Finite element analysis is one of the most used tools for studying femoral neck fracture. Nerveless, consensus concerning either the choice of material characteristics, damage law and /or geometric models (linear on nonlinear) remains unreached. In this work, we propose a numerical quasi-brittle damage model to describe the behavior of the proximal femur associated with two methods to evaluate the Young modulus. Eight proximal femur finite elements models were constructed from CT scan data (4 donors: 3 women; 1 man). The numerical computations showed a good agreement between the numerical curves (load - displacement) and the experimental ones. A very encouraging result is obtained when a comparison is made between the computed fracture loads and the experimental ones ($R^2=0.825$, Relative error =6.49%). All specific numerical computation provided very fair qualitative matches with the fracture patterns for the sideway fall simulation. Finally, the comparative study based on 32 simulations adopting linear and nonlinear meshing led to the conclusion that the quantitatively results are improved when a nonlinear mesh is used.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.161-167
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2021
This paper proposes a new personalized HRTF estimation method which is based on a deep neural network (DNN) model and improved elevation reproduction using a notch filter. In the previous study, a DNN model was proposed that estimates the magnitude of HRTF by using anthropometric measurements [1]. However, since this method uses zero-phase without estimating the phase, it causes the internalization (i.e., the inside-the-head localization) of sound when listening the spatial sound. We devise a method to estimate both the magnitude and phase of HRTF based on the DNN model. Personalized HRIR was estimated using the anthropometric measurements including detailed data of the head, torso, shoulders and ears as inputs for the DNN model. After that, the estimated HRIR was filtered with an appropriate notch filter to improve elevation reproduction. In order to evaluate the performance, both of the objective and subjective evaluations are conducted. For the objective evaluation, the root mean square error (RMSE) and the log spectral distance (LSD) between the reference HRTF and the estimated HRTF are measured. For subjective evaluation, the MUSHRA test and preference test are conducted. As a result, the proposed method can make listeners experience more immersive audio than the previous methods.
We have constructed a multi-channel SQUID magnetometer system for localization and classification of magnetic targets. Ten SQUID magnetometers were arranged to measure 5 independent components of 3 $\times$ 3 magnetic field gradient tensor. To get gradient from the difference of magnetic field measurements, we carefully balanced magnetometers. SQUIDs with slotted washer were used for operation in an unshielded laboratory environment, and noise characteristic in the laboratory was measured. With the multi-channel SQUID magnetometer system, we have successfully traced the motion of a bar magnet moving around it at a distance of about 1 m. In the urban environment, the drift of uniform magnetic field due to the irregular motion of a large magnetic body at distance and earth field causes an error in the position calculation, and this results in the distortion of the calculated trajectory. In this paper, we present the architecture and the performance of the system.
International journal of advanced smart convergence
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제13권1호
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pp.37-47
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2024
This study presents the results of designing a system that determines the location of a person in an indoor environment based on a single IMU sensor attached to the tip of a person's shoe in an area where GPS signals are inaccessible. By adjusting for human footfall, it is possible to accurately determine human location and trajectory by correcting errors originating from the Inertial Measurement Unit (IMU) combined with advanced machine learning algorithms. Although there are various techniques to identify stepping, our study successfully recognized stepping with 98.7% accuracy using an artificial intelligence model known as Long Short-Term Memory (LSTM). Drawing upon the enhancements in our methodology, this article demonstrates a novel technique for generating a 200-meter trajectory, achieving a level of precision marked by a 2.1% error margin. Indoor pedestrian navigation systems, relying on inertial measurement units attached to the feet, have shown encouraging outcomes.
Accurate positioning is essential for unmanned underwater vehicle (UUV) operations, particularly for long-term survey missions. To reduce the inherent positioning errors from the inertial navigation systems of UUVs, or dead reckoning, underwater terrain observations from sonar sensors are typically exploited. Within the framework of pose-graph optimization, we can generate submaps of the seafloor and use them to add loop-closure constraints to the pose graph by determining the best match between the submaps. However, this approach results in error accumulation in long-term operations because the quality of local submaps depends on the dead reckoning. Hence, we can adopt external acoustic positioning systems, such as an ultrashort baseline (USBL), to add global constraints to the existing pose graph. We assume that the acoustic transponder is installed on a UUV and that the acoustic transceiver is equipped in an unmanned surface vehicle trailing the UUV to maintain an acoustic connection between the vehicles. We simulate the terrain and USBL measurements as well as evaluate the performance of the UUV's pose estimation via online pose-graph optimization.
