Due to advances in position monitoring technologies such as global positioning systems and sensor networks, recent position information of moving objects has the form of streaming data which are updated continuously and rapidly. In this paper we propose an efficient trajectory maintenance method that stores the streaming position data of moving objects in the limited size of storage space and estimates past positions based on the stored data. For this, we first propose a new concept of incremental extraction of position information. The incremental extraction means that, whenever a new position is added into the system, we incrementally re-compute the new version of past position data maintained in the system using the current version of past position data and the newly added position. Next, based on the incremental extraction, we present an overall framework that stores position information and estimates past positions in the stream environment. We then propose two polynomial-based methods, line-based and curve-based methods, as the method of estimating the past positions on the framework. We also propose three incremental extraction methods: equi-width, slope-based, and recent-emphasis extraction methods. Experimental results show that the proposed incremental extraction provides the relatively high accuracy (error rate is less than 3%) even though we maintain only a little portion (only 0.1%) of past position information. In particular, the curve-based incremental extraction provides very low error rate of 1.5% even storing 0.1% of total position data. These results indicate that our incremental extraction methods provide an efficient framework for storing the position information of moving objects and estimating the past positions in the stream environment.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.33
no.4
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pp.271-277
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2020
There are increasing cases of monitoring the structural response of structures using multiple sensors. However, owing to cost and management problems, limited sensors are installed in the structure. Thus, few structural responses are collected, which hinders analyzing the behavior of the structure. Therefore, a technique to predict responses at a location where sensors are not installed to a reliable level using limited sensors is necessary. In this study, a numerical study is conducted to predict the seismic response of low-rise buildings using limited information. It is assumed that the available response information is only the acceleration responses of the first and top floors. Using both information, the first natural frequency of the structure can be obtained. The acceleration information on the first floor is used as the ground motion information. To minimize the error on the acceleration history response of the top floor and the first natural frequency error of the target structure, the method for predicting the mass and stiffness information of a structure using the genetic algorithm is presented. However, the constraints are not considered. To determine the range of design variables that mean the search space, the parameter prediction method based on artificial neural networks is proposed. To verify the proposed method, a five-story structure is used as an example.
The purpose of this study was to develop the respiratory training system using individual characteristic guiding waveform to reduce the impact of respiratory motion that causes artifact in radiotherapy. In order to evaluate the improvement of respiratory regularity, 5 volunteers were included and their respiratory signals were acquired using the in-house developed belt-type sensor. Respiratory training system needs 10 free breathing cycles of each volunteer to make individual characteristic guiding waveform based on Fourier series and it guides patient's next breathing. For each volunteer, free breathing and guided breathing which uses individual characteristic guiding waveform were performed to acquire the respiratory cycles for 3 min. The root mean square error (RMSE) was computed to analyze improvement of respiratory regularity in period and displacement. It was found that respiratory regularity was improved by using respiratory training system. RMSE of guided breathing decreased up to 40% in displacement and 76% in period compared with free breathing. In conclusion, since the guiding waveform was easy to follow for the volunteers, the respiratory regularity was significantly improved by using in-house developed respiratory training system. So it would be helpful to improve accuracy and efficiency during 4D-RT, 4D-CT.
As a video encoding in resource constrained environments such as sensor networks has become an important issue, DVC(Distributed Video Coding) has been intensively investigated as a solution for light weighted video encoding problem. Known as one of the representative schemes of DVC, the Wyner-Ziv coding generates side information of current frame only at decoder, using correlation among frames, and reconstructs video through noise elimination on the side information using channel code. Accordingly, the better quality of side information brings less channel noise, thus attains better coding performance of the Wyner-Ziv coder. However, since it is hard for decoder to generate an accurate side information without any information of original frame, a method to successively improve side information using successively decoded original frame, based on decoding reliability, was previously developed. However, to improve side information from decoding results, not only an error rate of the decoding result as a reliability, but also the amount of reliable information from the decoding result is important. Therefore, we propose TDWZ(Transform-domain Wyner-Ziv coding) with successively improving side information based on decoding reliability considering not only an error rate but also the amount of reliable information of the decoding results. Our experiment shows the proposed method gains average PSNR up to 1.7 dB over the previous TDWZ, that is without successive side information improvement.
