The current vibration reduction methods for positioning systems lead to either complicated motion or the need for additional hardware when the positioning systems carry out frequent short-distance movements. This paper proposes a simple yet efficient vibration reduction method for positioning systems subjected to frequent short-distance movements. The essence of the proposed method is the trapezoidal or triangular velocity profiles, whose acceleration/deceleration rates are designed to be related to the natural frequency of concern. The combined use of the proposed method and the input shaping method is also proposed for the possible application to multi-mode systems. Experiments are performed to validate the proposed method. The simulation and experiments prove that the proposed method is of great use for residual vibration reduction in positioning systems subjected to frequent short-distance movement.
Bhattacharyya distance는 패턴 분류 문제에 있어서 클래스간 분리도 측정의 수단으로 사용되어 왔으며 특징 추출 시 유용한 정보를 제공한다. 본 논문에서는 최근 발표된 Bhattacharyya distance를 이용한 에러 예측 기법을 이용하여 예측된 분류 에러가 최소가 되는 특정 벡터를 추출하는 방법에 대하여 제안한다. 제안한 특징 추출 기법은 최적화 알고리즘인 전체탐색 및 순차탐색 방법의 적용 시 분류 에러를 직접 구하지 않고 Bhattacharyya distance를 이용하여 분류 에러를 예측하므로 고차원 데이터의 경우 고속의 특징 추출이 가능하며, 에러 예측 성질을 이용하여 패턴 분류 시 필요한 최소 특징 벡터의 수를 예측할 수 있는 장점이 있다.
Implicit surfaces are geometric shapes which are defined by implicit functions and exist in three-dimensional space. Recently, implicit surfaces have received much attention in solid modeling applications because they are easy to represent the location of points and to use boolean operations. However, it is difficult to chart points on implicit surfaces for rendering. As efficient rendering method of implicit surfaces, the original Adaptively Sampled Distance Fields (ADFs) $method^{[1]}$ is to use sampled distance fields which subdivide the three dimensional space of implicit surfaces into many cells with high sampling rates in regions where the distance field contains fine detail and low sampling rates where the field varies smoothly. In this paper, in order to maintain the sharp features efficiently with small number of cells, an extended ADFs method is proposed, applying the Dual/Primal mesh optimization $method^{[2]}$ to the original ADFs method. The Dual/Primal mesh optimization method maintains sharp features, moving the vertices to tangent plane of implicit surfaces and reconstructing the vertices by applying a curvature-weighted factor. The proposed extended ADFs method is applied to several examples of implicit surfaces to evaluate the efficiency of the rendering performance.
평행 빔 SPECT는 평행구멍 모양의 조준기와 검출기를 결합하여 프로젝션 데이터를 얻는다. 그러나, 평행 빔 SPECT의 프로젝션 데이터는 광자의 검출방향을 고정하는 조준기의 점선원 반응 함수의 부정확성 때문에 거리 의존적 흐트러짐의 영향을 받게 되어, 이를 해결하기 위한 효과적인 구경보정이 필요하다. 이 논문에서는 반복적 구경보정 방법의 시간적 제약과 주파수-거리 관계를 이용한 방법의 성능상의 제약을 극복하기 위한 방법으로 거리 의존적 역투사를 이용한 구경보정을 제안한다. 제안된 방법은 직접적 영상재구성에서 적용하는 거리 독립적 역투사를 거리 의존적 역투사로 대체하여 구경보정 효과와 함께 영상을 신속히 재구성 할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법과 비교하기 위해 여러 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존의 푸리에-거리 관계를 이용한 방법에 비해 공간분해능을 향상시키고 잡음에 강건함을 확인할 수 있었다.
