안드로이드 기반 스마트폰은 GNSS (Global Navigation Satellite System) 신호를 수신하여 위치를 결정하고, GNSS 원시계측정보를 사용자에게 제공하고 있다. 현재까지 안드로이드 기기에서 안드로이드 9.0 기준으로 가용한 다중 GNSS 신호는 GPS, GLONASS, Galileo, BeiDou, QZSS를 포함하고 있다. 본 논문에서는 가용한 다중 GNSS 신호를 이용하여, 해상 이용자를 위한 이중 주파수 안드로이드 스마트폰의 의사거리 기반 다중 GNSS 측위정확도 성능을 비교 분석하였다. 선박에 이주파 수신이 가능한 스마트폰을 설치하고, 해상 환경에서의 멀티 GNSS 원시정보를 계측하여 스마트기기별, GNSS 별, 의사거리 기반 이주파 측위성능 결과를 비교하였다. 더 나아가 본 측위 성능 결과가 해양 항법 이용자를 위한 IMO의 HEA 요구성능을 충족할 수 있을지에 대해 분석하였다. 해상 실험 결과로부터 이주파 GNSS 신호를 지원하는 스마트폰의 경우 6미터(95%) 정도의 측위정확도를 얻을 수 있었으며, IMO에서 요구하는 10미터 이내의 HEA 측위정확도 성능을 달성할 수 있음을 확인할 수 있었다.
The aerostatic stage. which is used in semiconductor process, is demanded higher velocity and more precise accuracy for higher productivity and integrated performance. So, in the case of XY stage, H type structure, which is designed two co-linear axis of guide-way, driving force in one surface, has advantage of velocity and accuracy compared to conventional tacked type XY stage. To analyze characteristics of H type aerostatic stage, H type aerostatic surface XY stage is made, which is driven by linear motor and detected position with precise optical linear scale. And, analyze characteristics of motion error, effect of angular motion on positioning accuracy error and effect of simultaneous control on variation of velocity.
For quantitative analysis of nano-crystal structure, we reported the accuracy improvement method of lattice parameters measured from electron diffraction. For calculation of Au lattice parameters used as a standard crystal structure, it was considered two different acquisition methods (detector and enegy-filter) and three different calculation methods (conventional, least-square and regression fit). As a result, the measurement reliability could be enhanced by using CCD camera which gives higher performance, while energy-filtering did not affect the improvement the camera constant accuracy. Also, the accuracy of lattice parameters could be improved up to $10^{-4}$ order by regression fitting with correction formula. Finally, it is expected that the combination of regression fitting and intensity extraction from energy-filtered precession electron diffraction gives a solution of quantitative structure analysis for unknown nano-crystals.
한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.115-120
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2006
This article propose a new idea of developing a hybrid scheme to achieve faster INS alignment with higher accuracy using a novel procedure to estimate the initial attitude angles that combines a Kalman filter and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System architecture. A tactical grade inertial measurement unit was applied to verify the performance of proposed scheme in this study. The preliminary results indicated the outstanding improvements in both time consumption for fine alignment process and accuracy of estimated attitude angles, especially in heading angles. In general, the improvement in terms of time consumption and the accuracy of estimated attitude estimated accuracy reached 80% and 70% respectively during alignment process after compensating the attitude angles estimated by an extended Kalman filter with 15 states using proposed approach. It is worth mentioned that the proposed approach can be implemented in general real time navigation applications.
Many isolated word recognition systems may generate irrelevant words for recognition results because they use only acoustic information or small amount of language information. In this paper, I propose word similarity that is used for selecting (or removing) less common words from candidates by applying Levenshtein distance. Word similarity is obtained by using positional accuracy that reflects the frequency information along to character's alignment information. This paper also discusses various improving techniques of selection of disparate words. The methods include different loss values, phone accuracy based on confusion information, weights of candidates by ranking order and partial comparisons. Through experiments, I found that the proposed methods are effective for removing heterogeneous words without loss of performance.
