Kwak, Kyungmin;Park, Daegil;Kim, Younghyeon;Chung, Wan Kyun;Kim, Jinhyun
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.11
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pp.1050-1056
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2015
In this paper, we use the characteristics of electromagnetic waves underwater attenuation for estimating linear distance between a transmitting node and receiving node, and research underwater vertical plane attenuation model for constructing the underwater localization system. The underwater localization of 2 dimensional with the plane attenuation model in the horizontal plane (H-plane) was proposed previous research. But for the 3 dimensional underwater localization, the additional vertical plane (E-plane) model should be considered. Because the horizontal plane of omnidirectional antenna has the same attenuation tendency in x-y plane according to the distance, whereas in vertical plane shows an irregular pattern in x-z plane. For that reason, in the vertical plane environment, the attenuation should be changed by the position and inclination. Hence, in this paper the distance and angle between transmitting and receiving node are defined using spherical coordinate system and derive an antenna gain pattern using half power beam width (HPBW). The HPBW is called a term which defines antenna's performance between isotropic and other antennas. This paper derives omnidirectional antenna's maximum gain and attenuation pattern model and define vertical plane's gain pattern model using HPBW. Finally, experimental verifications for the proposed underwater vertical plane's attenuation model was executed.
This study empirically investigates the differences of dominant management problems (hereafter, DMPs) among transplants in different degree of localization, based on the exploratory case study on the nine transplants of Hyundai/Kia suppliers in US using AHP(Analytic Hierarchy Process) technique. On the results of the literature review, this study divides the DMPs of transplants into three main categories such as building human infrastructure, stabilizing manufacturing processes, and building learning network. Each categories is also divided into four subcategories. The degree of localization includes two variables such as the localization stage and the employee size of transplant. Main findings are as follows. First, 'Communication among Korean and local employees' is important DMP in all transplants examined. Second, 'Local adaptation of Korean manufacturing technology' and 'Education on the Korean culture and management practices' are more important DMPs for less-localized transplants than more-localized ones. On the contrary, 'Motivating local employees' is more important DMP for more-localized transplants than less-localized ones. Third, 'Education on the technology and quality' is more important DMP for transplants in post-production stage than in stabilization stage. On the contrary, 'Staffing local employees' is more important DMP for transplants in stabilization stage than in post-production stage. Fourth, 'Acquiring test and measurement equipments' is more important DMP for small-sized transplants than large-sized ones. On the contrary, 'adopting new technology' and 'Building local suppliers network' are more important DMPs for large-sized transplants than small-sized ones.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.7
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pp.674-684
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2011
More and more elderly and disabled people are using electric scooters instead of electric wheelchairs because of higher mobility. However, people with high levels of impairment or the elderly still have difficulties in driving the electric scooters safely. Semi-autonomous electric scooter system is one of the solutions for the safety: Either manual driving or autonomous driving can be used selectively. In this paper, we implement a semi-autonomous electric scooter system with functions of localization and path following. In order to recognize the pose of electric scooter in outdoor environments, we design an outdoor localization system based on the extended Kalman filter using DGPS (Differential Global Positioning System) and wheel encoders. We added an accelerometer to make the localization system adaptable to road condition. Also we propose a path following algorithm using two arcs with current pose of the electric scooter and a given path in the map. Simulation results are described to show that the proposed algorithms provide the ability to drive an electric scooter semi-autonomously. Finally, we conduct outdoor experiments to reveal the practicality of the proposed system.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.4
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pp.430-435
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2011
In this paper, a navigation technology of an unmanned vehicle using relative localization and magnetic guidance is proposed. Magnetic guidance system had been developed as a robust autonomous driving technology as long as magnetic fields on the path are detected. Otherwise, if magnetic fields were not detected due to some reasons, the vehicle could not drive. Therefore, in order to overcome the drawback, we propose that relative localization would be combined to magnetic guidance system. To validate the usefulness of the proposed method, a robotic vehicle was set up with the magnetic guidance system and the relative localization. In addition, the unmanned driving test was realized on the road without the magnetic fields so that the proposed method is verified by the experiment.
