Radar target identification can be achieved by using various radar signatures, such as one-dimensional(1-D) range profile, 2-D radar images, and 1-D or 2-D scattering centers on a target. In this letter, five 1-D scattering center extraction methods are discussed - TLS(Total Least Square)-Prony, Fast Root-MUSIC (Multiple Signal Classification), Matrix-Pencil, GEESE(GEneralized Eigenvalues utilizing Signal-subspace Eigenvalues), TLS-ESPRIT(Total Least Squares - Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique), These methods are compared in the context of estimation accuracy as well as a computational efficiency using a noisy data. Finally these methods are applied to the target classification experiment with the measured data in the POSTECH compact range facility.
In small-scale water systems, the measurement of quality of raw water in running water is generally implemented when the quality of water is stable and frequency of measurement is low. However, units such as water temperature and pH, which are easily monitored, are frequently measured. In establishing an improvement plan for a water treatment system, the range of concentration of the target material present in the raw water of the running water provides relevant information. If the concentration of target material can be specified by the quality of water of data items that are measured daily, inverse estimation of the range of concentration is possible as well. In this paper, we took note of manganese in the raw water from Ogasawara-mura, Tokyo, and estimated the manganese concentration in the raw water of the running water for the past five years. Based on the results obtained, we have proposed a manganese removal system, considering the current situation and geographical conditions of Ogasawara-mura.
Magnetometer calibration must be performed before the use of three-axis magnetometers to ensure the accuracy of orientation estimation. Recently, one of the most popular calibration approaches is the ellipsoid fitting technique due to its high performance in calibration. To date, in fact, performances of the existing ellipsoid fitting methods have been evaluated with full range rotation data. However, in case of the calibration of magnetometers attached to vehicles, ships, and planes, it is very difficult to collect the full range rotation data since their allowable ranges in terms of roll and pitch are limited to small. This constraint may result in serious performance degradation of some ellipsoid fitting algorithms. Therefore, to be practical, this paper proposes a weighted least square-based magnetometer calibration method that is robust in roll-pitch limited conditions. Furthermore, the proposed method is a linear approach and thus is free from the well-known initial value issue in nonlinear approaches. Experimental results show the superiority of the proposed method to other ellipsoid-fitting calibration methods.
In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.
Hossion, M. Abul;Murukesan, Karthick;Arora, Brij M.
Mass Spectrometry Letters
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제12권2호
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pp.47-52
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2021
Evaluating the impurity concentrations in semiconductor thin films using time of flight secondary ion mass spectrometry (ToF-SIMS) is an effective technique. The mass interference between isotopes and matrix element in data interpretation makes the process complex. In this study, we have investigated the doping concentration of phosphorus in, phosphorus doped silicon thin film on glass using ToF-SIMS in the dynamic mode of operation. To overcome the mass interference between phosphorus and silicon isotopes, the quantitative analysis of counts to concentration conversion was done following two routes, standard relative sensitivity factor (RSF) and SIMetric software estimation. Phosphorus doped silicon thin film of 180 nm was grown on glass substrate using hot wire chemical vapor deposition technique for possible applications in optoelectronic devices. Using ToF-SIMS, the phosphorus-31 isotopes were detected in the range of 101~104 counts. The silicon isotopes matrix element was measured from p-type silicon wafer from a separate measurement to avoid mass interference. For the both procedures, the phosphorus concentration versus depth profiles were plotted which agree with a percent difference of about 3% at 100 nm depth. The concentration of phosphorus in silicon was determined in the range of 1019~1021 atoms/cm3. The technique will be useful for estimating distributions of various dopants in the silicon thin film grown on glass using ToF-SIMS overcoming the mass interference between isotopes.
