Yun, Sukchang;Lee, Byoungjin;Kim, Yeon-Jo;Lee, Young Jae;Sung, Sangkyung
Journal of Electrical Engineering and Technology
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제11권6호
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pp.1846-1856
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2016
This study proposes a novel feature point initialization method in order to improve the accuracy of feature point positions by fusing a vision sensor and a lidar. The initialization is a process that determines three dimensional positions of feature points through two dimensional image data, which has a direct influence on performance of a 6-DoF bearing-only SLAM. Prior to the initialization, an extrinsic calibration method which estimates rotational and translational relationships between a vision sensor and lidar using multiple calibration tools was employed, then the feature point initialization method based on the estimated extrinsic calibration parameters was presented. In this process, in order to improve performance of the accuracy of the initialized feature points, an iterative automatic scaling parameter tuning technique was presented. The validity of the proposed feature point initialization method was verified in a 6-DoF bearing-only SLAM framework through an indoor and outdoor tests that compare estimation performance with the previous initialization method.
Initialization problem is defined for indoor mobile robot as a whole process from arrival to normal operation in a new environment. The unstructured environment make the process much more difficult compared to industrial robot in structured environments. We propose a simple and efficient initialization process based on artificial stars on ceiling. Important task points and paths connecting task points are defined based on the corresponding artificial stars. This approach can be used for all kinds of indoor mobile robots with landmarks used for indoor localization.
베이스보드 매니지먼트 컨트롤러(BMC, Baseboard Management Controller)는 다양한 통신 인터페이스를 사용하여 서버 모니터링, 유지보수, 제어 기능을 지원한다. 그러나, 디바이스 드라이버 초기화 과정에서 예기치 못한 문제가 발생할 경우 BMC가 정상적으로 동작하지 않을 수 있기 때문에 디바이스 드라이버 초기화 과정을 정확하게 분석하고, 분석 결과를 확인할 수 있는 기능을 제공하는 부팅 과정 프로파일링 도구는 필수적이다. 기존 부팅 과정 프로파일링 도구들은 BMC 부팅 과정 분석에 필요한 디바이스 드라이버 초기화 과정과 결과를 구체적으로 제공하지 않아 개발자가 필요에 따라 여러 도구를 조합하여 사용해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 BMC의 부팅 과정 프로파일링 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 디바이스 드라이버 초기화 과정분석, CPU 및 메모리 사용률 분석, 커널 버전 관리 기능을 제공한다. 제안하는 도구를 사용하여 부팅 과정을 쉽게 분석할 수 있으며, 분석 결과는 부팅 시간 단축에 사용될 수 있다. 또한 제안한 도구를 Linux 기반의 BMC에 구현하고, 제안한 도구가 기존 프로파일링 도구에 비해 효율적임을 보인다.
The computation of moving interface by the level set method typically requires reinitializations of level set function. An inaccurate estimation of level set function ${\phi}$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, accurate and robust reinitialization process is essential to the free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates directly level set function ${\phi}$ using a normal vector in the interface without solving the re-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1splitting FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation of free surface and re-initialization process are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and time-reversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
Computation of moving interface by the level set method typically requires the reinitialization of level set function. An inaccurate estimation of level set function $\phi$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, an accurate and robust reinitialization process is essential to the simulation of free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates level set function directly using a normal vector on the interface without solving there-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1 splitting/SUPG (Streamline Upwind Petrov-Galerkin) FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the incompressible Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation and re-initialization process of free surface capturing are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and timereversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
The diagnostic software for the wastewater treatment plant using activated-sluge process is developed in order to increase the efficiency of management of the wastewater treatment plant. This software is based on the expert system and the visualized user interface, including the diagnosis of quantitative and qualitative data. For the generalization of this software, the initialization of each unit process and updating the files can be possible.
대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
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pp.216-219
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2008
It is necessary to study encryption for protection and safe transmission of the important information. Specially, the security in satellite data is also getting more and more important. This paper introduces DES and TDES algorithm, studies how to apply to satellite data with those algorithms and process of encryption and decryption for satellite data. Proposed encryption process in this paper will be utilized in satellite data for encryption in many satellites.
The Modular Multilevel Converter (MMC) has emerged as a key component in HVDC systems due to its ability to efficiently transmit large amounts of power over long distances. In such systems, accurate estimation of the MMC capacitor voltage is of utmost importance for ensuring optimal system performance, stability, and reliability. Traditional methods for voltage estimation may face limitations in accuracy and robustness, prompting the need for innovative approaches. In this paper, we propose a novel distributed neural network observer specifically designed for MMC capacitor voltage estimation. Our observer harnesses the power of a multi-layer neural network architecture, which enables the observer to learn and adapt to the complex dynamics of the MMC system. By utilizing a distributed approach, we deploy multiple observers, each with its own set of neural network layers, to collectively estimate the capacitor voltage. This distributed configuration enhances the accuracy and robustness of the voltage estimation process. A crucial aspect of our observer's performance lies in the meticulous initialization of random weights within the neural network. This initialization process ensures that the observer starts with a solid foundation for efficient learning and accurate voltage estimation. The observer iteratively updates its weights based on the observed voltage and current values, continuously improving its estimation accuracy over time. The validity of proposed algorithm is verified by the result of estimated voltage at each observer in capacitor of MMC.
In this paper, we proposed a method for Video-based point cloud compression reference software TMC2 encoder with an option for empty partitions in point cloud encoding. This encoder option allows tile initialization and process for an empty partition. The proposed method provides the TMC2 encoder the robustness to process dynamic point clouds.
Fuzzy C-Means (FCM)는 군집화를 위해 널리 사용되는 알고리듬 중 하나로 다양한 응용 분야에서 성공적으로 사용되어 왔다. 하지만 FCM은 여러 가지 단점을 가지고 있으며 초기 원형 설정이 그 중 하나이다. FCM은 국부 최적해에 수렴하므로 초기 원형 설정에 따라 군집화의 결과가 달라진다. 따라서 초기 원형의 설정은 군집화 결과 향상을 위해 중요하다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 초기 원형 설정 문제를 해결하는 방안으로 커널 밀도 추정을 활용하는 방법을 제안한다. 커널 밀도 추정은 비모수적 분포들에도 사용할 수 있어 국부적인 데이터 밀도 추정에 유용하다. 제안한 방법에서는 커널 밀도 추정을 수행한 후 밀도가 높은 지역에 클러스터의 초기 원형을 설정하고 원형이 설정된 영역의 밀도를 감소시키는 과정을 반복함으로써 효율적으로 초기 원형을 선택할 수 있다. 제안된 방법이 일반적으로 사용되는 무작위 초기화 방법에 비해 효율적이라는 사실은 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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