Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.21
no.9
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pp.1725-1730
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2017
The acceleration sensor and the gyroscopic sensor are used as representative sensors to detect repetitive motion and have been used to analyze various sporting components. However, both sensors have problems with noise sensitivity and accumulation of errors. There have been attempts to use two sensors together to overcome hardware problems. The complementary filter has shown successful results in mitigating the problems of both sensors by minimizing the disadvantages of accelerometer and gyroscope sensors and maximizing their advantages. In this paper, we proposed a modified method using neural network to reduce variable. The neural network is an algorithm that can precisely measure even in unexpected environments or situations by pre-learning the number of various cases. The proposed method applies a Neural Network by dividing the repetitive motion into three sections, the first, the middle and the end. As a result, the recognition rate is 96.35%, 98.77%, 96.92% and the accuracy is 97.18%.
Yoo, Jihwan;Ko, Min Soo;Kwon, Soon Chul;Seo, Young-Ho;Kim, Dong-Wook;Yoo, Jisang
Journal of Electrical Engineering and Technology
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v.9
no.5
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pp.1762-1773
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2014
In this paper, a distributed image coding scheme for multi-view video through an efficient generation of side information is proposed. A distributed video coding technique corrects the errors in the side information, which is generated with the original image, by using the channel coding technique at the decoder. Therefore, the more correct the generated side information is, the better the performance of distributed video coding. The proposed technique is to apply the distributed video coding schemes to the image coding for multi-view video. It generates side information by selectively and efficiently using both 3-dimensional warping based on the depth map with spatially adjacent frames and motion-compensated temporal interpolation with temporally adjacent frames. In this scheme the difference between the adjacent frames, the sizes of the motion vectors for the adjacent blocks, and the edge information are used as the selection criteria. From the experiments, it was observed that the quality of the side information generated by the proposed technique was improved by the average peak signal-to-noise ratio of 0.97dB than the one by motion-compensated temporal interpolation or 3-dimensional warping. The result from analyzing the rate-distortion curves revealed that the proposed scheme could reduce the bit-rate by 8.01% on average at the same peak signal-to-noise ratio value, compared to previous work.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.31
no.4
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pp.73-81
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1994
The source and source/dipole distribution methods using 3-dimensional panel method have been widely used for ship motion analysis. When these methods are used, large errors in the predicted hydrodynamic coefficients are introduced around the irregular frequencies caused by the resonance of imaginary internal flow. Therefore, the irregular frequencies need to be removed for an accurate prediction of ship motion. This paper adopts 3-dimensional translating and oscillating Green function derived by Wu. The adaptive integration method, stretching transform and stationary phase method are used for the calculation of the calculation of Green function and the integral equation is derived by distributing the Green function n ship surface and inner free-surface. The condition of zero normal velocity, that is, wall condition on inner free-surface has been successfully used for the removal of irregular frequencies in oscillating problems. The calculations are carried out for series 60($C_B=0.7$) vessel and the results are compared with those of other theoretical analyses and experiment.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.5
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pp.621-626
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2019
The driver's steering wheel maneuver is a typical disturbance that causes excessive body motion and traveling instability of a vehicle. Abrupt and extreme operation can cause rollover depending on the geometric and dynamic characteristics, e.g., SUV vehicles. In this study, to cope with the performance limitation of conventional cars, fundamental research on the structurization of a control system was performed as follows. Mathematical modeling of the lateral behavior induced by driver input was carried out. A controller was designed to reduce the body motion based on this model. An algorithm was applied to secure robust control performance against modeling errors due to parameter uncertainty, $H_{\infty}$. Using the decoupled 1/4 car, a dynamic load simulating model considering the body moment was suggested. The simulation result showed the validity of the load-simulating model. The framework for a lateral behavior control system is proposed, including an experimental 1/4 vehicle unit, load simulating module, suspension control module, and hardware-in-the-loop simulation technology.
