Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.962-965
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2002
Full scale durability test in the laboratory is an essential of any fatigue life evaluation of components or structures of the automotive vehicle. Component testing is particularly important in today's highly competitive industries where the design to reduce weight and production costs must be balanced with the necessity to avoid expensive service failure. Generally, Hydraulic road simulator is used to carry out the fatigue test and the vibration test. In this paper, the algorithm and software to realize the real road profile are developed. The operation software for simultaneously controlled multi-axial simulator is developed and the input and output data are displayed window based PC controller in real time. The software to generate the real road profile are developed. This paper developed a road profile reappearance software and simultaneously apply 3-axial actuator to white noise, so we verified the propriety of reappearance software through accomplishes an real test.
The output image of the uncooled thermal infrared camera is difficult the identification of target because of the limited dynamic range and the various noises. Retinex algorithm based on the theory of the human visual perception is known to be effective contrast enhancement technique. However, the image quality is insufficient when it is adopted to the narrow dynamic range image as the infrared image. In this paper, we propose the revised retinex algorithm to enhance the contrast of the infrared image. To improve the contrast enhancement performance, we designed the new dynamic range compression function instead of log function. To reduce the noise and compensate the loss of edge, we added the contrast compensation procedure in the MSR image generation process. According to the output picture comparing and numerical analysis, the proposed algorithm shows the better contrast enhancement performance and the more suitable method for the infrared image enhancement.
Internet telephony service is very cheap and very easy to introduce the value-added service than the POTS, but is difficult to the QoS of telephone service. The existing Internet typically offers 'best effort' services only, which do not make any commitment about delay, packet loss and jitter. This paper compensates the low quality of the speech for packet loss or delay using SOLA algorithm in Internet phone. SOLA algorithm is a popular technique for Time Scale Modification of speech and audio signal. In the proposed algorithm, the receiver expands the received packet under resonable threshold, and hence compensates the QoS of speech. From the simulation, this algorithm can conceals packet loss considerably, and is also improved the quality of the speech.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.32
no.2
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pp.163-171
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2014
Based on the GPS/IMU integration, the car navigation has unstable conditions as well as drastically reduces accuracies in urban region. Nowadays, many cars mounted the camera to record driving states. If the ground coordinates of street furniture are known, the position and attitude of camera can be determined through SPR(Single Photo Resection). Therefore, an estimated position and attitude from SPR can be applied measurements in Kalman filter for updating errors of navigation solutions from GPS/IMU integration. In this study, the GPS/IMU/SPR integration algorithm was developed in loosely coupled modes through extended Kalman filters. Also, in order to analyze performances of GPS/IMU/SPR, simulation tests were conducted in GPS signal reception environments and the GCPs (Ground Control Points) distributions. In fact, the position and attitude gathered from GPS/IMU/SPR integration are more precise than the position and attitude from GPS/IMU integration. When IPs (image points), corresponded to GCPs, were concentrated in the center of image, the position error in the optical axis respectively increased. To understand effects from SPR, we plan to carry additional test on the magnitude of GCP, IP and initial exterior orientation errors.
With the increasing use of drone technology, the Unmanned Aerial Vehicle (UAV) is now being utilized in various fields. However, this increased use of drones has resulted in various issues. Due to its small size, the drone is difficult to detect with radar or optical equipment, so acoustical tracking methods have been recently applied. In this paper, a method of localization of multiple drones using the acoustic characteristics of the quadcopter drone is suggested. Because the acoustic characteristics induced by each rotor are differentiated depending on the type of drone and its movement state, the sound source of the drone can be reconstructed by spatially clustering the results of the estimated positions of the blade passing frequency and its harmonic sound source. The reconstructed sound sources are utilized to finally determine the location of multiple-drone sound sources by applying the source localization algorithm. An experiment is conducted to analyze the acoustic characteristics of the test quadcopter drones, and the simulations for three different types of drones are conducted to localize the multiple drones based on the measured acoustic signals. The test result shows that the location of multiple drones can be estimated by utilizing the acoustic characteristics of the drone. Also, one can see that the clarity of the separated drone sound source and the source localization algorithm affect the accuracy of the localization for multiple-drone sound sources.
