Since most biosignals rely on contact-based measurement, there is still a problem in that it is hard to provide convenience to users by applying them to daily life. In this paper, we present a mobile application for estimating heart rate based on a deep learning model. The proposed application measures heart rate by capturing real-time face images in a non-contact manner. We trained a three-dimensional convolutional neural network to predict photoplethysmography (PPG) from face images. The face images used for training were taken in various movements and situations. To evaluate the performance of the proposed system, we used a pulse oximeter to measure a ground truth PPG. As a result, the deviation of the calculated root means square error between the heart rate from remote PPG measured by the proposed system and the heart rate from the ground truth was about 1.14, showing no significant difference. Our findings suggest that heart rate measurement by mobile applications is accurate enough to help manage health during daily life.
Xulin Hu;Junling Wang;Jianwen Huo;Ying Zhou;Yunlei Guo;Li Hu
Nuclear Engineering and Technology
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제56권4호
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pp.1153-1164
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2024
In recent years, unmanned ground vehicles (UGVs) have been used to search for lost or stolen radioactive sources to avoid radiation exposure for operators. To achieve autonomous localization of radioactive sources, the UGVs must have the ability to automatically determine the next radiation measurement location instead of following a predefined path. Also, the radiation field of radioactive sources has to be reconstructed or inverted utilizing discrete measurements to obtain the radiation intensity distribution in the area of interest. In this study, we propose an effective source localization framework and method, in which UGVs are able to autonomously explore in the radiation area to determine the location of radioactive sources through an iterative process: path planning, radiation field reconstruction and estimation of source location. In the search process, the next radiation measurement point of the UGVs is fully predicted by the design path planning algorithm. After obtaining the measurement points and their radiation measurements, the radiation field of radioactive sources is reconstructed by the Gaussian process regression (GPR) model based on machine learning method. Based on the reconstructed radiation field, the locations of radioactive sources can be determined by the peak analysis method. The proposed method is verified through extensive simulation experiments, and the real source localization experiment on a Cs-137 point source shows that the proposed method can accurately locate the radioactive source with an error of approximately 0.30 m. The experimental results reveal the important practicality of our proposed method for source autonomous localization tasks.
Due to various types of errors added to dynamic weight measurement data, proper methods to reduce measurement errors are required to produce reliable weights. To cope with parasitic types of errors in real systems, information provided by the various sensors is utilized and combined in such a way to reduce the measurement errors of load cells. In addition to four channels of load cells from a trailer, an accelerometer is used to obtain the information to compensate the error induced from vertical movement of the vehicle due to the variation of ground level. A model trailer system is run to verify the effectiveness of the proposed method to reduce noise of dynamic weight measurements. Experiments show that the processed error magnitudes of less than 20 g can be obtained for 10 Kg experimental loads.
Kim, Sun Young;Kang, Chang Ho;Yang, Jeong Hwan;Park, Chan Gook;Joo, Jung Min;Heo, Moon Beom
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제1권1호
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pp.15-21
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2012
For a GNSS receiver's robustness against RFI and the high accuracy of navigation solution in GNSS, interference source detection and mitigation are needed. In this paper, an adaptive lattice IIR notch filter is employed to track single-tone continuous wave and swept continuous wave interference signals, and an interference detection method is proposed. Furthermore, this paper presents interference source characterization algorithm using multiple ground stations' interference detection results. The measurement of the signal powers from each ground station is used to build weighting factors to estimate the type of the interference. The performance of interference detection algorithm is simulated for scenarios of GPS signal in the presence of single-tone continuous wave interference and swept continuous wave interference.
In this paper, the effects of the positions of the current probe on the measurements of the ground resistanc, and potential gradients with fall-of-potential method are described, and the testing techniques to minimize the measuring errors are proposed. The fall-of-potential method is theoretically based on the potential and current measuring principle and the measuring error is primarily caused by the position of the measuring auxiliary probes. The ground resistance is calculated by applying the 61.8% lute using fall-of-potential method.