Ryu, Jae Myung;Kim, Yong Su;Jo, Jae Heung;Kang, Geon Mo;Lee, Hae Jin;Lee, Hyuck Ki
Korean Journal of Optics and Photonics
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v.23
no.5
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pp.189-196
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2012
A floating optical system is a system that moves more than 2 groups to focus at the camera lens. At the camera optics, the floating system that is mainly used is an optical system such as a macro lens which changes magnification very much. When the floating system is assembled and fabricated in the factory, there are differences between the image plane of the sensor and the focal plane of the infinity or macro state. Therefore, in a considerable proportion of cases, the focus adjustment to minimize the difference of BWD(Back Working Distance) is carried out in the process of manufacturing. In this paper, in order to decide the movement of each group in a floating system, we evaluated the rotation angle of CAM for the focus adjustment. We know that the maximum magnification of macro state is corrected by this numerical method for the focus adjustment, too. We investigated the limit of CAM rotation angle of the system by using statistical analysis for CAM rotation angle, which uses the focus adjustment of the floating system with symmetric error factors.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.3
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pp.57-64
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2020
The leading technologies of the ADAS (Advanced Driver Assist System) are ACC (Advanced Cruise Control), LKAS (Lane Keeping Assist System), and AEB (Autonomous Emergency Braking). LKAS is a system that uses cameras and infrared sensors to control steering and return to its running lane in the event of unintentional deviations. The actual test is performed for a safety evaluation and verification of the system. On the other hand, research on the system evaluation method is insufficient when an additional steering angle is applied. In this study, a model using Prescan was developed and simulated for the scenarios proposed in the preceding study. Comparative analyses of the simulation and the actual test were performed. As a result, the modeling validity was verified. A difference between the front wheels and the lane occurred due to the return velocity. The results revealed a maximum error of 0.56 m. The error occurred because the lateral velocity of the car was relatively small. On the other hand, the distance from wheels to the lanes displayed a tendency of approximately 0.5 m. This can be verified reliably.
In this study, the vibration signal of the mold was measured and analyzed to monitoring the process time and characteristics during injection molding. A 5 inch light guide plate mold was used to injection molding and the vibration signal was measured by MPU6050 acceleration sensor module attached the surface of fixed mold base. Conditions except for injection speed and packing pressure were set to the same value and the change of the vibration signal of the mold according to injection speed and packing pressure was analyzed. As a result, the vibration signal had a large change at three points: "Injection start", "V/P switchover", and "Packing end". The time difference between "injection start" and "V/P switchover" means the injection time in the injection molding process, and the time difference between "V/P switchover" and "Packing end" means the packing time. When the injection time and packing time obtained from the vibration signal of the mold are compared with the time recorded in the injection molding machine, the error of the injection time was 2.19±0.69% and the error of the packing time was 1.39±0.83%, which was the same level as the actual value. Additionally, the amplitude at the time of "injection start" increased as the injection speed increased. In "V/P switchover", the amplitude tended to be proportional to the pressure difference between the maximum injection pressure and the packing pressure and the amplitude at the "packing end" tended to the pressure difference between the packing pressure and the back pressure. Therefore, based on the result of this study, the injection time and packing time of each cycle can be monitored by measuring the vibration signal of the mold. Also, it was confirmed that the level and trend of process variables such as the injection speed, maximum injection pressure, and packing pressure can be evaluated as the change of the mold vibration during injection molding.