단일 줌 카메라를 사용한 거리추정 방법은 시야 범위가 광 축으로 제한되기 때문에 거리 추정에는 한계가 있다. 본 논문에서는 넓은 범위에서 거리추정을 위한 수평이동 방식의 줌 렌즈를 이용한 입체영상에서의 물체의 거리 추정 방법을 제안한다. 거리 추정을 위하여 줌렌즈를 이용한 수평이동방식 카메라를 구현하였다. 제안한 방법으로 또한 편광 입체영상 모니터를 사용하여 카메라의 좌, 우 영상 정보를 획득하였다. 인간이 볼 수 있는 시야 범위를 추정하기 위해 좌, 우로 $0mm{\sim}500mm$ 범위에서 실 거리와 추정 거리를 구하였고 이의 오차는 10mm 미만이었다. 입체 카메라의 주시각 제어에 줌 기능을 사용하여 제어의 오차를 줄였기 때문에 주시각에 의한 거리 추정에서 보다 더욱 정확한 거리를 추정 할 수 있었다. 또한 교차방식과 수평이동방식의 거리 추정의 오차를 비교하여 수평이동 방식이 교차방식보다 더욱 정확한 거리 정보를 추정을 확인하였다.
Generally, to get the minimum distance between two arbitrary shapes that are composed of circular arcs and lines, we must calculate distances for all the possible pairs of the components from two given shapes. In this paper, we propose an efficient method for the minimum distance problem between two shapes by using their structural features after extracting the reduced component lists which are essential to calculate the minimum distance considering the relationship of shape location. Even though the reduced component lists may contain all the components of the shapes in the worst case, in the average we can reduce the required computation much by using the reduced component lists. This method may be efectively applied to calculating the minimum distance between two shapes which are generated by the CAD tool, like in the nesting system.
카메라를 이용한 위치 측정은 오랫동안 많은 연구가 진행되고 있다. 이것은 자율주행 자동차에서 차간거리 인식이나 객체 인식을 위한 연구가 있고, GPS를 적용하기 어려운 한정된 공간인 실내의 내비게이션 분야에서 연구되고 있다. 보통, 카메라를 이용하는 거리를 측정하는 방법은 2개의 스테레오 카메라를 이용하여 카메라 사이의 거리와 촬영된 영상이나 사진을 통해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다. 본 논문에서는 하나의 카메라를 이용하여 사물의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영 시간의 차이, 촬영 사이의 거리를 통하여 스테레오 카메라와 같이 카메라 간의 거리, 촬영된 사진에 의해 측정된 값을 이용하여 거리를 측정한다.
CSS(Chirp Spread Spectrum) technology adopt SDS-TWR algorithms of TOA(Time of Arrival) using velocity of specific medium and ToF(Time of Flight) to measure a distance, but this method always has a regular error on distance regardless of a real distance, as a result, in far distance, it decrease a error on distance relatively, but in near distance, it increase a error on distance relatively. in this paper, we propose and test new method measuring a distance more precisely in near distance using CSS and RSSI
본 논문에서는 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법을 개선한 새로운 계산 방법을 제안한다. 기존의 고속 유클리디언 거리 변환법이 가지고 있는 단점인 특징점의 수에 비례하여 계산량이 늘어나는 단점을 극복하기 위해서, 본 논문에서는 특징점들 중에서 비특징점과 4방향으로 연결되어 있는 특징점만을 이용하여 보로노이 다이어그램을 계산함으로써 유클리디언 거리 변화도(Euclidean distance map)의 계산 시간을 기존의 방법보다 평균 40%로 감소시켰다. 본 논문에서 제안한 방법의 효율성을 검증하기 위해서 크기의 바이너리 영상 16장에서 대해서 기존의 방법과 제안한 방법으로 똑같이 유클리디언 거리 변화도를 계산하여 계산 시간을 비교함으로써 그 효능을 입증하였다.
Edit distance metrics are widely used for many applications such as string comparison and spelling error corrections. Hamming distance is a metric for two equal length strings and Damerau-Levenshtein distance is a well-known metrics for making spelling corrections through string-to-string comparison. Previous distance metrics seems to be appropriate for alphabetic languages like English and European languages. However, the conventional edit distance criterion is not the best method for agglutinative languages like Korean. The reason is that two or more letter units make a Korean character, which is called as a syllable. This mechanism of syllable-based word construction in the Korean language causes an edit distance calculation to be inefficient. As such, we have explored a new edit distance method by using consonant normalization and the normalization factor.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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