In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.19
no.2
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pp.145-154
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2013
HNS, including crude oil and products, shipments have increased. The risk analysis of HNS has assumed the importance, especially in maritime transportation area. There are various forms and kinds of HNS and the consequences of an accident are serious. In order to provide practical measures for preventing accidents, this study analyses the potential risks of HNS on maritime transportation accidents at domestic sea by using Event Tree Analysis. This study carries out risk assessment with F-N curve and risk matrix focusing on liquid cargo carriers (Oil and Products Tanker, Chemical Tanker, LPG/LNG Tanker, etc.). Explosion and sinking, suffocation indicate high consequence when on collision represent high probability. Improving human errors should be the main factor to mitigate risk on human lives.
Previous OD matrix estimation methods from link traffic counts have focused on the formulation of mathematical model and its solution algorithm. Thereby those methods have assumed that true or real OD is similar to the target OD and paid little attention to the properties of the change of OD structure. Although it is general situation that each OD pair increases or decreases due to significant land use and to large time variation between target OD with real OD, those methods have set unrealistic assumptions that target OD increases or decreases uniformly and that the OD structure does not change. Therefore those methods have showed poor performance of OD estimation in general situation. To cope with the problem. this paper suggests a new concept of OD matrix structure and shows the shortcomings of previous method′s dependancy on target OD matrix. We divide "OD trips" into "OD scale" and "OD structure". Where OD scale is a quantitative magnitude of OD trips and "OD structure" is ordinal OD scale. This paper use the same solution algorithm developed by Baek et al. (2000) for analysing the OD structure. Results of numerical examples show that the performance of the method is better than that of previous methods, while the previous methods have better performance in estimation only when OD trips increase or decrease. In addition to, if OD structure does not change, the results show that the error of estimation is low relatively regardless of the large difference of trips between target OD and real OD. This paper also shows that the model performance on OD structure and on OD trips is low as the number of origins that OD structure is changed increase. From the results we suggest that the change of OD structure can be more important information than the difference between target OD and real OD in OD estimation steps.
Free vibrations of steel-concrete composite beams are analyzed by using the dynamic stiffness approach. The coupled equations of motion of the composite beams are derived with help of the Hamilton's principle. The effects of the shear deformation and rotary inertia of the two beams as well as the transverse and axial deformations of the stud connectors are included in the formulation. The dynamic stiffness matrix is developed on the basis of the exact general solutions of the homogeneous governing differential equations of the composite beams. The use of the dynamic stiffness method to determine the natural frequencies and mode shapes of a particular steel-concrete composite beam with various boundary conditions is demonstrated. The accuracy and effectiveness of the present model and formulation are validated by comparison of the present results with the available solutions in literature.
A prediction is an indispensable element to research of Social Science, especially in Regional planning, City planning, and Transportation planning. Since 1930s, varieties of prediction methods have been developed. In the 1980s, numerical models have been used by high-developed computers. even though the numerical models can be figured mathematically, it could not be applied practically due to it's expertness and complicateness. And even professional planners often can not use their ideas which are valuable experiences in prediction process, because they are not knowledgable for numerical models. The YSIM developed by author, is available as follows. i)Numerical modeling of professional experiences ii)Providing a foundation of large-scale model iii) Understanding of research object structure The YSIM make use of matrix to identify the system structure which is similar to the Cross Impact Method. To evaluated the YSIM availabilities, it is compared with the early developed methodologies such as KSIM, QSIM, and SPIN. As the result, it was confirmed that YSIM was more accurate in the prediction. The algorithms in YSIM is programmed for use of PCs.
The dynamic stiffness matrix is formulated for an axially loaded slender double-beam element in which both beams are homogeneous, prismatic and of the same length by directly solving the governing differential equations of motion of the double-beam element. The Bernoulli-Euler beam theory is used to define the dynamic behaviors of the beams and the effects of the mass of springs and axial force are taken into account in the formulation. The dynamic stiffness method is used for calculation of the exact natural frequencies and mode shapes of the double-beam systems. Numerical results are given for a particular example of axially loaded double-beam system under a variety of boundary conditions, and the exact numerical solutions are shown for the natural frequencies and normal mode shapes. The effects of the axial force and boundary conditions are extensively discussed.
Journal of Fisheries and Marine Sciences Education
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v.28
no.2
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pp.407-416
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2016
The offshore plant industry has basically functioned with a rigid teamwork culture and many operations are managed by ship's crew, shifts and affiliates together. The marine sector of offshore plant has much similarity with ship's environment. So a person who had experienced on board will have advantages to work for offshore industry. But in spite of all that, only a few korean seafarers are able to join in the offshore industry due to lack of information about the offshore environment. This study analyze the employee's wage structure, nature of employment contract, requirements of job qualifications. Therefore, this study will assist for seafarers to set up how to get their work and also suggest to develop relevant offshore training courses by researching the gap competency matrix.
Today, cars have developed into intelligent automobiles that combine advanced control equipment and IT technology to provide driving assistance and convenience to users. These vehicles provide infotainment services to the driver, but this does not improve the safety of the driver. Accordingly, V2X communication, which forms a network between a vehicle and a vehicle, between a vehicle and an infrastructure, or between a vehicle and a human, is drawing attention. Therefore, various techniques for improving channel estimation performance without changing the IEEE 802.11p standard have been proposed, but they do not satisfy the packet error rate (PER) performance required by the C-ITS service. In this paper, we analyze existing channel estimation techniques and propose a new channel estimation scheme that achieves better performance than existing techniques. It does this by applying the updated matrix for the data pilot symbol to the construct data pilot (CDP) channel estimation scheme and by further performing the interpolation process in the frequency domain. Finally, through simulations based on the IEEE 802.11p standard, we confirmed the performance of the existing channel estimation schemes and the proposed channel estimation scheme by coded PER.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.3
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pp.212-218
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2013
This paper presents an SVD(Singular Value Decomposition)-Pseudo Spectrum method for SAR (Synthetic Aperture Radar) imaging. The purpose of this work is to improve resolution and target separability of SAR images. This paper proposes SVD-Pseudo Spectrum method whose advantages are noise robustness, reduction of sidelobes and high resolution of spectral estimation. SVD-Pseudo Spectrum method uses Hankel Matrix of signal components and SVD (Singular Value Decomposition) method. In this paper, it is demonstrated that the SVD-Pseudo Spectrum method shows better performance than the matched filtering method and the conventional super-resolution based multiple signal classification (MUSIC) method in SAR image processing. The targets to be separated are modeled, and this modeled data is used to demonstrate the performance of algorithms.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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