Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권7호
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pp.894-901
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2012
For more efficient use of the high pressure water-jet in rehabilitation of the water pipes, we have studied the water-jet cleaning motion of the in-pipe robot with screw drive. The mathematical models of the water-jet in the straight and the curved pipe (90 degrees elbow), representative features of the water mains, were designed to understand the water-jet motion and simulations have been performed. Furthermore the experiments has been conducted to validate the simulations by using the prototype in-pipe robot in the 3-D pipeline. The simulation results show that the water-jet motion in the straight pipe has a constant water-jet interval, whereas the motion in the curved pipe is changed by its position. By the comparison of the simulation and the experimental results, we have demonstrated that the simulations successfully estimate the water-jet motion inside the water pipes. Therefore in-pipe robot operators can predict a water-jet motion for a target water pipe through the simulation and flexibly make a proper water-jet motion by changing the robot configurations before a cleaning work.
승마 시뮬레이터는 승마동작을 모사하여 실내에서 신체활동을 수행하기 위한 운동기구이다. 본 연구는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동 시 소모되는 에너지 추정에 관한 연구이다. 실험은 총 9개의 동작으로 구분된 승마 동작에 대해 운동부하를 1분 단위로 변화시켜 총 25분 동안 운동을 수행하도록 설계하였으며, 호흡가스측정을 통해 에너지소모량을 수집하였다. 그 결과 신체조건에 따라 각 동작별 에너지소모량에 유의한 차이가 있음을 확인하였다. 이를 통해 사용자의 생체정보 측정 없이 신체정보만을 활용한 승마운동의 에너지소모량 추정방법을 개발하였다. 연구결과는 승마 시뮬레이터를 이용한 운동시 동작의 변화와 주행시간, 성별, 연령을 이용하여 실시간 에너지소모량의 계산이 가능해질 것이다.
동영상 촬영 시 급격한 카메라의 흔들림은 의도하지 않은 번짐 현상을 발생시켜 동영상의 품질을 낮추는 원인이 된다. 따라서 본 논문에서는 동영상의 품질을 높이기 위해 동영상에서 카메라 흔들림으로 인해 발생한 번짐 현상을 제거하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 매 프레임 별로 이루어진다. 각 프레임마다 이전 프레임과 현재 프레임, 다음 프레임을 이용하여 카메라 움직임을 계산한다. 그리고 카메라의 움직임을 바탕으로 점 확산 함수를 계산하고 프레임을 패치 단위로 쪼개어 패치별 번짐 현상을 제거한다. 이때 품질을 높이기 위하여 번짐 영상으로부터 외곽선을 예측하는 방법을 사용한다. 번짐 현상이 제거된 패치는 다시 하나의 프레임으로 합한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 동영상에서의 카메라 흔들림으로 인한 번짐 현상을 효과적으로 제거함을 확인하였다.
This paper uses a recursive least squares method to estimate the projectile motion trajectory of an object in real time. The equations of motion of the object are obtained considering the air resistance which occurs in the actual experiment environment. Because these equations consider air resistance, parameter estimation of nonlinear terms is required. However, nonlinear recursive least squares estimation is not suitable for estimating trajectory of projectile in that it requires a lot of computation time. Therefore, parameter estimation for real-time trajectory prediction is performed by recursive least square estimation after using Taylor series expansion to approximate nonlinear terms to polynomials. The proposed method is verified through experiments by using VICON Bonita motion capture system which can get three dimensional coordinates of projectile. The results indicate that proposed method is more accurate than linear Kalman filter method based on the equations of motion of projectile that does not consider air resistance.
This paper addresses the heading control of an offshore floating storage and regasification unit (FSRU) using a resolved motion and acceleration control (RMAC) algorithm. A turret moored vessel tends to have the slewing motion. This slewing motion may cause a considerable decrease in working time in loading and unloading operation because the sloshing in the LNG containment tank might happen and/or the collision between FSRU and LNGC may take place. In order to deal with the downtime problem due to this slewing motion, a heading control system for the turret moored FSRU is developed, and a series of model tests with azimuth thrusters on the FSRU is conducted. A Kalman filter is applied to estimate the low-frequency motion of the vessel. The RMAC algorithm is employed as a primary heading control method and modified I-controller is introduced to reduce the steady-state errors of the heading of the FSRU.
