Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.13
no.11
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pp.106-113
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1996
Using stainless steel as the cold forged parts especially the outer parts of automobile is gradually increasing because it can bear up against the erosion and the wear. During cold forging of the stainless steel the working pressure acting on die surface are very high therefore the wear on die surface can be greatly increased. In cold forging processes, die failure must be considered before die design. One of the main reasons of die failure in industrial application of metal forming technologies is wear. The die wear affects the tolerances of forged parts, metal flow and costs of processes etc. The only way to to control these failures is to develop methods which allow prediction of the die wear and which are suited to be used in the desing stage in order to optimize the process. In this paper, the rigid-plastic finite element method was combined with the wear prediction routine and then the forward extrusion process using stainless steel was analysed simultaneously. To minimize the die wear the FPS algorithm was applied and the optimal conditions of die configuration are suggested.
This paper presents a multi-label lane detection method for autonomous vehicles based on deep learning. The proposed algorithm can detect two types of lanes: center lane and normal lane. The algorithm uses a convolution neural network with an encoder-decoder architecture to extract features from input images and produce a multi-label heatmap for predicting lane's label. This architecture has the potential to detect more diverse types of lanes in that it can add the number of labels by extending the heatmap's dimension. The proposed algorithm was tested on an OpenLane dataset and achieved 85 Frames Per Second (FPS) in end to-end inference time. The results demonstrate the usability and computational efficiency of the proposed algorithm for the lane detection in autonomous vehicles.
Verification of internal organ motion during treatment and its feedback is essential to accurate dose delivery to the moving target. We developed an offline based internal organ motion verification system (IMVS) using cine EPID images and evaluated its accuracy and availability through phantom study. For verification of organ motion using live cine EPID images, a pattern matching algorithm using an internal surrogate, which is very distinguishable and represents organ motion in the treatment field, like diaphragm, was employed in the self-developed analysis software. For the system performance test, we developed a linear motion phantom, which consists of a human body shaped phantom with a fake tumor in the lung, linear motion cart, and control software. The phantom was operated with a motion of 2 cm at 4 sec per cycle and cine EPID images were obtained at a rate of 3.3 and 6.6 frames per sec (2 MU/frame) with $1,024{\times}768$ pixel counts in a linear accelerator (10 MVX). Organ motion of the target was tracked using self-developed analysis software. Results were compared with planned data of the motion phantom and data from the video image based tracking system (RPM, Varian, USA) using an external surrogate in order to evaluate its accuracy. For quantitative analysis, we analyzed correlation between two data sets in terms of average cycle (peak to peak), amplitude, and pattern (RMS, root mean square) of motion. Averages for the cycle of motion from IMVS and RPM system were $3.98{\pm}0.11$ (IMVS 3.3 fps), $4.005{\pm}0.001$ (IMVS 6.6 fps), and $3.95{\pm}0.02$ (RPM), respectively, and showed good agreement on real value (4 sec/cycle). Average of the amplitude of motion tracked by our system showed $1.85{\pm}0.02$ cm (3.3 fps) and $1.94{\pm}0.02$ cm (6.6 fps) as showed a slightly different value, 0.15 (7.5% error) and 0.06 (3% error) cm, respectively, compared with the actual value (2 cm), due to time resolution for image acquisition. In analysis of pattern of motion, the value of the RMS from the cine EPID image in 3.3 fps (0.1044) grew slightly compared with data from 6.6 fps (0.0480). The organ motion verification system using sequential cine EPID images with an internal surrogate showed good representation of its motion within 3% error in a preliminary phantom study. The system can be implemented for clinical purposes, which include organ motion verification during treatment, compared with 4D treatment planning data, and its feedback for accurate dose delivery to the moving target.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.12
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pp.1950-1958
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2016
Today, technique for precisely positioning vehicles is very important in C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System), Self-Driving Car and other information technology relating to transportation. Though the most popular technology for vehicle positioning is the GPS, its accuracy is not reliable because of large delay caused by multipath effect, which is very bad for realtime traffic application. Therefore, in this paper, we proposed the Vision-Based High Accuracy Vehicle Positioning Technology. At the first step of proposed algorithm, the ROI is set up for road area and the vehicles detection. Then, center and four corners points of found vehicles on the road are determined. Lastly, these points are converted into aerial view map using homography matrix. By analyzing performance of algorithm, we find out that this technique has high accuracy with average error of result is less than about 20cm and the maximum value is not exceed 44.72cm. In addition, it is confirmed that the process of this algorithm is fast enough for real-time positioning at the $22-25_{FPS}$.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.2
s.42
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pp.37-46
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2005
To date, many viable smart base isolation systems have been proposed and investigated. In this study, a novel friction pendulum system (FPS) and an MR damper are employed as the isolator and supplemental damping device, respectively, of the smart base isolation system. A fuzzy logic controller (FLC) is used to modulate the MR damper because the FLC has an inherent robustness and ability to handle non linearities and uncertainties. A genetic algorithm (GA) is used for optimization of the FLC. The main purpose of employing a GA is to determine appropriate fuzzy control rules as well to adjust parameters of the membership functions. To this end, a GA with a local improvement mechanism is applied. This method is efficient in improving local portions of chromosomes. Neuro fuzzy models are used to represent dynamic behavior of the MR damper and FPS. Effectiveness of the proposed method for optimal design of the FLC is judged based on computed responses to several historical earthquakes. It has been shown that the proposed method can find optimal fuzzy rules and the GA optimized FLC outperforms not only a passive control strategy but also a human designed FLC and a conventional semi active control algorithm.
