최근에 능동소나 분야에서 분산센서망을 이용하여 표적을 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. Zhou 등은 표적의 탐지만 가능한 간단한 구조의 센서들로 구성된 분산센서망에서 라인피팅(line fitting)을 이용하여 표적의 위치를 추정하는 기법을 제안하였다. 이 기법은 ML(Maximum Likelihood) 기법에 비해 3가지 장점을 가지고 있다. 첫째는, 음파전달 모델에 대한 파라미터들을 추정할 필요가 없으며, 둘째는 연산량이 적다. 셋째는 분산센서망에서 센서들이 표적을 탐지했다는 정보만 이용하기 때문에 데이터처리 센터는 적은 량의 데이터만 수집하여도 된다. 그러나 이 기법은 표적의 위치 추정오차가 크다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Zhou의 기법이 가지는 큰 위치 추정오차를 줄이기 위하여 Zhou가 제안한 표적위치 추정기법을 수정하였다. 본 논문에서 제안한 수정된 표적위치 추정기법은 Zhou의 기법보다 40.7%의 위치 추정오차가 감소하는 성능향상을 보였다.
In this study, measuring eye movements with E.O.G. to targets beyond 20$^{\circ}$ from fixation point, results are as follows. (1) When the eyes turn toward targets of more than 20$^{\circ}$ eccentricity, the first saccadic eye movement falls short of the target. The presence of image of the target off the fovea(visual error signal) subsequent to such an undershoot elicits, after short interval, corrective saccadic eye movements(usually one) which place the image of the target on the fovea. (2) There are different programming modes at retina for eye movement to targets within and beyond 20$^{\circ}$ from the fixation point. (3) Saccadic system, preparing the direction and amplitude of eye movement completes the corrective saccadic eye movements. (4) Distribution of latency and intersaccadic interval(I.S.I.)are frequently multi modal, with a seperation between modes of 25[msec]. (5) There are two types of saccadic eye movements for the double-step targets. This fact suggests that the visual information is sampled stochastically. (6) The new model of saccadic system including the dissociation of visual functions dependent on retinal eccentricity is required.
In inverse synthetic aperture radar (ISAR) imaging, An ISAR autofocusing algorithm is essential to obtain well-focused ISAR images. Traditional methods have relied on the approximation that the phase error due to target motion is a function of the cross-range dimension only. However, in the stepped-frequency radar system, it tends to become a two-dimensional function of both down-range and cross-range, especially when target's movement is very fast and the pulse repetition frequency (PRF) is low. In order to remove the phase error along down-range, this paper proposes a method called SAEM (subarray averaging and entropy minimization) [1] that uses a subarray averaging concept in conjunction with the entropy cost function in order to find target motion parameters, and a novel 2-D optimization technique with the inherent properties of the proposed entropy-based cost function. A well-focused ISAR image can be obtained from the combination of the proposed method and a traditional autofocus algorithm that removes the phase error along the cross-range dimension. The effectiveness of this method is illustrated and analyzed with simulated targets comprised of point scatters.
목 적: 표적의 길이가 긴(length) 환자의 용적회전변조 방사선치료(V-MAT) 시 회전방향 오차의 크기에 따른 선량차이 경향을 $HexaPOD^{TM}$ evo RT system(6DoF couch)을 통해 알아보고 그 유용성을 평가하고자 하며, 이에 따른 회전오차 보정의 필요성을 제안하고자 한다. 대상 및 방법: 본원에서 치료를 받은 Esophagus cancer와 SCL을 포함한 Breast cancer 환자 중 HexaPOD 6DoF(Six-Degree of Freedom) couch를 사용한 10명을 대상으로 하였다. 6DoF couch를 이용하여 Rx(pitch), Ry(roll), Rz(yaw) 방향의 회전오차의 적용여부에 따른 선량차이를 알아보기 위하여 x, y, z축에 대한 자세오차를 확인하고, 자세 회전오차 값을 6DoF couch에 부여 임의의 오차를 발생시켜 변형된 선량계측 품질보증(Delivery Quality Assurance, DQA)을 시행, 점 선량과 감마값을 비교 분석하였다. 추가적으로 3cm의 직경에 5, 10, 15, 20 cm의 길이를 가진 각각의 표적의 치료계획에 회전오차의 크기를 $1^{\circ}$ 간격으로 적용한 후, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율의 변화양상을 확인했다. 결 과: 자세 회전오차가 적용된 경우의 점 선량과 감마통과율의 평균오차는 각각 Rx 방향에서 $2.50{\pm}1.11%$, $84.1{\pm}7.39%$, Ry 방향에서 $2.36{\pm}1.16%$, $81.0{\pm}8.49%$, Rz 방향에서 $2.35{\pm}1.10%$, $84.4{\pm}6.99%$를 나타냈다. 또한, 표적의 길이와 회전오차의 종류 및 크기에 따른 감마통과율 분석 결과 Ry 방향을 제외한 Rx와 Rz 방향에서 회전오차가 커질수록 감마통과율은 전반적으로 감소하는 경향을 보였으며, 특히 10 cm의 표적, Rz 방향으로 $2.5^{\circ}$ 회전오차가 부여된 경우에서 가장 낮은 감마통과율인 74.2 %를 나타냈다. 결 론: 표적의 길이가 긴 치료부위의 용적회전변조 방사선치료 시 회전오차의 보정은 필요하며, 6DoF couch의 사용은 환자자세의 재현성과 치료의 질적 효율을 높일 것으로 사료된다.
