When using a computer vision system for a measurement, the geometrically distorted input image usually restricts the site and size of the measuring window. A geometrically distorted image caused by the image sensing and processing hardware degrades the accuracy of the visual measurement and prohibits the arbitrary selection of the measuring scope. Therefore, an image calibration is inevitable to improve the measuring accuracy. A calibration process is usually done via four steps such as measurement, modeling, parameter estimation, and compensation. In this paper, the efficient error calibration technique of a geometrically distorted input image was developed using a neural network. After calibrating a unit pixel, the distorted image was compensated by training CMLAN(Cerebellar Model Linear Associator Network) without modeling the behavior of any system element. The input/output training pairs for the network was obtained by processing the image of the devised sampled pattern. The generalization property of the network successfully compensates the distortion errors of the untrained arbitrary pixel points on the image space. The error convergence of the trained network with respect to the network control parameters were also presented. The compensated image through the network was then post processed using a simple DDA(Digital Differential Analyzer) to avoid the pixel disconnectivity. The compensation effect was verified using known sized geometric primitives. A way to extract directly a real scaled geometric quantity of the object from the 8-directional chain coding was also devised and coded. Since the developed calibration algorithm does not require any knowledge of modeling system elements and estimating parameters, it can be applied simply to any image processing system. Furthermore, it efficiently enhances the measurement accuracy and allows the arbitrary sizing and locating of the measuring window. The applied and developed algorithms were coded as a menu driven way using MS-C language Ver. 6.0, PC VISION PLUS library functions, and VGA graphic functions.
Learning graphical representations for statistical data requires understanding of the context related to measurement in statistical investigation since the choice of representation and the features of the selected graph to represent the data are determined by the purpose and context of data collection and the types of the data collected. This study investigated whether middle school students can think critically about measurement and scales integrating contextual knowledge and statistical knowledge. According to our results, the students lacked critical thinking related to measurement process of data and scales of graphical representations. In particular, the students had a tendency not to question upon information provided from data and graphs. They also lacked competence to critique data and graphs and to make a flexible judgement in light of context including statistical purpose.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.13
no.1
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pp.77-86
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2012
Progress measurement provides project participants with valuable information in terms of 'current status', 'corrective countermeasure', and 'forecast of future risks'. However, the managerial effort (or workload) required to acquire and maintain detailed progress data has been the major barrier to practical implementation. Even though recent efforts in utilizing data acquisition technologies (DATs) have actively attempted to automate the progress measurement process, previous DAT research has only been focused on limited construction tasks or selected technologies. This paper proposes a DAT selection algorithm that automatically assign an appropriate DAT for every commodity item for an entire constriction project. Five different criteria were identified and developed in order to comprehend specific requirements for automating the progress measurement of each commodity group. A case-study and also a survey from practitioners were conducted in order to validate the proposed methodology.
The aims of the current study were to assess reliability of range of motion (ROM) measurement of glenohumeral internal rotation (GIR) with a pressure biofeedback stabilization (PBS) method and to compare the reliability between manual stabilization (MS) and the PBS method. In measurement of pure glenohumeral joint motion, scapular stabilization is necessary. The MS method in GIR ROM measurement was used to restrict scapular motion by pressing the palm of the tester's hand over the subject's clavicle, coracoid process, and humeral head. The PBS method was devised to maintain consistent pressure for scapular stabilization during GIR ROM measurement by using a pressure biofeedback unit. GIR ROM was measured by 2 different stabilization methods in 32 subjects with GIR deficit using a smartphone clinometer application. Repeated measurements were performed in two test sessions by two testers to confirm inter- and intra-rater reliability. After tester A performed measurements in test session 1, tester B's measurements were conducted one hour later on the same day to assess the inter-rater reliability and then tester A performed again measurements in test session 2 for confirming the intra-rater reliability. Intra-class correlation coefficient (ICC) (2,1) was applied to assess the inter-rater reliability and ICC (3,1) was applied to determine the intra-rater reliability of the two methods. In the PBS method, the intra-rater reliability was excellent (ICC=.91) and the inter-rater reliability was good (ICC=.84). The inter-rater and intra-rater reliability of the PBS method was higher than in the MS method. The PBS method could regulate manual scapular stabilization pressure in inter- and intra-rater measuring GIR ROM. Results of the current study recommend that the PBS method can provide reliable measurement data on GIR ROM.
