KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3965-3983
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2017
We propose a novel eye tracking method that can estimate 3D world coordinates using an infrared (IR) stereo camera for indoor and outdoor environments. This method first detects dark evidences such as eyes, eyebrows and mouths by fast multi-level thresholding. Among these evidences, eye pair evidences are detected by evidential reasoning and geometrical rules. For robust accuracy, two classifiers based on multiple layer perceptron (MLP) using gradient local binary patterns (GLBPs) verify whether the detected evidences are real eye pairs or not. Finally, the 3D world coordinates of detected eyes are calculated by region-based stereo matching. Compared with other eye detection methods, the proposed method can detect the eyes of people wearing sunglasses due to the use of the IR spectrum. Especially, when people are in dark environments such as driving at nighttime, driving in an indoor carpark, or passing through a tunnel, human eyes can be robustly detected because we use active IR illuminators. In the experimental results, it is shown that the proposed method can detect eye pairs with high performance in real-time under variable illumination conditions. Therefore, the proposed method can contribute to human-computer interactions (HCIs) and intelligent transportation systems (ITSs) applications such as gaze tracking, windshield head-up display and drowsiness detection.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
본 논문은 2채널 이상의 다중 카메라를 사용하는 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저 영상의 좌표를 안정적으로 추적할 수 있는 방법을 제안하였다. 이 방법은 HMD 사격 방식을 대체할 수 있는 다중 스크린 사격 방식에 적용시 매우 효과적으로 타겟점을 추적 및 획득할 수 있다. 개별 카메라로부터 획득한 변형이 심한 곡면 스크린의 영상을 영상 정규화, 영상 이진화 및 노이즈 제거를 통해 보정한다. 이 보정된 영상을 매칭점을 기준으로 사격의 탄착점 추적에 용의한 유클리드 공간 맵으로 생성하여 적용한다. 실험한 결과, 곡면 스크린 사격 시스템에서 패턴 레이저의 영상 좌표를 안정적으로 추출하였고, 실세계 좌표 위치와 광대역 유클리드 맵의 타켓점 위치 오차를 최소화하였다. 실험을 통해 제안한 방법의 신뢰성을 확인하였다.
본 논문은 나뭇가지 패턴을 의자의 골격에 임의로 합성하는(Tree-Inspired Chair) 모델링 기법을 제안한다. 여러 개의 입력모델을 합성하는 기존 기법과 다르게, 제안 기법은 하나의 메쉬만 사용하여, 사용자가 원하는 부분의 contour mesh로부터 나무 성장 시뮬레이션으로 생성된 패턴을 갖는 의자 모델링이 가능하다. 우리는 나뭇가지 패턴을 생성시킬 영역 contour mesh를 효율적으로 추출하기 위하여 새로운 기법을 제안한다. 우선, 입력된 모델의 face 면적에 기반한 contour mesh를 생성하고, 그 메쉬의 앞뒷면 정보를 이용하여 연결정보가 복원된 skeleton mesh를 생성한다. 또한, 입력 모델의 형상과 유사하게 나뭇가지 패턴을 생성하기 위해 형상 표면의 tangent vector를 고려하는 3-way 나무성장 시뮬레이션 기법을 제안한다. 제안기법은 기존의 가구 모델을 이용하여 간단한 파라미터의 조작만으로 나뭇가지 형상과 가구 모델의 골격을 결합하는 새로운 형태의 가구 모델링을 보여준다. 우리는 실험을 통하여 제안 기법의 성능과 유효성을 보여주었다.
CP(Counterpropagation) 알고리즘은 Kohonen의 경쟁 네트워크와 Grossberg의 아웃스타(Outstar) 구조의 결합으로 이루어진 것으로 패턴 매칭, 패턴 분류, 통계적인 분석 및 데이터 압축 등 활용분야가 다양하고, 다른 신경망 모델에 비해 학습이 매우 빠르다는 장점이 있다. 그러나 CP 알고리즘은 충분한 경쟁층의 수가 설정되지 않아 경쟁층에서 학습이 불안정하고, 다양한 패턴으로 구성된 경우에는 패턴들을 정확히 분류할 수 없는 경우가 발생한다. 그리고 CP 알고리즘은 출력층에서 연결 강도를 조정할 때, 학습률에 따라 학습 및 인식 성능이 좌우된다. 본 논문에서는 효과적인 패턴인식을 위해 다수 경쟁층을 설정하고, 입력 벡터와 승자 뉴런의 대표 벡터간의 차이와 승자 뉴런의 빈도수를 학습률 조정에 반영하고 학습률을 동적으로 조정하여 경쟁층에서 안정적으로 학습되도록 하고, 출력층의 연결강도를 조정할 때 모멘텀(Momentum) 방법을 적용한다. 제안된 CP 학습 성능을 확인하기 위해서 실제 여권에서 추출된 개별 코드를 대상으로 실험한 결과, 개선된 CP 알고리즘이 기존의 CP 알고리즘보다 학습 성능, 분류의 정확성 및 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.
