Hannan, M.A.;Hussain, A.;Samad, S.A.;Mohamed, A.;Wahab, D.A.;Ariffin, A.K.
International Journal of Automotive Technology
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제7권7호
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pp.827-832
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2006
Occupant classification and position detection have been significant research areas in intelligent safety systems in the automotive field. The detection and classification of seat occupancy open up new ways to control the safety system. This paper deals with a novel algorithm development, hardware implementation and testing of a prototype intelligent safety system for occupant classification and position detection for in-vehicle environment. Borland C++ program is used to develop the novel algorithm interface between the sensor and data acquisition system. MEMS strain gauge hermatic pressure sensor containing micromachined integrated circuits is installed inside the passenger seat. The analog output of the sensor is connected with a connector to a PCI-9111 DG data acquisition card for occupancy detection, classification and position detection. The algorithm greatly improves the detection of whether an occupant is present or absent, and the classification of either adult, child or non-human object is determined from weights using the sensor. A simple computation algorithm provides the determination of the occupant's appropriate position using centroidal calculation. A real time operation is achieved with the system. The experimental results demonstrate that the performance of the implemented prototype is robust for occupant classification and position detection. This research may be applied in intelligent airbag design for efficient deployment.
이 연구는 영미 양국과 국내의 공직 및 사서직제를 분석하고 시사점을 적출하는데 목적이 있다. 영미의 사례는 직제의 선진성과 시사점을, 그리고 국내의 직제분석은 그 후진성과 현주소를 파악하는데 유용할 뿐만 아니라 후속 연구과제인 사서직제 개선방안의 핵심논거로 활용될 수 있다. 한국의 사서직제가 문화선진국의 그것을 준용하는 방향으로 개편되기 위해서는 도서관 및 사서직에 내재된 이론적, 현실적 취약성과 한계를 극복하기 위한 논리를 개발해야 한다. 그리고 직제개선은 유연한 사고와 주체적 행위가 정합되어야 그 가능성도 높아진다.
This study proposes a classification and compensation algorithm of two non-ideal output signals of a resolver to reduce position errors. Practically, a resolver generates position errors because of amplitude imbalance and quadrature imperfection between the two output signals of the resolver. In this study, a digital signal processor system based on a resolver-to-digital converter is used to reconstruct the two output signals of the resolver. The two output signals, "sin" and "cos," can be represented by a unit circle on the xy-plot. The classification and compensation of the errors can be obtained by using the radius and area of the circle made by the resolver signals. The method computes the integration of the areas made by the two resolver output signals to classify and compensate the error. This system cannot be applied during transient response given that the area integration during the transient state causes an error in the proposed method. The proposed method does not need any additional hardware. The experimental results verify the effectiveness of the proposed algorithm.
Chang, Eun-Mi;Kim, Min-Ho;Lee, Byung-Whan;Heo, Min
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2003년도 Proceedings of ACRS 2003 ISRS
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pp.1409-1411
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2003
The application of simulated KOMPSAT-2 imagery to monitor graveyards is to be developed. Positions calculated from image were compared with those obtained from Geographic Positioning System. With 24 checkpoints, the position of graveyards showed within 5-meter range. Unsupervised classification, supervised classification, and objected-orientation classification algorithms were used to extract the graveyard. Unsupervised classification with masking processes based on National topographic data gives the best result. The graveyards were categorized with four types in field studies while the two types of graveyards were shown in descriptive statistics. Cluster Analysis and discriminant analysis showed the consistency with two types of tombs. It was hard to get a specific spectral signature of graveyards, as they are covered with grasses at different levels and shaded from the surrounding trees. The slopes and aspects of location of graveyards did not make any difference in the spectral signatures. This study gives the basic spectral characteristics for further development of objected-oriented classification algorithms and plausibility of KOMPSAT-2 images for management of mountainous areas in the aspect of position accuracy and classification accuracy.
An inertial navigation system for pedestrian position tracking is proposed, where the position is computed using inertial sensors mounted on shoes. Inertial navigation system(INS) errors increase with time due to inertial sensor errors, and therefore it needs to reset errors frequently. During normal walking, there is an almost periodic zero velocity instance when a foot touches the floor. Using this fact, estimation errors are reduced and this method is called the zero velocity updating algorithm. When implementing this zero velocity updating algorithm, it is important to know when is the zero velocity interval. The gait states are modeled as a Markov process and each state is estimated using the hidden Markov model smoother. With this gait estimation, the zero or nearly zero velocity interval is more accurately estimated, which helps to reduce the position estimation error.
본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.
본 연구는 공무원의 전문성 축적을 저해하는 것으로 지속적으로 지적되는 순환보직의 실태를 파악하고 그 개선방안을 제시하는 것을 목적으로 한다. 우리나라 중앙부처 과장급 이상 공무원의 평균재직기간은 1년 남짓으로 매우 짧아 업무의 인수 인계에서 오는 비효율 및 업무공백, 전문성 축적기회의 감소, 책임성 저하, 정책의 일관성 및 연속성 결여 등 여러 문제를 낳으며, 특히 고도의 전문성을 요하는 대외 협상 분야에서 큰 국가적 손실을 낳는 것으로 파악된다. 이의 개선을 위해서는 전문성을 고려하는 보직이동, 전보범위의 축소, 전보제한기간의 강화 등의 조치가 필요하나, 근본적으로 현재와 같은 과도한 순환보직이 연공서열에 기초한 계급제에 기인하므로 장기적으로 공직분류제도를 계급제에서 직위분류제로 전환하고 실적주의적 요소를 강화해야 할 것이다.
In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.
Population concentration phenomenon of city needs large-scale ride, and It is important elements that develop the circumference but, it is difficult to evaluate effects that ride gets land utilization change. Therefore, this research evaluates change and effect of land utilization as political to subway station that is main ride of Seoul City, and chose standard and position for right place arrangement of electric railway station. Research contents analyzed subway station effect area interior and external land utilization change taking advantage of GIS's buffer function and RS's classification technique, and decide precedence at subway station establishment and chose position of subway station for effect area outside area.
This paper describes the implementation of the machine vision system and the method of classifying the objects. Its system described in this paper is consisted of robot, conveyer system, warehouse, and machine vision. This system first recognizes the object on conveyer, and then robot moves it to the warehouse. The position of the object on conveyer is always not constant, because it is not easy to extract the feature of its object and classify it into one of several categories. In this paper, to classify or inspect the pattern of the object, we propose the method of template matching using feature vector such as position invariant moment and mophological operation such as opening and closing. And we indentified an unregistered object using unsuperviser learning method and assigned it to the new pattern. We implemented its system and obtained satisfied results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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