Kim, Jong-Il;Ahn, Hyun-Sik;Jeong, Gu-Min;Kim, Do-Hyun
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.383-388
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2005
Depth recovery in robot vision is an essential problem to infer the three dimensional geometry of scenes from a sequence of the two dimensional images. In the past, many studies have been proposed for the depth estimation such as stereopsis, motion parallax and blurring phenomena. Among cues for depth estimation, depth from lens translation is based on shape from motion by using feature points. This approach is derived from the correspondence of feature points detected in images and performs the depth estimation that uses information on the motion of feature points. The approaches using motion vectors suffer from the occlusion or missing part problem, and the image blur is ignored in the feature point detection. This paper presents a novel approach to the defocus technique based depth from lens translation using sequential SVD factorization. Solving such the problems requires modeling of mutual relationship between the light and optics until reaching the image plane. For this mutuality, we first discuss the optical properties of a camera system, because the image blur varies according to camera parameter settings. The camera system accounts for the camera model integrating a thin lens based camera model to explain the light and optical properties and a perspective projection camera model to explain the depth from lens translation. Then, depth from lens translation is proposed to use the feature points detected in edges of the image blur. The feature points contain the depth information derived from an amount of blur of width. The shape and motion can be estimated from the motion of feature points. This method uses the sequential SVD factorization to represent the orthogonal matrices that are singular value decomposition. Some experiments have been performed with a sequence of real and synthetic images comparing the presented method with the depth from lens translation. Experimental results have demonstrated the validity and shown the applicability of the proposed method to the depth estimation.
Introduction: Critical thinking involves identifying problem(s), assessing resources, and generating possible solutions and allows clinical nurses to decide which solution is the most reasonable under the given circumstances, taking into consideration the "hat ifs" and how they will affect the end result. This research was conducted to further understanding and identification of subjective factors in critical thinking in clinical nurses. Methods: The research design was a Q-Methodological Approach. Q-population was formulated from a non-structured questionnaire and interviews from 17 experienced clinical nurses. Thirty selected Q-statements were sorted by 30 experienced clinical nurses. Results: Four factors for critical thinking were identified: (1) Deductive reasoning based on causal relation, (2) Construction of an effective model based on patients' responses, (3) Formulating categories based on priorities for effective interventions, and (4) Judging validity of the situational significance on clinical performances. Conclusion: Critical thinking is an attitude and reasoning process. From this study, the frame of reference for clinical nurses in formulating critical thinking within the context of clinical settings is identified and indicates the way nurses utilize thinking skills when they care for patients and areas that need further exploration as nurses and faculty develop education systems to advance clinical performance competency.
Kidney diseases including acute kidney injury and chronic kidney disease are among the largest health issues worldwide. Dialysis and kidney transplantation can replace a significant portion of renal function, however these treatments still have limitations. To overcome these shortcomings, a variety of innovative efforts have been introduced, including cell-based therapies. During the past decades, advances have been made in the stem cell and developmental biology, and tissue engineering. As part of such efforts, studies on renal cell therapy and artificial kidney developments have been conducted, and multiple therapeutic interventions have shown promise in the pre-clinical and clinical settings. More recently, therapeutic cell-secreting secretomes have emerged as a potential alternative to cell-based approaches. This approach involves the use of renotropic factors, such as growth factors and cytokines, that are produced by cells and these factors have shown effectiveness in facilitating kidney function recovery. This review focuses on the renotropic functions of bioactive compounds that provide protective and regenerative effects for kidney tissue repair, based on the available data in the literature.
To solve the pathological problems of the musculoskeletal system based on evidence, a sophisticated analysis of human motion is required. Traditional optical motion capture systems with high validity and reliability have been utilized in clinical practice for a long time. However, expensive equipment and professional technicians are required to construct optical motion capture systems, hence they are used at a limited capacity in clinical settings despite their advantages. The development of information technology has overcome the existing limit and paved the way for constructing a motion capture system that can be operated at a low cost. Recently, with the development of computer vision-based technology and optical markerless tracking technology, webcam-based 3D human motion analysis has become possible, in which the intuitive interface increases the user-friendliness to non-specialists. In addition, unlike conventional optical motion capture, with this approach, it is possible to analyze motions of multiple people at simultaneously. In a non-optical motion capture system, an inertial measurement unit is typically used, which is not significantly different from a conventional optical motion capture system in terms of its validity and reliability. With the development of markerless technology and advent of non-optical motion capture systems, it is a great advantage that human motion analysis is no longer limited to laboratories.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.209-217
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2024
Recent years have seen a notable increase in fire incidents in university cafeterias, yet the social attention to these occurrences remains limited. Despite quick responses to these incidents preventing loss of life, the need for large-scale evacuation in such high foot traffic areas can cause significant disruptions, economic losses, and panic among students. The potential for stampedes and unpredictable damage during inadequate evacuations underscores the importance of fire safety and evacuation research in these settings. Previous studies have explored evacuation models in various university environments, emphasizing the influence of environmental conditions, personal characteristics, and behavioral patterns on evacuation efficiency. However, research specifically focusing on university cafeterias is scarce. This paper addresses this gap by employing Pathfinder software to analyze fire spread and evacuation safety in a university cafeteria. Pathfinder, an advanced emergency evacuation assessment system, offers realistic 3D simulations, crucial for intuitive and scientific evacuation analysis. The studied cafeteria, encompassing three floors and various functional areas, often exceeds a capacity of 1500 people, primarily students, during peak times. The study includes constructing a model of the cafeteria in Pathfinder and analyzing evacuation scenarios under different fire outbreak conditions on each floor. The paper sets standard safe evacuation criteria (ASET > RSET) and formulates three distinct evacuation scenarios, considering different fire outbreak locations and initial evacuation times on each floor. The simulation results reveal the impact of the fire's location and the evacuation preparation time on the overall evacuation process, highlighting that fires on higher floors or longer evacuation preparation times tend to reduce overall evacuation time.In conclusion, the study emphasizes a multifaceted approach to improve evacuation safety and efficiency in educational settings. Recommendations include expanding staircase widths, optimizing evacuation routes, conducting regular drills, strengthening command during evacuations, and upgrading emergency facilities. The use of information and communication technology for managing emergencies is also suggested. These measures collectively form a comprehensive framework for ensuring safety in educational institutions during fire emergencies.
