Recent developments in sensor hardware and in advanced software have made it feasible to consider automating some of the most difficult welding operations. This paper describes some techniques used to automate successfully multipass submerged arc welding operations typically used in pressure vessel manufacture, shipbuilding, production of offshore structures and in pipe mills.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.18
no.7
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pp.37-45
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2013
Context dependent fusion (CDF) is a fusion algorithm that combines multiple outputs from different classifiers to achieve better performance. CDF tries to divide the problem context into several homogeneous sub-contexts and to fuse data locally with respect to each sub-context. CDF showed better performance than existing methods, however, it is sensitive to noise due to the large number of parameters optimized and the innate linearity limits the application of CDF. In this paper, a variant of CDF using support vector machines (SVMs) for fusion and kernel principal component analysis (K-PCA) for context extraction is proposed to solve the problems in CDF, named CDF-SVM. Kernel PCA can shape irregular clusters including elliptical ones through the non-linear kernel transformation and SVM can draw a non-linear decision boundary. Regularization terms is also included in the objective function of CDF-SVM to mitigate the noise sensitivity in CDF. CDF-SVM showed better performance than CDF and its variants, which is demonstrated through the experiments with a landmine data set.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.17
no.9
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pp.158-165
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2000
Reverse engineering is reproducing products by directly extracting geometric information from physical objects such as clay model wooden mock-up etc. The fundamental work in the reverse engineering is to acquire the geometric data for modeling the objects. This research proposes a novel method for data acquisition aiming at unmanned fast and precise measurement. This is come true by the sensor fusion with CCD camera using structured light beam and touch trigger sensor. The vision system provides global information of the objects data. In this case the number of data and position allocation for touch sensor is critical in terms of the productivity since the number of vision data is very huge. So we applied wavelet transform to reduce the number of data and to allocate the position of the touch probe. The simulated and experimental results show this method is good enough for data reduction.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.35
no.2
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pp.75-80
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2017
Recently, there has been growing interest in spatial data that combines information and communication technology with smart cities. The high-precision LiDAR (Light Dectection and Ranging) equipment is mainly used to collect three-dimensional spatial data, and the acquired data is also used to model geographic features and to manage plant construction and cultural heritages which require precision. The LiDAR equipment can collect precise data, but also has limitations because they are expensive and take long time to collect data. On the other hand, in the field of computer vision, research is being conducted on the methods of acquiring image data and performing 3D reconstruction based on image data without expensive equipment. Thus, precise 3D spatial data can be constructed efficiently by collecting and processing image data using CCTVs which are installed as infrastructure facilities in smart cities. However, this method can have an accuracy problem compared to the existing equipment. In this study, experiments were conducted and the results were analyzed to increase the number of extracted matching points by applying the feature-based method and the area-based method in order to improve the precision of 3D spatial data built with image data acquired from stereo CCTVs. For techniques to extract matching points, SIFT algorithm and PATCH algorithm were used. If precise 3D reconstruction is possible using the image data from stereo CCTVs, it will be possible to collect 3D spatial data with low-cost equipment and to collect and build data in real time because image data can be easily acquired through the Web from smart-phones and drones.
Proceedings of the Korea Technology Innovation Society Conference
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2000.05a
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pp.154-173
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2000
Since computerized numerical controller (CNC) emerged as a result of the fusion of the electronics technology and the mechanical technology, there has been continuous evolution of CNC technology in the mechatronics industry. The industry is recently developing a new control system based on the fusion of personal computer (PC) and CNC. Upgraded PC has now integrated into CNC, making various machines possible to exchange data, software and hardware, and to greatly improve man-machine interface. The fusion of PC and CNC can form a new paradigm in technological innovation of not only control system but also whole machinery industry in near the future. Korea lagged behind the developed countries in the development of open control system with the fusion of PC. Turbo-tek, Hyundai Motor and Daewoo are leading companies, but their commercial possibility seems to be low because domestic market is too small to reap a commercial benefit. Nevertheless, the development of the system is an essential step for Korea to embark on a future technological paradigm of the machinery industry. The government needs to play some role for the development, for instance, government R&D projects, institutional building and training of related technicians.