비디오 스트림은 다차원 공간에서 데이터 포인트의 시퀀스로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 시퀀스 내의 데이터 포인트들의 값들의 근사치에 대한 정보와 시퀀스 내의 포인트들의 방향성에 대한 정보를 내포하고 있는 트랜드 벡터(trend vector)에 대한 소개와 이 벡터를 이용하여 데이터 시퀀스를 위한 유사 패턴 검색 기법을 제안한다. 시퀀스는 복수 개의 세그먼트로 분할되며 각 세그먼트는 트랜드 벡터로 표현된다. 질의처리는 시퀀스 내의 각각의 포인트들에 대하여 수행되는 대신, 트랜드 벡터들에 대하여 처리된다. 제안한 기법은 이 벡터를 사용하여 질의와 무관한 데이터 시퀀스들을 데이터베이스로부터 여과하고 질의 시퀀스와 유사한 시퀀스들을 검색하도록 설계되었다. 제안한 기법을 검증하기 위하여 비디오 스트림과 가상으로 생성된 데이터에 관하여 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안한 기법의 정밀도(precision)는 기존의 방법에 비하여 2.1배까지 향상되었으며 처리시간은 45%까지 감소되었음을 보여주고 있다.
블록정합에 기초한 고속 움직임 추정 알고리듬은 탐색점의 수를 줄이기 위해 정해진 탐색패턴을 사용하며, 평균절대 오차 공간에서 오차는 전역 최소해 (global minimum)에 근접할수록 단조 감소한다는 가정을 바탕으로 하고 있다. 따라서, 탐색영역 내에 여러 최소점이 있는 다중 모달(multimodal) 해공간에서는 국소 최소해(local minima)에 고립될 가능성이 크며, 전역 최소해를 얻는 것은 초기 탐색점에 크게 의존한다. 이러한 현상은 서로 다른 여러 움직임이 공존하는 움직임 경계에서 더욱 부각된다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 시공간적으로 인접한 블록의 움직임 정보에 기초하여 탐색영역 내에 탐색 후보영역들을 정의하고, 국소 최소해로의 고립 가능성을 줄이기 위해 여러 후보영역들에 대한 다중 국소 탐색법(multiple local search method : MLSM)을 제안한다 또한, 다중 국소 탐색 법에서는 전체 후보영역들의 탐색으로 인한 부가적인 계산량을 줄이기 위해 탐색점 맵 상에 후보영역들을 표시하고 후보영역에 대한 중복탐색을 배제한다. 모의실험 결과 제안한 방법은 다른 경사법에 의한 결과보다 특히, 움직임 경계에서의 탐색에서 우수한 결과를 보였으며, PSNR에 대해서는 탐색점의 수를 증가시키지 않는 범위 내에서 전역 탐색법(full search : FS)에 의한 결과와 비슷한 결과를 얻을 수 있었다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4_spc호
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pp.309-329
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2014
This paper proposes an integrative framework for determining a dominant design in the mobile operation systems. A dominant design has emerged as a de facto standard from traditional industries to ICT. ICT-related industries have been reorganized around the mobile industry in which the mobile operation system can be seen as a strategical keystone. In this paper, we develop a holistic approach for the emergence of a dominant design in the mobile operation systems. Firstly, we combined an integrative framework based on previous research findings with new determinants derived from cases of the mobile operation systems. Secondly, we categorized all determinants according to technological, firm-level and environmental factors within our proposed framework. Finally, we compared this framework to patterns coded from cases which include Android and iOS. This results show that a dominant design is likely to emerge as a result of the interaction of the determinants, not the influence of a single determinant. Furthermore, our proposed framework may extend the existing literature on dominant designs in both researchers and practitioners and provide implications to actors for establishing a competition strategy in the mobile telecommunication ecosystems.
Pub/Sub (Publish/Subscribe) paradigm is a simple and easy to use model for interconnecting applications in a distributed environment. In general, subscribers register their interests in a topic or a pattern of events and then asynchronously receive events matching their interest, regardless of the events' publisher. In order to build a low latency lightweight pub/sub system for Internet of Things (IoT) services, we propose a GQSFPS (Group Quorum System-based Fog Pub/Sub) system that is a core component in the event-driven service oriented architecture framework for IoT services. The GQSFPS organizes multiple installed pub/sub brokers in the fog servers into a group quorum based P2P (peer-to-peer) topology for the efficient searching and the low latency accessing of events. Therefore, the events of IoT are cached on the basis of group quorum, and the delay-sensitive IoT applications of edge devices can effectively access the cached events from group quorum fog servers in low latency. The performance of the proposed GQSFPS is evaluated through an analytical model, and is compared to the GQPS (grid quorum-based pud/sub system).
길이가 같은 두 문자열의 같은 위치에 있는 문자의 순위가 모두 일치할 때, 두 문자열은 순위동형이라 한다. 순위다중패턴매칭문제는 텍스트 T와 k개의 패턴들의 집합 $P^{\prime}=\{P_1,P_2{\ldots},P_k\}$이 주어졌을 때, P'의 패턴들과 순위동형인 T의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이다. 최근 전처리단계에서 P'에 대한 이동테이블을 O(kmqlogq) 시간에 계산하여 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 해싱기반 알고리즘이 제시되었다. 이때 P'에서 가장 짧은 패턴의 길이를 m, q-그램의 길이를 q라고 한다. 본 논문에서는 P'이 주어졌을 때, 이동테이블을 O(mqlogq) 시간에 계산하는 병렬알고리즘을 제시한다. 실험결과, 본 논문에서 제시하는 병렬알고리즘은 k개의 스레드를 이용하여 m=100, q=5에 대해 k=100일때와 k=1,000일 때 순차알고리즘보다 각각 약 12.9배, 약 215배 빠른 수행시간을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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