Recently many studies of Radar systems mounted on ground vehicles for autonomous driving, SLAM (Simultaneous localization and mapping) and collision avoidance are reported. In near field, several hits per an object are generated after signal processing of Radar data. Hence, clustering is an essential technique to estimate their shapes and positions precisely. This paper proposes a method of grouping hits in range-doppler domains into clusters which represent each object, according to the pre-defined rules. The rules are based on the perceptual cues to separate hits by object. The morphological connectedness between hits and the characteristics of SNR distribution of hits are adopted as the perceptual cues for clustering. In various simulations for the performance assessment, the proposed method yielded more effective performance than other techniques.
Kim, Kwan-Su;Park, Si-Hyung;Choung, Myoung-Gun;Kim, Sun-Lim
한국작물학회지
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제51권spc1호
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pp.304-309
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2006
Near infrared reflectance spectroscopy (NIRS) was used to develop a rapid and nondestructive method for the determination of fatty acid composition in sesame (Sesamum indicum L.) seed oil. A total of ninety-three samples of intact seeds were scanned in the reflectance mode of a scanning monochromator, and reference values for fatty acid composition were measured by gas-liquid chromatography. Calibration equations were developed using modified partial least square regression with internal cross validation (n=63). The equations obtained had low standard errors of cross-validation and moderate $R^2$ (coefficient of determination in calibration). Prediction of an external validation set (n=30) showed significant correlation between reference values and NIRS estimated values based on the SEP (standard error of prediction), $r^2$ (coefficient of determination in prediction) and the ratio of standard deviation (SD) of reference data to SEP. The models developed in this study had relatively higher values (more than 2.0) of SD/SEP(C) for oleic and linoleic acid, having good correlation between reference and NIRS estimate. The results indicated that NIRS, a nondestructive screening method could be used to rapidly determine fatty acid composition in sesame seeds in the breeding programs for high quality sesame oil.
A nuclear power plant can be viewed as a large complex man-machine system where high system reliability is obtained by ensuring that sub-systems are designed to operate at a very high level of performance. The chance of severe accident involving at least partial core-melt is very low but once it happens the consequence is very catastrophic. The prediction of risk in low probability, high-risk incidents must be examined in the contest of general engineering knowledge and operational experience. Engineering knowledge forms part of the prior information that must be quantified and then updated by statistical evidence gathered from operational experience. Recently, Bayesian procedures have been used to estimate rate of accident and to predict future risks. The Bayesian procedure has advantages in that it efficiently incorporates experts opinions and, if properly applied, it adaptively updates the model parameters such as the rate or probability of accidents. But at the same time it has the disadvantages of computational complexity. The predictive distribution for the time to next incident can not always be expected to end up with a nice closed form even with conjugate priors. Thus we often encounter a numerical integration problem with high dimensions to obtain a predictive distribution, which is practically unsolvable for a model that involves many parameters. In order to circumvent this difficulty, we propose a method of approximation that essentially breaks down a problem involving many integrations into several repetitive steps so that each step involves only a small number of integrations.
In parallel flow condition, to estimate the stability of the extended embankment constructed on a permeable foundation ground, a laboratory model test was performed due to extended materials and water level increasing velocity of a flood period. A laboratory model test was peformed for different permeability coefficients ($K_1=2.0{\times}10^{-5}cm/sec,\;K_2=1.5{\times}10^{-4}cm/sec,\;K_3=2.3{\times}10^{-3}cm/sec$) using seepage. The fluctuation of water level occurring to an extended embankment was analyzed by laboratory model tests as vary the increasing velocity of water level with 0.6cm/min, 1.2cm/min, 2.4cm/min respectively. In analysis results, the increase of water level into embankment occurs rapidly because seepage water moving along with a permeable soil flow into embankment. The larger the permeability coefficient of an extended part is the longer initial seepage distance, and the exit point of downstream slope is gradually increased and then shows unstable seepage behavior as occurring partial collapse. As the increasing velocity of water level increase, the initial seepage line is formed low, and the discharge increases. Therefore, the embankment extended by a lower permeable soil than existing embankment shows stable seepage behavior because an existing embankment plays a role as filter for an extended part.
