In this study, process analysis of elbow-shaped tubes using a mandrel has been performed. To reach the final shape within the dimensional tolerance, the process analysis has been performed at various processing parameters such as tube dimensions, the curved cutting surface and the radius of curvature. The area outside the boundary of the target shape was expressed as a quantitative index to analyze the formability. The validation experiments have also been performed in order to increase the reliability of the process analysis. For the processing of elbow-shaped tubes, it is preferable to make the angle of the portion where the punch touches the tube smaller than the opposite angle. And the convex cutting surface is advantageous due to the increased contacts between the punch and the tube ends during the bending process. Elbow tube having larger radius of curvature shows higher dimensional accuracy due to the relatively uniform strain distribution.
Recently, ESA (European Space Agency) has launched CryoSAT-2 for polar ice observations. CryoSAT-2 is equipped with a SIRAL (SAR/interferometric radar altimeter), which is a high spatial resolution radar altimeter. Conventional altimeters cannot measure a precise three-dimensional ground position because of the large footprint diameter, while SIRAL altimeter system accomplishes a precise three-dimensional ground positioning by means of interferometric synthetic aperture radar technique. In this study, we developed an efficient SIRAL SARIn mode processing technique to measure a precise three-dimensional ground position. We first simulated SIRAL SARIn RAW data for the ideal target by assuming the flat Earth and linear flight track, and second accessed the precision of three-dimensional geopositioning achieved by the proposed algorithm. The proposed algorithm consists of 1) azimuth processing that determines the squint angle from Doppler centroid, and 2) range processing that estimates the look angle from interferometric phase. In the ideal case, the precisions of look and squint angles achieved by the proposed algorithm were about -2.0 ${\mu}deg$ and 98.0 ${\mu}deg$, respectively, and the three-dimensional geopositioning accuracy was about 1.23 m, -0.02 m, and -0.30 m in X, Y and Z directions, respectively. This means that the SIRAL SARIn mode processing technique enables to measure the three-dimensional ground position with the precision of several meters.
In this paper, we propose a simple auto calibration method for a CCD camera with wide an91e lens that causes high degree of distortion. We formulate a cubic warping equation for the relationship between the cross points on the distorted calibration target and the corresponding points from the standard grid image, and calibrate distorted images using the computed parameters. The experiment has been performed with the distorted images resulted from wide angle CCD camera. The experimental results show that the proposed method, in terms of the average and maximum distorted error, has higher accuracy than the existing methods because of maintaining the calibration ratio more than 95 percent. The proposed method is applicable to wide variety of images regardless a type of lens or distortion.
Due to the large differences in human activity within classes, the large similarity between classes, and the problems of visual angle and occlusion, it is difficult to extract features manually, and the detection rate of human behavior is low. In order to better solve these problems, an improved Faster R-CNN-based detection algorithm is proposed in this paper. It achieves multi-object recognition and localization through a second-order detection network, and replaces the original feature extraction module with Dense-Net, which can fuse multi-level feature information, increase network depth and avoid disappearance of network gradients. Meanwhile, the proposal merging strategy is improved with Soft-NMS, where an attenuation function is designed to replace the conventional NMS algorithm, thereby avoiding missed detection of adjacent or overlapping objects, and enhancing the network detection accuracy under multiple objects. During the experiment, the improved Faster R-CNN method in this article has 84.7% target detection result, which is improved compared to other methods, which proves that the target recognition method has significant advantages and potential.
In this paper, we propose an outlier detection algorithm called C-SCGP to prevent the degradation of localization performance based on RSS (Received Signal Strength) and AOA (Angle of Arrival) in the presence of outliers in wireless sensor networks. Since the accuracy of target estimation can significantly deteriorate due to various cause of outliers such as malfunction of sensor, jamming, and severe noise, it is important to detect and filter out all outliers. The single cluster graph partitioning (SCGP) algorithm has been widely used to remove such outliers. The proposed continuous-SCGP (C-SCGP) algorithm overcomes the weakness of the SCGP that requires the threshold and computing probability of outliers, which are impratical in many applications. The results of numerical simulations show that the performance of C-SCGP without setting threshold and probability computation is the same performance of SCGP.
In order to acquire the images requested by users, it is very important to calculate mission schedule parameters such as imaging execution time and attitude tilt angle accurately. These parameters are based on orbit prediction. This paper describes the accuracy of orbit propagation for image planning. The orbit prediction data from PSS and MAPS has a certain discrepancy due to different orbit propagator. It is necessary for mission planner to confirm this value during mission planning phase. The pointing error which means the difference between target center and real image received is calculated and analyzed using KOMPSAT-2 image data.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.37
no.1
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pp.28-35
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2009
This paper derives the equation of coordinated attitude formulation taking into account the orbital dynamics of a target vehicle and the attitude of a tracking satellite in geostationary orbit. The coordinated attitude is always to communicate with the ground station during the target tracking. Because the tracking satellite could perform high angle maneuver, MRP parameters having no singular point are used. Also for the sequential tracking of several target vehicles, the equation automatically making a coordinated attitude is suggested. Coordinated attitude flying and sequential tracking are confirmed through simulations. In short, this paper shows that a satellite could track a target vehicle and communicate with ground station simultaneously using the derived equation of coordinated attitude even though without a accuracy sensor.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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2000.11c
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pp.707-714
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2000
For self-guiding track-type orchard sprayer, a low-cost steering controller was developed using two ultrasonic sensors, two DC motors and 80196kc microprocessor. The operating principle of controller was to travel the sprayer between artificial targets such as wood stick placed every 1 m along both sides of the demanded path of speed sprayer. Measuring distances to both targets ahead with the ultrasonic sensors mounted on the front end of sprayer, the controller could determine how much offset the position of sprayer was laterally. Then the steering angle was calculated to actuate DC motors connected to the steering clutches, where the fuzzy control algorithm was used. Equipped with the controller developed in this research, the sprayer could be traveled along demanded path, the centerline between targets, at speeds of up to 0.4m/sec with an accuracy of ${\pm}$20cm.
Many researchers conducted the effort for improving the classification accuracy of satellite image. Most of the study has used optical spectrum information of each pixel for image classification. By applying this method for high resolution satellite image, number of class becomes increase. This situation is remarkable for house, because the roof of house has variety of many colors. Even if the classification is carried out for many classes, roof color information of each house is not necessary. Most of the case, we need the information that object is house or not. In this study, we propose the method for detecting the object by using Genetic Algorithms (GA). Aircraft was selected as object. It is easy for this object to detect in the airport. An aircraft was taken as a template. Object image was taken from QuickBird. Target image includes an aircraft and Haneda Airport. Chromosome has four or five parameters which are composed of number of template, position (x,y), rotation angle, rate of enlarge. Good results were obtained in the experiment.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.3
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pp.148-151
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2013
A new direction of arrival estimation method using effects of model errors and sensitivity analysis is proposed. Since a desired signal is obtained after interference rejection through correction effects of model error, the effect of channel interference on the estimation is significantly reduced. Through simulation, we show that the proposed method offers significantly improved estimation resolution and accuracy relative to existing method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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