The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.9C
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pp.1330-1336
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2004
This paper addresses an adaptive motion vector prediction algorithm to improve the performance of video encoder. The block-based motion vector is characterized by non-stationary local statistics so that the coefficients of LS (Least Squares) based linear motion can be optimized. However, it requires very expensive computational cost. The proposed algorithm using LS approach with spatially varying motion-directed property adaptively controls the coefficients of the motion predictor and reduces the computational cost as well as the motion prediction error. Experimental results show the capability of the proposed algorithm.
Automatic docking of small planing ship is a critical aspect of maritime operations, requiring accurate prediction of motion states to ensure safe and efficient maneuvers. This study investigates the use of Artificial Neural Network (ANN) to predict motion state of a small planing ship to enhance navigation automation in port environments. To achieve this, simulation tests were conducted to control a small planing ship while docking at various heading angles in calm water and in waves. Comprehensive analysis of the ANN-based predictive model was conducted by training and validation using data from various docking situations to improve its ability to accurately capture motion characteristics of a small planing ship. The trained ANN model was used to predict the motion state of the small planning ship based on any initial motion state. Results showed that the small planing ship could dock smoothly in both calm water and waves conditions, confirming the accuracy and reliability of the proposed method for prediction. Moreover, the ANN-based prediction model can adjust the dynamic model of the small planing ship to adapt in real-time and enhance the robustness of an automatic positioning system. This study contributes to the ongoing development of automated navigation systems and facilitates safer and more efficient maritime transport operations.
Journal of The Korean Society of Integrative Medicine
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v.10
no.1
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pp.119-128
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2022
Purpose : The purpose of this study was to examine the effects of applying occupational therapy that uses motion recognition on the physical self-efficacy, visual-motor integration ability, and play skills of children who have neurodevelopmental disorder before and after treatment. Methods : This The study chose 16 children with neurodevelopmental disorder as research subjects who were randomly and evenly allocated into an experimental group and a control group. The experiment followed a pretest-posttest design. As an intervention, the experimental group received motion recognition-based occupational therapy and a separate sensory integration program. The control group only participated in the separate sensory integration program. The eight-week experiment duration included 24 intervention sessions where the a 50-minute session was implemented three times a week for eight weeks. To compare the physical self-efficacy, visual-motor integration ability, and play skills before and after the intervention, measurement tools including the Physical self efficacy, Beery VMI-6, and Penn interactive peer play scale were used. All measured variables were analyzed and expressed as mean, standard deviation and percentage. Results : The motion recognition-based occupational therapy demonstrated a significant effect on improving the physical self-efficacy, visual-motor integration ability, and play skills of the experimental group. The intervention also caused a significant difference between the experimental group and control group in terms of the physical self-efficacy, visual-motor integration ability, and play skills. Conclusion : We confirmed the possibility motion recognition-based occupational therapy could be effective in improving the physical self-efficacy, visual-motor integration ability, and play skills for patients who have neurodevelopmental disorder. Based on the study result, further future studies are expected based on this study result that prove the application effect of the motion recognition-based occupational therapy using disabled and non- disabled children as subjects are expected in the future.
This paper introduces a new fast motion estimation based on estimating a block matching error (i.e., sum of absolute difference (SAD)) between blocks which can eliminate an impossible candidate block much earlier than a conventional partial distortion elimination (PDE) scheme. The basic idea of the proposed scheme is based on predicting the total SAD of a candidate block using its partial SAD. In particular, in order to improve prediction accuracy and computational efficiency, a sub-sample based block matching and a selective pixel-based approaches are employed. In order to evaluate the proposed scheme, several baseline approaches are described and compared. The experimental results show that the proposed algorithm can reduce the computations by about 44% for motion estimation at the cost of 0.0005 dB quality degradation versus the general PDE algorithm.
Purpose: To develop a two-dimensional (2D) image-based respiratory motion correction technique for free-breathing coronary magnetic resonance angiography (MRA). Materials and Methods: The proposed respiratory navigator obtained aliased a 2D sagittal image from under-sampled k-space data and utilized motion correlation between the aliased images. The proposed navigator was incorporated into the conventional coronary MRA sequence including the diaphragm navigator and tested in three healthy subjects. Results: The delineation of major coronary arteries was significantly improved using the proposed 2D motion correction (S/I and A/P) compared to one-dimensional (S/I) correction using the conventional diaphragm navigator. Conclusion: The 2D image-based respiratory navigator was proposed for free-breathing coronary angiography and showed the potential for improving respiratory motion correction compared to the conventional 1D correction.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Technology Engineers
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v.22
no.4
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pp.730-734
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2013
The dynamic simulation of machine tools and motion control systems has been widely used for optimization, design verification, control design, etc. There are three main streams in dynamic simulation: structural dynamic analysis based onthe finite element method, dynamic motion analysis based on equations of motion, and control system analysis based on transfer functions. Generally, one of these dynamic simulation methods is chosen and employed for specific purposes. In this study, an integrated dynamic simulation is introduced, in which the structure, motion, and control dynamics are combined together. Commercially well-known software is used in the integrated dynamic simulation: ANSYS, ADAMS, and Matlab/Simulink. Using the integrated dynamic simulation, the dynamics of a magnetic bearing stage is analyzed and the causes of oscillation and noise are identified. A controller design for suppressing a flexible dynamic mode is carried out and verified through the integrated dynamic simulation.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2005.06a
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pp.246-249
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2005
For agile production methods, manufacturing system requires development of a motion controller which has flexibility of general-purpose motion controller and productivity of specialized-purpose one. In this study we developed a flowchart programming development environment for motion language and process control. A controller designed on this environment can be used as a general purpose motion controller of a machine tool. Design of control programming based on a flowchart has the advantages such as reducing the programming time and improving intuitiveness of interface for users. We created the flowchart-based platform using OPC communication
A block-based fast motion estimation algorithm is proposed in this paper to perform motion estimation based on the efficiently reduced search ranges in MPEG-4(ERS). This algorithm divides the search areas into several small search areas and the candidate small search area that has the lowest average of sum norm difference between current macroblock and candidate macroblock is chosen to perform block motion estimation using the Nobel Successive Elimination Algorithm (NSEA). Experimental results of the proposed algorithm show that the averaging PSNR improvement is better maximum 0.125 dB than other tested algorithms and bit saving effect is maximum 20kbps for some tested sequences in low-bit rate circumstance.
This paper suggests a simple scheme of block motion estimation in which the search pattern selection is based on the classification of motion content available in the spatio temporal neighboring blocks. The search area is divided into eight sectors and the search pattern selection is also based on the direction of predicted motion vector. Experimental results show that the proposed algorithm has achieved good predicted image quality measured in terms of PSNR and has very less computational complexity.
This paper deals with the problem of motion planning for a unicycle-like robot. We present a simple local planner for unicycle model, based on an approximation of the desired configuration generated by local holonomic planner that ignores motion constraints. To guarantee a collision avoidance, we propose an inequality constraint, based on the motion analysis with the constant control input and time interval. Consequently, we formulate our problem as the constrained optimization problem and a feedback scheme based on local sensor information is established by simply solving this problem. Through simulations, we confirm the validity and effectiveness of our algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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