This paper describes that study which construct a theoretic and experimental algorithm in order to make the automatic correction system od detent spring, and when load for correction pressed at spring, it can be found elastic and plastic deformation quantities by Finite Element Analysis. As a result, it has been found that the simulation datas are in good agreement with experimental results.
위성영상은 취득 당시의 외부 환경적 요소에 의해 기하 및 방사오차가 발생하며, 이는 변화탐지에 있어 오탐지를 유발하는 원인이 된다. 이러한 기하 및 방사오차는 전처리과정인 기하보정 및 방사보정을 통해 제거해야 한다. 본 연구에서는 SURF (Speeded-Up Robust Feature)기법과 마스크필터를 활용하여 동시에 기하 및 방사보정을 자동으로 수행하는 방법론을 제안하고자 한다. SURF 기법을 통해 추출되는 정합쌍(MPs: Matching Points)은 자동 기하보정에 활용되며, 다시기 영상 간 불변특성을 보이는 지역에서 추출된다. 이러한 정합쌍의 특성을 바탕으로 상대방사보정에 활용되는 PIFs (Pseudo Invariant Features)를 선정하고, 선정된 PIFs를 중심으로 마스크필터를 생성하여 2차 PIFs를 추출했다. 추출된 정합쌍들을 활용하여 자동 기하보정을 수행한 후 기하보정된 영상에 PIFs를 활용하여 상대방사보정을 수행한 결과 기하 및 방사오차가 함께 제거된 것을 확인하였다.
This study examined the feasibility of using an automatic lens distortion correction (ALDC) camera as the payload for a photogrammetric unmanned aerial vehicle (UAV) system. First, lens distortion for the interior orientation (IO) parameters was estimated. Although previous studies have largely ignored decentering distortion, this study revealed that more than 50% of the distortion of the ALDC camera was caused by decentering distortion. Second, we compared the accuracy of bundle adjustment for camera calibration using three image types: raw imagery without the ALDC option; imagery corrected using lens profiles; and imagery with the ALDC option. The results of image triangulation, the digital terrain model (DTM), and the orthoimage using the IO parameters for the ALDC camera were similar to or slightly better than the results using self-calibration. These results confirm that the ALDC camera can be used in a photogrammetric UAV system using only self-calibration.
프로그래밍 언어 교육은 컴퓨터의 기본적인 동작 원리를 학습하는데 도움을 주고, 논리적 사고력과 같은 여러 가지 문제 해결력을 길러주기 때문에 2015년도부터 초, 중, 고등학교 교육과정에 SW를 포함시켰다. 프로그래밍 언어는 다양하지만 그 중에서 C언어는 구성의 단순성, 하드웨어의 효율성, 오랜 역사가 있다는 장점으로 인해 다양한 분야에서 사용 중이다. 그러나 보안에 관련된 오류는 C언어를 사용할 때 매우 치명적이다. C언어의 보안 오류는 운영체제에서 문제를 발생시키고, 걷잡을 수 없이 확산되어 큰 피해를 입힐 수 있다. 따라서 본 논문에서는 C언어의 메모리 취약성 중 버퍼 오버플로우, 포인터 오류, 포맷 스트링, 정수 오버플로우 등 주요네 가지 에러를 선정하고, 이들의 특징을 분석하여 오류 검출 및 수정 방법을 제시하는 '메모리 취약성 오류 검출 및 자동 수정' 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘을 통해 C언어 메모리 취약성의 심각한 오류와 피해가 줄어드는 것에 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
In this paper, a new continuously and linearly controlled capacitive static VAR compensator is proposed for the automatic power factor correction of inductive single phase loads in 220V 50Hz power system networks. The compensator is constructed of a harmonic-suppressed TCR equipped with a new adaptive current controller. The harmonic-suppressed TCR is a new configuration that includes a thyristor controlled reactor (TCR) shunted by a passive third harmonic filter. In addition, the parallel configuration is connected to an AC source via a series first harmonic filter. The harmonic-suppressed TCR is designed so that negligible harmonic current components are injected into the AC source. The compensator is equipped with a new adaptive closed loop current controller, which responds linearly to reactive current demands. The no load operating losses of this compensator are negligible when compared to its capacitive reactive current rating. The proposed system is validated on PSpice which is very close in terms of performance to real hardware.