Kim, Si-Jong;An, Kwang-Ho;Sung, Chang-Hun;Chung, Myung-Jin
The Journal of Korea Robotics Society
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v.4
no.4
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pp.298-304
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2009
This paper describes an algorithm that improves 3D reconstruction result using a multi-sensor fusion disparity map. We can project LRF (Laser Range Finder) 3D points onto image pixel coordinatesusing extrinsic calibration matrixes of a camera-LRF (${\Phi}$, ${\Delta}$) and a camera calibration matrix (K). The LRF disparity map can be generated by interpolating projected LRF points. In the stereo reconstruction, we can compensate invalid points caused by repeated pattern and textureless region using the LRF disparity map. The result disparity map of compensation process is the multi-sensor fusion disparity map. We can refine the multi-sensor 3D reconstruction based on stereo vision and LRF using the multi-sensor fusion disparity map. The refinement algorithm of multi-sensor based 3D reconstruction is specified in four subsections dealing with virtual LRF stereo image generation, LRF disparity map generation, multi-sensor fusion disparity map generation, and 3D reconstruction process. It has been tested by synchronized stereo image pair and LRF 3D scan data.
Objective : We compared the radiological and clinical outcomes between patients who underwent posterior fixation alone and supplemented with fusion following the onset of thoracolumbar burst fractures. In addition, we also evaluated the necessity of posterolateral fusion for patients treated with posterior pedicle screw fixation. Methods : From January 2007 to December 2009, 46 consecutive patients with thoracolumbar burst fracture were included in this study. On the basis of posterolateral fusion, we divided our patients into the non-fusion group and the fusion group. The radiological assessment was performed according to the Cobb's method, and results were obtained at immediately, 3, 6, 12 months after surgery. The clinical outcomes were evaluated using the modified Mcnab criteria at the final follow-up. Results : The demographic data and the mean follow-up period were similar between the two groups. Patients of both groups achieved satisfactory clinical outcomes. The mean loss of kyphosis correction showed that patients of both groups experienced loss of correction with no respect to whether they underwent the posterolateral fusion. There was no significant difference in the degree of loss of correction at any time points of the follow-up between the two groups. In addition, we also compared the effect of fixed levels (i.e., short versus long segment) on loss of correction between the two groups and there was no significant difference. There were no major complications postoperatively and during follow-up period. Conclusion : We suggest that posterolateral fusion may be unnecessary for patients with thoracolumbar burst fractures who underwent posterior pedicle screw fixation.
Objective : The authors retrospectively analyzed clinical and radiographic features of patients who developed symptomatic adjacent segment degeneration (ASD) that required re-operation. Methods : From 1995 to 2004, among 412 patients who underwent posterior lumbar fusion surgery, the authors experienced twenty-six patients who presented symptomatic ASD. Records of these patients were reviewed to collect clinical data at the first and second operations. Results : The patients were 9 males and 17 females whose mean age was $63.5{\pm}8.7$ years. Among 319 one segment and 102 multi-segment fusions, 16 and 10 patients presented ASD, respectively. Seventeen ASDs were noticed at the cephalad to fusion (65%), eight at the caudad (31%), and one at the cephalad and caudad, simultaneously (4%). All patients underwent decompression surgery. Nine patients underwent additional fusion surgeries to adjacent degenerated segments. In 17 patients who underwent only decompression surgery without fusion, the success rate was 82.4%. In fusion cases. the success rate was observed as 55.5%. There were no statistically significant factors to be related to development of ASD. However, in cases of multi-level fusion surgery, there was a tendency toward increasing ASD. Conclusion : Multi-segment fusion surgery could be associated with a development of ASD. In surgical treatment of symptomatic ASD, selective decompression without fusion may need to be considered as a primary procedure, which could reduce the potential risk of later occurrence of the other adjacent segment disease.
This paper presents driving path estimation algorithm for adaptive cruise control system and advanced emergency braking system using multi-sensor fusion. Through data collection, yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature characteristics are analyzed. Yaw rate filtering based road curvature and vision sensor road curvature are fused into the one curvature by weighting factor which are considering characteristics of each curvature data. The proposed driving path estimation algorithm has been investigated via simulation performed on a vehicle package Carsim and Matlab/Simulink. It has been shown via simulation that the proposed driving path estimation algorithm improves primary target detection rate.
Kim, Kyoung-Dong;Qu, Xiao-Chuan;Choi, Kyung-Sik;Lee, Suk-Gyu
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.28
no.9
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pp.1040-1047
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2011
This paper proposes a novel method based on error back propagation neural networks to fuse laser sensor data and ultrasonic sensor data for enhancing the accuracy of mapping. For navigation of single robot, the robot has to know its initial position and accurate environment information around it. However, due to the inherent properties of sensors, each sensor has its own advantages and drawbacks. In our system, the robot equipped with seven ultrasonic sensors and a laser sensor navigates to map two different corridor environments. The experimental results show the effectiveness of the heterogeneous sensor fusion using an error backpropagation algorithm for mapping.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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