This paper presents the design of a frequency measurement device using ADC, EP2AGX FPGA and STM32 processor to accurately measure the frequency of a broadband high frequency signal. The ADC device used in this paper has a sampling frequency of 250 MSPS and a processing frequency bandwidth of 100 MHz. Due to its high sampling frequency, it is difficult to process in ordinary computers or processors, so we implemented the frequency measurement algorithm using the Altra EP2AGX FPGA. The measured frequency is sent to the direction detection controller in real time and fused with the phase signal to calculate the incident azimuth angle of the high frequency signal. The designed frequency measurement device is about 0.2 Mhz in frequency measurement error and 30% less than Anaren DFD-x, which is considered to contribute greatly to the design of radio monitoring and direction detection device.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.434-437
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2016
In this paper, we consider a measurement allocation problem for gathering reliable data from a spatially correlated sensor field. We allocate the probability of each sensor's being measured considering its marginal contribution in entire data gathering; higher measurement probability is given to a sensor that gives higher reilable data. First we establish a correlation model considering limit in each sensor's transmission power, noise in the process of measurement and transmission, and attenutations in wireless channel. Then we evaluate the reliability of gathered data by estimating distortion error in sink node. We model the measurement allocation problem in spatially correlated sensor field into a cooperative game, and quantifiy each sensor's marginal contribution using Shapley Value. Then, the probability of each sensor's being measured is given in proportion to the Shapley Value.
This study classifies somatotype from exact measurements according to the women somatotype with different drop value and isfunctional and has high body fitness. This study was preceded in the following process. Took 147 women in their 20's measurement directly and grasped the general body characteristic, and classified somatotype according to distribution of drop. Drop value is classified into Drop I, Drop II, and Drop III. Drop I is the difference value between bust line and waist line measurement. Drop II is the difference value between hip line and waist line measurement. Drop III is the difference value between hip line and bust line measurement. Suggested distribution of somatotype based on drop istribution. Classified somatotype into 4 types according to the mixture of combination of Drop I, II, and III. Comprehended the characteristics of somatotype based on basic statistical data. Type 1, M type, displays 40 % distribution that is most high distribution rate among four types and it is normal type which is similar to average value in size in the this study. Type 2, A type, displays 32.4% and it's a lower half of their body developed type with a flat busted and hippy. Type 3, X type, displays 19% and it's a healthy type with tall height, slender waist and curves of bust and hip lines. Type 4, H type, displays 8.6% and it's a biggest type in size which is busty, full hipped and nearly has no curves of body line.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.19
no.9
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pp.2087-2092
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2015
Recently, use of the heat transferring machine and systems has been increasing in various industrial fields. A key technique for constructing such process is basically to measuring temperature directly to objects established on industrial plants. Particularly, a non-contact temperature measurement is very important to realize advanced heat transferring systems. This paper presents a new measurement methodology for temperature by using USN(ubiquitous sensor networks) technique including the microprocessor unit based ZigBee communication systems. This proposed system is made to be applied in monitoring systems for non-contact temperature measurement. We designed firmware based measurement systems whose main function is to save s series of temperature data sets and send it to main monitoring systems.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.2
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pp.431-438
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2017
In this paper, the abdomen ECG(AECG) is employed to measure the mother's ECG instead of the conventioanl thoracic ECG measurement. The fetus ECG signal can be extracted from the AECG using an algorithm that utilizes the mobile fetal ECG measurement platform, which is based on the BLE (Bluetooth Low Energy). The algorithm has been implemented by using a replacement processor processed directly from the platform BLE instead of the large statistical data processing required in the ICA(Independent component analysis). The proposed algorithm can be implemented on a mobile BLE wireless ECG system hardware platform to process the maternal ECG. Wireless technology can realize a compact, low-power radio system for short distance communication and the IOT(Intenet of Things) enables the transmission of real-time ECG data. It was also implemented in the form of a compact module in order for mothers to be able to download and store the collected ECG data without having to interrupt or move the logger, and later link the module to a computer for downloading and analyzing the data. A mobile ECG measurement prototype is manufactured and tested to measure the FECG for pregnant women. The experimental results verify a real-time FECG extraction capability for the proposed system. In this paper, we propose an ECG measurement system that shows approximately 91.65% similarity to the MIT database and the conventional algorithm and SNR performance about 10% better.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.49
no.3
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pp.311-332
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2015
This study aims at developing the measurement tool of reading motivation using self-determination theory (SDT). SDT is not simply divided into the intrinsic and extrinsic motivation. SDT resides along a continuum, with amotivation, external regulation, introjected regulation, identified regulation, integrated regulation, intrinsic motivation. SDT addresses the process of internalization of various extrinsic motives. This study analyzed motivation factor of the measurement tool such as MRQ (motivations for reading questionnaire), MRP (motivation to read profile) ERAS (elementary reading attitude survey, RSCS (reading self-concept scale). The study re-classified analysis results based on SDT. Ultimately, this study was proposed measurement tool of reading motivation using SDT has 6 area, 30 items.
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