This paper proposes a new method of weighted template matching for machine-printed numeral recognition. The proposed weighted template matching, which emphasizes the feature of a pattern using adaptive Hamming distance on local feature areas, improves the recognition rate while template matching processes an input image as one global feature. Template matching is vulnerable to random noises that generate ragged outlines of a pattern when it is binarized. This paper offers a method of chain code trimming in order to remove ragged outlines. The method corrects specific chain codes within the chain codes of the inner and the outer contour of a pattern. The experiment compares confusion matrices of both the template matching and the proposed weighted template matching with chain code trimming. The result shows that the proposed method improves fairly the recognition rate of the machine-printed numerals.
Early detection of small concrete crack or reinforcement corrosion is necessary for Structural Health Monitoring (SHM). Global vibration based methods are advantageous over local methods because of simple equipment installation and cost efficiency. Among vibration based techniques, FRF based methods are preferred over modal based methods. In this study, a new coupled method using frequency response function (FRF) and proper orthogonal modes (POM) is proposed by using the dynamic characteristic of a damaged beam. For the numerical simulation, wave finite element (WFE), coupled with traditional finite element (FE) method is used for effectively incorporating the damage related information and faster computation. As reported in literature, hybrid combination of wave function based wave finite element method and shape function based finite element method can addresses the mid frequency modelling difficulty as it utilises the advantages of both the methods. It also reduces the dynamic matrix dimension. The algorithms are implemented on a three-dimensional reinforced concrete beam. Damage is modelled and studied for two scenarios, i.e., crack in concrete and rebar corrosion. Single and multiple damage locations with different damage length are also considered. The proposed methodology is found to be very sensitive to both single- and multiple- damage while being computationally efficient at the same time. It is observed that the detection of damage due to corrosion is more challenging than that of concrete crack. The similarity index obtained from the damage parameters shows that it can be a very effective indicator for appropriately indicating initiation of damage in concrete structure in the form of spread corrosion or invisible crack.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.925-936
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2003
The manipulability analysis of the parallel-type rolling mill proposed in Hong et al. [1] is re-visited. The parallel rolling mill uses two Stewart platforms in opposite direction for the generation of 6 degree-of-freedom motions of each roll. The objective of this new parallel rolling mill is to permit an integrated control of the strip thickness, strip shape, pair crossing angle, uniform wear of rolls, and tension of the strip. New forward/inverse kinematics problems, in contrast with [1], are formulated. The forward kinematics problem is defined as the problem of finding the roll-gap and the pair-crossing angle of two work rolls for given lengths of twelve legs. On the other hand, the inverse kinematics problem is defined as the problem of finding the lengths of twelve legs when the roll-gap, the pair-crossing angle, and the position and orientation of one work roll are given. The method of manipulability analysis used in this paper follows the spirit of [1]. But, because the rolling force and moment exerted from both upper and lower rolls have been included in the manipulability analysis, more accurate results than the use of a single platform can be achieved. Two. kinematic parameters, the radius of the base and the angle between two neighboring joints, are optimally designed by maximizing the global manipulability measure in the entire workspace.
Journal of the Korea Institute of Military Science and Technology
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v.20
no.1
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pp.25-32
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2017
Most of weapon systems use aided navigation system which integrates inertial navigation and aiding sensors to compensate the INS errors increasing with the passage of time. Various aid sensors can be applied such as Global Navigation Satellite System (GNSS), radar, barometer, etc., but there might exist time delay caused by signal processing or transferring aid information. This time delay leads out-of-sequence measurements (OOSM) systems. Previously, optimal and suboptimal measurment update method for OOSM systems, where the time delay length are known, are proposed. However, previous algorithm does not guarantee the positive definite property of covariance matrix. In order to improve numerical stability for aided navigation using delayed-measurement, this paper proposes a new measurement covariance update algorithm be similar to Joseph-form in Kalman filter. Futhermore, we propose how to implement it in indirect feedback Kalman filter structure, which is commonly used in aided navigation systems, for time-delayed measurement systems. Simulation and vehicle test results show effectiveness of a proposed algorithm.
