In this paper, we present change of human sensiblity when the 26 healthy female subjects were exposed with visual picture stimulus. We used Intermational Affective Picture System as the visual stimulus. The methods are AutoRegressive(AR) spectrum which is a linear method and Return Map which is a nonlinear mithod. SR spectrum may variability(HRV). The LF/HF of HRV and the variation of Return Map were analyzed from ECG signal of the female subjects. Return Map of RR intervals were analyzed by computiong the variation. When the subjets were stimulated by the pleasant pictures, LF/HF and variation were decreased compared with unpleasant stimulus, We may obtain good parameters for the measurement of the change of human sensibility for the visual picture stimulus.
Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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1997.11a
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pp.85-89
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1997
We present several biosignal measurement results and analysis algorithms for the visual stimulus from International Affective Picture Sytem. Sine human body is nonlinear dynamic system, we investigated both linear and nonlinear methods. We found that the alpha wave of EEG, the chaos of peripheral blood pressure, the LF/HF of HRV and thd retutn map of RR interval were good parameters for the measuremet of human sensibility. These can be used as the parameters for the measurement of human sensibility.
This study investigates and proves the historical facts about the confidential land survey on Korean peninsula made by Japanese intelligence officers at the end of Chosun Dynasty. Under the command of general staff office of Japanese army, the military officers produced several maps through road map measurements and visual measurements. Although previous literature indicated road map measurements on Korea were originally implemented from 1885, this study confirms that road map measurements were initiated in 1882 by a lieutenant Isobayashi. Reflecting secret map making procedures, the individual military intelligence officers had specialized roles for swift information collection and map production.
Kim, Jong-Hak;Kim, Jueng-Hun;Ham, Hun-Ho;Cho, Jun-Dong
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.48
no.10
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pp.20-24
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2011
As various 3D contents have been developed recently, number of users who use 3D glasses in the cinema or their house has increased. However, since a stereoscopic image causes visual fatigue, developers also advise children and pregnant against watching it for hours. In this paper, we proposed measurement of level of visual fatigue degree by analyzing histogram obtained from a disparity-map. We used binocular disparity approach which is a fundamental factor occurred by a stereoscopic image. This research can be used as an user discomfort improvement method by referring to a stereoscopic image producing and compensation. To obtain a disparity-map, our proposed method used a census algorithm which is suitable for real-time processing.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.16
no.3
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pp.107-111
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2021
A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
Journal of The Korean Digital Architecture Interior Association
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v.12
no.3
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pp.81-89
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2012
Luminance is the most important quantity in lighting design and illuminating engineering. There are three methods for measuring luminance; using a conventional luminance meter, through the illuminance measurement and subsequent calculations and using digital imaging photometer. Recently, HDRI(High Dynamic Range Imaging) technique introduces a new method of capturing luminance values in a lighting environment. The radiance maps from HDRI are commonly used as visual environment maps for lighting analysis applications. For the HDRI, HDR software is needed to create HDR image. Currently, there is number of HDR software available. The purpose of this paper is to investigate whether a luminance map can be accurately captured by the various types of HDR software which include HDR Shop and Photoshop. To accomplish this goal a set of experiments was conducted. In order to assess the luminance values of the HDR image from HDR software, the values had to be compared to the ones obtained with conventional methods of luminance measurement.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.4
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pp.185-193
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2024
Visual-inertial odometry (VIO) is a method that leverages sensor data from a camera and an inertial measurement unit (IMU) for state estimation. Whereas conventional VIO has limited capability to estimate scale of translation, the performance of recent approaches has been improved by utilizing depth maps obtained from RGB-D camera, especially in indoor environments. However, the depth map obtained from the RGB-D camera tends to rapidly lose accuracy as the distance increases, and therefore, it is required to develop alternative method to improve the VIO performance in wide environments. In this paper, we argue that leveraging depth map estimated from a deep neural network has benefits to state estimation. To improve the reliability of depth information utilized in VIO algorithm, we propose a kernel-based sampling strategy to filter out depth values with low confidence. The proposed method aims to improve the robustness and accuracy of VIO algorithms by selectively utilizing reliable values of estimated depth maps. Experiments were conducted on real-world custom dataset acquired from underground parking lot environments. Experimental results demonstrate that the proposed method is effective to improve the performance of VIO, exhibiting potential for the use of depth estimation network for state estimation.
Park, Kwang-Ho;Kim, Hyung-O;Baek, Moon-Yeol;Kee, Chang-Doo
Journal of Mechanical Science and Technology
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v.17
no.10
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pp.1411-1422
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2003
The detection of free spaces between obstacles in a scene is a prerequisite for navigation of a mobile robot. Especially for stereo vision-based navigation, the problem of correspondence between two images is well known to be of crucial importance. This paper describes multi-range approach of area-based stereo matching for grid mapping and visual navigation in uncertain environment. Camera calibration parameters are optimized by evolutionary algorithm for successful stereo matching. To obtain reliable disparity information from both images, stereo images are to be decomposed into three pairs of images with different resolution based on measurement of disparities. The advantage of multi-range approach is that we can get more reliable disparity in each defined range because disparities from high resolution image are used for farther object a while disparities from low resolution images are used for close objects. The reliable disparity map is combined through post-processing for rejecting incorrect disparity information from each disparity map. The real distance from a disparity image is converted into an occupancy grid representation of a mobile robot. We have investigated the possibility of multi-range approach for the detection of obstacles and visual mapping through various experiments.
A depth map is an important component for stereoscopic image generation. Since the depth map acquired from a depth camera has a low resolution, upsamling a low-resolution depth map to a high-resolution one has been studied past decades. Upsampling methods are evaluated by objective evaluation tools such as PSNR, Sharpness Degree, Blur Metric. As well, the subjective quality is compared using virtual views generated by DIBR (depth image based rendering). However, works on the analysis of the relation between depth map upsampling and stereoscopic images are relatively few. In this paper, we investigate the relationship between subjective evaluation of stereoscopic images and objective performance of upsampling methods using cross correlation and linear regression. Experimental results demonstrate that the correlation of edge PSNR and visual fatigue is the highest and the blur metric has lowest correlation. Further, from the linear regression, we found relative weights of objective measurements. Further we introduce a formulae that can estimate 3D performance of conventional or new upsampling methods.
Kim, Hyun-Ji;Kim, Hyun-Jin;Kim, Gi-Hoon;Lee, Chang-Mo;Kim, Hoon;An, Ok-Hee
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.9
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pp.1-6
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2007
In this study, tests of brain waves were carried out to investigate the physiological characteristics of drivers during a change of headlight brightness. The participants were 20 males in their 20s. Twenty-three different conditions combining the waveform of light, voltage, and alteration time were used. The measurement of brain waves was performed by an internationally standardized 10-20 method using LXE3232-RF. The results were as follows. 1. From the results of the brain wave map analysis, it was suggested that waveform A increases mental stress and waveform B affects mental and visual stress. The longer the stimulation time, the more stress level was detected. 2. The voltage alteration time of the B waveform should be kept to less than 1500msec, while the voltage should not fall below 11.5[V].
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[게시일 2004년 10월 1일]
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