Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.1
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pp.36-43
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2021
In this research, the accuracy of YOLO v3 algorithm in object detection during AGV (Automated Guided Vehicle) operation was investigated. First of all, AGV with 2D LiDAR and stereo camera was prepared. AGV was driven along the route scanned with SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) using 2D LiDAR while front objects were detected through stereo camera. In order to evaluate the accuracy of YOLO v3 algorithm, recall, AP (Average Precision), and mAP (mean Average Precision) of the algorithm were measured with a degree of machine learning. Experimental results show that mAP, precision, and recall are improved by 10%, 6.8%, and 16.4%, respectively, when YOLO v3 is fitted with 4000 training dataset and 500 testing dataset which were collected through online search and is trained additionally with 1200 dataset collected from the stereo camera on AGV.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.5A
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pp.421-431
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2009
This paper is the study on the verification of structural health monitoring (SHM) algorithm based on the ultrasonic guided wave. An active inspection system using Lamb wave (LW) for SHM was considered. The basic study about the application of this algorithm was performed for detecting the circular notch defect in steel plate. LW testing technique, pitch-catch method, was used for interpretation of circular notch defect with depth of 50% of plate thickness and 7 mm width. Damage characterization takes place by comparing $S_0$ mode sensor signals collected before and after the damage event. By subtracting the signals of both conditions from each other, a scatter signal is produced which can be used for damage localization. The continuous Gabor wavelet transform is used to attain the time between the arrivals of the scatter and sensor signals. A new practical damage monitoring algorithm, based on damage monitoring polygon and pitch-catch method, has been proposed and verified with good accuracy. The possible damage location can be estimated by the average on calculated location points and the damage extent by the standard deviation.
In this paper we have implemented a 3-D PL (Position Location) system to estimate the 3-dimensional position of a moving object in underwater environments. In this research, we let four sensors fixed in different Positions and moving sensorsto communicate with each other to find the 3-dementianal positions for both the fixed and moving objects. Using this we were also able to control the moving object remotely. When finding the position, we calculated the norm of the Jacobian matrix every iteration in the Newton algorithm. Also by using a different initial value for calculating the solution when the norm became higher than the critical value and the solution from the inverse matrix became unstable, we could find a more reliable position for the moving object. The proposed algorithm was used in implementing a DSP system capable of real-time position location. To verify the performance, experiments were done in a water tank. As a result we could see that our system could located the position of an object every 2 seconds with a error range of 5cm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.30
no.12A
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pp.1153-1160
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2005
OFDM/OQAM(Offset QAM)-IOTA system requires the IOTA(Isotropic Orthogonal Transform Algorithm) function that has superior localization property in time and frequency domain instead of guard interval used for conventional OFDM/QAM system to be robust to multipath channel. Therefore, OFDM/OQAM-IOTA system has more spectral efficiency than conventional OFDM/QAM system. But, when channel estimation scheme for conventional OFDM/QAM system is applied straightforwardly to OFDM/OQAM-IOTA system, an intrinsic Inter- symbol-Interference is observed. So suitable preamble structure for the channel estimation scheme of OFDM/OQAM-IOTA system is required. In this paper, we propose a new preamble structure that is appropriate to OPDM/OQAM-IOTA system and then perform ideal channel estimation and practical channel estimation in low-to-medium mobile speed and compare them with conventional OFDM/QAM system. Simulation results show that OFDM/OQAM-IOTA system with proposed preamble structure has 1.5 dB Eb/NO gain on Target BER $10^{-3}$ and about $25\%$ transmission rate gain against the conventional OFDM/QAM system considering quarter of FFT size as guard interval size.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.1
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pp.81-87
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2010
The coverage ability is one of essential techniques for the Robotic Vacuum Cleaner (RVC). Most of the RVCs rely on random or regular pattern movement to cover a target space due to the technical difficulties to implement localization and map and constraints of hardwares such as controller and sensors. In this paper, we consider two main issues which are low computational load and using sensors with very limited sensing capabilities. First, in our approach, computing procedures to build map and detect the RVC's position are minimized by simplifying data obtained from sensors. To reduce computational load, it needs simply presenting an environment with objects of various shapes. Another isuue mentioned above is regarded as one of the most important problems in our approach, because we consider that many RVCs use low-cost sensor systems such as an infrared sensor or ultrasonic sensor with limited capabilities in limited range, detection uncertainty, measurement noise, etc. Methods presented in this paper are able to apply to general RVCs equipped with these sensors. By both simulation and real experiment, we evaluate our method and verify that the proposed method guarantees a complete coverage.
This study is intended to compare the performances of sound source localization methods used for stable automobile control by improving voice recognition rate in automobile environment and suggest how to improve their performances. Generally, sound source location estimation methods employ the TDOA algorithm, and there are two ways for it; one is to use a cross correlation function in the time domain, and the other is GCC-PHAT calculated in the frequency domain. Among these ways, GCC-PHAT is known to have stronger characteristics against echo and noise than the cross correlation function. This study compared the performances of the two methods above in automobile environment full of echo and vibration noise and suggested the use of a median filter additionally. We found that median filter helps both estimation methods have good performances and variance values to be decreased. According to the experimental results, there is almost no difference in the two methods' performances in the experiment using voice; however, using the signal of a song, GCC-PHAT is 10% more excellent than the cross correlation function in terms of the recognition rate. Also, when the median filter was added, the cross correlation function's recognition rate could be improved up to 11%. And in regarding to variance values, both methods showed stable performances.
