Simulator-Driven Sieving Data Generation for Aggregate Image Analysis

Advancements in deep learning have enhanced vision-based aggregate analysis. However, further development and studies have encountered challenges, particularly in acquiring large-scale datasets. Data collection is costly and time-consuming, posing a significant challenge in acquiring large datasets required for training neural networks. To address this issue, this study introduces a simulation that efficiently generates the necessary data and labels for training neural networks. We utilized a genetic algorithm (GA) to create optimized lists of aggregates based on the specified values of weight and particle size distribution for the aggregate sample. This enabled sample data collection without conducting sieving tests. Our evaluation of the proposed simulation and GA methodology revealed errors of 1.3% and 2.7 g for aggregate size distribution and weight, respectively. Furthermore, we assessed a segmentation model trained with data from the simulation, achieving a promising preliminary F1 score of 78.18 on the actual aggregate image

Accurate and Reliable Food Nutrition Estimation Based on Uncertainty-Driven Deep Learning Model

Mobile Near-Infrared Spectroscopy (NIR) devices are increasingly being used to estimate food nutrients, offering substantial benefits to individuals with diabetes and obesity, who are particularly sensitive to food intake. However, most existing solutions prioritize accuracy, often neglecting to ensure reliability. This oversight can endanger individuals sensitive to specific foods, as it may lead to significant errors in nutrient estimation. To address these issues, we propose an accurate and reliable food nutrient prediction model. Our model introduces a loss function designed to minimize prediction errors by leveraging the relationships among food nutrients. Additionally, we developed a method that enables the model to autonomously estimate its own uncertainty based on the loss, reducing the risk to users. Comparative experiments demonstrate that our model achieves superior performance, with an R2 value of 0.98 and an RMSE of 0.40, reflecting a 5-15% improvement over other models. The autonomous result rejection mechanism showing a 40.6% improvement further enhances robustness, particularly in handling uncertain predictions. These findings highlight the potential of our approach for precise and trustworthy nutritional assessments in real-world applications

Super Resolution Based Mobile Long-Distance Pothole Detection System

포트홀은 차량에 심각한 손상을 주고 사고의 위험성을 증가시키므로, 차량과 운전자를 보호하기 위해 운전 중 포트홀 감지가 필요하다. 특히, 주행 중인 차량에서 운전자가 미리 대응할 수 있도록 원거리 포트홀을 정확하게 감지하는 것이 매우 중요하다. 이러한 필요성에 기반하여 본 연구는 원거리 포트홀을 검출 시스템을 제안한다. 원거리 포트홀의 감지가 어려운 이유 중 하나로 오브젝트의 크기가 작다는 점에서 착안하여 Super Resolution 기법을 사용하여 높은 해상도에서 포트홀을 감지하고자 하였다. 제안된 시스템은 원거리 포트홀 감지 평가에서 기존 대비 최대 4.3%의 성능 향상을 보였으며, 이를 통해 Super Resolution 기법으로 원거리의 효과로 검출 능력이 향상된 것을 검증하였다. Potholes cause serious damage to vehicles and increase the risk of accidents, making pothole detection during driving necessary to protect vehicles and drivers. It is particularly important to accurately detect long-distant potholes so that drivers can respond in advance while driving. Based on this need, this study proposes a system for detecting long-distant potholes. Considering that one of the challenges in detecting long-distant potholes is their small object size, we employed a Super Resolution technique to detect long-distance potholes at high resolution and large-sized image. The proposed system showed up to a 4.3% performance improvement in long-distant pothole detection compared to existing methods, thus verifying that the Super Resolution technique enhances detection capabilities for distant potholes

APPARATUS AND METHOD FOR WALKING ASSIATANCE FOR PATIENTS WITH PARKINSON'S DISEASE

본 발명은 파킨슨병 환자의 보행 기능을 향상시키는 보행 기능 지원 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일면에 따른 파킨슨병 환자의 보행 기능 지원 장치는 획득한 영상으로부터 보행로에 해당하는 바닥 영역을 분리하고, 바닥 영역에 위치하는 장애물을 검출하는 바닥 및 장애물 검출부와, 보행로에 대한 시각 패턴을 생성하는 시각 패턴 생성부 및 디스플레이 패널에 시각 패턴을 디스플레이 하되, 디스플레이를 통한 환자의 투시 영역 중 장애물이 검출된 영역 외의 보행로 영역에 시각 패턴을 디스플레이 하는 시각 패턴 표시부를 포함한다.획득한 영상으로부터 보행로에 해당하는 바닥 영역을 분리하고, 상기 바닥 영역에 위치하는 장애물을 검출하는 바닥 및 장애물 검출부; 상기 보행로 영역에 디스플레이되고, 보행 진로의 원근감에 따라 이격 거리를 두고, 환자의 위치로부터 멀어짐에 따라 굵기 및 길이 중 적어도 어느 하나가 변형되는 복수의 라인 형상인 시각 패턴을 생성하는 시각 패턴 생성부; 환자 머리의 움직임 정보 및 환자의 이동 거리에 대한 정보를 획득하고, 이에 따른 시각 패턴 보정 명령 신호를 생성하는 움직임 검출부; 및디스플레이 패널에 상기 시각 패턴을 디스플레이 하되, 상기 디스플레이 패널을 통한 환자의 투시 영역 중 상기 장애물이 검출된 영역 외의 보행로 영역에 상기 시각 패턴을 디스플레이 하는 시각 패턴 표시부를 포함하는 파킨슨병 환자의 보행 기능 지원 장치

APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING A DRIVER

본 발명은 차량에 탑승한 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일면에 따른 운전자 판단 장치는 센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부와, 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부 및 이벤트가 발생한 경우 차량 시동 시 변화되는 자기장값의 변동폭 검출결과를 이용하고, 차량의 주행 방향 산출 결과에 따라 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치.센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부;상기 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 상기 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부; 및상기 이벤트가 발생한 경우 상기 차량의 주행 방향을 산출하고, 산출 결과에 따라 상기 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 운전자 판단 장치

운전자 판단 장치 및 방법

본 발명은 차량에 탑승한 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 장치 및 방법에 관한 것이다. 본 발명의 일면에 따른 운전자 판단 장치는 센서가 획득한 데이터를 이용하여 사용자의 동작 상태와 차량 탑승 방향을 인식하는 사용자 동작 인식부와, 사용자의 동작 상태가 기설정된 동작 상태 순으로 변하는 경우, 사용자가 탑승한 차량의 문이 닫히는 이벤트가 발생하는지 여부를 감지하는 이벤트 감지부 및 이벤트가 발생한 경우 차량 시동 시 변화되는 자기장값의 변동폭 검출결과를 이용하고, 차량의 주행 방향 산출 결과에 따라 사용자가 운전자인지 여부를 판단하는 운전자 판단부를 포함하는 것을 특징으로 한다