In this paper we propose an automatic segmentation system that outputs the time alignment information of phoneme boundary using Viterbi search with HMM (Hidden Markov Model) and corrects these results by an UVS (unvoiced/voiced/silence) classification algorithm. We selecte a set of 39 monophones and a set of 647 extended phones for HMM models. For the UVS classification we use the feature parameters such as ZCR (Zero Crossing Rate), log energy, spectral distribution. The result of forced alignment using the extended phone set is 11% better than that of the monophone set. The UVS classification algorithm shows high performance to correct the segmentation results.
An automatic pronunciation correction system provides users with correction guidelines for each pronunciation error. For this purpose, we develop a speech recognition system which automatically classifies pronunciation errors when Koreans speak a foreign language. In this paper, we propose a machine scoring method for automatic assessment of pronunciation quality by the speech recognizer. Scores obtained from an expert human listener are used as the reference to evaluate the different machine scores and to provide targets when training some of algorithms. We use a log-likelihood score and a normalized log-likelihood score as machine scoring methods. Experimental results show that the normalized log-likelihood score had higher correlation with human scores than that obtained using the log-likelihood score.
In this paper, we propose a comprehensive geometric correction algorithm of Along Track Scanning Radiometer(ATSR) images. The procedure consists of two cascaded modules; precorrection and fine co-location. The pre-correction algorithm is based on the navigation model which was derived in mathematical forms. This model was applied for correction raw(un-geolocated) ATSR images. The non-systematic geometric errors are also introduced as the limitation of the geometric correction by this analytical method. A fast and automatic algorithm is also presented in the paper for co-locating nadir and forward views of the ATSR images by using a binary cross-correlation matching technique. It removes small non-systematic errors which cannot be corrected by the analytic method. The proposed algorithm does not require any auxiliary informations, or a priori processing and avoiding the imperfect co-registratio problem observed with multiple channels. Coastlines in images are detected by a ragion segmentation and an automatic thresholding technique. The matching procedure is carried out with binaty coastline images (nadir and forward), and it gives comparable accuracy and faster processing than a patch based matching technique. This technique automatically reduces non-systematic errors between two views to .$\pm$ 1 pixel.
A thin metal plate such as detent spring has the shape deformation due to the phenomenon of spring back after press machining and heat treatment process. This requires the correction of spring shape and force in final inspection process. To do correction of the shape deformation the impact force is manually applied to the bended part of detent spring after measuring the shape deformation and spring force. To develop the automatic spring force correction system, applied force of occurring plastic deformation must be derived from the experimental method. But frequent change of spring shape and material makes it difficult to accomplish the experimental method to be applied. This paper describes the analytical method for detent spring force correction system is to be substituted for the experimental method. FEM(Finite Element Method) is used to find the boundary value between elastic and plastic deformation in the analytical method. To confirm the validity of the analytical method, the result of two methods is compared each other at various applied force conditions. It shows that the simulation result of the analytical method is consistent with the result of the experimental method within the error bound ${\pm}$5%. The result of this paper is useful for development of the automatic spring correction system and reduction of the complicated and tedious processes involved in experimental method.
신경 외과적 수술의 한분야인 정위적 방사선 수술은 두 개강 내의 병변의 위치 계산 후, 고선량의 방사선을 조사하여 병변을 치료하는 방법이기 때문에, 효과적인 수술을 위해서는 병변의 정확한 위치 정보가 무엇보다도 중요하다. 본 연구에서는 DSA(Digital Subtraction Angiography) 영상이 내재적으로 이미지 왜곡이라는 문제점을 가지고 있기 때문에, 이것의 보정을 통하여 더욱 정확한 target 위치를 계산하였다 이미지 왜곡을 보정하기 위하여 grid 팬텀을 제작하였고, localization 알고리즘의 정확도를 평가하기 위하여, target 팬텀을 제작하였다. Image Intensifier의 앞쪽에 grid 팬텀을 부착하고, target 팬텀을 Leksell Frame에 고정시킨 후, DSA 영상을 얻었다. 본 실험을 위하여 개발된 프로그램을 이용하여, Anterior and Posterior, Left and Right 영상에서 bilinear transform을 적용하여 왜곡을 보정한 후, target 위치를 계산하였다. 그리고, 이와 같은 방법을 통하여 계산된 target 위치 좌표와 target 팬텀의 절대 좌표의 비교를 통하여 localization 오차가 계산되었다. 이번 실험의 결과는 왜곡을 보정하지 않은 경우, localization 오차는 $\pm$0.41mm, 왜곡 보정을 한 경우는 $\pm$0.34mm이었다. 따라서 본 연구에서 개발된 알고리즘 정밀도가 인정되며, 환자의 치료에 적합한 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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