Perennial stipitate kelps are globally distributed and individual species can inhabit broad latitudinal ranges, expressing notably longevous persistence. Despite the foundational role kelps provide to their communities, little is known about the variability in persistence of the stipitate kelps at local spatial scales. We studied the population persistence of Eisenia arborea, a heat- and wave force-tolerant perennial stipitate kelp with a distributional range extending from British Columbia to south of the range limit of all other northeast Pacific kelps, in Baja California Sur, Mexico. Persistence characteristics for E. arborea among sites were compared and used to test the hypothesis that stand persistence varied at local spatial scales around Isla Natividad, a Pacific island off the Baja California peninsula with documented spatiotemporal environmental heterogeneity. Collected individuals around the island were "aged" using the previously validated age estimation technique of counting annual cortical dark rings. After detecting no significant differences among sites in the covariation between estimated ages for collected individuals and stipe length, we utilized in-situ population-level stipe length measurements to more rapidly predict age structures within six stands around the island. Predicted age structures, and associated stand densities, revealed persistence characteristics and density varied at local scales and a strong positive relationship existed between stand density and stand mean and maximum ages. We speculate that stands responded differently to deterministic influences (e.g., the 2014-2016 marine heatwave and / or competition with Macrocystis) resulting in heterogenous local persistence of this foundation species.
Youngmo Ku;Sehoon Choi;Jaeho Cho;Sehyun Jang;Jong Hwi Jeong;Sung Hun Kim;Sungkoo Cho;Chan Hyeong Kim
Nuclear Engineering and Technology
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제55권9호
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pp.3140-3149
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2023
In theory, the sharp dose falloff at the distal end of a proton beam allows for high conformal dose to the target. However, conformity has not been fully achieved in practice, primarily due to beam range uncertainty, which is approximately 4% and varies slightly across institutions. To address this issue, we developed a new range verification system prototype: a multi-slit prompt-gamma camera (MSPGC). This system features high prompt-gamma detection sensitivity, an advanced range estimation algorithm, and a precise camera positioning system. We evaluated the range measurement precision of the prototype for single spot beams with varying energies, proton quantities, and positions, as well as for spot-scanning proton beams in a simulated SSPT treatment using a phantom. Our results demonstrated high accuracy (<0.4 mm) in range measurement for the tested beam energies and positions. Measurement precision increased significantly with the number of protons, achieving 1% precision with 5 × 108 protons. For spot-scanning proton beams, the prototype ensured more than 5 × 108 protons per spot with a 7 mm or larger spot aggregation, achieving 1% range measurement precision. Based on these findings, we anticipate that the clinical application of the new prototype will reduce range uncertainty (currently approximately 4%) to 1% or less.
본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제3권2호
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pp.14-17
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2014
Precision agriculture relies on information technology, whose precondition is providing real-time and accurate information. It depends on various kinds of advanced sensors, such as environmental temperature and humidity, wind speed, light intensity, and other types of sensors. Currently, it is a hot topic how to collect accurate information, the main raw data for agricultural experts, monitored by these sensors timely. Most existing work in WSNs addresses their fundamental challenges, including power supply, limited memory, processing power and communication bandwidth and focuses entirely on their operating system and networking protocol design and implementation. However, it is not easy to find the self-localization capability of wireless sensor networks. Because of constraints on the cost and size of sensors, energy consumption, implementation environment and the deployment of sensors, most sensors do not know their locations. This paper provides maximum likelihood estimators for sensor location estimation when observations are time-of arrival (TOA) range measurement.
제어로봇시스템학회 1993년도 한국자동제어학술회의논문집(국제학술편); Seoul National University, Seoul; 20-22 Oct. 1993
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pp.554-557
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1993
The error analysis for the Time-in-Flight Laser Range Finder with Multiple Tone Amplitude Modulation relevant to the phase detection error is made. The distance can be estimated to solve the formulate which express the relationship between the absolute distance from the range finder to the object and the wavenumbers and the phases of the modulated waves by the optimization technique. The main cause of the estimation error can be considered as the phase detection error induced from the amplitude modulator and the phase detector. To clarify the phase detection error and the optimal amplitude frequency set, the numerical analysis are made.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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