To improve gun hit probability and to correct miss distance between target and bullet. It assumes that a radar tracks both the targets and bullets fired by a gun system. This papers describes an adaptive algorithm developed for processing the large number of radar measurements. The gun-order computation is enhanced by feedback from the ballistic estimator.
In this paper, we propose a method for estimating the error of the Ultra-Wideband (UWB) distance measurement using the channel impulse response (CIR) of the UWB signal based on machine learning. Due to the recent demand for indoor location-based services, wireless signal-based localization technologies are being studied, such as UWB, Wi-Fi, and Bluetooth. The constructive obstacles constituting the indoor environment make the distance measurement of UWB inaccurate, which lowers the indoor localization accuracy. Therefore, we apply machine learning to learn the characteristics of UWB signals and estimate the error of UWB distance measurements. In addition, the performance of the proposed algorithm is analyzed through experiments in an indoor environment composed of various walls.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.960-973
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2018
This paper presents design for error correcting algorithm of the time of flight (ToF) detection value in the light detection and ranging (LIDAR) system sensor. The walk error of ToF value is generated by change of the received signal power depending on distance between the LIDAR sensor and object. The proposed method efficiently compensates the ToF value error by the independent ToF value calculation from the received signal using both rising point and falling point. A constant error of ~0.05 m is obtained after the walk error correction while an increasing error up to ~1 m is obtained with conventional method.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.13
no.5
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pp.331-337
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2020
The study is underway with the goal of developing an app that will replace vernier calipers using a smartphone's high-performance camera. The specifications of the camera mounted on recent smart phones have evolved so that usually has a 12 Mpixels of image sensor and its size of the pixel is 1.4㎛ and the size of the image sensor is 1 / 2.55 in. The proposed algorithm will apply to develop a precision measuring application that will compete with the Vernier calipers. Most existing applications cannot guarantee an accuracy in scale because the scale of the ruler displayed on the image is unclear or the size of the measurement object varies depending on the distance between the camera and the measurement object. In addition, another accurate measuring tools using lasers are also available, but they are limited because they are expensive. Therefore, if easy-to-carry and precise applications are developed, it is possible to substitute existing measurement tools. The proposed correction algorithm is an algorithm that automatically corrects the distorted source image using the shape and size information of the known template. The e-calipers are applications that display the distance when the area to be measured is specified in the corrected image.
Jae-Eun Lee;Jong-Nam Kim;Hong-Seok Choi;Young-Bong Kim
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.115-122
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2022
With the outbreak of COVID-19 a few years ago, video conferencing and electronic document work have increased, and for this reason, the proportion of computer work among modern people's daily routines is increasing. However, as more and more people work on computers in the wrong posture for a long time, the number of patients with poor eyesight and text neck is increasing. Until recently, many studies have been published to correct posture, but most of them have limitations that users may experience discomfort because they have to correct posture by wearing equipment. A posture correction sensor algorithm is proposed to prevent access to the minimum distance between a computer monitor and a person using an ultrasonic sensor device. At this time, an algorithm for minimizing false alarms among warning alarms that sound at the minimum distance is also proposed. Because the ultrasonic sensor device is used, posture correction can be performed without attaching a device to the body, and the user can relieve discomfort. In addition, experimental results showed that accuracy can be improved by reducing false alarms by removing more than half of the noise generated during distance measurement.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.24
no.4
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pp.424-429
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2014
In this paper, an image-based luminance measurement system(LMS) is proposed to measure the luminance of outdoor signboards. We design the LMS that can improve disadvantages of efficiency of the point-luminance meter and portability of face-luminance meter using the image of DSLR camera and print out the luminance value by using the proposed luminance analysis algorithm in real time. Outdoor signboards have various size and shape, and are also installed on the various place. Luminance of the signboard is influenced by measurement location, angle, color, etc. Therefore, we measure the change of luminance value in accordance with measurement location for accurate luminance measurement and then consider the luminance value according to the measurement distance. We obtain a numerical relation between luminance value and measurement location. The proposed LMS is verified through comparative experiment with point-luminance meter.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.12
no.2
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pp.85-92
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2023
Respiratory infections such as COVID-19 mainly occur within enclosed spaces. The presence or absence of abnormal symptoms of respiratory infectious diseases is judged through initial symptoms such as fever, cough, sneezing and difficulty breathing, and constant monitoring of these early symptoms is required. In this paper, image matching correction was performed for the RGB camera module and the thermal imaging camera module, and the temperature of the thermal imaging camera module for the measurement environment was calibrated using a blackbody. To detection the target recommended by the standard, a deep learning-based object recognition algorithm and the inner canthus recognition model were developed, and the model accuracy was derived by applying a dataset of 100 experimenters. Also, the error according to the measured distance was corrected through the object distance measurement using the Lidar module and the linear regression correction module. To measure the performance of the proposed model, an experimental environment consisting of a motor stage, an infrared thermography temperature screening system and a blackbody was established, and the error accuracy within 0.28℃ was shown as a result of temperature measurement according to a variable distance between 1m and 3.5 m.
Purpose : Measurement of transmission dose is useful for in vivo dosimetry. In this study, the algorithm for estimating the transmission dose for open radiation fields was modified for application to partially blocked radiation fields. Materials and Methods : The beam data was measured with a flat solid phantom with various blocked fields. A new correction algorithm for partially blocked radiation field was developed from the measured data. This algorithm was tested in some settings simulating clinical treatment with an irregular field shape. Results : The correction algorithm for the beam block could accurately reflect the effect of the beam block, with an error within ${\pm}1.0\%$, with both square fields and irregularly shaped fields. Conclusion : This algorithm can accurately estimate the transmission dose in most radiation treatment settings, including irregularly shaped field.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.17
no.5
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pp.85-90
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2017
Indoor location-based services have been developed based on the Internet of Things technologies which measure and analyze users who are moving in their daily lives. These various indoor positioning technologies require separate hardware and have several disadvantages, such as a communication protocol which becomes complicated. Based on the fact that a reduction in signal strength occurs according to the distance due to the physical characteristics of the transmitted signal, RSSI technology that uses the received signal strength of the wireless signal used in this paper measures the strength of the transmitted signal and the intensity of the attenuated received signal and then calculates the distance between a transmitter and a receiver, which requires no separate costs and makes to implement simple measurements. It was applied calculating the value for the average RSSI and the RSSI filtering feedback. Filtering is used to reduce the error of the RSSI values that are measured at long distance.It was confirmed that the RSSI values through the average filtering and the RSSI values measured by setting the coefficient value of the feedback filtering to 0.5 were ranged from -61 dBm to - 52.5 dBm, which shows irregular and high values decrease slightly as much as about -2 dBm to -6 dBm as compared to general measurements.
Park, Sangjun;Kang, Jungho;Kim, Yongchul;Kim, Young-Joo
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.10
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pp.1840-1848
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2017
Linear wireless sensor networks typically construct a network topology with a high reliability through sequential 1:1 mapping among sensor nodes, so that they are used in various surveillance applications of major national infrastructures. Most existing techniques for identifying sensor nodes in those networks are using GPS, AOA, and RSSI mechanisms. However, GPS or AOA based node identification techniques affect the size or production cost of the nodes so that it is not easy to construct practical sensor networks. RSSI based techniques may have a high deviation regrading location identification according to propagation environments and equipment quality so that complexity of error correction algorithm may increase. We propose a timestamps based sequential localization algorithm that uses transmit and receive timestamps in a message between sensor nodes without using GPS, AOA, and RSSI techniques. The algorithms for distance measurement between each node are expected to measure distance within up to 1 meter in case of an crystal oscillator of 300MHz or more.
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