This paper proposes a computer-aided diagnostic algorithm in a non-invasive way. Currently, clinical diagnosis of jaundice is performed through blood sampling. Unlike the old methods, the non-invasive method will enable parents to measure newborns' jaundice by only using their mobile phones. The proposed algorithm enables high accuracy and quick diagnosis through machine learning. In here, we used the SVM model of machine learning that learned the feature extracted through image preprocessing and we used the international jaundice research data as the test data set. As a result of applying our developed algorithm, it took about 5 seconds to diagnose jaundice and it showed a 93.4% prediction accuracy. The software is real-time diagnosed and it minimizes the infant's pain by non-invasive method and parents can easily and temporarily diagnose newborns' jaundice. In the future, we aim to use the jaundice photograph of the newborn babies' data as our test data set for more accurate results.
OFDM (Othogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템과 CDMA (Code Division Multiple Access) 시스템의 결합 방식인 OFDM-CDMA 시스템에서는 파일럿 심볼을 이용하여 얻어진 채널 추정값으로 데이터 신호를 보상할 수 있다. 일반적으로 파일럿 심볼의 상관관계를 이용한 MMSE (Minimum Mean-Squared Error) 추정기를 사용하면 최적의 채별 추정값을 얻어낼 수 있으나 구조가 복잡하다는 단점이 있다. 본 논문에서는 파일럿 심볼에 대한 정보만을 이용하는 간단한 구조의 PA (Pilot-Aided) 알고리즘과 파일럿 심볼과 데이터 심볼의 정보를 모두 이용하는 PADD (Pilot-Aided Decision-Directed) 알고리즘을 변형하여 기존의 채널추정 방법보다 간단한 구조를 가지는 새로운 알고리즘을 제안하구 컴퓨터 모의실험을 통해 레일레이 다중 경로 페이딩 환경에서 수신기의 속도를 변화시키면서 성능을 평가한다. 모의 실험 결과를 살펴보면 제안된 채널추정 알고리즘이 기존의 PA 알고리즘보다 성능이 우수함을 확인할 수 있다.
주어진 곡면에 대한 Marking Data의 자동생성 알고리즘과 이에 의거한 전산 시스템의 개발은 강판의 곡가공 자동화 시스템 구축에 있어서 우선적으로 선행되어야 할 연구로서, 이 논문에서는 실제 곡면모델을 대상으로 기 개발한 전산시스템이 생성하는 Marking Data에 의거하여 실험을 수행함으로써 Marking Data의 자동생성을 위한 알고리즘과 개발된 전산시스템의 정당성을 확인하는 것에 중점을 주었다. 실제 곡면모텔에 대한 실험은 기 개발한 전산시스템의 결과 즉 Marking Data와 가열선에 대한 가열조건에 따라 현장에서 수행하였으며 그 결과를 Marking Data 생성 전산 시스템의 결과와의 비교를 통해 개발한 Marking Data 생성 전산 시스템의 현장에서 실용적 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 끝으로 개발한 전산시스템의 보완과 확장에 대해 기술하였다.
We study on a terrain contour matching algorithm using Radial Basis Functions(RBFs) for aided inertial navigation system for position fixing aircraft, cruise missiles or re-entry vehicles. The parameter optimization technique is used for updating the parameters describing the characteristics of an area with modified Gaussian least square differential correction algorithm and the step size limitation filter according to the amount of updates. We have applied the algorithm for matching a sampled area with a target area supposed that the area data are available from Radar Terrain Sensor(RTS) and Reference Altitude Sensor(RAS)
This paper presents a data-mining aided heuristic algorithm development. The developed algorithm includes three steps. The steps are a uniform selection, development of feature functions and clustering, and a decision tree making. The developed algorithm is employed in designing an optimal multi-station fixture layout. The objective is to minimize the sensitivity function subject to geometric constraints. Its benefit is presented by a comparison with currently available optimization methods.
The Loran-C, a radio navigation system based on TDOA measurements is enhanced to eLoran using TOA measurements instead of TDOA measurements. Many error factors such as PF, SF, ASF, clock errors and unknown biases are included in eLoran TOA measurements. Because these error factors can cause failure in eLoran navigation algorithm, these errors must be compensated for high accuracy eLoran navigation results. Compensation of ASF and unknown biases are difficult to calculate, while the others such as PF and SF are relatively easy to eliminate. In order to compensate all errors in eLoran TOA measurements, a simple GPS aided bias compensation method is suggested in this paper. This method calculates the bias as the difference of TOA measurement and the range between eLoran transmitters and the receiver whose position is determined using GPS. The real data measured in Europe are used for verification of suggested method and navigation algorithm.
본 논문은 위성방송 표준인 DVB-S2 (Digital Video Broadcasting - Second Generation)의 복조기 설계에서 중요한 부분 중의 하나인 초기 주파수 추정 회로를 효율적으로 설계하는 방법을 제안한다. DVB-D2에서 초기 주파수 오차는 심볼 전송률의 20%에 해당하며 심볼 전송률이 25Msps일 경우 ${\pm}5MHz$에 달한다. 이와 같이 큰 초기주파수 오차를 추정하기 위해서는 추정 범위가 넓은 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 데이터 도움 방식의 알고리즘들을 분석하고 성능 비교한 결과 M&M (Mengali & Moreli) 알고리즘이 낮은 SNR에서 우수한 추정 성능을 보여줌을 확인하였다. M&M 알고리즘을 적용한 기존의 주파수 추정 회로는 하드웨어 복잡도가 높기 때문에 자기 상관기와 역 탄젠트기의 수를 줄임으로서 전체 초기 주파수 추정기의 하드웨어 복잡도를 낮추는 방법을 제안한다. 제안된 구조는 기존의 구조에 비해 하드웨어 복잡도가 약 64.5%정도 감소하였으며 Xilinx Virtex II FPGA 검증 보드를 이용하여 제안된 구조를 검증하였다.
A nonlinear spectral-line method utilizing the fourth absolute moment of the receiver discrete Fourier transform output is proposed as a non-data-aided fine carrier frequency synchronization algorithm for OFDM receivers. A simple modification of the algorithm resulting in low implementation complexity is also developed. Analytic expressions are derived for the steady-state frequency error variances of the algorithms and verified to be very accurate via computer simulations over AWGN and frequency selective multipath channels. Numerical results show that the proposed algorithms provide reliable and excellent steady-state performance, especially with PSK modulation. Also, the proposed algorithms are insensitive to symbol timing offsets, only requiring a coarse symbol timing recovery.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제15권3호
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pp.258-266
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2014
We present a system for the real-time visual relative navigation of a fixed-wing unmanned aerial vehicle in a GPS-denied environment. An extended Kalman filter is used to construct a vision-aided navigation system by fusing the image processing results with barometer and inertial sensor measurements. Using a mean-shift object tracking algorithm, an onboard vision system provides pixel measurements to the navigation filter. The filter is slightly modified to deal with delayed measurements from the vision system. The image processing algorithm and the navigation filter are verified by flight tests. The results show that the proposed aerial system is able to maintain circling around a target without using GPS data.
This letter addresses the superimposed pilot aided multiuser channel estimation for the uplinks of multi-input multi-output orthogonal frequency-division multiplexing systems. To mitigate the embedded-data effects on the performance of channel estimation, a novel combining algorithm is proposed. Optimal pilot symbols are developed with respect to the least square channel estimate's mean square error. The averaged sum-capacity lower bound is derived and simulated. Simulation results show that on a low signal-to-noise ratio regime, our proposed scheme achieves better performance and higher capacity than the conventional pilot aided approach.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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