Quoc Tuan Hoang;Xuan Hien Pham;Anh Vu Le;Trung Thanh Bui
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.3
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pp.678-700
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2023
Diagnosing breast diseases using ultrasound (US) images remains challenging because it is time-consuming and requires expert radiologist knowledge. As a result, the diagnostic performance is significantly biased. To assist radiologists in this process, computer-aided diagnosis (CAD) systems have been developed and used in practice. This type of system is used not only to assist radiologists in examining breast ultrasound images (BUS) but also to ensure the effectiveness of the diagnostic process. In this study, we propose a new approach for breast lesion localization and segmentation using a multi-scale pyramid of the ultrasound image of a breast organ and a convolutional semantic segmentation network. Unlike previous studies that used only a deep detection/segmentation neural network on a single breast ultrasound image, we propose to use multiple images generated from an input image at different scales for the localization and segmentation process. By combining the localization/segmentation results obtained from the input image at different scales, the system performance was enhanced compared with that of the previous studies. The experimental results with two public datasets confirmed the effectiveness of the proposed approach by producing superior localization/segmentation results compared with those obtained in previous studies.
A practical recursive linear robust estimation scheme is proposed for target localization in the sensor network which provides range difference of arrival (RDOA) measurements. In order to radically solve the known practical difficulties such as sensitivity for initial guess and heavy computational burden caused by intrinsic nonlinearity of the RDOA based target localization problem, an uncertain linear measurement model is newly derived. In the suggested problem setting, the target localization performance of the conventional linear estimation schemes might be severely degraded under the low SNR condition and be affected by the target position in the sensor network. This motivates us to devise a new sensor network localization algorithm within the framework of the recently developed robust least squares estimation theory. Provided that the statistical information regarding RDOA measurements are available, the estimate of the proposition method shows the convergence in probability to the true target position. Through the computer simulations, the omnidirectional target localization performance and consistency of the proposed algorithm are compared to those of the existing ones. It is shown that the proposed method is more reliable than the total least squares method and the linear correction least squares method.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.10
no.2
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pp.105-113
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2007
Accurate and low-cost sensor localization is a critical requirement for the deployment of wireless sensor networks in a wide variety of application. Sensor position is used for its data to be meaningful and for energy efficient data routing algorithm especially geographic routing. The previous works for sensor localization utilize global positioning system(GPS) or estimate unknown-location nodes position with help of some small reference nodes which know their position previously. However, the traditional localization techniques are not well suited in the senor network for the cost of sensors is too high. In this paper, we propose the sensor localization method with a mobile robot, which knows its position, moves through the sensing field along pre-scheduled path and gives position information to the unknown-location nodes through wireless channel to estimate their position. We suggest using the sensor position estimation method and an efficient mobility path model. To validate our method, we carried out a computer simulation, and observed that our technique achieved sensor localization more accurately and efficiently than the conventional one.
The technique of localization is the core technology for information exchange or environment monitering to measure the position of an object or person. Today, the techniques of localization have been studied extensively and it can be applied to logistics, medical, robotics, etc. But, a lot of money to apply technique of localization is needed. Hence in this paper, we proposed AoA localization system based on Zigbee at low cost. The System measured the RSSI value by rotating the directional antenna using a step motor and Zigbee module. When the measured RSSI is the largest, the receiver measures the angles from beacons which are located at the corners with the rotating angle of a stepping motor and the position of the receiver will be calculated by appling AoA localization method. The measured results show an error about 35~36 cm.
In this paper, we develop an indoor localization device which embeds localization information into indoor light-emitting-diodes (LED) lighting systems. The key idea of our device is the use of the newly proposed "bit stuffing method". Through the use of stuff bits, our device is able to measure signal strengths even in transient states, which prohibits interference between lighting signals. The stuff bits also scatter the parts of the signal where the LED is turned on, thus provides quality indoor lighting. Additionally, for the indoor localization system based on RSSI and TDM to be practical, we propose methods for the control of LED lamps and compensation of received signals. The effectiveness of the proposed scheme is validated through experiments with a low-cost implementation including an indoor navigation task.
This study tried to analyzed the relationship between market orientation, localization and performance in order to suggest to a methodology for performance 7hypothesis were constructed for analysis based on previous literature review. The results of empirical analysis shows that market orientation gave significant effect on firm's performance and localization. Localization also positively related to firm's performance. These result explains that firms which try to take superior of performance must build high level of market orientation should be realized and reacted the complicated market situation. such as consumer needs, competitor's action, change of technology and provider's action, etc. For this, management of uncertainty should be required through the high level of information-oriented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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