The accuracy of high speed feeding type laser cutting M/C is the major factor directly concerned with the accuracy of the processed work, and the feed errors of feed system make the machining errors of work directly on processing. In this point, this study focused on the generative elements in feed errors of laser cutting M/C when operating its laser head. In order to improve the accuracy of this machining center, feed errors are measured by a laser interferometer.
Direction of arrival (DOA) estimation of space signals is a basic problem in array signal processing. DOA estimation based on the multiple signal classification (MUSIC) algorithm can theoretically overcome the Rayleigh limit and achieve super resolution. However, owing to its inadequate real-time performance and accuracy in practical engineering applications, its applications are limited. To address this problem, in this study, a DOA estimation algorithm with high parallelism and precision based on an analysis of the characteristics of complex matrix eigenvalue decomposition and the coordinate rotation digital computer (CORDIC) algorithm is proposed. For parallel and single precision, floating-point numbers are used to construct an orthogonal identity matrix. Thus, the efficiency and accuracy of the algorithm are guaranteed. Furthermore, the accuracy and computation of the fixed-point algorithm, double-precision floating-point algorithm, and proposed algorithm are compared. Without increasing complexity, the proposed algorithm can achieve remarkably higher accuracy and efficiency than the fixed-point algorithm and double-precision floating-point calculations, respectively.
The estimated breeding value (EBV) and accuracy of Hanwoo steer (Korean cattle) is an indicator that can predict the slaughter time in the future and carcass performance outcomes. Recently, studies using pedigrees and genotypes are being actively conducted to improve the accuracy of the EBV. In this study, the pedigree and genotype of 46 steers obtained from livestock farm A in Gyeongnam were used for a pedigree best linear unbiased prediction (PBLUP) and a genomic best linear unbiased prediction (GBLUP) to estimate and analyze the breeding value and accuracy of the carcass weight (CWT), eye muscle area (EMA), back-fat thickness (BFT), and marbling score (MS). PBLUP estimated the EBV and accuracy by constructing a numeric relationship matrix (NRM) from the 46 steers and reference population I (545,483 heads) with the pedigree and phenotype. GBLUP estimated genomic EBV (GEBV) and accuracy by constructing a genomic relationship matrix (GRM) from the 46 steers and reference population II (16,972 heads) with the genotype and phenotype. As a result, in the order of CWT, EMA, BFT, and MS, the accuracy levels of PBLUP were 0.531, 0.519, 0.524 and 0.530, while the accuracy outcomes of GBLUP were 0.799, 0.779, 0.768, and 0.810. The accuracy estimated by GBLUP was 50.1 - 53.1% higher than that estimated by PBLUP. GEBV estimated with the genotype is expected to show higher accuracy than the EBV calculated using only the pedigree and is thus expected to be used as basic data for genomic selection in the future.
In general, short term load forecasting is based on the periodical load pattern during a day or a week. Therefore, the conventional methods do not expose stable performance to every day during a year. Especially for anomalous weather conditions such as typhoons, the methods have a tendency to show the conspicuous accuracy deterioration. Furthermore, the tendency raises the reliability and stability problems of the conventional load forecast. In this study, a new load forecasting method is proposed in order to increase the accuracy of the forecast result in case of anomalous weather conditions such as typhoons. For irregular weather conditions, the sensitivity between temperature and daily load is used to improve the accuracy of the load forecast. The proposed method was tested with the actual load profiles during 14 years, which shows that the suggested scheme considerably improves the accuracy of the load forecast results.
In the last few years, convolutional neural networks (CNNs) have demonstrated good performance while solving various computer vision problems. However, since CNNs exhibit high computational complexity, signal processing is performed on the server side. To reduce the computational complexity of CNNs for edge computing, a lightweight algorithm, such as a MobileNet, is proposed. Although MobileNet is lighter than other CNN models, it commonly achieves lower classification accuracy. Hence, to find a balance between complexity and accuracy, additional hyperparameters for adjusting the size of the model have recently been proposed. However, significantly increasing the number of parameters makes models dense and unsuitable for devices with limited computational resources. In this study, we propose a novel MobileNet architecture, in which the number of parameters is adaptively increased according to the importance of feature maps. We show that our proposed network achieves better classification accuracy with fewer parameters than the conventional MobileNet.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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