The purpose of this Study is to theoretically discuss the Family Business. Family Business means a business that is owned and managed by one or more family members. Family Businesses are seen as an avenue to achieve economic security, as motivations for a productive society, and as a method for individuals to receive a monetary return for their talents and initiative. The presence of family business as a predominant business structure in the all of country's economy and their association economic contributions have been documented elsewhere. The overall objectives of this study are to introduce in the Home economics and Home Management field what the Family Business is, concretely to identify the definition of Family Business and related concepts-Home Based Business & Home Based work-, to study the interface of family and business functions within a single family. This study is to examine a clear understanding of the relationship between family functioning and business viability in families who own and operate businesses. Such understanding will be helpful in enhancing the stability and security of families who own and operate business and in developing policies and programs that foster Family Business and assist in their contributions to community and economic development. Also to understand the family and business environments and their interaction can enhance the opportunities and satisfactions for family members who are involved in business together. Results from this study will allow researchers a unique view of the Family business management and will contribute to individual and group well-being in both family and work settings.
The purpose of study is to provide efficient initial approaches for counseling in social work practice settings. First, it attempts to identify the correlation between the Myers-Brigg's Type Indicator(MBTI), a personality index based on the theory of psychological typology, and Personality Adaptation Types(PAT) models. Second, it attempts to develop a counseling method which can be applied to the initial interview, using the paradigm of door to therapy such as "Open Door", "Target Door", and "Trap Door" based on the PAT theory. The result of the quantitative study showed the correlation between MBTI and PAT as follows: MBTI Extrovert and Feeling(E, F) type was statistically correlated to hysterical PAT. MBTI Extrovert, Intuition and Perceiving(E, N, P) type was statistically correlated to Obsessive-Compulsive PAT. In conclusion, this study finds that when a clinical social worker approaches a client with the client's MBTI personality type and an interventional personality adaptation theory approach such as "Open Door", "Target Door", or "Trap Door", the efficiency of communication is increased significantly.
In this paper, we present a learning platform for robotic grasping in real world, in which actor-critic deep reinforcement learning is employed to directly learn the grasping skill from raw image pixels and rarely observed rewards. This is a challenging task because existing algorithms based on deep reinforcement learning require an extensive number of training data or massive computational cost so that they cannot be affordable in real world settings. To address this problems, the proposed learning platform basically consists of two training phases; a learning phase in simulator and subsequent learning in real world. Here, main processing blocks in the platform are extraction of latent vector based on state representation learning and disentanglement of a raw image, generation of adapted synthetic image using generative adversarial networks, and object detection and arm segmentation for the disentanglement. We demonstrate the effectiveness of this approach in a real environment.
We are moving into the era of ubiquitous computing. Ubiquitous Sensor Network (USN) is a base of such computing paradigm, where recognizing the identification and the position of objects is important. For the object identification, RFID tags are commonly used. For the object positioning, use of sensors such as laser and ultrasonic scanners is popular. Recently, there have been a few attempts to apply RFID technology in robot localization by replacing the sensors with RFID readers to achieve simpler and unified USN settings. However, RFID does not provide enough sensing accuracy for some USN applications such as robot navigation, mainly because of its inaccuracy in distance measurements. In this paper, we describe our approach on achieving accurate navigation using RFID. We solely rely on RFID mechanism for the localization by providing coordinate information through RFID tag installed floors. With the accurate positional information stored in the RFID tag, we complement coordinate errors accumulated during the wheel based robot navigation. We especially focus on how to distribute RFID tags (tag pattern) and how many to place (tag granularity) on the RFID tag-floor. To determine efficient tag granularities and tag patterns, we developed a simulation program. We define the error in navigation and use it to compare the effectiveness of the navigation. We analyze the simulation results to determine the efficient granularities and tag arrangement patterns that can improve the effectiveness of RFID navigation in general.
Purpose - This study analyzes the effect of sellers' dishonesty on various market outcomes such as seller profit, buyer profit, and market welfare, through precisely measuring the level of sellers' information disclosure and its economic impacts. As an explicit observation of sellers' dishonesty is not easy in most other settings, this study is expected to suggest unique and meaningful implications on the effect of sellers' incomplete information disclosure to researchers, managers, and policy makers. Design/methodology/approach - In order to precisely measure the level of sellers' dishonesty under information asymmetry, this study analyzes the data from an incentive-based economic experiment using z-Tree software. This experimental method enables us to focus on the strategic interactions among participants, observe the integrity of seller's information disclosure, and reproduce real market situations. Findings - The analysis of sellers' dishonesty has provided the following important and counterintuitive findings about the reality of buyer-seller interactions under information asymmetry. First, sellers' lies do not affect seller profit even when they are very intensive. Second, sellers' dishonesty negatively affects buyer profit and the entire market welfare. Third, a seller's quality claim has a positive effect on the seller profit only when a seller is being honest. Research implications or Originality - This study analyzes sellers' dishonesty using incentive-based economic experiment using z-Tree software which provides a straightforward examination on dishonest behavior of sellers, that is not readily available with other types of observational or experimental data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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