다중 센서 영상을 영상 융합, 변화 탐지, 시계열 분석에 활용하기 위해서는 두 영상 간의 영상 등록 과정이 필수적이다. 영상 등록을 위해서는 서로 다른 공간 해상도를 가지는 다중 센서 영상 사이의 스케일과 회전각도 차이를 정확히 검출해야 한다. 본 논문에서는 다중 해상도 영상 간의 영상 등록을 위하여 가변 원형 템플릿을 이용한 새로운 특징 정합 기법을 제안한다. 제안하는 정합 기법은 스케일이 작은 영상의 특징점을 중심으로 원형 템플릿을 설정하고 스케일이 큰 영상에서는 가변 원형 템플릿을 생성한다. 가변 원형 템플릿의 스케일을 일정한 스케일 단위로 변경한 후에 가변 원형 템플릿을 일정 각도 단위로 회전시키면서 두 원형 템플릿 사이의 상호 정보량이 최대가 될 때의 가변 원형 템플릿의 스케일, 회전 각도 그리고 중심 위치를 각각 검출한다. 제안한 방법을 서로 다른 공간 해상도를 가지는 Kompsat(Korea Multi-Purpose Satellite) 2호, 3호, 3A호 영상 조합에 적용한 결과, 스케일 팩터 오차는 0.004 이하, 회전 각도 오차는 $0.3^{\circ}$ 이하, 제어점의 위치 오차는 1 화소 이하의 정합 성능을 보였다.
Objective : The exact position of the lesion during the pallidotomy is critical to obtain the clinical improvement of parkinson's disease without damage to surrounding structure. Ventriculogrphy, CT(computed tomograpy) or MRI(magnetic resonance imaging) have been used to determine the initial coordinates of stereotactic target for pallidotomy. The goal of this study was to determine whether microelectrode recording significantly improves the neurophysiologic localization of the target obtained from MRI. Methods : Twenty patients were studied. They underwent a unilateral pallidotomy. Leksell frame was applied and T1 axial images parallel to the AC-PC(anterior commissure-posterior commissure) plane using a 1.5 Tesla MRI with 3mm slice thickness were obtained. Anteroposterior coordinate of target was chosen at 2mm in front of the midcommissural point and lateral coordinate between 19 and 22mm from the midline. The vertical coordinate was calculated on coronal slice using a fast spin echo inversion recovery sequence(FSEIR) related to the position of the choroidal fissure and ranged over 4-5mm below the AC-PC plane. Confirmation of the anatomical target was done on axial slices using the same FSEIR sequence . Microrecording was done at the pallidum contralateral to the symptomatic side using an electrode with a tip diameter of $1{{\mu}m}$ diameter tip and 1.1-1.4 mOhm impedance at 1000Hz. Electrophysiologic localization of the target was also confirmed intraoperatively by macrostimulation. Results : Microrecording techniques were reliable to define the transition from the base of the pallidum which was characterized by the disappearance of spike activity and by the change of the audible background activity. Signals from high amplitude neurons firing at 200-400Hz were recorded in the pallidal base. X, Y and Z coordinates of target obtained from the MRI were within 1mm from the X, Y, Z coordinates obtained with microrecording in 16 patients (80%), 15 patients(75%), 10 patients(50%) respectively. The difference of Y coordinate between on MRI and on microrecording was 4mm in only one patient. Conclusion : The MRI was accurate to localize the target within 1mm of the error from microrecording target in 70% of the patients. 4mm discrepancy was observed only once. We conclude that MRI alone can be used to determine the target for pallidotomy in most patients. However, microrecording technique can still be extremely valuable in patents with aberrant anatomy or unusual MRI coordinates. We also consider physiologic confirmation of the target using macrostimulation to be mandatory in all cases.
