In this paper, an ARS-EKF based motion counting algorithm for repetitive exercises such as calisthenics is proposed using a smartwatch. Raw sensor signals from accelerometers and gyroscopes are widely used for conventional smartwatch counting algorithms based on pattern recognition. However, generated features from raw data are not intuitive to reflect the movement of motions. The proposed motion counter algorithm is composed of navigation based feature generation and counting with error correction. The candidate features for each activity are velocity and attitude calculated through an ARS-EKF algorithm. In order to select those features which reveal the characteristics of each motion, an exercise frame from the initial sensor frame is introduced. Counting processes are basically based on the zero crossing method, and misdetected counts are eliminated via simple classification algorithms considering the frequency of the counted motions. Experimental results show that the proposed algorithm efficiently and accurately counts the number of exercises.
본 논문은 윤곽선이 불분명한 상황에서 체형의 윤곽선과 신체 내부의 그리드 패턴들을 추출하기 위한 이미지 분할 알고리즘을 서술한다. 이미지 분할 방법은 문턱 값을 이용한 이진화 기법을 사용한다. 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하기 위한 노이즈 제거 알고리즘은 $3{\times}3$ 하이브리드 고역통과 필터 방법을 제안한다. 본 하이브리드 고역통과 필터 알고리즘은 노이즈 제거 시간이 기존 방법에 대하여 훨씬 단축되기 때문에 3차원 체형, CAD 시스템, 공장자동화와 같은 복잡한 형상을 지닌 물체의 3차원 정보를 추출하는데 적용할 수 있다.
The amount of cargoes by cargo vessels has increased tremendously during the last decade due to the great growth of korea economy. But in spite of this trend, there is rarely the substantial analyzed on the operational status of coastal shipping. In this paper, the characteristics of seaborne cargo and traffic flow of coastal shipping surveyed in detail through the statistical and the origintain and destination (O.D) analysis. Also, the basic ship's tonnage of coastal shipping representing the minimum tonnage which is capable of carrying the given seaborne cargo is suggested through the computer simulation using the data of 1985 year. The results are as follows; 1) the about 80% of total coastal traffic volume is going in/out to the port of Incheon, Busan, Pohang, Samil, Bukpyung, Mukho, Samchuk, and Jeju. 2) The main cargo items such as oil, iron material, cement, anthracite grain, fertilizer, other ore are reached to the about 70% of total amount of coastal trade. 3) ship's tonnage going in/out to the port of Bukpyiung, Busan, Pohang is increasing linearly year by year, and the amount of oil, iron material, cement, anthracite, grain, fertilizer, other ore are also increasing in linear pattern. 4) As a result of simulation, the optimum (basic) ship's tonnage.
Since the middle of 1950's, containerization has been rapidly spread over the world in virtue of great merits providing to interensts, and the fundamental changes in port management and prot operations are resulted. As the container terminal is a complex system which is consisted of various subsystems, the treatment for improving the productivity is required in a comprehensive fashion, both in each of its parts and as an integrated system. This paper aims to make an intensive analysis of the Busan Container Terminal system, especially focusing on its subsystems such as ship operation system, storage system and transfer system. First of all, the intrinsic capacity of various subsystems is calculated and it is checked whether the current operation is being performed effectively through the formal analysis. Secondly, the suggestion is presented to improve the operation by considering the throughput that the port of Busan will have to accept in the near future. The results are as follows; 1) As the inefficiency is due to the imbalance between various subsystems at Busan terminal, transfer equipment level must be up to 31% for straddle carrier and 67% transfer crane above all. 2) The yard capacity must be increased by reducing the free dwell time of containers in order to accept the traffic volume smoothly in the near future. 3) The better way to reduce the port congestion is to change berthing rule from the FIFP to the Pre-allocated system by considering the ship arrival pattern.
Sediments play a major role in determining pollution pattern in aquatic systems and reflecting the pollutant deposition. In the present study analysis the depth effect of organic pollutants and heavy metals using slow release biostimulant ball (BSB) in coastal sediment. BSB size fixed at 3cm, depth varied from 0cm to 10cm depth and 1 and 3 month interval period was carried out for the study. The organic pollutants of chemical oxygen demand, total solids and volatile solids were significantly changed at the surface sediment (0cm)in 1 month and 3 month interval time using BSB. In contrast, sediment depth increase upto 10cm the reduction percentage decrease like to control. Vertical distribution of heavy metals are not consistent from the surface layer toward the bottom layers. Heavy metals fractions were significantly changes, the exchangeable fraction was reduced and other organic and residual fractions were stabilized percentage are increased. This finding concluded BSB is effective for reduce organic pollutants, heavy metals stabilization from the contaminated sediment.
