Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.16
no.1
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pp.60-68
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2007
It has been conducted by laser vision sensor for weldability estimation of front-bead after doing high speed butt laser welding of any condition. It has been developed a real time GUI(Graphic User Interface) system for weldability application in the basis of texts and field qualify levels. In the reference of bead imperfections, defects absolute position and defects intensity index of front-bead in the basis of formability reference, it has been produced a weldability estimation and defects intensity index of back-bead by back propagation neural network. In the result of by comparing measuring data by laser vision sensor of back-bead and data by back propagation neural network of one, it has been shown the similar results. Finally, under knowledge of welding condition in production line, it has been conducted a weldability estimation of back-bead only in knowledge of informations of front-bead data without using laser vision sensor or welding inspection experts and furthermore it can be used data for final inspection results of back-bead.
Kim, Kyu-Won;Lee, Byung-Hyun;Im, Jun-Hyuck;Jee, Gyu-In
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.12
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pp.1046-1052
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2016
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
The purpose of the present study was to investigate the effects of in-vehicle noise types and levels of intensity on drivers' driving speed estimation. Noise generated from the vehicle engine and musical sound sampled from the Korean pop were employed as the types of in-vehicle noise and their levels of intensity were systematically manipulated. In experiment 1 where the effect of the engine noise levels on speed estimation was observed, drivers showed the tendencies of driving faster than the targets speeds under lower noise intensity condition whereas driving slower under higher noise intensity condition. In experiment 2 where both musical sample and the engine noise were provided, drivers' subjective speed estimation was affected by the engine noise as revealed experiment 1, but not by musical sample. When the data from the both experiments were combined and analyzed, an interacting effect of engine noise levels and music sample levels was found: if the intensity of music sample was enough to overwhelm the engine noise, the drivers drove faster than lower engine noise level condition in the experiment 1. This result indicates that although the music sample is not the direct auditory cue of speed estimation as observed in the experiment 2, intense level of music sample can affect drivers' speed estimation when it is coupled with the lower engine noise level.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.1
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pp.85-95
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1995
The error intensity models for the ML estimation of a signal parameter have been developed in a companion paper [1]. While the methods described in [1] are applicable to any estimation problem with continuous parameters, our main application in this paper is the time delay estimation, and comparisons among the models derived in [1] (i.e. LC, LM, and ALM models)have been made. We first consider the case where only additive Gaussian noise is involved, and then the shot noise environment where coherent impulsive noise is also involved in addition to the Gaussian noise. We compare the models in terms of the probability of error, MSE(Mean Squared Error), and the computational complexity, which are the most important performance criteria in the analysis of parameter estimation. In conclusion, the ALM model turned out to be the most adequate model of all from the viewpoints of the criteria mentioned above.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2006.05a
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pp.643-646
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2006
An operational calibration is applied to improve radar rainfall intensity using rainfall obtained from rain gauge. The method is applied under the assumption of the temporal continuity of rainfall, the rainfall intensity from rain gauge is linearly related to that from radar. The method is applied to the cases of typhoon and rain band using the reflectivity of CAPPI at 1.5km obtained from Jindo radar. The CAPPI is obtained by bilinear interpolation. For the two cases, the rainfall intensities obtained by operational calibration are very consistent with the ones by the rain gauges. The present study shows that the correlation between the rainfall intensity by operational calibration and rain gauges is better than the one between the rainfall intensity by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the total rainfall intensity obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.99 and 0.97, respectively. Areal rainfalls are estimated using the field of calibration factor interpolated by Barnes objective analysis. The method applied here shows an improvement in the areal rainfall estimation. For the cases of typhoon and rain band, the correlation between the areal rainfall by operational calibration and rain gauges is better than the one between the area rainfall by M-P relationship and rain gauges. The correlation coefficients between the areal rainfall obtained by operational calibration and rain gauges in typhoon and rain band cases are 0.97 and 0.84, respectively. The present study suggests that the operational calibration is very useful for the real-time estimation of rainfall intensity and areal rainfall.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.1
no.1
s.1
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pp.103-115
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2001
The current procedure to design hydraulic structures in a small basin area is to estimate the probable rainfall depth using rainfall intensity formula. The estimation of probable rainfall depth has many uncertainties inherent with it. However, it has been inevitable to simplify the nonlinearity if the rainfall in practice. This study attend to address a method which can model the nonlinearity in order to derive better rainfall intensity formula for the estimation of probable rainfall depth. The results show that genetic algorithm is more reliable and accurate than trial-and-error method or nonlinear programming technique(Powell's method) in the derivation of the rainfall intensity formula.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.05a
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pp.263-266
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2002
An optical method for surface roughness estimation based on statistical analysis of the light intensity of a scattered laser beam pattern. The method is very simple but has a disadvantage that no more information than the averaged roughness is estimated. In this study a new try was conducted to derive more advanced surface information from the details of the light intensity distribution. Some periodic ripples among the light intensity distribution being assumed to relate with scratch left on the machined surface, a corresponding surface profile is estimated from the ripples using FFT and IFFT algorithm. IFFT technique is used to extract some dominant signal components among the intensity distribution. Compared to the measured profiles by a stylus type surf-tester, the profiles obtained through the proposed method are probably acceptable in a sense of the profile shape. Calibration of the amplitude needs more works in the future.
In this paper, we proposed a methodology for estimating rainfall intensity using a W-band FMCW automotive radar signal which is the core technology of autonomous driving car. By comparing and analyzing the results of rainfall and non-rainfall observation, we found that the reflection intensity of the automotive radar is changed with rainfall intensity. We could confirm the possibility of deriving the quantitative precipitation estimation using the methodology derived from this result. In addition it can be possible to develop a new paradigm of precipitation observation technique by observing various events together with the weather radar and the ground rainfall observation equipment.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.6
no.1
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pp.74-86
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2014
The optimization techniques are explored in the direction of arrival (DOA) estimation based on single acoustic pressure gradient vector sensor (APGVS). By analyzing the working principle and measurement errors of the APGVS, acoustic intensity approaches (AI) and the minimum variance distortionless response beamforming approach based on single APGVS (VMVDR) are deduced. The radius to wavelength ratio of the APGVS must be not bigger than 0.1 in the actual application, otherwise its DOA estimation performance will degrade significantly. To improve the robustness and estimation performance of the DOA estimation approaches based on single APGVS, two modified processing approaches based on single APGVS are presented. Simulation and lake trial results indicate that the performance of the modified approaches based on single APGVS are better than AI and VMVDR approaches based on single APGVS when the radius to wavelength ratio is not bigger than 0.1, and the two modified DOA estimation methods have excellent estimation performance when the radius to wavelength ratio is bigger than 0.1.
Methods for determination of the crack opening stress intensity factor ($K_{op}$) and for estimation of the effective stress intensity factor range ($\Delta{K}_{eff}$) are evaluated for crack growth test data of aluminum alloys. Three methods of determining $K_{op}$, visual measurement, ASTM offset compliance method, and the neural network method proposed by Kang and Song, and three methods of estimating $\Delta{K}_{eff}$, conventional, the 2/PIO and 2/PI methods proposed by Donald and Paris, are compared in a quantitative manner by using evaluation criteria. For all $K_{op}$ determination methods discussed, the 2/PI method of estimating $\Delta{K}_{eff}$ provides good results. The neural network method of determining $K_{op}$ provides good correlation of crack growth data. It is recommended to use 2/PI estimation with the neural $K_{op}$ determination method. The ASTM offset method used in conjunction with 2/PI estimation shows a possibility of successful application. It is desired to improve the ASTM method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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