Lee, Jae-Ha;Breguet, Jean Marc;Clavel, Reymond;Yang, Seung-Han
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.27
no.1
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pp.125-133
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2010
A versatile micro-robotic platform for micro/nano scale assembly has been demanded in a variety of application areas such as micro-biology and nanotechnology. In the near future, a flexible and compact platform could be effectively used in a scanning electron microscope chamber. We are developing a platform that consists of miniature mobile robots and a compact positioning stage with multi degree-of-freedom. This paper presents the design and the implementation of a low-cost and compact multi degree of freedom position sensor that is capable of measuring absolute translational and rotational displacement. The proposed sensor is implemented by using a CMOS type image sensor and a target with specific hole patterns. Experimental design based on statistics was applied to finding optimal design of the target. Efficient algorithms for image processing and absolute position decoding are discussed. Simple calibration to eliminate the influence of inaccuracy of the fabricated target on the measuring performance also presented. The developed sensor was characterized by using a laser interferometer. It can be concluded that the sensor system has submicron resolution and accuracy of ${\pm}4{\mu}m$ over full travel range. The proposed vision-based sensor is cost-effective and used as a compact feedback device for implementation of a micro robotic platform.
Maritime back-up navigation system in port approach requires a horizontal accuracy of 10 meters in IALA (International Association of Lighthouse Authorities) recommendations. eLoran which is a best back-up navigation system that satisfies accuracy requirement has poor navigation performance depending signal environments. Especially, noise caused by multipath and electronic devices around eLoran antenna affects navigation performance. In this paper, Ship based Navigation Back-up system using UAV on Interference is designed to satisfy horizontal accuracy requirement. To improve the eLoran signal environment, UAVs are equipped with camera, IMU sensor and eLoran antenna and receivers. This proposed system is designed to receive eLoran signal through UAV-based receiver and control UAV's position and attitude within Landmark around area. The ship-based positioning using eLoran signal, vision and attitude information received from UAV satisfy resilient and robust navigation requirements.
Wi-Fi Sensing, which uses Wi-Fi technology to sense the surrounding environments, has strong potentials in a variety of sensing applications. Recently several advanced deep learning-based solutions using CSI (Channel State Information) data have achieved high performance, but it is still difficult to use in practice without explicit data collection, which requires expensive adaptation efforts for model retraining. In this study, we propose a Channel State Information Automatic Labeling System (CALS) that automatically collects and labels training CSI data for deep learning-based Wi-Fi sensing systems. The proposed system allows the CSI data collection process to efficiently collect labeled CSI for labeling for supervised learning using computer vision technologies such as object detection algorithms. We built a prototype of CALS to demonstrate its efficiency and collected data to train deep learning models for detecting the presence of a person in an indoor environment, showing to achieve an accuracy of over 90% with the auto-labeled data sets generated by CALS.
This paper presents our research on automatic audio panning for media content production. Previously, tracking an audio was done manually. With the advent of the immersive audio era, the need for an automatic audio panning system has increased, yet no substantial research has been progressed to date. Therefore, we propose a computer vision-based human tracking and depth feature processing system which processes depth feature through using 2-dimensional coordinates and models 3-dimensional view transformation for automatic audio panning to ensure audiovisual congruence. Also, this system applies stage size estimation model which gets input as an image and extrapolates stage width and depth as meter unit. Since our system estimates stage sizes and directly applies them to view transformation, no additional depth data training is required. To validate the proposed system, we also conducted a pilot test with Unity based sample video. Our team expects that our system will enable automated audio panning, assisting many audio engineers.
In this paper, we describe interactive contents which is used the result of the inputted interface recognizing vision-based body gesture. Because the content uses the imp which is the common culture as the subject in Asia, we can enjoy it with culture familiarity. And also since the player can use their own gesture to fight with the imp in the game, they are naturally absorbed in the game. And the users can choose the multiple endings of the contents in the end of the scenario. In the part of the gesture recognition, KINECT is used to obtain the three-dimensional coordinates of each joint of the limb to capture the static pose of the actions. The vision-based 3D human pose recognition technology is used to method for convey human gesture in HCI(Human-Computer Interaction). 2D pose model based recognition method recognizes simple 2D human pose in particular environment On the other hand, 3D pose model which describes 3D human body skeletal structure can recognize more complex 3D pose than 2D pose model in because it can use joint angle and shape information of body part Because gestures can be presented through sequential static poses, we recognize the gestures which are configured poses by using HMM In this paper, we describe the interactive content which is used as input interface by using gesture recognition result. So, we can control the contents using only user's gestures naturally. And we intended to improve the immersion and the interest by using the imp who is used real-time interaction with user.
