용을 감소시키고, CAD 툴의 이용률을 향상시킬 수 있을 것이라고 사료된다.
Multi-crew Pilot License (MPL) is an international pilot certification adopted by the International Civil Aviation Organization (ICAO) in 2006 under the recognition of the need for efficient and systematic pilot training including the education of pilots with advanced aviation technology and ability to respond to flight environment, resolution of the human factor problems of pilots, and provision of stable training tools for transport aircraft pilots for potential risk of pilot shortage in the future. South Korea also has prepared a legal basis for operating an MPL system in the Aviation Act in 2009, but there has been no domestic MPL qualifier. The biggest reason for this seems to be the insufficient domestic MPL training system. Therefore, it is necessary to benchmark the international standards of the ICAO, and to promote the development of the Korean MPL training system through revision and supplementation of laws and regulations in consideration of Korean circumstances.
License plate (LP) detection is the most imperative part of an automatic LP recognition (LPR) system. Typical LPR contains two steps, namely LP detection (LPD) and character recognition. In this paper, we propose an efficient Vehicle-to-LP detection framework which combines with an adaptive GMM (Gaussian Mixture Model) and a cascade of boosted classifiers to make a faster vehicle LP detector. To develop a background model by using a GMM is possible in the circumstance of a fixed camera and extracts the motions using background subtraction. Firstly, an adaptive GMM is used to find the region of interest (ROI) on which motion detectors are running to detect the vehicle area as blobs ROIs. Secondly, a cascade of boosted classifiers is executed on the blobs ROIs to detect a LP. The experimental results on our test video with the resolution of $720{\times}576$ show that the LPD rate of the proposed system is 99.14% and the average computational time is approximately 42ms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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