International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.119-126
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2003
The problem of tracking moving objects in a video stream is discussed in this pa-per. We discussed the popular technique of optical flow for moving object detection. Optical flow finds the velocity vectors at each pixel in the entire video scene. However, optical flow based methods require complex computations and are sensitive to noise. In this paper, we proposed a new method based on the Hough transform and on voting accumulation for improving the accuracy and reducing the computation time. Further, we applied the Boo-lean based edge detector for edge detection. Edge detection and segmentation are used to extract the moving objects in the image sequences and reduce the computation time of the CHT. The Boolean based edge detector provides accurate and very thin edges. The difference of the two edge maps with thin edges gives better localization of moving objects. The simulation results show that the proposed method improves the accuracy of finding the optical flow vectors and more accurately extracts moving objects' information. The process of edge detection and segmentation accurately find the location and areas of the real moving objects, and hence extracting moving information is very easy and accurate. The Combinatorial Hough Transform and voting accumulation based optical flow measures optical flow vectors accurately. The direction of moving objects is also accurately measured.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
It is known that HIV (Human Immunodeficiency Virus) infection, which causes AIDS after some latent period, is a dynamic process that can be modeled mathematically. Effects of available anti-viral drugs, which prevent HIV from infecting healthy cells, can also be included in the model. In this paper we illustrate control theory can be applied to a model of HIV infection. In particular, the drug dose is regarded as control input and the goal is to excite an immune response so that the symptom of infected patient should not be developed into AIDS. Finite horizon optimal control is employed to obtain the optimal schedule of drug dose since the model is highly nonlinear and we want maximum performance for enhancing the immune response. From the simulation studies, we find that gradual reduction of drug dose is important for the optimality. We also demonstrate the obtained open-loop optimal control is vulnerable to parameter variation of the model and measurement noise. To overcome this difficulty, we finally present nonlinear receding horizon control to incorporate feedback in the drug treatment.
Proceedings of the Earthquake Engineering Society of Korea Conference
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2002.03a
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pp.159-168
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2002
A recently developed filbert-Huang transform (HHT) technique is applied to detect damage locations of bridge structures. The HHT may be used to identify the locations of damages which exhibit nonlinear and nonstationary behavior, since the HHT can show the instantaneous frequency characteristics of the signal. A series of numerical simulations were conducted for bridge pier systems with damages under a controlled load with sweeping frequency. The results of the numerical simulation study indicate that the HHT method can reasonably identify damage locations using a limited number of acceleration sensors under severe measurement noise condition.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.22
no.3
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pp.201-210
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2018
The improvement in computing systems and sensor technologies devotes to conduct data-driven structural health monitoring algorithms for existing civil infrastructures. Despite of the development of techniques, the uncertainty oriented from the measurement results in the discrepancy to the actual structural parameters and let engineers or decision makers hesitate to adopt such techniques. Many studies have shown that the modal identification results can be affected by the uncertainties due to the applied methods and the types of loading. This paper aims to compare the performance of modal identification methods using Structural Modal Identification Toolsuite (SMIT) which has been developed to facilitate multiple identification methods with a user-friendly designed platform. The data fed into SMIT processes three stages for the comprehensive identification including preprocessing, eigenvalue estimation, and post-processing. The seismic and white noise response for shear frame model was obtained from numerical simulation. The identified modal parameters is compared to the actual modal parameters. In order to improve the quality of coherence in identified modal parameters, several hurdles including modal phase collinearity and extended modal amplitude coherence were introduced. Numerical simulation conducted on the 5 dof shear frame model were used to validate the effectiveness of using these parameters.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.41
no.1
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pp.21-28
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2004
We have demonstrated a low speed weigh-in motion system using FBG sensors and performed field test at a trial road. Technique, called identical chirped grating interrogation, have used for a demodulation relying on the mismatching of two identical broadband chirped gratings. We compensated the fluctuation of LED power and the temperature of sensor and used a lock-in amplifier to reduce effect of noise. We could design a bending plate that the measurement results are independent of position of weight. The FBG sensors weigh-in motion system showed linearity and reproducibility.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.5
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pp.214-221
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2015
In this paper, we present robust estimation and detection algorithms for discrete-time switched linear systems whose output measurements are corrupted by noises. First, a mode estimation algorithm is proposed based on the minimum distance criterion. Then, state variables are also observed under the active mode estimate. Second, a detection algorithm is constructed to detect the mode switching of the switched system. With the boundedness of measurement noise, the proposed estimation algorithm returns the exact active mode and approximate state information of the switched system. In addition, the detection algorithm can detect the switching time within a pre-determined time interval after the actual switching occurred.
We developed SH-SAW sensors to detect protein molecules in liquid solutions applying a particular antibody thin film on the delay line of transverse SAW devices. The antibody investigated was human-immune-globulin G (HigG) to hold the antigens (anti-HigG) in the protein solution. We fabricated the sensor generating 100 MHz with the piezoelectric single crystal LiTaO₃. We measured the frequency change of the sensor by adding the anti-body concentration on SAM (self assembled monolayer) deposited on the Au layer. The sensor showed stable response to the mass loading effects of the anti-HigG molecules with the sensitivity up to 10.8 ng/ml/Hz at noise level 400 Hz below.
An IoT-based particulate matter (PM2.5) sensing device (PSD) is developed. The PSD consists of a PM2.5 sensor, signal processing circuit, and wi-fi enabled-microprocessor along with temperature and humidity sensors. The PSD estimates PM2.5 density by measuring light scattered by PM2.5. To gauge performance of the PSD, PM2.5 density of open air was measured with the PSD and compared with that of the collocated-government-certified measuring station. Measurements were taken at a sampling frequency of 100 Hz and moving-averaged to remove measurement noise. When compared to the result of the measuring station, average percentile error of PM2.5 density from the PSD is found to be 31%. A correlation coefficient is found to be 0.72 which indicates a strong correlation. Instantaneous variation, however, may far exceed average errors, leading to a conclusion that the PSD is more suitable for estimating average trend of PM2.5 density variations than estimating instantaneous PM2.5 density.
In this paper, a theoretical and numerical study on bridge simultaneous damage detection procedure for identifying both the system parameters and input excitation mass, are presented. This method is called 'Adjoint Variable Method' which is an iterative gradient-based model updating method based on the dynamic response sensitivity. The main advantage of proposed method is inclusion of an analytical method to augment the accuracy and speed of the solution. Moving mass is a model which takes into account the inertia effects of the vehicle. This interaction model is a time varying system and proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of proposed method is illustrated by correctly detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparison study of common sensitivity and proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. Various sources of errors including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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