Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.24
no.1
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pp.85-92
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2000
Easy measurement method of orthogonal triple-sensor hot-wire anemometer is developed. Advantages of the new method is that it does not require either the exact orthogonality of the installed wires which cannot be kept during the probe manufacture and repair, nor the knowledge of the wire installation angles and the yaw and pitch coefficient of the wires. The new method introduced yaw and pitch calibration coefficients which are designed to increase monotonically with yaw and pitch angles. So the resulting calibration network is simple to recognize compared with that of the previously suggested calibration method. Verification experiments showed good accuracy and independency of the directional calibration on velocity.
The objective of camera calibration is to obtain the correlation between camera image coordinate and 3-D real world coordinate. Most calibration methods are based on the camera model which consists of physical parameters of the camera like position, orientation, focal length, etc and in this case camera calibration means the process of computing those parameters. In this research, we suggest a new approach which must be very efficient because the artificial neural network(ANN) model implicitly contains all the physical parameters, some of which are very difficult to be estimated by the existing calibration methods. Implicit camera calibration which means the process of calibrating a camera without explicitly computing its physical parameters can be used for both 3-D measurement and generation of image coordinates. As training each calibration points having different height, we can find the perspective projection point. The point can be used for reconstruction 3-D real world coordinate having arbitrary height and image coordinate of arbitrary 3-D real world coordinate. Experimental comparison of our method with well-known Tsai's 2 stage method is made to verify the effectiveness of the proposed method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.22
no.4
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pp.39-46
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2014
Network RTK GNSS positioning technique which has been developed to overcome the limitation of Single reference station RTK is used widely in the field of general surveying, cadastre surveying and engineering surveying due to the high accuracy and efficiency. It is specified Network RTK, Single reference station RTK and Static of GNSS as a surveying method in the regulation of Cadastre Re-survey Surveying. In this study, Network RTK and Static GNSS surveying were accomplished at cadastral re-survey field in Hadong, Gyeongnam and the surveying results were compared. Also, to analyze the performance of site calibration in Network RTK surveying, two types of Network RTK surveying with and without site calibration were accomplished and the results was compared. The research result shows that average positioning error between Network RTK(VRS) without site calibration and Static surveying result is 2.44cm and 1.53cm respectively and average positioning error between Network RTK(VRS) with site calibration and Static surveying result is 0.19cm and 0.82cm respectively at two zone. So, it was proved the effect of calibration in network RTK(VRS) surveying.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.21
no.11
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pp.1437-1448
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1997
Pressures of a five-hole probe were measured for a full range of yaw and pitch angles and complete pressure coefficient maps were obtained. Based on these maps, various features of five-hole probe pressures were revealed and new five-hole probe calibration coefficients were devised. The new calibration coefficients show non-diverging characteristics for any flow direction and one-to-one correspondence for a wide range of flow angles. These calibration coefficients expand the valid flow angle range of five-hole probe calibration by .+-.10 degrees and complement a critical defect of five-hole probe zone-division calibration method which has not been known yet. Moreover new non-diverging calibration coefficients have advantages in nulling methods, too.
Camera calibration is an important and fundamental procedure for the application of a vision sensor to 3D problems. Recently many camera calibration methods have been proposed particularly in the area of robot vision. However, the reliability of data used in calibration has been seldomly considered in spite of its importance. In addition, a camera model can not guarantee good results consistently in various conditions. This paper proposes methods to overcome such uncertainty problems of data and camera models as we often encounter them in practical camera calibration steps. By the use of the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, few data having excessive magnitudes of errors are excluded. Artificial neural networks combined in a two-step structure are trained to compensate for the result by a calibration method of a particular model in a given condition. The proposed methods are useful because they can be employed additionally to most existing camera calibration techniques if needed. We applied them to a linear camera calibration method and could get improved results.
The network RTK surveying has been widely used in the field of cadastral surveys in recent years, and its use is gradually expanding. As a result of the implementation of GPS static surveys by civilian companies in accordance with the progress of the cadastral surveys and gradual civilian transfer plans and cadastral surveys, there has been an increase in the number of civilian companies performing surveys. In this paper, we describe the process of applying the results of analysis of conformity using the network RTK site calibration function on the local coordinate system to the GPS static surveying of the cadastral reference points in Anyang city. In addition, the measurement results of the network RTK site calibration function and the results of the GPS static surveying network reconciliation in the local coordinate system were compared, and the performance was determined within 0.04m maximum of RMSE(Root Mean Square Error), and further study on the application method is needed.
