Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.2
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pp.149-156
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2011
This paper reveals a distance estimation algorithm based on multi-code ultrasonic and wireless sensor network. For measuring the distances among the sensor nodes, each ultrasonic transmitter transmits multi-code ultrasonic signal simultaneously. Receivers use cross correlation method to separate the coded signals. The information of measured distances is broadcasted to each sensor node by wireless sensor network. The wireless sensor network measures the distance among the sensor nodes using the received signal strength of the broadcasting. The multi-code ultrasonic have a limitation of measurable distance. And the received signal strength is affected from an environment. This paper measures a distance using ultrasonic and a received signal strength in short range. These measured data are applied to the least square estimation algorithm. By the expansion of the fitting curve, a distance measurement in long range using the received signal strength is compensated. The coupled system reduce the error to an acceptable level.
Tae S. J.;Choi C. S.;Kim H. M.;Cho K.;Moon J. M.;Kim J. Y.;Kwon H. J.
Korean Journal of Air-Conditioning and Refrigeration Engineering
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v.18
no.2
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pp.172-179
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2006
This study developed a program for detecting charged refrigerant amount in system air-conditioner. System air-conditioner is an air-conditioning system with multiple indoor units. Due to the complexity of the system, it is more difficult to detect the refrigerant amount charged in the system air-conditioner than in a general single air-conditioner. Experiments were performed for a 6 HP outdoor unit with 3 indoor units in a psychrometric calorimeter. The experimental amount of the charged refrigerant was ranged from $60\%\;to\;140\%\;with\;10\%$ increasement. Fuzzy algorithm was employed for detecting the charged refrigerant amount in the system air-conditioner. The experimental data were used for curve-fitting for the general ranges of indoor and outdoor temperature conditions. Membership function was determined for the whole ranges of experimentally measured data and rule-bases were defined for each charged refrigerant amount. Developed program successfully predicted the measured data within $10\%$ resolution range.
An analysis of heart movement is to estimate a role which supplies blood in human body. We have constructed a left ventricle myocardium model and mathematically evaluated the motion of myocardium. The myocardial motility was visualized using some parameters about cardiac motion. We applied the myocardium model in the gated myocardium SPECT image that showed a cardiac biochemical reaction, and analyzed a motility between the gated myocardium SPECT image and the myocardium model. The myocardium model was created of the based on three dimensional super-ellipsoidal model that was using the sinusoidal function. To express a similar form and motion of the left ventricle myocardium, we calculated parameter functions that gave the changing of motion and form. The LSF algorithm was applied to the myocardium gated SPECT image data and the myocardium model, and finally created a fitting model. Then we analyzed a regional motility direction and size of the gated myocardium SPECT image that was constructed on a fitting model. Furthermore, we implemented the Bull's Eye map that had evaluated the heart function for presentation of regional motility. Using myocardium's motion the evaluation of cardiac function of SPECT was estimated by a contraction ability, perfusion etc. However, it is not any estimation about motility. So, We analyzed the myocardium SPECT's motility of utilizing the myocardium model. We expect that the proposed algorithm should be a useful guideline in the heart functional estimation.
Kim Hee Joon;Song Yoonho;Lee Ki Ha;Wilt Michael J.
Geophysics and Geophysical Exploration
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v.7
no.1
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pp.51-55
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2004
This paper presents a fast and stable imaging scheme using the localized nonlinear (LN) approximation of integral equation (IE) solutions for inverting electromagnetic data obtained in a crosswell survey. The medium is assumed to be cylindrically symmetric about a source borehole, and to maintain the symmetry a vertical magnetic dipole is used as a source. To find an optimum balance between data fitting and smoothness constraint, we introduce an automatic selection scheme for a Lagrange multiplier, which is sought at each iteration with a least misfit criterion. In this selection scheme, the IE algorithm is quite attractive for saving computing time because Green's functions, whose calculation is a most time-consuming part in IE methods, are repeatedly re-usable throughout the inversion process. The inversion scheme using the LN approximation has been tested to show its stability and efficiency, using both synthetic and field data. The inverted image derived from the field data, collected in a pilot experiment of water-flood monitoring in an oil field, is successfully compared with that derived by a 2.5-dimensional inversion scheme.
