In this study, we compared the detection accuracy of the parameters of the scaffold failure detection model. A detection algorithm based on convolutional neural network was used to construct a failure detection model for scaffold. The parameter properties of the model were changed and the results were quantitatively verified. The detection accuracy of the model for each parameter was compared and the parameter with the highest accuracy was identified. We found that the activation function has a significant impact on the detection accuracy, which is 98% for softmax.
In this paper, we compares the business failure prediction accuracy among Linear Programming Discriminant Analysis(LPDA) model, Multivariate Discriminant Analysis (MDA) model and logit analysis model. The Data for 417 companies analyzed were gathered from KIS-FAS Published by Korea Information Service in 1999. The result of comparison for four time horizons shows that LPDA Is advantageous in prediction accuracy over the other two models when over all tilt ratio and business failure accuracy are considered simultaneously.
The accuracy of CCD observations obtained at the Korean 1.8m telescope has been studied. Seventeen comparison stars in the vicinity of the cataclysmic variable BG CMi have been measured. The 'artificial' star has been used instead of the 'control' star, what made possible to increase accuracy estimates by a factor of 1.3-2.1 times for 'good' and 'cloudy' nights, respectively. The algorithm of iterative determination of accuracy and weights of few comparison stars contributing to the artificial star, has been presented. The accuracy estimates for 13-mag stars are around $0.^m002$ mag for exposure times of 30 sec.
For the normal operations, KOMPSAT-1 orbits are determined using GPS navigation solutions data such as position and velocity vectors. Currently, the accuracy of GPS navigation solution data is generally known as on the order of 10~30 m with the removal of S/A. In this paper, an estimate of the current orbit determination accuracy for the KOMPSAT-1 is given. For the evaluation of orbit determination accuracy, the orbit overlap comparison is used since no independent orbits of comparable accuracy are available for comparison. As a result, It is shown that the orbit accuracy is on the order of 5 m RMS with 4 hrs arc overlap for the 30 hr arc.
본 논문에서는 진폭-위상 복합비교 방향탐지 방식과 상관형 위상비교 방향탐지 방식의 방향탐지 정확도에 대해서 기술하였다. 복합비교 방식은 지향성 빔 특성을 갖는 스파이럴 안테나를 사용하고 상관형 방식은 블레이드 안테나를 사용하여 방위각 $360^{\circ}$를 동시에 탐지할 수 있는 균일원형배열(UCA: uniform circular array) 구조로 안테나를 배치하고 방위각의 방향탐지 정확도를 분석하였다. 3개의 안테나를 배치하는 경우 신호잡음비(SNR)가 20dB이고 파장에 대한 안테나 사이의 거리($D/{\lambda}$)가 0.5인 경우 복합비교 방식은 방향탐지 정확도가 $4.0^{\circ}$, 상관형 위상비교 방식은 방향탐지 정확도가 $1.8^{\circ}$로 나타나서 상관형 위상비교 방식이 정확도가 높은 것을 확인하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권1호
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pp.90-99
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2021
Recently, studies on wearable devices in ubiquitous computing environments have increased and the technology collecting user's activities to provide services has received great attention. We have compared the step counting methods according to sensor molding methods in case of counting steps by using the piezoelectric sensor. We have classified the cases which could result from the course of molding the internal module of a smart shoe as follows: (i) the module is unmolded, (ii) molded but only to the extent that a sensor is fixed or (iii) molded to the extent that a sensor is not moved. Moreover, we have made comparison to verify which algorithm should be used to increase the accuracy of counting steps by the respective cases. Based on the comparison result, we have confirmed that the accuracy of counting steps is higher when using gradient value rather than when using threshold value. In the case of no molding and small molding under the condition of using gradient value, it was turned out to be 100% accuracy for step counting.