Kim, Jung-Hee;Choi, Sun;Han, Na-Young;Ko, Myung-Jin;Cho, Sung-Ho;Hwang, Heon
Journal of Biosystems Engineering
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v.32
no.3
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pp.160-165
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2007
This study was conducted to evaluate beef using a color machine vision system. The machine vision system has an advantage to measure larger area than a colorimeter and also could measure other quality factors like distribution of fats. However, the machine vision measurement is affected by system components. To measure the beef color with the machine vision system, the effect of color balancing control was tested and calibration model was developed. Neural network for color calibration which learned reference color patches showed a high correlation with colorimeter in L*a*b* coordinates and had an adaptability at various measurement environments. The trained network showed a very high correlation with the colorimeter when measuring beef color.
Background: Monitoring and control of PM2.5 are being recognized as key to address health issues attributed to PM2.5. Availability of low-cost PM2.5 sensors made it possible to introduce a number of portable PM2.5 monitors based on light scattering to the consumer market at an affordable price. Accuracy of light scatteringe-based PM2.5 monitors significantly depends on the method of calibration. Static calibration curve is used as the most popular calibration method for low-cost PM2.5 sensors particularly because of ease of application. Drawback in this approach is, however, the lack of accuracy. Methods: This study discussed the calibration of a low-cost PM2.5-monitoring device (PMD) to improve the accuracy and reliability for practical use. The proposed method is based on construction of the PM2.5 sensor network using Message Queuing Telemetry Transport (MQTT) protocol and web query of reference measurement data available at government-authorized PM monitoring station (GAMS) in the republic of Korea. Four machine learning (ML) algorithms such as support vector machine, k-nearest neighbors, random forest, and extreme gradient boosting were used as regression models to calibrate the PMD measurements of PM2.5. Performance of each ML algorithm was evaluated using stratified K-fold cross-validation, and a linear regression model was used as a reference. Results: Based on the performance of ML algorithms used, regression of the output of the PMD to PM2.5 concentrations data available from the GAMS through web query was effective. The extreme gradient boosting algorithm showed the best performance with a mean coefficient of determination (R2) of 0.78 and standard error of 5.0 ㎍/㎥, corresponding to 8% increase in R2 and 12% decrease in root mean square error in comparison with the linear regression model. Minimum 100 hours of calibration period was found required to calibrate the PMD to its full capacity. Calibration method proposed poses a limitation on the location of the PMD being in the vicinity of the GAMS. As the number of the PMD participating in the sensor network increases, however, calibrated PMDs can be used as reference devices to nearby PMDs that require calibration, forming a calibration chain through MQTT protocol. Conclusions: Calibration of a low-cost PMD, which is based on construction of PM2.5 sensor network using MQTT protocol and web query of reference measurement data available at a GAMS, significantly improves the accuracy and reliability of a PMD, thereby making practical use of the low-cost PMD possible.
Seo Seungwon;Kim Sunghyun;Choi Junho;Park Hyuk;Lee Hojin;Kim Yonghoon;Kang Gumsil
Proceedings of the KSRS Conference
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2004.10a
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pp.577-580
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2004
To overcome with large size noise source distribution network design difficulty in interferometric radiometer system, especially for sub-Y-type array, a new on-board calibration technique using noise re-radiation is proposed in this paper. The suggested calibration technique is using noise re-radiation effect of center antenna after noise source injection from matched load. This approach is especially proper to sub-Y-type array interferometric synthetic aperture radiometer in mm-wave frequency band. Compared with noise injection network of a conventional synthetic aperture radiometer, the system mass, volume, and hardware complexity is reduced and cost-effective. Only one internal noise source, matched load, is used for injection using noise re-radiation technique a small set of sub-Y receiver channels is calibrated. Detailed calibration scenario is discussed and simulation results about noise reradiation effect are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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