Shim, Kyo Moon;Kim, Yong Seok;Lee, Deog Bae;Kang, Ki Keong;So, Kyo-Ho
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.14
no.4
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pp.260-264
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2012
Accuracy of daily solar radiation estimated from a Mountain Microclimate Simulation Model (MT-CLIM) was assessed for seven observation sites with complex topography in Uiseong County. The coefficient of determination ($R^2$) between the observed and the estimated daily solar radiation was 0.52 for 7 sites for the study period from 1 August to 30 September 2009. Overall, the MT-CLIM overestimated the solar radiation with root mean square error (RMSE) of $3.83MJ\;m^{-2}$ which is about 25% of the mean daily solar radiation ($15.27MJ\;m^{-2}$) for the study period. Considering that the pyranometer's tolerance is ${\pm}5%$ of standard sensor, the RMSE of MT-CLIM was too large to accept for a direct application for agricultural sector. The reliability of solar radiation estimated by MT-CLIM must be improved by considering additional ways such as using a topography correction coefficient.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.37
no.2
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pp.220-226
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2013
Recently, with the rapid development of factory automation and logistics system, a few workers were able to manage the broad workplace such as large vessels and warehouse. To estimate the exact location of these workers in the conventional wireless indoor localization systems, three or more fixed nodes are generally used to recognize the location of a mobile node consisting of a single node. However, these methods are inefficient in terms of node deployment because the broad workplace requires a lot of fixed nodes compared to workers(mobile nodes). Therefore, to efficiently deploy fixed nodes in these environments that need a few workers, this paper presents a novel estimation algorithm which can reduce the number of fixed nodes by efficiently recognizing the relative coordinates of two fixed nodes through a mobile node composed of three nodes. Also, to minimize the distance errors between mobile node and fixed node, rounding estimation(RE) technique is proposed. Experimental results show that the error rate of localization is improved, by using proposed RE technique, 90.9% compared to conventional trilateration in the free space. In addition, despite the number of fixed nodes can be reduced by up to 50% in the indoor free space, the proposed estimation algorithm recognizes precise location which has average error of 0.15m.
We are currently investigating the feasibility of a 1.6 m telescope with a laser-guide star adaptive optics (AO) system. The telescope, if successfully commissioned, would be the first dedicated adaptive optics observatory in South Korea. The 1.6 m telescope is an f/13.6 Cassegrain telescope with a focal length of 21.7 m. This paper first reviews atmospheric seeing conditions measured over a year in 2014~2015 at the Bohyun Observatory, South Korea, which corresponds to an area from 11.6 to 21.6 cm within 95% probability with regard to the Fried parameter of 880 nm at a telescope pupil plane. We then derive principal seeing conditions such as the Fried parameter and Greenwood frequency for eight astronomical spectral bands (V/R/I/J/H/K/L/M centered at 0.55, 0.64, 0.79, 1.22, 1.65, 2.20, 3.55, and $4.77{\mu}m$). Then we propose an AO system with a laser guide star for the 1.6 m telescope based on the seeing conditions. The proposed AO system consists of a fast tip/tilt secondary mirror, a $17{\times}17$ deformable mirror, a $16{\times}16$ Shack-Hartmann sensor, and a sodium laser guide star (589.2 nm). The high order AO system is close-looped with 2 KHz sampling frequency while the tip/tilt mirror is independently close-looped with 63 Hz sampling frequency. The AO system has three operational concepts: 1) bright target observation with its own wavefront sensing, 2) less bright star observation with wavefront sensing from another bright natural guide star (NGS), and 3) faint target observation with tip/tilt sensing from a bright natural guide star and wavefront sensing from a laser guide star. We name these three concepts 'None', 'NGS only', and 'LGS + NGS', respectively. Following a thorough investigation into the error sources of the AO system, we predict the root mean square (RMS) wavefront error of the system and its corresponding Strehl ratio over nine analysis cases over the worst ($2{\sigma}$) seeing conditions. From the analysis, we expect Strehl ratio >0.3 in most seeing conditions with guide stars.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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