본 연구에서는 기존의 블록 조립 후 정도 계산 절차와 블록 조립의 특성을 고려한 최적 정도 계산 알고리즘 개발을 위한 연구를 수행하였다. 여기서 제안된 알고리즘은 생산관리점들 중 특정한 관리점을 기준으로 생산관리점들의 설계와 측정 데이터 사이의 평균제곱근 오차의 합을 목적함수로 가진다. 생산관리점들은 접합면 상의 데이터와 그 외의 데이터로 구분하였으며, 구분된 데이터는 정합 과정에서 사용되어지는 6가지 자유도 조합 결정에 있어 다양한 제약조건 구성과 목적함수 계산에 사용하였다. 목적함수 및 제약조건과 함께 탑재공정을 고려하여 설계와 측정 계산 대상점들 간의 오차가 허용 오차 이내에 포함되는지를 확인하는 과정이 포함되는 점과 점 관계를 이용하는 변형 ICP 알고리즘과 sampling법을 혼합하여 최소 오차 범위를 계산하는 최적 정도 계산 알고리즘을 개발하였다. 실제 공정에서 확인된 블록 측정 데이터를 개발된 알고리즘에 적용한 결과에 따르면 최적 정도 계산의 대상점은 접합면 상의 점들만으로 계산을 수행하는 것보다 전체 점을 대상으로 계산하는 것이 더 작은 오차를 가지며 접합면의 한 점을 고정된 일치점으로 두고 모든 생산관리점들을 대상점으로 계산 하는 것이 최소 오차를 가지는 최적 정도 계산방법이라는 결론을 도출하였다.
대공표적을 탐지/추적하기 위해 운용되는 레이다는 임무 특성에 따라 표적의 탐지를 목적으로 안테나 구동장치가 회전하며 운용되는 탐색레이다와 표적의 예측 위치에 주기적으로 빔을 조향하여 추적하는 추적레이다로 구분한다. 일반적으로 추적레이다는 탐색레이다에 비해 표적 정보 획득 주기가 짧은 특징이 있는데 이러한 특징으로 인하여 추적 정확도는 탐색레이다에 비해 좋지만 짧은 획득 주기로 인한 추적 초기 속도 오차로 인해 표적 예측 오차가 커짐에 따라 항적 연관에 실패하거나 빔 조향을 정상적으로 수행하지 못하여 추적 초반에 표적 추적이 실패하는 경우가 많이 발생하게 된다. 본 논문에서는 위에서 기술한 추적레이다의 추적 초반 문제점들을 해결하기 위해 기존 표적 추적을 위해 활용했던 측정치의 위치 정보(거리, 방위각, 고각) 외에 표적 시선속도 측정값을 활용한 초기 표적 정보 정확도 향상 알고리즘을 제안하고 기존에 추적 초기화 시 많이 사용하는 알고리즘인 Two Point Differential 알고리즘과 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 성능을 확인하였다.
This paper dealt with the position control of a flexible miniature finger driven by piezoelectric bimorph cells, cemented on both side of the finger. Bending moments generated by cells drives the finger, and end-point of the finger is controlled, so as to move in synchrony with fluctation of target and maintain a constant distance between target surface and inger's tip. The voltage applied for the cell is controlled by tip displacement error and error rate. We proposed a PD-Fuzzy controller under conception of PD control strategy. It brought and advantage which reduce number of rules than that of same type conventional fuzzy system and more correct redponse than PID control results.
The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.
Journal of information and communication convergence engineering
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제16권1호
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pp.6-11
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2018
It is important to find the random estimation points in wireless sensor network. A link quality indicator (LQI) is part of a network management service that is suitable for a ZigBee network and can be used for localization. The current quality of the received signal is referred as LQI. It is a technique to demodulate the received signal by accumulating the magnitude of the error between ideal constellations and the received signal. This proposed model accepts any number of random estimation point in the network and calculated its nearest anchor centroid node pair. Coordinates of the LQI sphere are calculated from the pair and are added iteratively to the initially estimated point. With the help of the LQI and weighted centroid localization, the proposed system finds the position of target node more accurately than the existing system by solving the problems related to higher error in terms of the distance and the deployment of nodes.
It is a very important problem that we grasp the accurate position at car navigation system. The GPS has used for knowing position because of accumulating few errors, but it have errors that are Tropospheric error, ionospheric error and Multipath error and so on. In this paper, We estimate moving position of a vehicle by Kalman filter using initial value after deducing the line equation using initial value and target value of map data. Then, we compensate GPS errors compare estimated poing with GPS errors. The experimental results have shown that are compared position data during real travel with compensated position data which are got after applying the algorithm ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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