International journal of advanced smart convergence
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제11권4호
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pp.57-67
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2022
The demand for personal training (PT), through which high exercise effects can be achieved within short-term, has recently increased. PT can achieve an exercise amount improvement effect, only if accurate postures are maintained upon performing PT, and exercise with inaccurate postures can cause injuries. However, research is insufficient on exercise amount comparisons and judging exercise accuracy on PT. This study proposes an exercise accuracy measurement algorithm and compares differences in exercise amounts according to exercise postures through experiments using a respiratory gas analyzer. The exercise accuracy measurement algorithm acquires Euler anglesfrom major body parts operated upon exercise through a motion device, based on which the joint angles are calculated. By comparing the calculated joint angles with each reference angle in each exercise step, the status of exercise accuracy is judged. The calculated results of exercise accuracy on squats, lunges, and push-ups showed 0.02% difference in comparison with actually measured results through a goniometer. As a result of the exercise amount comparison experiment according to accurate posture through a respiratory gas analyzer, the exercise amount was higher by 45.19% on average in accurate postures. Through this, it was confirmed that maintaining accurate postures contributes to exercise amount improvement.
미서부(美西部)의 광대한 Snake강(江) 범람평원은 홍수로 인하여 수로(水路) 및 식생형(植生型)의 빈번한 변화 및 침해를 받아왔다. 1985년과 1988년 기간 동안의 습지대 식생형의 변화를 탐지하기 위하여, 원격탐사의 변화탐지 기법(技法) 중 구분후(區分后) 비교(比較) 및 영상대차법(映像對差法) 등을 Landsat-5호 TM 디지탈 데이타를 이용하여 비교 고찰 하였다. 대차(對差)된 적외선대(外線帶) 영상들이 가시대(可視帶) 영상을보다 나은 정확도 지표(指標)를 보였으며, 역기법(閾技法)을 적용하여, 영상대차법에 의하여 변형된 영상들로부터 변화(變化)와 무변화(無變化)를 구분하였다. 또한, 여러 정확도 지표들 즉, 카파 일치계수(一致係數), 총정확도, 생산자 정확도, 이용자 정확도 및 평균정확도(생산자 및 이용자 정확도 등에 근거한) 등을 이용하여 최적역영역(最適閾領域)을 결정함에 있어서의 문제점들을 고찰하였다.
The advent of a fourth industrial revolution, built on advances in digital technology, has coincided with studies using various unmanned aerial vehicles (UAVs) being performed worldwide. However, the accuracy of different sensors and their suitability for particular research studies are factors that need to be carefully evaluated. In this study, we evaluated UAV photogrammetry using smart technology. To assess the performance of digital photogrammetry, the accuracy of common procedures for generating orthomosaic images and digital surface models (DSMs) using terrestrial laser scanning (TLS) techniques was measured. Two different type of non-surveying camera(Smartphone camera, fisheye camera) were attached to UAV platform. For fisheye camera, lens distortion was corrected by considering characteristics of lens. Accuracy of orthoimage and DSM generated were comparatively analyzed using aerial and TLS data. Accuracy comparison analysis proceeded as follows. First, we used Ortho mosaic image to compare the check point with a certain area. In addition, vertical errors of camera DSM were compared and analyzed based on TLS. In this study, we propose and evaluate the feasibility of UAV photogrammetry which can acquire 3 - D spatial information at low cost in a construction site.
In this study, We conduct a comparative study of deep learning-based classification of agricultural field attributes using Tagged Image File (TIF) and Enhanced Compression Wavelet (ECW) images. The goal is to interpret and classify the attributes of agricultural fields by analyzing the differences between these two image formats. "FarmMap," initiated by the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs in 2014, serves as the first digital map of agricultural land in South Korea. It comprises attributes such as paddy, field, orchard, agricultural facility and ginseng cultivation areas. For the purpose of comparing deep learning-based agricultural attribute classification, we consider the location and class information of objects, as well as the attribute information of FarmMap. We utilize the ResNet-50 instance segmentation model, which is suitable for this task, to conduct simulated experiments. The comparison of agricultural attribute classification between the two images is measured in terms of accuracy. The experimental results indicate that the accuracy of TIF images is 90.44%, while that of ECW images is 91.72%. The ECW image model demonstrates approximately 1.28% higher accuracy. However, statistical validation, specifically Wilcoxon rank-sum tests, did not reveal a significant difference in accuracy between the two images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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