Kim, Jeong-Ho;Noh, Jeong-Hoon;Park, Joon-Pyo;Yoon, Eui-Pak
Journal of Korea Foundry Society
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v.18
no.3
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pp.240-245
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1998
In the view point of the environmental conservation and the energy reduction, the recycling of metal scrap is coming as one of the global subjects in the world. In this study, the movement of intermetallics with electromagnetic force in a melt of a scrap of Al-Si-Cu alloy (JIS ADC12), which was widely used in diecasting process, was investigated in order to eliminate the Fe element, which was usually accumulated in a scrap. In this study, we applied electromagnetic method to eliminate Fe element in ADC12 aluminum alloy scrap which contains 1.64wt.% Fe and the effects of electromagnetic force on the particle movement was visualized and confirmed by water modeling and experiment. As a result, the Fe intermetallic compounds are moved to the direction opposite to that of the electromagnetic force as the force applies, thus eliminated from the bulk metal. Therefore, the content of Fe in matrix decreased from 1.64wt.% to 0.45wt.%.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.51
no.3
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pp.179-183
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2014
The fluid loading effect has been investigated for the shipboard equipment foundation mobility with finite element model. For the purpose, two kinds of finite element models for 60m class ship have been developed: global and local model. The former is for low frequency range and the latter for middle frequency range. These finite element models contain added mass explaining fluid loading effect. Added mass has been implemented with virtual mass matrix derived from Laplace equation governing fluid surrounding ship hull. The mobility assessment result for diesel generator foundation of the objective model shows that the fluid loading effect should be considered, especially in low frequency range, to more accurately assess shipboard equipment foundation mobility.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.7
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pp.3594-3607
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2017
The traditional feature extraction methods such as principal component analysis (PCA) cannot obtain the local structure of the samples, and locally linear embedding (LLE) cannot obtain the global structure of the samples. However, a common drawback of existing PCA and LLE algorithm is that they cannot deal well with the sparse problem of the samples. Therefore, by integrating the globality of PCA and the locality of LLE with a sparse constraint, we developed an improved and unsupervised difference algorithm called Sparse Difference Embedding (SDE), for dimensionality reduction of high-dimensional data in small sample size problems. Significantly differing from the existing PCA and LLE algorithms, SDE seeks to find a set of perfect projections that can not only impact the locality of intraclass and maximize the globality of interclass, but can also simultaneously use the Lasso regression to obtain a sparse transformation matrix. This characteristic makes SDE more intuitive and more powerful than PCA and LLE. At last, the proposed algorithm was estimated through experiments using the Yale and AR face image databases and the USPS handwriting digital databases. The experimental results show that SDE outperforms PCA LLE and UDP attributed to its sparse discriminating characteristics, which also indicates that the SDE is an effective method for face recognition.
Hong Suk-Yoon;Seo Seong-Hoon;Park Young-Ho;Lee Ho-Won
Journal of Ship and Ocean Technology
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v.8
no.4
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pp.26-33
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2004
PFFEM software, PFADS has been developed for the vibration predictions and analysis of coupled system structures in medium-to-high frequency ranges. PFFEM is numerical method which solves energy governing equation using finite element technique for complicated structures where the exact solutions are not available. Through the upgrades, present PFADS R3 could cover the general beam and plate structures including various kinds of beam-plate rigid joints and other joint systems such as spring-damper junction and rigid bar connection. This software is composed of 3 parts; translator, model converter and solver. The translator makes its own FE-model from bulk data of commercial FE software, and the model converter is used to convert FE-model to PFFE-model automatically. The solver calculates vibrational energy density and intensity for PFFE-model by solving global matrix equations of PFFEM. For the applications of real transportation systems, a container ship model has been examined with respect to major parameters, and reliable results have been obtained.
In most spectral clustering approaches, the Gaussian kernel-based similarity measure is used to construct the affinity matrix. However, such a similarity measure does not work well on a dataset with a nonlinear and elongated structure. In this paper, we present a new similarity measure to deal with the nonlinearity issue. The maximum flow between data points is computed as the new similarity, which can satisfy the requirement for similarity in the clustering method. Additionally, the new similarity carries the global and local relations between data. We apply it to spectral clustering and compare the proposed similarity measure with other state-of-the-art methods on both synthetic and real-world data. The experiment results show the superiority of the new similarity: 1) The max-flow-based similarity measure can significantly improve the performance of spectral clustering; 2) It is robust and not sensitive to the parameters.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.3
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pp.211-217
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2011
This paper proposes a quasi-optimal linear DOA (Direction-of-Arrival) estimator which is necessary for the development of a real-time robot auditory system tracking moving acoustic source. It is well known that the use of conventional nonlinear filtering schemes may result in the severe performance degradation of DOA estimation and not be preferable for real-time implementation. These are mainly due to the inherent nonlinearity of the acoustic signal model used for DOA estimation. This motivates us to consider a new uncertain linear acoustic signal model based on the linear prediction relation of a noisy sinusoid. Using the suggested measurement model, it is shown that the resultant DOA estimation problem is cast into the NCRKF (Non-Conservative Robust Kalman Filtering) problem [12]. NCRKF-based DOA estimator provides reliable DOA estimates of a fast moving acoustic source in spite of using the noise-corrupted measurement matrix in the filter recursion and, as well, it is suitable for real-time implementation because of its linear recursive filter structure. The computational efficiency and DOA estimation performance of the proposed method are evaluated through the computer simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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