Korean Peninsula has been postulated to be on the Eurasian plate(EU). On the other hand, recent seismological works and GPS researches suggest that it is on a separate plate called the Amurian plate (AM). However, the GPS results we inconsistent with each other beyond the estimated statistical errors. Moreover, the estimated plate motion parameter, which we obtained from the velocity data of six Korean GPS stations, was not well agreeing with any existing results. Therefore, independent measurements are required to distinguish those results. In near future, we will have 4 VLBI stations in Korea. This compact Korean VLBI array is capable of achieving good determination of the plate motion parameters if it is located on stable sites. We estimated the precision of the AM motion parameters with the Korean VLBT array. The results showed that the Korean VLBI array would verify the existence of the AM, as far as the observation precision of 0.2-0.5mm/yr for station velocities is achieved. Therefore, new Korean geodetic VLBI array can contribute to crustal deformation studies in East Asia.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.5
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pp.95-107
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2016
The axle weight of a vehicle in motion can be measured with a low-speed or high-speed weigh-in-motion (WIM). However, the axial load dynamically change depending on the vehicle's characteristics-such as the chassis or axle structure-or the characteristics of the driving environment such as road flatness. The changes in dynamic load lead to differences between the vehicle's weight measured at rest and the vehicle's weight measured in motion. For this Study, an experiment was conducted with an instrumented vehicle to analyze the range of errors caused by uncontrollable environmental factors by identifying the characteristics of the dynamic load changes of a vehicle in motion, and determine the appropriate scale for the accuracy evaluation of a high-speed WIM, as a preparatory research for the introduction of unmanned overweight enforcement systems in the future. The key findings from the experiment are summarized as follows. First, The gross weight of the tested vehicle changed by approximately 1% at low velocities and approximately by 4% at high velocities, and the vehicle's axle weight changed by approximately 1-3%, at low velocities and by 2-9% at high velocities. A single axle showed larger weight changes than individual axles in a group. Secondly, The vehicle's gross weight and the axle weight on the impact section were up to eight times and three-to-twelve times higher, respectively, than its gross weight and the axle weight on the flat section. The vibration frequency of the vehicle's dynamic load was measured at between 2.4 and 5.8Hz, and found to return to the normal amplitude after moving approximately 30 meters.
In this paper, we propose a video sequence coding scheme called AMV (Auxiliary Motion Vector) to minimize error propagation caused by transmission errors over the Internet. Unlike the conventional coding schemes the AMY coder, for a macroblock in a frame, selects two best matching blocks among several preceding frames. The best matching block, called a primary block, is used for motion compensation of the destination macroblock. The other block, called an auxiliary block, replaces the primary block in case of its loss at the decoder. When a primary block is corrupted or lost during transmission, the decoder can efficiently and simply suppress error propagation to the subsequent frames by replacing the block with an auxiliary block. This scheme has an advantage of reducing both the number and the impact of error propagations. We implemented the proposed coder by modifying H.263 standard coding and evaluated the performance of our proposed scheme in the simulation. The simulation results show that AMV coder is more efficient than the H.263 baseline coder at the high packet loss rate.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2012.05a
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pp.839-840
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2012
본 논문에서는 3 축 기계장비의 공간오차를 예측하기 위한 사전 단계로 각 축에 대하여 레일형상오차를 측정하였다. 전용 측정지그를 설계/제작하여 이 지그가 이동함에 따라 혼합축차이점법을 이용하여 레일형상오차를 측정하였다. 레일형상오차로부터 테이블 운동오차를 예측하고, 이와 더불어 각 축 사이의 직각도 오차를 측정한 후 이로부터 최종적으로 3 축 장비에 대한 공간오차를 평가할 예정이다. 예측된 공간오차는 실제 레이저를 이용한 공간오차 측정방법을 이용하여 검증할 예정이다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.35-42
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2003
This paper proposes a simple, robust, nonlinear controller based on Lyapunov stability for tracking the reference welding path and velocity of a two-wheeled welding mobile robot (WMR). The system has three degrees of freedom including two wheels and one torch slider. Torch slider motion is used for faster tracking because the welding speed is very slow. Control law is obtained from the Lyapunov control function to ensure the asymptotical stability of the system. The controller has three free parameters for adjusting the performance of the controlled system. A simple way of measuring the errors using two potentiometers is introduced. The effectiveness of the proposed controller is shown through simulation results.
A novel approach to estimate the real time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Kalman filter and neural networks are utilized. Since the Kalman filter needs to approximate a non-linear system into a linear model to estimate the states, there always exist errors as well as uncertainties again. To resolve this problem, the neural networks are adopted in this approach, which have high adaptability with the memory of the input-output relationship. Kohonen Network(Self-Organized Map) is selected to learn the motion trajectory since it is spatially oriented. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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