This paper presents a quantitative evaluation method and result of moving vehicle perception using automotive radar. It is also important to analyze the accuracy of the perception algorithm quantitatively as well as to accurately percept nearby moving vehicles for safe and efficient autonomous driving. In this study, accuracy of the automotive radar-based perception algorithm which is developed based on interacting multiple model (IMM) has been verified via vehicle tests on real roads. In order to obtain experimental data for quantitative evaluation, Long Range Radar (LRR) has been mounted on the front of the ego vehicle and Short Range Radar (SRR) has been mounted on the rear side of both sides. RT-range has been installed on the ego vehicle and the target vehicle to simultaneously collect reference data on the states of the two vehicles. The experimental data is acquired in various relative positions and velocity, and the accuracy of the algorithm has been analyzed according to relative position and velocity. Quantitative analysis is conducted on relative position, relative heading angle, absolute velocity, and yaw rate of each vehicle.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.6
no.1
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pp.59-68
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1997
Recently, the cases of using bonded dissimiliar materials which have each of the different components tend to increase for the purpose of developing new materials and using the special objects in the field of industry. Among the cases the strength evaluation of the joining materials of vehicle engine and the structural materials with ceramic/metal bonded joints becomes more important. But the residual stress occurs, because the joining of ceramics and metals is performed in extremely high temperature. It becomes a dominant cause to reduce the strength of the ceramic/metal bonded joints. In this paper, strength evaluation method of ceramic/metal bonded joints considering stress singularity was investigated by boundary element method and 4-point bending test. An advanced method of quantitative strength evaluation for ceramin/metal bonded joints is to be suggested.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.3
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pp.909-914
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2024
This study suggests a quantitative evaluation of transfer learning, which is widely used in various AI fields, including image recognition for robot vision. Quantitative and qualitative analyses of results applying transfer learning are presented, but transfer learning itself is not discussed. Therefore, this study proposes a quantitative evaluation of transfer learning itself based on MNIST, a handwritten digit database. For the reference network, the change in recognition accuracy according to the depth of the transfer learning frozen layer and the ratio of transfer learning data and pre-training data is tracked. It is observed that when freezing up to the first layer and the ratio of transfer learning data is more than 3%, the recognition accuracy of more than 90% can be stably maintained. The transfer learning quantitative evaluation method of this study can be used to implement transfer learning optimized according to the network structure and type of data in the future, and will expand the scope of the use of robot vision and image analysis AI in various environments.
As the γ-ray energy increases, a reconstructed image becomes noisy and blurred due to the penetration of the γ-ray through the coded mask. Therefore, the thickness of the coded mask was increased for high energy regions, resulting in severely decreased the performance of the detection efficiency due to self-collimation by the mask. In order to overcome the limitation, a modified uniformly redundant array γ-ray imaging system using dual anti-mask method was developed, and its performance was compared and evaluated in high-energy radiation region. In the dual anti-mask method, the two shadow images, including the subtraction of background events, can simultaneously contribute to the reconstructed image. Moreover, the reconstructed images using each shadow image were integrated using a hybrid update maximum likelihood expectation maximization (h-MLEM). Using the quantitative evaluation method, the performance of the dual anti-mask method was compared with the previously developed collimation methods. As the shadow image which was subtracted the background events leads to a higher-quality reconstructed image, the reconstructed image of the dual anti-mask method showed high performance among the three collimation methods. Finally, the quantitative evaluation method proves that the performance of the dual anti-mask method was better than that of the previously reconstruction methods.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.25
no.3
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pp.109-124
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2000
For rational human value judgement and evaluation, provision of clear evaluation data, objective value judgement criteria, and properly generalized methods are required. For instance, this is true for software quality evaluation, and the measure of software quality and the weighting method of evaluation target directly affect final decisions. However it is not easy to find a generalized method for the software quality evaluation or product selection, because of its complex characteristics. In this paper, we apply the qualitative preference method based on quantitative belief functions to find a general weighing method for the software quality evaluation. In particular, the qualitative preference method, in which the differentiated preference expression is possible, is conceptually expanded for general applications in future. For this purpose, we hierarchically differentiate the strong preference relation from the weak preference relation, and show an example of quantification of software quality evaluation on different applications, by comparing the qualitative preference method with AHP. We believe that the application domain of this method is not limited to the software quality evaluation and it is very useful to apply this results to other SE areas, e.g., metric selection with different views and riority determination of practices to be assessed in the SPICE.
