Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.26
no.12
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pp.1674-1680
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2002
An experimental study was made of a large-scale vortical structure over a backward-facing step. The Reynolds number based on the step height was R $e_{H}$ =33,000. To recognize the large-scale vortex, three components of velocity were measured. The measurements were performed in the recirculation zone (x/H=4.0) and the reattachment zone(x/H=7.5). To measure the wall pressure fluctuations in a turbulent flow over a backward-facing step, a 32-channel microphone array was installed beneath the wall in the streamwise and spanwise directions. From the measured pressure field, the size of large-scale vortex was obtained. As a detailed study, a conditionally-averaging technique was employed to characterize the coherent structure of the large-scale vortex. To see the relationship between the flow field and the relevant spatial mode of the pressure field, the spatial box filtering (SBF) was examined. A cross-correlation between velocity and pressure fluctuations was performed to identify the structure and the length scale of the large-scale vortex.x.
With the emergence of digital TV broadcasting, various channels are provided to a TV audience. But it is getting hard for the audience to find his or her preferred TV programs due to the huge number of TV channels. In order to mitigate the difficulty, TV broadcasting companies provide an electronic program guide (EPG), which is a digital guide to scheduled broadcast TV programs. However, it results in the information overload problem and the time-consuming problem since the number of TV channels and programs is gradually on the increase. In this paper, we design and develop a channel filtering system, which recommends a small number of channels by filtering TV channels based on the watching pattern of the TV audience. The channel filtering system does not require the replacement or upgrade of existing TV or set-top box. In addition, it increases usability by skipping the channels that broadcast the audience's non-preferred TV programs while the TV audience presses the channel up/down button.
This paper proposes a new method of traffic signal detection and recognition in an RGB color model. The proposed method firstly processes RGB-filtering in order to detect traffic signal candidates. Secondly, it performs adaptive threshold processing and then analyzes connected components of the binary image. The connected component of a traffic signal has to be satisfied with both a bounding box rate and an area rate that are defined in this paper. The traffic signal recognition system is implemented using C language in an embedded Linux system for a high-speed real-time image processing. Experiment results show that the proposed algorithms are quite successful.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.17
no.2
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pp.97-110
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2012
High performance sensors and modern data logging technology with real-time telemetry facilitate system fault diagnosis in a very precise manner. Fault detection, isolation and identification in fault diagnosis systems are typical steps to analyze the root cause of failures. This systematic failure analysis provides not only useful clues to rectify the abnormal behaviors of a system, but also key information to redesign the current system for retrofit. The main barriers to effective failure analysis are: (i) the gathered data (event) logs are too large in general, and further (ii) they usually contain noise and redundant data that make precise analysis difficult. This paper therefore applies suitable pre-processing techniques to data reduction and feature extraction, and then converts the reduced data log into a new format of event sequence information. Finally the event sequence information is decoded to investigate the correlation between specific event patterns and various system faults. The efficiency of the developed pre-filtering procedure is examined with a terminal box data log of a marine diesel engine.
It is essential to collect and analyze target information around the vehicle for autonomous driving of the vehicle. Based on the analysis, environmental information such as location and direction should be analyzed in real time to control the vehicle. In particular, obstruction or cutting of objects in the image must be handled to provide accurate information about the vehicle environment and to facilitate safe operation. In this paper, we propose a method to simultaneously generate 2D and 3D bounding box proposals using LiDAR Edge generated by filtering LiDAR sensor information. We classify the classes of each proposal by connecting them with Region-based Fully-Covolutional Networks (R-FCN), which is an object classifier based on Deep Learning, which uses two-dimensional images as inputs. Each 3D box is rearranged by using the class label and the subcategory information of each class to finally complete the 3D bounding box corresponding to the object. Because 3D bounding boxes are created in 3D space, object information such as space coordinates and object size can be obtained at once, and 2D bounding boxes associated with 3D boxes do not have problems such as occlusion.
