Quantitative accuracy assessment of a SPOT DEM (Digital Elevation Model) generated by a fully automatic software is performed along the 90km long coast around Donghae city. The theoretical requirement on the layout of the CPS (Global Positioning System) check points is derived: the Nyquist sampling. Since in practice the Nyquist frequency of a terrain is difficult to determine, the relaxed requirements are introduced and 31 check points are collected accordingly. Accuracy of the SPOT DEM is calculated to be 8.9, 11.5 and 12.0m r.m.s. in latitudinal, longitudinal and elevation directions. The bias is distinguishable from zero only for elevation and is 2.2m. The simple comparison with the world's leading commercial softwares reveals the similar accuracy level.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.25
no.3
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pp.397-406
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2022
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
This study aims to compare and contrast the Kansei modeling methods for building a luxuriousness model that people feel about appearance of mobile phones. For the evaluation based on Kansei engineering approaches, 15 participants were employed to evaluate 18 mobile phones using a questionnaire. The results of evaluation were analyzed to build luxuriousness models through quantification I method, neural network, and decision tree method, respectively. The performance of Kansei modeling methods was compared and contrasted in terms of accuracy and predictability. The result of comparison of modeling methods indicated that model accuracy and predictability was closely related to the number of variables and data size. It was also revealed that quantification I method was the best in terms of model accuracy while decision tree method was the best modeling method with small variance in terms of predictability. However, it was empirically found that quantification I method showed extremely unstable predictability with small number of data. Consequently, it is expected that the research findings of this study might be utilized as a guideline for selecting proper Kansei modeling method.
Tracking is an experimental paradigm that can be used to study information processing in continuous movements involving accurate, ongoing control of motor performance. The purpose of this study was to identify the effects of knee tracking performance. Six patients with hemiplegia and six age-matched controls participated in the study. The tracking test was administrated. It was composed with regular ranges of $0^{\circ}C$ to $40^{\circ}C$ and randomized range .2 to .4 Hz. Using the Mann-Whitney U test, a comparison was made between subjects who had suffered from stroke and subjects who were well coordinated. The Wilcoxon Matched Pairs Signed Ranks Test was used to compare and analyze the paretic and nonparetic sides of the stroke patients. The results of study were as follows: accuracy index of the tracking test was significantly higher on the control side than paretic and nonparetic sides. Accuracy index scores were significantly higher for nonparetic sides with stroke compared with paretic sides with stroke. This study shows tracking is impaired in paretic and nonparetic knee of subjects with stroke.
The main contribution of the present paper is to propose an intelligent fuzzy inference system approach for modeling the debonding strength of masonry elements retrofitted with Fiber Reinforced Polymer (FRP). To achieve this, the hybrid of meta-heuristic optimization methods and adaptive-network-based fuzzy inference system (ANFIS) is implemented. In this study, particle swarm optimization with passive congregation (PSOPC) and real coded genetic algorithm (RCGA) are used to determine the best parameters of ANFIS from which better bond strength models in terms of modeling accuracy can be generated. To evaluate the accuracy of the proposed PSOPC-ANFIS and RCGA-ANFIS approaches, the numerical results are compared based on a database from laboratory testing results of 109 sub-assemblages. The statistical evaluation results demonstrate that PSOPC-ANFIS in comparison with ANFIS-RCGA considerably enhances the accuracy of the ANFIS approach. Furthermore, the comparison between the proposed approaches and other soft computing methods indicate that the approaches can effectively predict the debonding strength and that their modeling results outperform those based on the other methods.
Leakage currents occur in pulse-width-modulated voltage source inverter (PWM-VSI)-fed permanent magnet synchronous motor (PMSM) drives for air-conditioners, which seriously affect system safety and operation performance. High accuracy modeling and prediction of leakage currents are key issues for the design and implementation of air-conditioning products. In this study, the generation mechanism of leakage currents is discussed. A systematic modeling approach of leakage currents is proposed, including the modeling of leakage current sources and leakage current paths. By using the proposed approach, the complete model of leakage currents in PWM-VSI-fed PMSM drives for air-conditioners has been developed based on the extraction of all parameters. A comparison between the simulated leakage currents based on the developed model and measured leakage currents in the outdoor unit of an air-conditioning product is conducted. The comparison verifies the effectiveness of the proposed modeling approach, and the developed model exhibits high accuracy within a wide frequency range.