전파를 이용한 실내 위치인식 기술은 현재 다양한 환경에서 연구되고 있다. 그 중 철골구조로 이루어진 선박은 전파의 반사에 의해 수신율은 높지만 레인징 오차가 크게 발생한다. 이러한 환경에서 발생하는 위치측정 오차를 줄이기 위하여 본 연구에서는 IEEE 802.15.4a의 CSS 기반으로 변형 이변측위와 초전센서를 이용한 선내 위치인식보정 알고리즘을 제안한다. 제안한 시스템은 선내 복도와 같은 좁은 통로에서 CSS의 특성분석을 통하여 이동노드와 고정노드 사이의 적합한 수신거리를 추정하여 고정노드의 수를 줄이고 또한 전파의 반사와 회절에 의한 레인징 오차가 크게 변동하는 코너영역에서 제안한 변형 이변측위기법과 초전센서를 이용하여 이동구간을 추적하여 위치를 인식하였다. 실험결과 제안한 알고리즘이 일반적인 방법 대비 86.2 %의 선내 위치인식 정확도와 효율이 향상됨을 확인하였다.
본 논문은 AGV(automatic guided vehicle)의 위치측정 정밀도 향상을 위해 UKF(unscented Kalman filter)를 이용한 위치 측정 센서의 융합 방법에 관한 연구이다. 기존의 AGV를 위한 유도 방법에는 유선 유도 방식과 마그네틱 유도 방식이 있었다. 이들은 정밀도가 높고 반응속도가 빠르기 때문에 대부분의 유연 생산 시스템에서 사용되어지고 있었다. 하지만 이러한 방법들은 유지 보수에 대한 지속적인 노력과 비용의 문제가 발생되었고 완성된 경로의 변경이 어렵다는 단점이 있었다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 최근에는 레이저 내비게이션을 이용한 유도방식으로 변경되고 있는 추세이다. 레이저 내비게이션은 벽면에 설치된 반사체를 측정하여 전역위치를 측정하는 장치로써 정밀도가 높고 경로 변경에 유연하다는 장점이 있다. 하지만 이 또한, 응답속도가 느리고 AGV의 주행 중 발생되는 반사체 계측 오차에 따라 위치측정 정밀도가 낮아진다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 UKF를 이용하여 응답속도가 빠른 지역위치센서와 레이저 내비게이션의 센서융합 방법을 제안한다. 제안된 방법은 주행 중 발생되는 센서들의 오차를 분석하고 이에 따른 모델을 설계하여 위치측정 정밀도를 향상 시키는 방법이다. 본 논문에서는 실험을 위해서 직접 설계한 차축구동 방식의 지게차 AGV를 이용하여 제안한 방법의 결과와 레이저 내비게이션의 위치측정 결과를 비교하였다. 실험 결과, 제안된 방법이 레이저 내비게이션의 위치 측정 결과보다 16% 만큼 정밀도가 향상되는 것을 확인하였다.
Providing a customer with tailored location-based services (LBSs) is a fundamental problem. For location-estimation techniques with radio-based measurements, LBS applications are widely available for mobile devices (MDs), such as smartphones, enabling users to run multi-task applications. LBS information not only enables obtaining the current location of an MD but also provides real-time push-pull communication service. For indoor environments, localization technologies based on radio frequency (RF) pattern-matching approaches are accurate and commonly used. However, to survey radio information for pattern-matching approaches, a considerable amount of time and work is spent in indoor environments. Consequently, in order to reduce the system-deployment cost and computing complexity, this article proposes an indoor positioning approach, which involves using Asus Xtion to facilitate capturing RF signals during an offline site survey. The depth information obtained using Asus Xtion is utilized to estimate the locations and predict the received signal strength (RF information) at uncertain locations. The proposed approach effectively reduces not only the time and work costs but also the computing complexity involved in determining the orientation and RF during the online positioning phase by estimating the user's location by using a smartphone. The experimental results demonstrated that more than 78% of time was saved, and the number of samples acquired using the proposed method during the offline phase was twice as much as that acquired using the conventional method. For the online phase, the location estimates have error distances of less than 2.67 m. Therefore, the proposed approach is beneficial for use in various LBS applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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