Journal of International Society for Simulation Surgery
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v.2
no.1
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pp.26-32
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2015
Purpose When a surgeon examines the morphology of skull of patient, locations of craniometric landmarks of 3D computed tomography(CT) volume are one of the most important information for surgical purpose. The locations of craniometric landmarks can be found manually by surgeon from the 3D rendered volume or 2D sagittal, axial, and coronal slices which are taken by CT. Since there are many landmarks on the skull, finding these manually is time-consuming, exhaustive, and occasionally inexact. These inefficiencies raise a demand for a automatic localization technique for craniometric landmark points. So in this paper, we propose a novel method through which we can automatically find these landmark points, which are useful for surgical purpose. Materials and Methods At first, we align the experimental data (CT volumes) using Frankfurt Horizontal Plane (FHP) and Mid Sagittal Plane(MSP) which are defined by 3 and 2 cranial landmark points each. The target landmark of our experiment is the anterior nasal spine. Prior to constructing a statistical cubic model which would be used for detecting the location of the landmark from a given CT volume, reference points for the anterior nasal spine were manually chosen by a surgeon from several CT volume sets. The statistical cubic model is constructed by calculating weighted intensity means of these CT sets around the reference points. By finding the location where similarity function (squared difference function) has the minimal value with this model, the location of the landmark can be found from any given CT volume. Results In this paper, we used 5 CT volumes to construct the statistical cubic model. The 20 CT volumes including the volumes, which were used to construct the model, were used for testing. The range of age of subjects is up to 2 years (24 months) old. The found points of each data are almost close to the reference point which were manually chosen by surgeon. Also it has been seen that the similarity function always has the global minimum at the detection point. Conclusion Through the experiment, we have seen the proposed method shows the outstanding performance in searching the landmark point. This algorithm would make surgeons efficiently work with morphological informations of skull. We also expect the potential of our algorithm for searching the anatomic landmarks not only cranial landmarks.
Choi, Yun Sub;Jin, Mi Hyun;Choi, Heon Ho;Lee, Sang Jeong;Park, Chansik
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37C
no.11
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pp.1077-1083
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2012
The jamming countermeasures in GNSS includes anti-jamming technique and jammer localization technique. In both techniques, direction of jamming signal is important and generally the MUSIC algorithm is used to find the direction of jamming signal. The MUSIC is super-resolution algorithm for detecting incident direction of signal. But, the search time of MUSIC algorithm is too long because all candidates of incidence angle are searched. This paper proposes the new method that has less computational burdens and therefore faster than the conventional MUSIC algorithm. The proposed method improves performance speed by reducing unnecessary calculations. In the proposed method, the cost function of conventional MUSIC algorithm is decomposed into the sum of squares and if the partial sum of cost function is larger than the minimum cost function so far, then the candidate is rejected and next candidates are searched. If the computed cost function is less than the minimum cost function so far, the minimum cost function so far is replaced with newly computed value. The performance of the proposed method was compared with the conventional MUSIC algorithm using the simulation. The accuracy of the estimaed direction of jamming signal was same as the conventional MUSIC while the search speed of the proposed method was 1.15 times faster than the conventional MUSIC.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.8
no.9
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pp.776-787
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2002
Automation of welding process in shipyards is ultimately necessary, since the welding site is spatially enclosed by floors and girders, and therefore welding operators are exposed to hostile working conditions. To solve this problem, a welding mobile robot that can navigate autonomously within the enclosure has been developed. To achieve the welding task in the closed space, the robotic welding system needs a sensor system for the working environment recognition and the weld seam tracking, and a specially designed environment recognition strategy. In this paper, a three-dimensional laser vision system is developed based on the optical triangulation technology in order to provide robots with 3D work environmental map. Using this sensor system, a spatial filter based on neural network technology is designed for extracting the center of laser stripe, and evaluated in various situations. An environment modeling algorithm structure is proposed and tested, which is composed of the laser scanning module for 3D voxel modeling and the plane reconstruction module for mobile robot localization. Finally, an environmental recognition strategy for welding mobile robot is developed in order to recognize the work environments efficiently. The design of the sensor system, the algorithm for sensing the partially structured environment with plane segments, and the recognition strategy and tactics for sensing the work environment are described and discussed with a series of experiments in detail.
Kim, Jae-Hong;Park, Jae-Sung;Lee, Jun-Seong;Cha, Dong-Hoon;Kim, Joung-Hyun
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.482-486
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2009
Conventional music players offer simple replay and one way entertainment. The paper presents an algorithm to extract, within a digitally recorded music file, the temporal information of a sequence of target notes (i.e. melody). We assume to have the score (e.g. MIDI or printed score), and using this information, it becomes possible to first sequentially predict the probable location of the target notes. However, recorded music is hardly performed according to the score, especially temporally. Thus, additional analysis is carried out to hone in on the exact location of the target note from the initially predicted location. This prediction and correction process is repeated to find one note after another. This allows us to develop an interactive music player that is enacted by rhythmic interaction, and induce a new user experience, i.e. as if one is playing the music oneself.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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