This research examines deep learning based image recognition models for beef sirloin classification. The sirloin of beef can be classified as the upper sirloin, the lower sirloin, and the ribeye, whereas during the distribution process they are often simply unified into the sirloin region. In this work, for detailed classification of beef sirloin regions we develop a model that can learn image information in a reasonable computation time using the MobileNet algorithm. In addition, to increase the accuracy of the model we introduce data augmentation methods as well, which amplifies the image data collected during the distribution process. This data augmentation enables to consider a larger size of training data set by which the accuracy of the model can be significantly improved. The data generated during the data proliferation process was tested using the MobileNet algorithm, where the test data set was obtained from the distribution processes in the real-world practice. Through the computational experiences we confirm that the accuracy of the suggested model is up to 83%. We expect that the classification model of this study can contribute to providing a more accurate and detailed information exchange between suppliers and consumers during the distribution process of beef sirloin.
Kim, Dong-Uk;Han, Deok-Hwa;Kim, Jung-Beom;Kim, Hwi-Gyeom;Kee, Chang-Don;Choi, Kwang-Sik;Choi, Heon-Ho;Lee, Eun-Sung
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제5권4호
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pp.203-211
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2016
A Satellite Based Augmentation System (SBAS) is a system that provides positioning information with high and accurate reliability to users who require ensuring high safety such as airplane taking off and landing. A continuous performance evaluation on navigation safety facilities shall be performed to determine whether developed systems meet the required performance before and after the operation. In this paper, SBAS position domain analysis is discussed in relation to analysis items for performance evaluation. The performance evaluation on the SBAS in the position domain shall conduct analysis on accuracy, integrity, continuity, and availability, which are items in the required navigation performance (RNP). In the paper, position domain analysis was conducted with regard to the Wide Area Augmentation System (WAAS) in the USA and the European Geostationary Navigation Overlay Service (EGNOS), which were developed already and now under operation. The analysis result showed that each of the systems satisfied the APV-I performance requirements recommended by the International Civil Aviation Organization (ICAO) with regard to daily data. It is necessary to verify using long-term data, whether the performance requirements in the RNP items are satisfied for system certification.
위성항법지역보강시스템(GBAS)은 항공기 정밀접근을 지원하는 차세대 항행안전무선시설로, 최근 GBAS 설치 및 서비스를 제공하는 공항들이 전 세계적으로 증가하고 있다. 한국도 2013년 김포국제공항에 국내 최초로 미국 Honeywell사의 GBAS 지상장비인 SLS-4000을 설치하였으며, 지상시험을 통해 설치된 장비의 기능 및 성능을 점검하였다. 본 논문에서는 GBAS 지상시험에 대한 국내 GBAS CAT-I 시험평가 기준 및 방법을 소개하고, 김포국제공항에서 진행된 GBAS 시험평가 방법에 대해 기술하였다. 또한 GBAS 지상시험의 12개 시험항목 중 주요 5개 시험항목에 대한 상세한 시험평가 방법 및 분석 결과를 기술하였다.
The Korea Augmentation Satellite System (KASS) is the first satellite navigation enhancement system in Korea developed in compliance with international standards. Technologies accumulated during the development process should be spread to industries such as academia and serve as the basis for developing the domestic satellite navigation field. This paper introduces the development process from design to implementation, testing, and verification of KASS control systems (KCS). First, development standards, milestones, requirements, and interface standards are presented as KCS development methods, and major functional design, physical design, and hardware/software implementation are described based on the allocated requirements. Subsequently, the verification environment, procedures, and results of the development product are covered and the developed operational and maintenance procedures are described. In addition, based on the experience gained through the development, suggestions were made for beneficial technology development and organization when promoting satellite navigation projects in the future. Since this work has important historical value for the development of domestic satellite navigation, it is expected that the development results will be shared with academia and industry in the future and be used as basic data for similar development.