The purpose of this paper is to study the geometrically nonlinear free vibration of functionally graded nano/micro beams (FGNBs) based on the modified couple stress theory. For practical applications, some analytical expressions of nonlinear frequencies for FGNBs on a nonlinear Pasternak foundation are developed. Hamilton's principle is employed to obtain nonlinear governing differential equations in the context of both Euler-Bernoulli and Timoshenko beam theories for a comprehensive investigation. The modified continuum theory contains one material length scale parameter to capture the size effect. The variation of two-constituent material along the thickness is modeled using Reddy's power-law. Also, the Mori-Tanaka method as an accurate homogenization technique is implemented to estimate the effective material properties of the FGNBs. The results are presented for both hinged-hinged and clamped-clamped boundary conditions. The nonlinear partial differential equations are reduced to ordinary differential equations using Galerkin method and then the powerful method of homotopy analysis is utilized to obtain the semi-analytical solutions. Eventually, the presented analytical expressions are used to examine the influences of the length scale parameter, material gradient index, and elastic foundation on the nonlinear free vibration of FGNBs.
Facial feature extraction and tracking are essential steps in human-robot-interaction (HRI) field such as face recognition, gaze estimation, and emotion recognition. Active shape model (ASM) is one of the successful generative models that extract the facial features. However, applying only ASM is not adequate for modeling a face in actual applications, because positions of facial features are unstably extracted due to limitation of the number of iterations in the ASM fitting algorithm. The unaccurate positions of facial features decrease the performance of the emotion recognition. In this paper, we propose real-time facial feature extraction and tracking framework using ASM and LK optical flow for emotion recognition. LK optical flow is desirable to estimate time-varying geometric parameters in sequential face images. In addition, we introduce a straightforward method to avoid tracking failure caused by partial occlusions that can be a serious problem for tracking based algorithm. Emotion recognition experiments with k-NN and SVM classifier shows over 95% classification accuracy for three emotions: "joy", "anger", and "disgust".
Kim, Heewon;Kim, Youngshin;Choi, Hyung-Min;Ham, Sunny
Nutrition Research and Practice
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제12권4호
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pp.348-354
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2018
BACKGROUND/OBJECTIVES: Obesity is a serious concern worldwide, for which the restaurant industry holds partial responsibility. This study was conducted to estimate restaurant consumers' intention to select healthy menu items and to examine the relationships among behavioral beliefs, past behaviors, attitudes and behavioral intentions, which are known to be major determinants of consumer behaviors. SUBJECTS/METHODS: An online, self-administered survey was distributed for data collection. The study sample consisted of customers who reported having visited casual dining restaurants in the last three months at the time of the survey. Structural equation modeling was used to verify the fit of the proposed research model. RESULTS: Structural equation modeling revealed that the proposed model supports the sequential, mediated (indirect) relationships among behavioral beliefs, past behaviors, attitudes and behavioral intentions toward healthy menu selection. CONCLUSION: This study contributes to the available literature regarding obesity by adding past behaviors, one of the most influential variables involved in prediction of future behaviors of consumers, to the TPB model, enabling a better understanding of restaurant consumers' rational decision process regarding healthy menu choices. The results of this study provide practical implications for restaurant practitioners and government agencies regarding ways to promote healthy menus.
정보시스템을 사용하는 이용자들의 만족지수를 측정함으로써 시스템 투자 대비 효과를 정성적으로 측정할 수 있을 뿐만 아니라 향후 시스템의 효율성 및 시스템 개선노력을 위한 방안도 도출할 수 있다. 본 연구에서는 정보시스템의 이용자만족지수 모델을 제안하고 대표적인 정보시스템들의 이용자만족지수를 측정함으로써 이들 시스템 운영자 및 관리자들에게 시스템 만족도 제고 및 효율성 향상을 위한 개선방안을 제시하고자 한다. 본 연구의 수행을 위해 대표적인 정보시스템들을 대상으로 웹 설문조사를 실시하였으며, 분석결과를 바탕으로 만족지수를 산출하고 Matrix 분석을 통해 시스템 개선방안을 도출하였다.
State-of-charge (SOC) is one of the significant indicators to estimate the driving range of the electric vehicle and to control the alternator of the conventional engine vehicles as well. Therefore its precise estimation is crucial not only for utilizing the energy effectively but also preventing critical situations happening to the power train and lengthening the lifetime of the battery. However, lead-acid battery is time-variant, highly nonlinear, and the hysteresis phenomenon causes large errors in estimation SOC of the battery especially under the frequent discharge/charge. This paper proposes a novel estimation technique for the SOC of the Lead-Acid battery by using a well-known Extended Kalman Filter (EKF) and an electrical equivalent circuit model of the Lead-Acid battery considering diffusion and hysteresis characteristics. The diffusion is considered by the reconstruction of the open circuit voltage decay depending on the rest time and the hysteresis effect is modeled by calculating the normalized integration of the charge throughput during the partial cycle. The validity of the proposed algorithm is verified through the experiments.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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