This study shows the path generation algorithm for an UGV (Unmanned Ground Vehicle). The developed UGV frame which has a 4-wheel driven mechanism and diesel source is applied. Proposed vehicle system in this research is aimed to military purpose. To achieve the unmanned autonomous driving, following two main issues are considered. First, behavior module for positioning and posture of vehicle system and second, cognition module to receive the information from environment are proposed and verified. To do this, rover which can acquire the positioning information from earth coordinate and IMU (Inertial Measurement Unit) which can measure the posture are combined to design the path planning algorithm.
In this paper, the effects of the position and the angle of the auxiliary probes on the measurements of the low frequency ground impedance with the fall-of-potential method are described iud the testing techniques to minimize the measuring errors are proposed. The fall-of-pot ential method is theoretically based on the potential and current measuring principle and the measuring error is primarily caused by the position and angle of auxiliary probes. In order to analyze the characteristics of ground impedance due to the location of the potential probe, ground impedances were measured in case that the distance of current probe was fixed at 50[m] and the distance of potential probe was located from 10[m] to 50[m]. Also, the potential robe was located at 30[$^{\circ}$], 40[$^{\circ}$], 60[$^{\circ}$], 90[$^{\circ}$], and 180[$^{\circ}$]. The results could be help to determine the location of potential probe when the ground impedance was measured at grounding system.
원자력시설의 사고로 인한 방사성물질의 환경 누출후 주민의 이주를 위한 유도개입주위 산정의 실용적 방법론을 지표면 선량율에 근거하여 고안하였다. 이주를 요하는 기간에 따라 잠정 이주와 영주이주로 구분하여 환경특성 변수 값에 따른 유도개입준위의 영향을 고찰하였다. 이주를 위한 유도개입준위는 방사성물질의 지표 침적후 핵종의 유효 제거 반감기, 측정 지연시간 피폭자의 거주특성 등에 따라 뚜렷이 다르게 나타났다. 특히 지표면 선량율이 지수함수 형태가 아닌 멱함수 형태의 감소를 가정하는 경우 측정 지연시간은 유도개입준위 설정에 있어 중요한 요소로 작용한다는 것을 알 수 있다. 핵종의 유효 제거반감기가 길수록 측정 지연시간이 늦을수록 그리고 피폭자가 오염원에 노출되는 시간이 길수록 유도개입준위는 보다 낮은 값을 나타냈다.
Deformation measurement of large scale structures, such as the ground beds of high-rise buildings, tunnels, bridge, and railways, are important for insuring service quality and safety. The pose-relay videometrics method and displacement-relay videometrics method have already presented to measure the pose of non-intervisible objects and vertical subsidence of unstable areas, respectively. Both methods combine the cameras and cooperative markers to form the camera series networks. Based on these two networks, we propose two novel videometrics methods with closed-loop camera series network for deformation measurement of large scale structures. The closed-loop camera series network offers "closed-loop constraints" for the camera series network: the deformation of the reference points observed by different measurement stations is identical. The closed-loop constraints improve the measurement accuracy using camera series network. Furthermore, multiple closed-loops and the flexible combination of camera series network are introduced to facilitate more complex deformation measurement tasks. Simulated results show that the closed-loop constraints can enhance the measurement accuracy of camera series network effectively.
An improved method for detecting fault distance in overhead transmission lines is described in this paper. Based on single-ended measurement, propagation theory of traveling waves together with the wavelet transform technique is used. In estimating fault location, a simple, but fundamental method using the time difference between the two consecutive peaks of transient signals is considered; however, a new method to enhance measurement sensitivity and its accuracy is sought. The algorithm is developed based on the lattice diagram for traveling waves. Representing both the ground mode and alpha mode of traveling waves, in a lattice diagram, several relationships to enhance recognition rate or estimation accuracy for fault location can be found. For various cases with fault types, fault locations, and fault inception angles, fault resistances are examined using the proposed algorithm on a typical transmission line configuration. As a result, it is shown that the proposed system can be used effectively to detect fault distance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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