In discrete-time controlled system, sampling time is one of the critical parameters for control performance. It is useful to employ different sampling rates into the system considering the feasibility of measuring system or actuating system. The systems with the different sampling rates in their input and output channels are named multirate system. Even though the original continuous-time system is time-invariant, it is realized as time-varying state equation depending on multirate sampling mechanism. By means of the augmentation of the inputs and the outputs over one Period, the time-varying system equation can be constructed into the time-invariant equation. In this paper, an alternative time-invariant model is proposed, the design method and the stability of the LQG (Linear Quadratic Gaussian) control scheme for the realization are presented. The realization is flexible to construct to the sampling rate variations, the closed-loop system is shown to be asymptotically stable even in the inter-sampling intervals and it has smaller computation in on-line control loop than the previous time-invariant realizations.
본 연구는 초음파 진동의 영향을 받는 풀비등 조건에서의 CHF 열전달 촉진현상을 이해하기 위해 수행되었다. 평판에 얇은 구리박판이 덮여 있는 시료와 증류수를 냉각제로 사용하여 초음파 유무, 경사각도의 변화 및 물의 과냉도 변화에 대하여 평판 가열면에서의 CHF를 측정하였다. 실험장치는 수조, 전원공급장치, 시험부, 초음파 발생장치, 데이터 획득장치 등으로 구성되었다. 실험조건은 3가지 과냉도에 대한 실험과 6가지 시편의 경사각도를 변화시켜 수행되었다. 측정값을 통해 초음파 진동이 CHF를 증진시키며, 그 영향은 경사각의 변화뿐만 아니라 과냉도에 따라서 크기가 달라지는 것을 알 수 있다. 초음파 진동에 의한 CHF증가율은 과냉도가 커질수록, 그리고 시편의 경사각도가 수직에서 수평하향 방향으로 기울어질수록 증가하였다. 가시화 실험을 통해 CHF 증가의 원인이 음장에서 기포 생성과 이탈의 동적거동과 밀접하게 관련되어 있음을 확인하였다.
본 논문은 일상생활에서 흔히 들을 수 있는 소리(비명소리, 박수 소리, 여러 명의 박수 소리, 자동차 지나가는 소리, 배경음 등)를 감지하는 음향 인식을 위하여, 신호처리 및 딥러닝을 적용하는 연구에 관한 것이다. 제안된 음향 인식에서는, 인식 정확도의 향상을 위해서 음향 파형의 스펙트럼, 음향 데이터의 증강, 2차원(2-D) 이미지 변환에 관한 기술들이 사용되었고, 예측의 정확도를 향상을 위한 앙상블 학습, Convolution Neural Network(CNN) 딥러닝 기술들이 적용된다. 제안된 음향 인식 기술은 실험을 통해 다양한 음향을 정확하게 인식할 수 있음을 보여준다.
In discrete-time controlled system, sampling time is one of the critical parameters for control performance. It is useful to employ different sampling rates into the system considering the feasibility of measuring system or actuating system. The systems with the different sampling rates in their input and output channels are named multirate system. Even though the original continuous-time system is time-invariant, it is realized as time-varying state equation depending on multirate sampling mechanism. By means of the augmentation of the inputs and the outputs over one period, the time-varying system equation can be constructed into the time-invariant equation. The two multirate formulations have some trade-offs in the simplicity to construct the controller, the control performance. It is good issue to determine the suitable formulation in consideration of performance of them. In this paper, the two categories of multirate formulations will be compared in terms of the linear quadratic (LQ) cost function. The results are used to select the multirate formulation and the sampling rates suitable to the desired control performance.
According to the Korea Augmentation Satellite System (KASS) system milestone, Site Acceptance Test (SAT) has three steps test until the end of the project. SAT#1 is the first time of SAT steps and verify the KASS Reference Station (KRS) and Sub System (S/S) for the monitoring and controllable. After the equipment and software were installed at the Mission Control Center (MCC) with Central Monitoring and Control Simulator (CMS) for the SAT#1, the 1:1 test was progressed when the KRS and S/S are ready to test. SAT#1 has a 10 steps test case and it was progressed each KRS sites. The test was finished throughout the real-time monitoring and the data collection including the data analysis all of the 7 KRS sites. Finally SAT#1 was completed on December 2020 with successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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