For automated vehicles, the integrity and fault tolerance of environment perception sensor have been an important issue. This paper presents radar, vision, lidar(laser radar) fusion-based fault detection algorithm for autonomous vehicles. In this paper, characteristics of each sensor are shown. And the error of states of moving targets estimated by each sensor is analyzed to present the method to detect fault of environment sensors by characteristic of this error. Each estimation of moving targets isperformed by EKF/IMM method. To guarantee the reliability of fault detection algorithm of environment sensor, various driving data in several types of road is analyzed.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제37권7호
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pp.760-770
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2013
Detecting grammatical errors from a text is a long-history application. In this paper, we compare the performance of two grammatical error detection techniques, which are implemented as a sub-module of an automated English scoring system. One is to use a full syntactic parser, which has not only grammatical rules but also extra-grammatical rules in order to detect syntactic errors while paring. The other one is to use a finite state machine which can identify an error covering a small range of an input. In order to compare the two approaches, grammatical errors are divided into three parts; the first one is grammatical error that can be handled by both approaches, and the second one is errors that can be handled by only a full parser, and the last one is errors that can be done only in a finite state machine. By doing this, we can figure out the strength and the weakness of each approach. The evaluation results show that a full parsing approach can detect more errors than a finite state machine can, while the accuracy of the former is lower than that of the latter. We can conclude that a full parser is suitable for detecting grammatical errors with a long distance dependency, whereas a finite state machine works well on sentences with multiple grammatical errors.
수치지도는 지형도 제작뿐만 아니라 지리정보체계 구축 및 활용, 토목설계 및 시공, 국토계획 등 다양한 분야의 기본이 되는 중요한 디지틸 지리정보이다. 따라서 정확도가 높은 수치지도의 제작은 지킥정보체계의 활용성을 높이고 디지틸국토를 완성하기 위한 필요조건이다. 본 연구는 수치지도 Ver2.0 제작 시 정위치 편집과 구조화 편집 이후에 이루어지는 검수 공정을 자동화시컥 전수 검수가 가능하도록 하여 오류가 최소화된 수치지도가 생산될 수 있도록 했으며, 이 때 오류를 자동으로 인식하고 탐색하여 유형별로 분류한 뒤 해결방법까지 제시하는 자동 오류검출 방법을 적용시켜 기존 기술에 비해 정확성, 효율성과 경제성을 높였다.
Cardiac function is evaluated quantitatively using angiographic images via the analysis of the shape change or the heart wall boundaries. To kin with, boundary defection or ESLV(End Systolic Lert Ventricular) and EDLV(End Diastolic Left Ventricular) is essential for the quantitative analysis of cardiac function. The boundary detection methods proposed in the past were almost semi-automatic. Intervention by a knowledgeable human operator was still required Of con, manual tracing of the boundaries is currently used for subsequent analysis and diagnosis. This method would not cut excessive time, labor, and subjectivity associated with manual intervention by a human operator. EDLV images have noncontiguous and ambiguous edge signal on some boundary regions. In this paper, we propose a new method for automated detection of boundaries in noncontiguous and ambiguous EDLV images. The boundary detection scheme which based on a priori knowledge information is divided into two steps. The first step is to detect the candidate edge points of EDLV using ESLV boundaries. The second step is to correct detected boundaries of EDLV using the LV shape. We developed the algorithm of modifying EDLV boundaries defined adaptive modifier. We experimented the method proposed in this paper and compared our proposed method with the manual method in detecting boundaries of EDLV. In the areas within estimated boundaries of EDLV, the percentage of error was about 1.4%. We verified the useflilness and obtained the satisfying results througll the experiments of the proposed method.
본 연구에서는 문맥 정보를 함께 고려해야만 인식할 수 있는 단어 오류에 대하여 오류 인식 방법과 수정 후보 생성 방법을 제안한다. 이 문제는 기존의 영어권에서 이미 많이 다룬 연구 주제이다. 본 연구에서는 영어 자동채점 시스템에서 사용하도록 특화된 방법을 제안한다. 문맥 정보를 고려한 단어 오류 검사에서는 자주 혼동되어 사용되는 단어집합(confusion set)을 활용한다. 비영어권 사용자의 작문 특성을 반영하기 위해 기존의 영어권에서 구축한 혼동집합 이외에 자동으로 혼동집합을 구축하여 실험해 보았다. 또한 품사 중의성으로 인해 기존의 구문오류 검사기가 다루지 못하는 오류를 정의하고 오류 인식과 오류수정 후보를 생성하는 방법을 제안한다. 실제 한국어가 모국어이면서 초/중급 작문 수준의 수험생들이 작성한 영어 문장에 대해 평가해 본 결과, 약 70.48%의 f1 값을 얻어 기존의 영어권 결과에 비해 뒤지지 않는 성능을 보였다.