This paper proposes an efficient hardware architecture to estimate disparities between 2D images for generating 3D depth images in a stereo vision system. Stereo matching methods are classified into global and local methods. The local matching method uses the cost functions based on pixel windows such as SAD(sum of absolute difference), SSD(sum of squared difference) and NCC(normalized cross correlation). The NCC-based cost function is less susceptible to differences in noise and lighting condition between left and right images than the subtraction-based functions such as SAD and SSD, and for this reason, the NCC is preferred to the other functions. However, software-based implementations are not adequate for the NCC-based real-time stereo matching, due to its numerous complex operations. Therefore, we propose a fast pipelined hardware architecture suitable for real-time operations of the NCC function. By adopting a block-based box-filtering scheme to perform NCC operations in parallel, the proposed architecture improves processing speed compared with the previous researches. In this architecture, it takes almost the same number of cycles to process all the pixels, irrespective of the window size. Also, the simulation results show that its disparity estimation has low error rate.
RFID systems have been widely used in various fields such as logistics, distribution, food, security, traffic and others. A RFID middleware, one of the key components of the RFID system, perform an important role in many functions such as filtering, grouping, reporting tag data according to given user specifications and so on. However, manual test data generation is very hard because the inputs of the RFID middleware are generated according to the RFID middleware standards and complex encoding rules. To solve this problem, in this paper, we propose a black box test technique based on RFID middleware standards. Firstly, we define ten types of input conversion rules to generate new test data from existing test data based on the standard specifications. And then, using these input conversion rules, we generate various additional test data automatically. To validate the effectiveness of generated test data, we measure coverage of generated test data on actual RFID middleware. The results show that our test data achieve 78% statement coverage and 58% branch coverage in the classes of filtering and grouping, 79% statement coverage and 64% branch coverage in the classes of reporting.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.6
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pp.701-708
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2005
Structuring mechanism, important to serve messages in post-office box structure, is to construct the hierarchy of classes according to the contents of message objects. This Paper Proposes $\alpha$-cut based genealogy grouping method to cluster a lot of structured objects in application domain. The proposed method decides the relationship first by semantic similarity relation and fuzzy relation, and then performs the grouping by operations of search( ), insert() and hierarchy(). This hierarchy structure makes it easy to process group-related processing tasks such as answering queries, discriminating objects, finding similarities among objects, etc. The proposed post-office box structure may be efficiently used to serve and manage message objects by the creation of groups. The Proposed method is tested for 5500 message objects and compared with other methods such as non-grouping, BGM, RGM, OGM.
This paper is focused on development of models for measuring lateral and vertical track irregularities from corresponding accelerometers of an in-service high-speed train. Generally, the track irregularity was measured by a special railway inspection vehicle or system with contact or non-contact sensors. However, the sensors are very expensive and vulnerable to a harsh environment. Displacement estimation from an inertial measurement unit and its wave-band filtering was already developed in the previous study, and it was found that their results included not only the track irregularities but also other information such as phase delay of the applied filters, and suspension and conicity of the wheel. To identify the track irregularities from those results, a compensation filtering method was proposed. Each directional compensation filter was derived by using a system identification method with the estimated directional displacement as input and the corresponding track irregularities as output. In this paper, they are integrated into a model for each direction and applied to the measured lateral and vertical acceleration data from the axle-box and bogie of an in-service high-speed train. Their results are compared with the data from the track geometry measurement system. From the comparison, the proposed models are a useful tool for the measurement of the track irregularities using accelerometers of in-service high-speed trains.
Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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2002.06a
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pp.136-147
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2002
The purpose of this study is to understand what we need to know about Microsoft's powerful web browser control so that we will be able to code and create a special-purpose browser. For this purpose, first of all, some literature survey was undertaken to study how the web browser looks like and is operated. One case design and coding was devoted to using visual basic to create our own web browser. The primary task of this job was accomplished with the form making up of a bunch of image controls, a status bar on the button, a picture box to contain the image buttons, the combo box, the command button and the menus and the statements shown in the above exhibits and tables respectively. After putting it all together, the form was implemented to see if it would work properly. The program was also enhanced to have a special purpose functions permitting filtering functions. The result was more or less successful, however has some limitations such as the simplicity of the programming structures and functions. However, this study is useful for understanding general outline of special-purpose web browser development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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