It is crucial to know spatial soil variability for precision farming. However, it is time-consuming, and difficult to measure spatial soil properties. Therefore, there are needs fur sensing technology to estimate spatial soil variability, and for electronic mapping technology to store, manipulate and process the sampled data. This research was conducted to develop a real-time soil organic matter sensor and an electronic mapping system. A soil organic matter sensor was developed with a spectrophotometer in the 900∼1,700 nm range. It was designed in a penetrator type to measure reflectance of soil at 15cm depth. The signal was calibrated with organic matter content (OMC) of the soil which was sampled in the field. The OMC was measured by the Walkeley-Black method. The soil OMCs were ranged from 0.07 to 7.96%. Statistical partial least square and principle component regression analyses were used as calibration methods. Coefficient of determination, standard error prediction and bias were 0.85 0.72 and -0.13, respectively. The electronic mapping system was consisted of the soil OMC sensor, a DGPS, a database and a makeshift vehicle. An algorithm was developed to acquire data on sampling position and its OMC and to store the data in the database. Fifty samples in fields were taken to make an N-fertilizer dosage map. Mean absolute error of these data was 0.59. The Kring method was used to interpolate data between sampling nodes. The interpolated data was used to make a soil OMC map. Also an N-fertilizer dosage map was drawn using the soil OMC map. The N-fertilizer dosage was determined by the fertilizing equation recommended by National Institute of Agricultural Science and Technology in Korea. Use of the N-fertilizer dosage map would increase precision fertilization up to 91% compared with conventional fertilization. Therefore, the developed electronic mapping system was feasible to not only precision determination of N-fertilizer dosage, but also reduction of environmental pollution.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.4
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pp.817-823
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2009
This paper proposes a robust method for mapping of a caterpillar-type mobile robot which inherently has uncertainty in its modeling by compensating for the estimated pose error of the robot. In general, a caterpillar type robot is difficult to model, which results in inaccuracy in Simultaneous Localization And Mapping(SLAM). To enhance the robustness of the SLAM for a caterpillar-type mobile robot, we factorize the SLAM posterior, where we used particle filter to estimate the position of the robot and Extended Kalman Filter(EKF) to map the environment. The simulation results show the effectiveness and robustness of the proposed method for mapping.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.166-171
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1996
Generally, when we control the robot, we should calculate exactly Inverse Kinematics. However, Inverse Kinematics calculation is complex and it takes much time for the manipulator to control in real-time. Therefore, the calculation of Inverse Kinematics can result in significant control delay in real time. In this paper, we will present that Inverse Kinematics can be calculated through Fuzzy Logic Mapping, Based on an exact solution through fuzzy reasoning instead of Inverse Kinematics calculation Also, the result provides sufficient precision and transient tracking error can be controlled based on a fuzzy adaptive scheme proposed in this paper. Based on the Denavit-Hartenberg parameters specification, after the Jacobian matrix of arbitrary manipulator is calculated, we will construct Fuzzy Inverse Kinematics Mapping(FIKM) using fuzzy logic and represent a good control efficiency through simulation of 2-DOF manipulator.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.4
no.1
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pp.101-107
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2000
In this paper we establish an upper bound for the estimation error variance of a continuous stream with a stationary variogram V which is assumed to be of the r-Holder type (Lipschitzian) on [-d, d]. Functional properties for the mapping ${\xi}(t):=E[(X-X(t))^2]$, $t{\in}[0,d]$, are also given.
In this paper we compare performance of exponential effective SINR mapping (EESM) with traditional actual value interface (AVI) approach for various modulation and coding schemes (MCS) in terms of coded bit error rate (BER) or block error rate (BLER) using different transmission schemes. This paper provides explanation and comparison of the two algorithms for single input single output (SISO), and single input multi-output (SIMO, 1X2) in OFDM systems. We calibrate the value of beta ($\beta$) in EESM using large number of channel realizations, here $\beta$ is a calibration constant. This paper also presents importance of beta value in EESM and how it improves the performance of OFDM wireless systems. We propose different modulation and coding schemes. Here we consider Standford university interim (SUI) channel models. Furthermore this paper also shows the detail observation of the two algorithms. Finally the conclusion review given for short summary.
