Thermal imaging technology based on IR sensor with high transmittance through the fire smoke is considered as one of the advanced technology for the fire service. The present study has been performed to investigate the image saturation characteristics with thermal condition of target and background and evaluate the performance of image quality based on the contrast transfer function (CTF). For the present testing conditions, TIC using BST sensor did not show the image saturation and the image quality based on the CTF was proportional to the temperature difference between target and background. This study can be utilized as preliminary study to improve reliability and technical development of TIC.
CADET is used to analyze the performance of the missile. Miss distance is calculated for a given lateral fin force saturation level due to the aerodynamic characteristics, target acceleration, and glint and fading noises which is assumed as Gaussian noises. As .alpha.-.betha. filter is studied to attenuate the noises, the results are compared with those of without filter. For the easy simulation, the transfer function of a discrete .alpha.-.betha. filter is converted into the continuous model. Simulation results show that the results of CADET simulation is similar to those of Monte-Carlo simulation. Moreover CADET is the better in computing time demand.
A key to a well-performing human activity recognition (HAR) system through machine learning technique is the availability of a substantial amount of labeled data. Collecting sufficient labeled data is an expensive and time-consuming task. To build a HAR system in a new environment (i.e., the target domain) with very limited labeled data, it is unfavorable to naively exploit the data or trained classifier model from the existing environment (i.e., the source domain) as it is due to the domain difference. While traditional machine learning approaches are unable to address such distribution mismatch, transfer learning approach leverages the utilization of knowledge from existing well-established source domains that help to build an accurate classifier in the target domain. In this work, we propose a transfer learning approach to create an accurate HAR classifier with very limited data through the multitask neural network. The classifier loss function minimization for source and target domain are treated as two different tasks. The knowledge transfer is performed by simultaneously minimizing the loss function of both tasks using a single neural network model. Furthermore, we utilize the unlabeled data in an unsupervised manner to help the model training. The experiment result shows that the proposed work consistently outperforms existing approaches.
Artificial neural network (ANN) model is applied to predict arc welding process window for automotive steel plate. Target weldment was various automotive steel plate combination with lap fillet joint. The accuracy of prediction was evaluated through comparison experimental result to ANN simulation. The effect of ANN variables on the accuracy is investigated such as number of hidden layers, perceptrons and transfer function type. A static back propagation model is established and tested. The result shows comparatively accurate predictability of the suggested ANN model. However, it restricts to use nonlinear transfer function instead of linear type and suggests only one single hidden layer rather than multiple ones to get better accuracy. In addition to this, obvious fact is affirmed again that the more perceptrons guarantee the better accuracy under the precondition that there are enough experimental database to train the neural network.
We present the optical design and experimental verification of resolving performance of a 3× long wavelength infrared (LWIR) zoom camera for drones. The effective focal length of the system varies from 24.5 mm at the wide angle position to 75.1 mm at the telephoto position. The design specifications of the system were derived from ground resolved distance (GRD) to recognize 3 m × 6 m target at a distance of 1 km, at the telephoto position. To satisfy the system requirement, the aperture (f-number) of the system is taken as F/1.6 and the final modulation transfer function (MTF) should be higher than 0.1 (10%). The measured MTF in the laboratory was 0.127 (12.7%), exceeds the system requirement. Outdoor targets were used to verify the comprehensive performance of the system. The system resolved 4-bar targets corresponding to the spatial resolution at the distance of 1 km, 1.4 km and 2 km.
Han, Min Su;Choi, Jea Young;Son, Kweon;Lee, Phil Ho
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.36
no.6
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pp.378-386
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2017
Accurate distance measurement between maneuver target in underwater and measuring devices is required to perform quantitative test evaluation in marine weapons system R&D process. In general, the target distance is measured using a one-way ToA (Time of Arrival) method that calculates the time difference between transmitted and received signals from the two accurately synchronized devices. However, the distance estimation performance is degraded because of the multi-path environments. In this paper, the time-variant transfer function of complex underwater environment is estimated from each received data frame using RBD (Ray-based Blind Deconvolution), and the estimated time-variant transfer function is then used to get rid of the effect about complex underwater environment and to recover the data signal using PTRM (Passive Time Reversal Mirror). The result from the simulation and experimental data show that the suggested method improve the distance estimation performance when comparing with the conventional ToA method.
The sound absorption coefficient and transmission loss of several types of rice hull mats with varying apparent densities and thicknesses are estimated in this paper using the transfer function and matrix methods, respectively, to evaluate the possibility of using rice hull as an acoustic construction material. The mean sound absorption rates of 10-cm-thick rice hull mats with target densities of $0.10g/cm^3$, $0.12g/cm^3$, and $0.14g/cm^3$ were 0.91, 0.92, and 0.95, respectively, while those of the 1-cm-thick plywood attached to the back of the rice hulls were 0.90, 0.92, and 0.92, respectively. The means of the sound transmission loss of the 10 cm-thick rice hull mats with the target densities of $0.10g/cm^3$, $0.12g/cm^3$, and $0.14g/cm^3$ were 7.66 dB, 10.49 dB, and 14.14 dB, respectively, while those of the 1 cm-thick plywood attached to the back of the rice hulls were 33.34 dB, 36.72 dB, and 38.95 dB, respectively. In conclusion, a rice hull mat could be used as acoustic construction materials because of its high sound absorption coefficient and sound transmission loss.
LQG/LTR Control Methology is recently used for the analysis of multi-variable control in frequency domain. Target filter loop is designed by the demanding requirements such as cross-over frequency, disturbance rejection in low frequency domain, zero steady-state error, identification of maximum and minimum singular values and sensor noise rejection in high frequency domain. Loop transfer recovery is accomplished by solving the cheap control and then simulation close to the target filter loop. In this study, LQG/LTR Control Methodology is applied to the seat suspension system. It is found that this technique is very effective to control the system and improve the ride quality of human body.
Model Based Compensator(MBC) is recently used for the analysis of multi-variable control in frequency domain. Target loop is designed by the demanding requirements such as cross-over frequency, disturbance rejection in low frequency domain, zero steady-state error, identification of maximum and minimum singular values and sensor noise rejection in high frequency domain. Loop transfer recovery will be continued in frequency domain until the plant with MBC comes close to the target loop. In this study, the technique using MBC is applied to the elevator vibration control system. It is found that this technique is very effective to control the vibration system.
Katie Pei-Hsuan Wu;Li-Ching Lin;Johnny Chuieng-Yi Lu
Archives of Plastic Surgery
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v.49
no.6
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pp.769-772
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2022
Femoral nerve injuries are devastating injuries that lead to paralysis of the quadriceps muscles, weakening knee extension to prohibit ambulation. We report a devastating case of electrical injury-induced femoral neuropathy, where no apparent site of nerve disruption can be identified, thus inhibiting the traditional choices of nerve reconstruction such as nerve repair, grafting, or transfer. Concomitant spinal cord injury resulted in spastic myopathy of the antagonist muscles that further restricted knee extension. Our strategy was to perform (1) supercharge end-to-side technique (SETS) to augment the function of target muscles and (2) fractional tendon lengthening to release the spastic muscles. Dramatic postoperative improvement in passive and active range of motion highlights the effectiveness of this strategy to manage partial femoral nerve injuries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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