The study aims to develop a assessment tool to provide the in-home disabled in a local community with appropriate services in consideration of physical, emotional, social and environmental circumstances. After collection of assesment data of 200 in-home disabled through use of the tool, a desire-extracting algorithm was developed to provide a service to real needs through the use of decision tree analysis on data mining. The study was conducted for Five months from June 2006 through October 2006, and it is divided into development of an assessment tool and extraction of real needs through the use of the tool. The basic framework of the development of the tool was established through the examination of related literature, the subjective satisfaction of the assessment tool and items were developed through the use of a focus group and experts, and verification was implemented through the use of statistics to confirm the validity of the tool. As a result of the verification, the tool secured following validity and credibility as seen in
and
. In addition, real needs-extraction algorithm was established through the use of the assessment tool, and the algorithm according each desire was suggested as seen in . The assessment tool and algorithm suggested as a result of the study can be used as data to conduct systematic management of examples through the confirmation of objective desire of in-home disabled.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.9
no.1
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pp.171-180
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2001
Collision accident reconstruction algorithm are developed based on the deformation shape and severity of a car body. At first, the body stiffness equation representing the force-deformation relationship is derived using finite element analysis for head on collision of two cars. The database of deformation shapes and energies is constructed for five different collision configurations; each configuration contains three velocity conditions. Deformation shapes are obtained using a curve fitting method and result in cubic polynomials. Deformation energies are calculated using a stiffness equation and deformation data. Three algorithms are developed to reconstruct collision configuration compared with constructed database. The developed algorithms show reasonably good performance to find collisions conditions for some test problems.
Generation of optimum planar B-spline curve in terms of minimum deviation and required fairness to approximate a target shape defined by a strip-shaped unorganized 2D point cloud is studied. It is proposed to use the location of control points as variables within the geometric optimization framework of point distance minimization. An adaptive simulated annealing heuristic optimization algorithm is developed to iteratively update an initial approximate curve towards the target shape. The new implementation comprises an adaptive cooling procedure in which the temperature change is adaptively dependent on the objective function evolution. It is shown that the proposed method results in an improved convergence speed when compared to the standard simulated annealing method. A couple of examples are included to show the applicability of the proposed method in the surface model reconstruction directly from point cloud data.
In this paper, an iterative array shape estimation technique is presented, which is based on the use of the least squares polynomial fitting to the data from heading sensors. The estimated polynomial shape model is then used for calculating the hydrophone positions on the assumption that the arc distances between sensors are constant. In order to verify the applicability of the proposed algorithm, numerical simulations are performed using two types of non-linear array shapes. In addition the noise effects of heading sensors on the array shape estimation results and the performance of beamformer are also investigated.
It has been a challenge for researchers to accurately measure high temperature creep strain online without damaging the mechanical properties of the pipe surface. To this end, a noncontact method for measuring high temperature strain of a main steam pipe based on digital image correlation was proposed, and a system for monitoring of high temperature strain was designed and developed. Wavelet thresholding was used for denoising measurement data. The sub-pixel displacement search algorithm with curved surface fitting was improved to increase measurement accuracy. A field test was carried out to investigate the designed monitoring system of high temperature strain. The measuring error was less than $0.4ppm/^{\circ}C$, which meets actual measurement requirements for engineering. Our findings provide a new way to monitor creep damage of the main steam pipe of a boiler of an ultra-supercritical power plant in service.
A convenient algorithm for optimizing wavelength selection in multiple linear regression (MLR) has been developed. MOP (MLP Optimization Program) has been developed to test all possible MLR calibration models in a given spectral range and finally find an optimal MLR model with external validation capability. MOP generates all calibration models from all possible combinations of wavelength, and simultaneously calculates SEC (Standard Error of Calibration) and SEV (Standard Error of Validation) by predicting samples in a validation data set. Finally, with determined SEC and SEV, it calculates another parameter called SAD (Sum of SEC, SEV, and Absolute Difference between SEC and SEV: sum(SEC+SEV+Abs(SEC-SEV)). SAD is an useful parameter to find an optimal calibration model without over-fitting by simultaneously evaluating SEC, SEV, and difference of error between calibration and validation. The calibration model corresponding to the smallest SAD value is chosen as an optimum because the errors in both calibration and validation are minimal as well as similar in scale. To evaluate the capability of MOP, the determination of benzene content in unleaded gasoline has been examined. MOP successfully found the optimal calibration model and showed the better calibration and independent prediction performance compared to conventional MLR calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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