Park, Sung-Min;Lee, Chang-je;Kong, Dae-Kyeong;Hwang, Kwang-il;Doh, Deog-Hee;Cho, Gyeong-Rae
Journal of Ocean Engineering and Technology
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v.35
no.3
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pp.183-190
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2021
Tomographic particle image velocimetry (PIV) is a widely used method that measures a three-dimensional (3D) flow field by reconstructing camera images into voxel images. In 3D measurements, the setting and calibration of the camera's mapping function significantly impact the obtained results. In this study, a camera self-calibration technique is applied to tomographic PIV to reduce the occurrence of errors arising from such functions. The measured 3D particles are superimposed on the image to create a disparity map. Camera self-calibration is performed by reflecting the error of the disparity map to the center value of the particles. Vortex ring synthetic images are generated and the developed algorithm is applied. The optimal result is obtained by applying self-calibration once when the center error is less than 1 pixel and by applying self-calibration 2-3 times when it was more than 1 pixel; the maximum recovery ratio is 96%. Further self-correlation did not improve the results. The algorithm is evaluated by performing an actual rotational flow experiment, and the optimal result was obtained when self-calibration was applied once, as shown in the virtual image result. Therefore, the developed algorithm is expected to be utilized for the performance improvement of 3D flow measurements.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.9
no.2
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pp.96-103
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2010
This paper studies the performance of STTC with minimum Hamming distance (MHD) mapping in order to improve the bit error rate (BER) performance. Unfortunately, the MHD mapping used in trellis coded modulation (TCM) or multiple trellis coded modulation (MTCM) cannot be directly applied to STTC because the trellis structure of STTC is generally different from that of TCM or MTCM. Therefore, we need a simple modification to apply the MHD mapping concept in STTC. The core of the modification assigns information bits with a Hamming distance in proportion to the sum of the Euclidean distance to trellis branch of STTC. To the best knowledge, this combination has not been considered yet. The BER performance is examined with simulations and the performance of MHD mapping is compared to that of well known natural mapping and Gray mapping on both fast Rayleigh as well as fast Rician fading channels. It is shown that the performance of MHD mapping is much better than that of natural mapping or Gray mapping over fast Rician fading channels, especially.
No, Tae-Hui;Kim, Gyeong-Sun;Sin, Eun-Ju;Han, Jae-Yeong
Journal of the Korean Chemical Society
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v.50
no.6
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pp.486-493
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2006
study investigated the relationship between conceptual understanding and mapping errors induced in learning chemistry concept with two analogies presented in current science textbooks. Each of the two groups from 7th graders (N=260) in three middle schools studied with one of the analogies, and then a conception test and a mapping test were administered. Analyses of the results indicated that students conceptual understanding has a significant relationship with their understanding about the mapping. The scores of the conception test and the mapping test for the unshared attributes were lower than those for the shared attributes. Five types of mapping errors were also identified: overmapping, mismapping, failure to map, rash mapping, and artificial mapping. Many representative misconceptions were found to be associated with their mapping errors. Educational implications are discussed.
Eye gaze positions evaluation on computer screen uses the human eye as an input device for computer systems is that it gives low resolution. We proposes a method to determine the eye gaze positions on the screen by using two-eye displacements as the information for mapping, and the perspective projection is applied to map the displacements to a position on a computer screen. The experiments were performed on 20 persons and a 17-inch monitor is used with the screen resolution of 1024x768 pixels. Gaze detection error was 3.18 cm (RMS error), with screen is divided into 5x8 and 7x10 positions on a 17-inch monitor. The results showed 100% and 96% correction, respectively.
In this paper, a new one-step iterative scheme with error for approximating common fixed points of asymptotically quasi-nonexpansive type nonself-mappings in Banach space is defined. The results obtained in this paper extend and improve the recent ones, announced by H. Y. Zhou, Y. J. Cho, and S. M. Kang [Zhou et al.,(2007), namely, A new iterative algorithm for approximating common fixed points for asymptotically non-expansive mappings, published to Fixed Point Theory and Applications 2007 : 1-9], and many others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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