Gaming on demand(GOD) makes people enjoy games by encoding and transmitting game screen at a server side, and decoding the video at a client side. In this paper, we propose a fast game video encoder for multiple users over network with low-powered devices. In the proposed system, the computational complexity of game encoders is reduced by using scene descriptors, which consists of an object motion vector, global motion, and scene change. With additional information from game engines, the proposed encoder does not need to perform various complexity processes such as motion estimation and ratedistortion optimization. The motion estimation and rate-distortion optimization skipped by scene descriptors. We found that the proposed method improved 192 % in terms of FPS, compared with x264 software. With partial assembly code, we also improved coding speed by 86 % in terms of FPS. We found that the proposed fast encoder could encode over 60 FPS for real-time GOD applications.
We present a hybrid hardware architecture capable of encoding and decoding a full HD resolution video with 60 fps. A number of technical modifications are applied to an existing image compression algorithm not only to accommodate large videos at a high frame rate but to enhance the quality of synthetic images, such as characters and video game images. Image quality of the proposed algorithm at a 1/6 compression ratio was comparable to that of the BTC based 1/3 compression algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.1
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pp.46-49
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2017
In this letter, we investigate the impact of image downsampling on the performance of background subtraction in Full-HD soccer videos. To this end, we evaluated the performance of background subtraction in terms of both accuracy and computational time. Furthermore, for the sake of completeness, we used two different background subtraction methods under the same experimental setup. For the quantitative comparison, we employed the F-measure and FPS(frames per second). We believe that this study serves as a practically useful benchmark for researchers and practitioners in developing a fast background subtraction algorithm adopted for building real-time intelligent soccer video analysis systems.
Transactions of the Korean hydrogen and new energy society
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v.27
no.2
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pp.155-162
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2016
A proton exchange membrane fuel cell (PEMFC) produces only water at cathode by an electrochemical reaction between hydrogen and oxygen. The generated water is transported across the membrane from the cathode to the anode. The transported water collected in water-trap and drained to the cathode within the humidifier outlet. If the condensate water is not being drained at the appropriate time, condensate water in the anode can cause the performance degradation or fuel efficiency degradation of fuel cell by the anode flooding or unnecessary hydrogen discharge. In this study, we proposed an optimization method of condensate water drain logic for the water drain performance and the water drain algorithm as considered the condensate water generating speed prep emergency case. In conclusion, we developed the water management strategy of fuel processing system (FPS) as securing fuel efficiency and operating stability.
Recently, maskless lithography (ML) systems have become popular in digital manufacturing technologies. To achieve high-throughput manufacturing processes, digital micromirror devices (DMD) in ML systems must be driven to their operational limits, often in harsh conditions. We propose an instrument and algorithm to detect DMD malfunctions to ensure perfect mask image transfer to the photoresist in ML systems. DMD malfunctions are caused by either bad DMD pixels or data transfer errors. We detect bad DMD pixels with $20{\times}20$ pixel by white and black image tests. To analyze data transfer errors at high frame rates, we monitor changes in the frame rate of a target DMD pixel driven by the input data with a set frame rate of up to 28000 frames per second (fps). For our data transfer error detection method, we verified that there are no data transfer errors in the test by confirming the agreement between the input frame rate and the output frame rate within the measurement accuracy of 1 fps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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