해상교통관제센터에 의해 실시간으로 수집되는 선박의 항해 데이터를 바탕으로 선박 항적 패턴 인식을 수행하고 이를 바탕으로 항적 모델을 추출하여 사전에 선위를 예측하는 기법을 제안한다. 항적 데이터의 처리와 가공, 항적 모델링을 위하여 Support Vector Regression 알고리즘이 사용되었으며, 적정 파라미터 선정을 위하여 k-fold cross validation과 grid search가 사용되었다. 제안된 항적 데이터 모델링 기법을 통하여 사전에 선박의 선위를 예측하여 해상교통과제사의 의사결정을 지원하고자 한다.
Robust voice recognition (RVR) is essential for a robot to communicate with people. One of the main problems with RVR for robots is that robots inevitably real environment noises. The noise is captured with strong power by the microphones, because the noise sources are closed to the microphones. The signal-to-noise ratio of input voice becomes quite low. However, it is possible to estimate the noise by using information on the robot's own motions and postures, because a type of motion/gesture produces almost the same pattern of noise every time it is performed. In this paper, we propose an RVR system which can robustly recognize voice by adults and children in noisy environments. We evaluate the RVR system in a communication robot placed in a real noisy environment. Voice is captured using a wireless microphone. Navigation Strategy is shown Obstacle detection and local map, Design of Goal-seeking Behavior and Avoidance Behavior, Fuzzy Decision Maker and Lower level controller. The final hypothesis is selected based on posterior probability. We then select the task in the motion task library. In the motion control, we also integrate the obstacle avoidance control using ultrasonic sensors. Those are powerful for detecting obstacle with simple algorithm.
본 논문에서는 가중치 벡터를 계산하기 위하여 고유벡터와 고유값을 이용하는 Eigencanceller 방식의 성능을 평가하였다. Eigencanceller는 빔 패턴에 대한 제한조건들은 유지한 채 잡음이나 간섭신호에 대한 효과적인 제거를 제공한다. 그리고 Eigencanceller는 배열입력으로 간섭신호와 잡음이 수신되는 경우, 그리고 희망신호, 간섭신호 그리고 잡음이 수신되는 경우에 따라 각각 제한조건들이 달라지게 되고 최적의 가중치에 대한 해도 달라진다. 각각의 경우에 가중치 벡터에 대한 정상상태에서의 분석을 통해서 희망 신호의 유, 무에 관계없이 최적의 가중치 벡터에 대한 식들은 모두 동일하게 간섭신호에 직교하는 부공간(subspace)으로의 희망신호의 사영의 형태로 간략화 됨을 수식으로 증명하였다. 그리고 Eigencanceller구조가 RLS(Recursive Least-Square)방식보다도 우수한 성능을 보임을 수학적인 분석과 시뮬레이션을 통해 살펴보았다.
본 논문에서는 ADSL, VDSL, DVB-C 등의 통신 시스템에 적용되고 있고, 적응변조나 blind equalization에서 유용하게 사용될 수 있는 Cross QAM의 SNR 추정 성능에 대해 분석하였다. 우선 레일리 페이딩 채널에서의 Cross QAM의 심볼에러율을 분석하였다. 그리고, Cross QAM의 성좌점에 대한 판정영역 특성에 착안하여, 성좌 점별로 EVM 기반의 SNR 추정기법을 사용하는 것을 제안하고, 성좌점별로 SNR 추정성능이 다르게 나타남을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 시뮬레이션 결과로부터 Cross QAM에서 SNR 추정에 사용하는 성좌점을 선택적으로 사용하면, AWGN 채널이나 라이시안 페이딩 채널에서 추정성능을 개선할 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 키넥트 센서를 이용한 AdaBoost 기반 제스처 인식에 관한 알고리즘을 제안한다. 최근 스마트 TV에 대한 보급으로 관련 산업이 주목받고 있다. 기존 리모컨을 이용하여 TV를 컨트롤 하던 시대에서 벗어나 제스처를 이용하여 TV를 컨트롤 할 수 있는 새로운 접근을 제안한다. AdaBoost 학습 모델에 신체 정규화 된 시간 간격 특징 벡터의 집합을 특징 패턴으로 하여, 속도가 다른 동작들을 인식할 수 있도록 하였다. 또한 속도가 다른 다양한 제스처를 인식하기 위해 다중 AdaBoost 알고리즘을 적용하였다. 제안된 알고리즘을 실제 동영상 플레이어와 연결하여 적용하였고, 실험 후 좌표 변화를 이용한 알고리즘에 비해 정확도가 향상되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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