For precise interpretation of magnetotelluric (MT) data distorted by irregular surface terrain, topography effects are investigated by computing apparent resistivities, phases, tippers and induction vectors for a three-dimensional (3D) hill-and-valley model. To compute MT responses for the 3D surface topography model, we use a 3D MT modeling algorithm based on an edge finite-element method which is free from vector parasites. Distortions on the apparent resistivity and phase are mainly caused by distorted currents that flow along surface topography. The distribution of tipper amplitudes over both hill and valley are the same, while the tipper points toward the center of hill and the base of the valley. The real part of induction vector also points in the same direction as that of tipper, while the imaginary part in the opposite direction.
Indoor-positioning systems are useful to various applications. Navigation system is one of the most popular applications, which needs the information of directions of nodes' movements. Specifically the applications should get the information in real-time to properly show the current moving position of a node. In this paper, simple vector-based algorithms are proposed to compute amount and direction of changes of azimuth of mobile nodes' heading directions using existing indoor positioning systems in indoor environments where azimuth sensors do not work properly. Previous algorithms calculate the azimuth changes by too many steps of topology-based formula. The algorithms proposed in this paper get the amount of changes of azimuth by simple formula based on vector, and determine the direction of changes by the sign of value of simple formula based on the previous movement of nodes. The algorithms are much simpler and less error-prone than previous ones, and then they can detect changes in many location-based applications as well. The performance of the algorithms is proved logically and mathematically.
The aim of this study is to evaluate the patient's setup errors in TomoTherapy (Hi-Art II, TomoTherapy, USA) Bodyfix system (Medical Intelligence, Ele-kta, Schwabmuchen, Germany) pressure in the vacuum compression, depending on and were evaluated. Bodyfix immobilization system and vacuum pressure was compression applied to the patients who received Tomotherapy thoracic and abdominal area, 21 patients were selected and TomoTehpay treatment total 477 of MVCT images were obtained. The translational (medial-lateral: ML, anterior-posterior: AP, superior-inferior: SI directions) and rolling were recorded and analyzed statistically. Using Pearson's product-moment coefficient and One-way ANOVA, the degree of correlation depending on the different vacuum pressure levels were statistically analyzed for setup errors from five groups (p<0.05). The largest average and standard deviation of systematic errors were 6.00, 5.95 mm in the AP and SI directions, respectively. The largest average of random errors were 4.72 mm in the SI directions. The correlation coefficients were 0.485, 0.244, and 0.637 for the ML-Roll, AP-Vector, and SI-Vector, respectively. SI-Vector direction showed the best relationship. In the results of the different degree of vacuum pressure in five groups (Pressure range: 30~70 mbar), the setup errors between the ML, SI in both directions and Roll p=0.00 (p<0.05) were shown significant differences. The average errors of SI direction in the vacuum pressure of 40 mbar and 70 mbar group were 4.78 mm and -0.74 mm, respectively. In this study, the correlation between the vacuum pressure and the setup-errors were statistically analyzed. The fact that setup-errors in SI direction is dependent in vacuum pressure considerly setup-errors and movement of interal organs was identified. Finally, setup-errors, and it, based on the movement of internal organs in Bodyfix system we should apply more than 50 mbar vacuum pressure. Based on the results of this study, it is suggested that accuracy of the vacuum pressure and the quantitative analysis of movement of internal organs and the tumor should be studied.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.7
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pp.631-636
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2007
An efficient obstacle avoidance algorithm is proposed in this paper to avoid dynamic obstacles using a collision vector while a tele-operated mobile robot is moving. For the verification of the algorithm, an operator watches through a monitor and controls the mobile robot with a force-reflection joystick. The force-reflection joystick transmits a virtual force to the operator through the Inter-net, which is generated by an adaptive impedance algorithm. To keep the mobile robot safe from collisions in an uncertain environment, the adaptive impedance algorithm generates the virtual force which changes the command of the operator by pushing the operator's hand to a direction to avoid the obstacle. In the conventional virtual force algorithm, the avoidance of moving obstacles was not solved since the operator cannot recognize the environment realistically by the limited communication bandwidth and the narrow view-angle of the camera. To achieve the dynamic obstacle avoidance, the adaptive virtual force algorithm is proposed based on the collision vector that is a normal vector from the obstacle to the mobile robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, mobile robot navigation experiments with multiple moving obstacles have been performed, and the results are demonstrated.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.9
no.1
s.24
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pp.33-40
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2006
A compact broadband active composite dipole antenna for direction finding system at the V/UHF-band is presented. It uses the composite structure which improves the antenna gain and the active circuit for broadband operation. This type of antenna has a high gain more than that of one dipole antenna within limited length(1m). The basic design and performance of both antenna structure and integrated active circuit are presented.