We tried to assessment about characteristics of image through quantitative evaluation method and qualitative evaluation method in Full Field Digital Mammography. It satisfied an approval standard of ten score regardless of compression ratio measuring detection score after compressing and appling an algorithm of JPEG2000 orJPEG compression targeting ACR accreditation phantom. Also, it was apparent that when we selected and compressed the image of real fine lesion and measured a change of diagnosis ability magnifing over 50 percent after compressing over 20:1 ratio, it had a strong influence on diagnosis ability. We realized that the difference between the original image according to compression ratio measuring a quantitative evaluation which is PSNR,RMSE,MAE and SSIM was relatively allowable.
Journal of the Korean Society of Hazard Mitigation
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v.9
no.5
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pp.1-7
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2009
Escape distance and escape barrier are critical elements for the quantitative evaluation of escape safety. Through theoretical demonstration and modeling in precedent studies, they have been analyzed for their generality and applicability. To make more practical evaluation method, we should quantitatively analyze the influence of each barrier and escape condition on escape safety considering various barriers in escaping routes. In this study, to develop more accurate and applicable escape analysis model, we have focused on three research methods as below: First, we derived quantified function to predict various escape barriers in escaping routes by theoretical analyses of the escape barriers and conditions. Second, we substituted the derived quantified function for an evaluation tool of escape safety suggested by precedent studies. Third, we examined applicability and feasibility of the developed method by modeling with the consideration of the escape conditions and barriers.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.16
no.5
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pp.292-300
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2023
This paper proposes a patent discovery method and strategy for Generative AI-related patents by utilizing qualitative evaluation indicators established based on the core components of the technology. Currently, the evaluation of patent quality relies on quantitative indicators, but existing quantitative indicators cannot represent the characteristics of Generative AI technology, making it difficult to accurately evaluate. Therefore, there is a need for additional qualitative indicators that consider technical characteristics based on patent claims, which can reveal the actual strength of the patent. In this paper, we propose a new evaluation index considering the technical characteristics of Generative AI. Core patents were selected using the proposed evaluation index, and the appropriateness of the proposed index was verified through the existing quantitative evaluation method for the selected core patents.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.12
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pp.163-173
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2014
When evaluating the spatial resolution images and evaluation of low contrast resolution using CT standard phantom, and might present a automated quantitative evaluation method for minimizing errors by subjective judgment of the evaluator be, and try to evaluate the usefulness. 120kVp and 250mAs, 10mm collimation, SFOV(scan field of view) of 25cm or more than, exposure conditions DFOV(display field of view) of 25cm, and were evaluated the 24 passing images and 20 failing images taken using a standard reconstruction algorithm by using the Nuclear Associates, Inc. AAPM CT Performance Phantom(Model 76-410). Quantitative evaluation of low contrast resolution and spatial resolution was using an evaluation program that was self-developed using the company Mathwork Matlab(Ver. 7.6. (R2008a)) software. In this study, the results were evaluated using the evaluation program that was self-developed in the evaluation of images using CT standard phantom, it was possible to evaluate an objective numerical qualitative evaluation item. First, if the contrast resolution, if EI is 0.50, 0.51, 0.52, 0.53, as a result of evaluating quantitatively the results were evaluated qualitatively match. Second, if CNR is -0.0018~-0.0010, as a result of evaluating quantitatively the results were evaluated qualitatively match. Third, if the spatial resolution, as a result of using a image segmentation technique, and automatically extract the contour boundary of the hole, as a result of evaluating quantitatively the results were evaluated qualitatively match.
A method which can be used for evaluating slag detachability is proposed in this study. The proposed method was intended to get an absolute value for slag detachability, to give consistent value for a given welded joint, and finally to be simple to test. With a test fig made in this study, an impact by dropping a steel ball (13Kg in weight) is applied on the back side of an as-welded plate having a slag layer on the weld bead. Such impact applied forces the slag to drop off from the bead surface. In order to make a quantitative evaluation the amount of slag removed was measured with increasing the number of drops. Using this method six kinds of fluxes were evaluated in terms of the effects of flux type, basicity and weding variables on the slag detachability. As an initial result of this test, it was found that welding heat input affects the detachability significantly. Most importantly the evaluation made using the presently proposed method gives the same order of ranking as that of the actual practice done by a welder.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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