Korean government built "2040 Science and Technology Future Vision" in order to show positive future scenarios and suggest a long-term guideline for a progress in science and technology. The S&T Future Vision was built based on an analysis of global megatrends and a prospect of domestic social change. After building S&T Future Vision, the "Government R&E Strategy"s was established as a follow-up action plan. The Government R&D Strategy consists of lists of future emerging technologies for future leadership, government R&D investment status and investment portfolio plans. Exploring future emerging technologies aggressively and making a governmental R&D strategic policy are requirements for national competitiveness, leadership in the world. Therefore search and selection for future emerging technologies is getting more and more important recently. Generally qualitative methodologies have been used such as expert-panel discussion method and portfolio analysis with expert valuation method in order to explore future technologies. These experts-based qualitative methodologies are well defined but lacking in some objectivity because size of expert-panels has limitations. We suggest a quantitative methodology, science mapping method to compensate this shortcoming in this study. There is another limitation related governmental R&D strategy which is that general R&D portfolios are static until a point of technology realization. We also propose a dynamic R&D investment portfolio which present different portfolios at a intermediate point and a point of technology realization. We expect this try with science mapping method and a dynamic R&D portfolio could strengthen strategic aspect of government R&D policy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.4
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pp.1989-2011
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2019
Vehicle detection based on aerial images is an interesting and challenging research topic. Most of the traditional vehicle detection methods are based on the sliding window search algorithm, but these methods are not sufficient for the extraction of object features, and accompanied with heavy computational costs. Recent studies have shown that convolutional neural network algorithm has made a significant progress in computer vision, especially Faster R-CNN. However, this algorithm mainly detects objects in natural scenes, it is not suitable for detecting small object in aerial view. In this paper, an accurate and effective vehicle detection algorithm based on Faster R-CNN is proposed. Our method fuse a hyperactive feature map network with Eltwise model and Concat model, which is more conducive to the extraction of small object features. Moreover, setting suitable anchor boxes based on the size of the object is used in our model, which also effectively improves the performance of the detection. We evaluate the detection performance of our method on the Munich dataset and our collected dataset, with improvements in accuracy and effectivity compared with other methods. Our model achieves 82.2% in recall rate and 90.2% accuracy rate on Munich dataset, which has increased by 2.5 and 1.3 percentage points respectively over the state-of-the-art methods.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.676-692
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2018
Saliency detection in neurobiology is a vehement research during the last few years, several cognitive and interactive systems are designed to simulate saliency model (an attentional mechanism, which focuses on the worthiest part in the image). In this paper, a bottom up saliency detection model is proposed by taking into account the color and luminance frequency features of RGB, CIE $L^*a^*b^*$ color space of the image. We employ low-level features of image and apply band pass filter to estimate and highlight salient region. We compute the likelihood probability by applying Bayesian framework at pixels. Experiments on two publically available datasets (MSRA and SED2) show that our saliency model performs better as compared to the ten state of the art algorithms by achieving higher precision, better recall and F-Measure.
This article aims to critically review recent U. S. RMA-centered theories of warfare having prevailed after the 1991-92 Gulf War upon which the current ROKA military transformation project, the Vision 2020, largely based. In order to evaluate validity as a universal warfighing theory of NCW (Network Centric Warfare) and EBO (Effects-Based Operations), this article reviews the intrinsic strength and weakness of the theories as well as results of several recent wars that the U. S. Army conducted based on doctrines derived form such theories, In addition, this article examines the impact of certain military technology or weapon system in some well-known historical wars to draw lessons regarding the relationship between technology(weapon system) and military victory. Historical examples has shown that victories in war were not achieved by new technologies alone in most cases. Rather military victories tended to owe to combination of new technology, original doctrine and well conceived organization. Although the U. S. Armed Forces showed brilliant records of operational successes anchored on the system of PGMs and NCW concepts in Iraq (1991-92; 2003) and Afghanistan (2001-02), it must be pointed out that the operational successes did not bring about political ones in cases of Iraq and Afghanistan. It reminds us of perils of too technologically tilted approach to the conduct of war. In sum, one ought to recognize that superior technology nowadays became a necessary condition of success but is not yet a sufficient condition, the ROKA needs to be abreast with development trends of military technologies and related theoretical concepts, it need not too be in a hurry in adopting cutting edged war-making technologies at the expense of large amount of budget. The essay recommends for the ROKA several basic requirements for coping with conduct of future wars as well as establishing a 'Korean style military thought'; (1) Recognition of importance of technology in conduct of war; (2) Imposition of officer self-study hours in working days; (3) Establishing a lifestyle of military professionalism in the Korean officer corps; (4) Setting up small or large groups of think-tanks that are specialized in army doctrinal formulation.
Park, Dae-Jin;Kwak, Sung-Ho;Kim, Chang-Min;Kim, Tag-Gon
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.6
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pp.18-26
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2011
Debates concerning the competitive edge of leading 3DTV technology of the shutter glasses (SG) 3D and the film-type patterned retarder (FPR) are flaring up. Although SG technology enables Full-HD 3D vision, it requires complex systems including the sync transmitter (emitter), the sync processor chip, and the LCD lens in the active shutter glasses. In addition, the transferred sync-signal is easily affected by the external noise and a 3DTV viewer may feel flicker-effect caused by cross-talk of the left and right image. The operating current of the sync processor in the 3DTV active shutter glasses is gradually increasing to compensate the sync reconstruction error. The proposed chip is a low-power hardware sync processor based discrete-event SoC(system on a chip) designed specifically for the 3DTV active shutter glasses. This processor implements the newly designed power-saving techniques targeted for low-power operation in a noisy environment between 3DTV and the active shutter glasses. This design includes a hardware pre-processor based on a universal edge tracer and provides a perfect sync reconstruction based on a floating-point timer to advance the prior commercial 3DTV shutter glasses in terms of their power consumption. These two techniques enable an accurate sync reconstruction in the slow clock frequency of the synchronization timer and reduce the power consumption to less than about a maximum of 20% compared with other major commercial processors. This article describes the system's architecture and the details of the proposed techniques, also identifying the key concepts and functions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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