Electrogastrography(EGG), the cutaneous recording of the myoelectrical activity of the stomach using surface electrodes, is attactive due to its non-invasiveness. Despite many attempts made over the decades, analysis of surface EGG has not led to identification of contraction-related electrical response activity of the stomach that would help the clinician to diagnose motility disorders of the stomach. We propose feasible methods to detect the gastric contraction by spectrum analysis and vector analysis of the surface EGG signal. A running spectral analysis(RSA) based on the fast Fourier transform (FFT) was applied to the filtered EGG signal. The powers of dominant frequency and its harmonics were compared with gastric contraction signals such as the strain gauge signal from the gastric serosa in dog or the antropyloric pressure in human. And we also carried out vector analysis of the filtered EGG signals obtained from three paired electrodes. The amplitude and direction of the calculated EGG vector were analyzed and compared with the gastric contraction signals. From the spectrum analysis, we found that the increase of the power of the first harmonic of the dominant frequency was highly correlated with the gastric contraction. And from the vector analysis of the EGG signal, we found a typical change of the amplitude and direction of the EGG vector, which can indicate occurrences of the gastric contraction.
The effects of random errors in array weight and sensor positions on the performance of a Linearly constrained linear sensor array is analyzed in a weight vector space. It is observed that a nonorthogonality exists between an optimum weight vector and the steering vector of an interference direction du e to random errors. A novel approach to improving the nulling performance by compensating for the nonorthogonality is proposed. Computer simulation results are presented.
This paper applies Support Vector Regression (SVR) to estimate and forecast nonlinear autoregressive integrated (ARI) model of the daily exchange rates of four currencies (Swiss Francs, Indian Rupees, South Korean Won and Philippines Pesos) against U.S. dollar. The forecasting abilities of SVR are compared with linear ARI model which is estimated by OLS. Sensitivity of SVR results are also examined to kernel type and other free parameters. Empirical findings are in favor of SVR. SVR method forecasts exchange rate level better than linear ARI model and also has superior ability in forecasting the exchange rates direction in short test phase but has similar performance with OLS when forecasting the turning points in long test phase.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.4
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pp.579-592
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2016
CNUSAIL-1, to be launched into low-earth orbit, is a cubesat-class satellite equipped with a $2m{\times}2m$ solar sail. One of CNUSAIL's missions is to deploy its solar sail system, thereby deorbiting the satellite, at the end of the satellite's life. This paper presents the design results of the attitude control system for CNUSAIL-1, which maintains the normal vector of the sail by a 3-axis active attitude stabilization approach. The normal vector can be aligned in two orientations: i) along the anti-nadir direction, which minimizes the aerodynamic drag during the nadir-pointing mode, or ii) along the satellite velocity vector, which maximizes the drag during the deorbiting mode. The attitude control system also includes a B-dot controller for detumbling and an eigen-axis maneuver algorithm. The actuators for the attitude control are magnetic torquers and reaction wheels. The feasibility and performance of the design are verified in high-fidelity nonlinear simulations.
In this paper, a prediction system is proposed to control the brightness of smart street lamps by predicting the moving path through the reduction of consumption power and information of pedestrian's past moving direction while meeting the function of existing smart street lamps. The brightness of smart street lamps is adjusted by utilizing the walk tracking vector and soft hand-off characteristics obtained through the motion sensing sensor of smart street lamps. In addition, the motion vector is used to analyze and predict the pedestrian path, and the GPU is used for high-speed computation. Pedestrians were detected using adaptive Gaussian mixing, weighted difference imaging, and motion vectors, and motions of pedestrians were analyzed using the extracted motion vectors. The preprocessing process using linear interpolation is performed to improve the performance of the proposed prediction system. Fuzzy prediction system and neural network prediction system are designed in parallel to improve efficiency and rough set is used for error correction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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