실제 시스템 개발현장에서는 사용자 요구사항과 관련 자료의 분석을 시작으로 크게 네 가지 단계 즉, 분석, 설계, 개발, 구현단계별로 각종 명세서들을 작성하고 있다. 명세서 일부는 자동화된 도구를 사용하여 연속적으로 작성되기도 하지만 모든 명세서가 자동화로 작성되는 것은 아니다. 이로 인해 작성되는 명세서간에는 많은 불일치 항목이 발생한다. 본 논문에서는 시스템을 개발할 때 각 단계별로 작성되는 명세서에 포함된 오류를 검출하는 방안을 제안하고, 이를 기초로 명세서 오류 검출 시스템을 설계 및 구현한다.
Bluetooth technology(BT) is a standard for short distance wireless communication and widely used to connect and control various electronic and telecommunication devices without wires, where CSR8670 chip is generally adopted. These BT devices are required to comply with BT specification and the equipments for conformance test are also important. However, the existing BT testing methods have inconvenience in that they are mostly time-consuming procedure due to not only repetitive execution for each evaluation element but also error-prone nature of manual experiments. This paper proposes an automated BT communication test method using CSR8670 chip, which solves the problems related to manual testing methods. The proposed method can reduce the development period of BT products and guarantee the quality improvement owing to the exact system error detection capability.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권4호
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pp.70-74
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2018
In order to ensure the flow of goods available and more flexible, reduce labor costs, many factories and industrial zones around the world are gradually moving to use automated solutions. One of them is to use Automated guided vehicles (AGV). Currently, there are a line tracing method as an AGV operating method, and a method of estimating the current position of the AGV and matching with a factory map and knowing the moving direction of the AGV. In this paper, we propose ceiling Light and guided line based moving direction estimation algorithm using multi-camera on the AGV in smart factory that can operate stable AGV by compensating the disadvantages of existing AGV operation method. The proposed algorithm is able to estimate its position and direction using a general - purpose camera instead of a sensor. Based on this, it can correct its movement error and estimate its own movement path.
A steam generator (SG) tube is an important component of a nuclear power plant (NPP). It works as a pressure boundary between the primary and secondary systems. The integrity of a SG tube can be assessed by an eddy current test every outage. The eddy current technique(adopting a bobbin probe) is currently the main technique used to assess the integrity of the tubing of a steam generator. An eddy current signal analyst for steam generator tubes continuously analyzes data over a given period of time. However, there are possibilities that the analyst conducting the test may get tired and cause mistakes, such as: missing indications or not being able to separate a true defect signal from one that is more complicated. This error could lead to confusion and an improper interpretation of the signal analysis. In order to avoid these possibilities, many countries of opted for automated analyses. Axial ODSCC (outside diameter stress corrosion cracking) defects on the tubes of OPR1000 steam generators have been found on the tube that are in contract with tube support plates. In this study, automated analysis software called CDS (computer data screening) made by Zetec was used. This paper will discuss the results of introducing an automated analysis system for an axial ODSCC on the tubes of an OPR1000 steam generator.
The automated ECG diagnostic systems in hospital have a low P-wave detection capacity in case of some diseases like conduction block. The purpose of this study is to improve the P-wave detection ca- pacity using wavelet transform. The first procedure is to remove baseline drift by subtracting the median filtered signal from the original signal. The second procedure is to cancel ECG's QRS-T complex from median filtered signal to get P-wave candidate. Before we subtracted the templete from QRS-T complex, we estimated the best matching between templete and QRS-T complex to minimize the error. Then, wavelet transform was applied to confirm P-wave. In particular, haiti wavelet was used to magnify P-wave that consisted of low frequency components and to reject high frequency noise of QRS-T complex cancelled signal. Finally, p-wave was discriminated and confirmed by threshold value. By using this method, We can got the around 95.1% P-wave detection. It was compared with contextual information.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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