Given the small bit allocation for motion information in very low bit-rate coding, motion estimation using the block matching algorithm(BMA) fails to maintain an acceptable level of prediction errors. The reson is that the motion model, or spatial transformation, assumed in block matching cannot approximate the motion in the real world precisely with a small number of parameters. In order to overcome the drawback of the conventional block matching algorithm, several triangle-based methods which utilize triangular patches insead of blocks have been proposed. To estimate the motions of image sequences, these methods usually have been based on the combination of optical flow equation, affine transform, and iteration. But the compuataional cost of these methods is expensive. This paper presents a fast motion estimation algorithm using a multiple linear regression model to solve the defects of the BMA and the triange-based methods. After describing the basic 2-D triangle-based method, the details of the proposed multiple linear regression model are presented along with the motion estimation results from one standard video sequence, representative of MPEG-4 class A data. The simulationresuls show that in the proposed method, the average PSNR is improved about 1.24 dB in comparison with the BMA method, and the computational cost is reduced about 25% in comparison with the 2-D triangle-based method.
Purpose: This study has been conducted to investigate the applicability of motion analysis of tillage blade for estimation of tillage characteristics of crank-type and rotary-type rotavators. Methods: The interrelation between tillage traces from motion analysis and field test results including rotavating depth, pulverizing ratio and inversion ratio at the same work conditions were analyzed for both crank-type and rotary-type rotavators. The work conditions include working speed of prime mover tractor and PTO speed of rotavators. For the motion analysis, joint conditions of main connecting component were specified considering the actual working mechanism of rotavator. Results: There were important correlations for the trend between motion analysis and field test results. Conclusions: Although further study is needed for applying motion analysis to estimate the accurate tillage related parameters such as rotavating depth, the soil pulverizing ratio and inversion ratio, it could be used to compare the tillage characteristics of various rotavators quickly and simply.
2차원 이미지로부터 3차원 이미지 복원은 각 픽셀까지의 깊이 정보가 필요하고, 3차원 모델의 복원에 관한 일반적인 수작업은 많은 시간과 비용이 소모된다. 본 논문의 목표는 카메라가 이동하는 중에, 획득된 단안 영상에서 영역의 상대적인 깊이 정보를 추출하는 것이다. 카메라 이동에 의한 영상의 모든 점들의 움직임은 깊이 정보에 종속적이라는 사실에 기반을 두고 있다. 전역 탐색 기법을 사용하여 획득한 움직임 벡터에서 카메라 회전과 배율에 관해서 보상을 한다. 움직임 벡터를 분석하여 평균 깊이를 측정하고, 평균 깊이에 대한 각 영역의 상대적 깊이를 구하였다. 실험결과 영역의 상대적인 깊이는 인간이 인식하는 상대적인 깊이와 일치한다는 것을 보였다.
We consider fractional Brownian motion and FARIMA process with Gaussian innovations and show that the suitably scaled distributions of the FARIMA processes converge to fractional Brownian motion in the sense of finite dimensional distributions. We figure out ACF function and estimate the self-similarity parameter H of FARIMA(0, d, 0) by using R/S method. Finally, we display power spectrum density of FARIMA process.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권6호
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pp.671-675
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2011
DVC (Distributed Video Coding) and FRUC (Frame Rate Up Conversion) techniques need to have an efficient motion compensated frame interpolation algorithms. Conventional works of these applications have mainly focused on the performance improvement of overall system. But, in some applications, it is necessary to evaluate how well the MCI (Motion Compensated Interpolation) frame matches the original frame. For this aim, this paper deals with the modeling methods for evaluating the block-based matching cost. First, several matching criteria, which have already been dealt with the motion compensated frame interpolation, are introduced and then combined to make estimate models for the size of MSE (Mean Square Error) noise of the MCI frame to original one. Through computer simulations, it is shown that the block-based matching criteria are evaluated and the proposed model can be effectively used for estimating the MSE noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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