A new moving-mesh Finite Volume Method (FVM) for the efficient solution of the two-dimensional neutron diffusion equation is introduced. Many other moving-mesh methods developed to solve the neutron diffusion problems use a relatively large number of sophisticated mathematical equations, and so suffer from a significant complexity of mathematical calculations. In this study, the proposed method is formulated based on simple mathematical algebraic equations that enable an efficient mesh movement and CV deformation for using in practical nuclear reactor applications. Accordingly, a computational framework relying on a new moving-mesh FVM is introduced to efficiently distribute the meshes and deform the CVs in regions with high gradient variations of reactor power. These regions of interest are very important in the neutronic assessment of the nuclear reactors and accordingly, a higher accuracy of the power densities is required to be obtained. The accuracy, execution time and finally visual comparison of the proposed method comprehensively investigated and discussed for three different benchmark problems. The results all indicated a higher accuracy of the proposed method in comparison with the conventional fixed-mesh FVM.
Hyeon-Gyeong Choi;Sung-Joo Yoon;Sunghyeon Kim;Taejung Kim
Korean Journal of Remote Sensing
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v.40
no.1
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pp.103-114
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2024
The escalating demands for high-resolution satellite imagery necessitate the dissemination of geospatial data with superior accuracy.Achieving precise positioning is imperative for mitigating geometric distortions inherent in high-resolution satellite imagery. However, maintaining sub-pixel level accuracy poses significant challenges within the current technological landscape. This research introduces an approach wherein upsampling is employed on both the satellite image and ground control points (GCPs) chip, facilitating the establishment of a high-resolution satellite image precision sensor orientation. The ensuing analysis entails a comprehensive comparison of matching performance. To evaluate the proposed methodology, the Compact Advanced Satellite 500-1 (CAS500-1), boasting a resolution of 0.5 m, serves as the high-resolution satellite image. Correspondingly, GCP chips with resolutions of 0.25 m and 0.5 m are utilized for the South Korean and North Korean regions, respectively. Results from the experiment reveal that concurrent upsampling of satellite imagery and GCP chips enhances matching performance by up to 50% in comparison to the original resolution. Furthermore, the position error only improved with 2x upsampling. However,with 3x upsampling, the position error tended to increase. This study affirms that meticulous upsampling of high-resolution satellite imagery and GCP chips can yield sub-pixel-level positioning accuracy, thereby advancing the state-of-the-art in the field.
Mikhchi, Abbas;Honarvar, Mahmood;Kashan, Nasser Emam Jomeh;Zerehdaran, Saeed;Aminafshar, Mehdi
Journal of Animal Science and Technology
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v.58
no.1
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pp.1.1-1.6
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2016
Background: Genotype imputation is an important process of predicting unknown genotypes, which uses reference population with dense genotypes to predict missing genotypes for both human and animal genetic variations at a low cost. Machine learning methods specially boosting methods have been used in genetic studies to explore the underlying genetic profile of disease and build models capable of predicting missing values of a marker. Methods: In this study strategies and factors affecting the imputation accuracy of parent-offspring trios compared from lower-density SNP panels (5 K) to high density (10 K) SNP panel using three different Boosting methods namely TotalBoost (TB), LogitBoost (LB) and AdaBoost (AB). The methods employed using simulated data to impute the un-typed SNPs in parent-offspring trios. Four different datasets of G1 (100 trios with 5 k SNPs), G2 (100 trios with 10 k SNPs), G3 (500 trios with 5 k SNPs), and G4 (500 trio with 10 k SNPs) were simulated. In four datasets all parents were genotyped completely, and offspring genotyped with a lower density panel. Results: Comparison of the three methods for imputation showed that the LB outperformed AB and TB for imputation accuracy. The time of computation were different between methods. The AB was the fastest algorithm. The higher SNP densities resulted the increase of the accuracy of imputation. Larger trios (i.e. 500) was better for performance of LB and TB. Conclusions: The conclusion is that the three methods do well in terms of imputation accuracy also the dense chip is recommended for imputation of parent-offspring trios.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.6
no.1
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pp.71-76
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2005
The KOMPSAT-1 satellite, launched into a circular sun synchronous orbit on Dec. 21, 1999, entered its$6^{th}$year of successful operation this year. The purposes of the mission are to collect earth images (6.6 m resolution), multi-spectral images of the ocean, and to collect information on the particle environment of the low earth orbit. For normal operation, KOMPSAT-1 orbits are determined using GPS navigation solutions. However, at the start of the life of KOMPSAT-1, the 11-year solar activity cycle was at a maximum. Solar flux was maintained at this level until 2002, and thereafter reduced to a moderate level by 2004. Thus, the OD (Orbit Determination) accuracy has varied according to the solar activity. This paper presents the degree to which the OD accuracy could be degraded during a high solar activity period compared with that of a (relatively) low solar activity period. We investigated the effect of the use of solve-for parameters such as a drag coefficient ($C_D$), solar radiation coefficient ($C_R$), and the general accelerations ($G_A$) on OD accuracy with solar activity. For the evaluation of orbit determination accuracy, orbit overlap comparison is used since no independent orbits of comparable accuracy are available for comparison. The effect of the use of a box-wing model instead of a constant cross-sectional area is also investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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