Ground subsidence on urban roads is a social issue that can lead to human and property damages. Therefore, it is crucial to detect underground cavities in advance and repair them. Underground cavity detection is mainly performed using ground penetrating radar (GPR) surveys. This process is time-consuming, as a massive amount of GPR data needs to be interpreted, and the results vary depending on the skills and subjectivity of experts. To address these problems, researchers have studied automation and quantification techniques for GPR data interpretation, and recent studies have focused on deep learning-based interpretation techniques. In this study, we described a hyperbolic event detection process based on deep learning for GPR data interpretation. To demonstrate this process, we implemented a series of algorithms introduced in the preexisting research step by step. First, a deep learning-based YOLOv3 object detection model was applied to automatically detect hyperbolic signals. Subsequently, only hyperbolic signals were extracted using the column-connection clustering (C3) algorithm. Finally, the horizontal locations of the underground cavities were determined using regression analysis. The hyperbolic event detection using the YOLOv3 object detection technique achieved 84% precision and a recall score of 92% based on AP50. The predicted horizontal locations of the four underground cavities were approximately 0.12 ~ 0.36 m away from their actual locations. Thus, we confirmed that the existing deep learning-based interpretation technique is reliable with regard to detecting the hyperbolic patterns indicating underground cavities.
The early Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor(SeaWiFS) atmospheric correction algorithm which is the basis of the atmospheric correction algorithm for Geostationary Ocean Color Imager(GOCI) assumes that water-leaving radiances is negligible at near-infrared(NIR) wavelengths. For this reason, all of the satellite measured radiances at the NIR wavelengths are assigned to aerosol radiances. However that assumption would cause underestimation of water-leaving radiances if it were applied to turbid Case-2 waters. To overcome this problem, Management Unit of the North Sea Mathematical Models(MUMM) atmospheric correction algorithm has been developed for turbid waters. This MUMM algorithm introduces new parameter ${\alpha}$, representing the ratio of water-leaving reflectance at the NIR wavelengths. ${\alpha}$ is calculated by statistical method and is assumed to be constant throughout the study area. Using this algorithm, we can obtain comparatively accurate water-leaving radiances in the moderately turbid waters where the NIR water-leaving reflectance is less than approximately 0.01. However, this algorithm still underestimates the water-leaving radiances at the extremely turbid water since the ratio of water-leaving radiance at two NIR wavelengths, ${\alpha}$ is changed with concentration of suspended particles. In this study, we modified the MUMM algorithm to calculate appropriate value for ${\alpha}$ using an iterative technique. As a result, the accuracy of water-leaving reflectance has been significantly improved. Specifically, the results show that the Root Mean Square Error(RMSE) of the modified MUMM algorithm was 0.002 while that of the MUMM algorithm was 0.0048.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.10-15
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2008
This paper describes virtual environment and sensor modeling to analyze and verify the performance of autonomous navigation system. Virtual synthetic environment is constructed with 6 subgroups which cover from virtual environment construction to virtual sensor modeling of real systems. This research is applied to validate and assess performance of concerned algorithms and complex functions for autonomous navigation system based on virtual environment.
The algorithm that can estimate frequency in real-time by using the resampling of a signal which was known frequency band like biological signals, was suggested in this study. A sinusoid signal is simulated as a practical measured signal. The sinusoid signal is sampled by using the impulse-train, and is subtracted the backward sample from forward by the sampled signals. The continuous sign, such as positive, negative or zero is counted from the calculation result of the subtraction, and those is stored. Therefore, the measured frequency is estimated by using the magnitude of continuous sign and the sampling period. The algorithm designed in this study is proven through the computer simulation.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.2
no.2
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pp.39-46
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2001
In this paper we propose a new method that can be estimation the spectral power distribution of the light source from three-band images. the light source is estimated by dividing the reflected spectral power distribution of the maximum achromatic region(L(λ)) by the corresponding surface reflectance(Ο(λ)). In order to obtain reflected spectral power distribution of the maximum achromatic region from three-bend images, a modified gray world assumption algorithm is adapted. And the maximum surface reflectance is estimated using the principal component analysis method along with achromatic population. The achromatic population is created from a set of given Munsell color chips whose chroma vector is less than threshold. Cumulative contribution ratio of principal components from the first to the third for classified achromatic population was about 99.75%. The reconstruction of illumination spectral power distribution by using achromatic population and three-band digital images captured under various light source was examined, and evaluated by RMSE between the original and reconstructed illumination spectral power distribution. This work was supported by grant No (2000-1-30200-005-3) from the Basic Research Program of the Korea Science & Engineering Foundation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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