In the manufacturing environment, research to minimize robot collisions with human beings have been widespread, but in order to interact with robots, it is important to precisely recognize and predict human actions. In this research, after enhancing performance by applying group normalization to the Hourglass model to detect the operator motion, the skeleton was estimated and data were created using this model. And then, three types of operator's movements were recognized using LSTM. As results of the experiment, the accuracy was enhanced by 1% using group normalization, and the recognition accuracy was 99.6%.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.30
no.3
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pp.273-289
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2023
In this paper, we develop a new time series model for predicting IPO (initial public offering) data with non-negative integer value. The proposed model is based on integer-valued autoregressive (INAR) model with a Poisson thinning operator. Just as the heterogeneous autoregressive (HAR) model with daily, weekly and monthly averages in a form of cascade, the integer-valued heterogeneous autoregressive (INHAR) model is considered to reflect efficiently the long memory. The parameters of the INHAR model are estimated using the conditional least squares estimate and Yule-Walker estimate. Through simulations, bias and standard error are calculated to compare the performance of the estimates. Effects of model fitting to the Korea's IPO are evaluated using performance measures such as mean square error (MAE), root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE) etc. The results show that INHAR model provides better performance than traditional INAR model. The empirical analysis of the Korea's IPO indicates that our proposed model is efficient in forecasting monthly IPO volumes.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2018.05a
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pp.41-42
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2018
This study is about the prediction of ship's roll motion characteristic which has been used for evaluating ship's seakeeping performance. In order to obtain the ship's roll RAO during voyage, this paper utilized machine learning-based surrogate model. By comparing the prediction result data of surrogate model with test data, we suggest the best approximation technique and data sampling interval of the surrogate model appropriate for predicting the ships' roll motion characteristic.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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v.17
no.3
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pp.391-400
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2016
In satellite operations, stable maneuvering of a satellite's onboard antenna to prevent undesirable vibrations to the satellite body is required for high-quality high-resolution images. For this reason, the onboard antenna's angular rate is typically minimized while still satisfying the system requirement that limits the speed of the onboard antenna. In this study, a simple yet effective method, called the ground station searching method, is proposed to reduce the angular rate of a satellite's onboard antenna. The performance of the proposed method is tested using real flight data from the KOMPSAT-3 satellite. Approximately 83% of arbitrarily selected real flight scenarios from 66 test cases show reductions in the onboard antenna's azimuth angular rates. Additionally, reliable solutions were consistently obtained within a reasonably acceptable computation time while generating an onboard antenna tracking profile. The obtained results indicate that the proposed method can be used in real satellite operations and can reduce the operational loads on a ground operator. Although the current work only considers the KOMPSAT-3 satellite as a test case, the proposed method can be easily modified and applied to other satellites that have similar operational characteristics.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.1
no.2
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pp.141-146
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1999
This paper describes the communication method of an auto-startup system. The Auto-Startup system is designed to operate a nuclear power plant automatically during the startup operation . In general , the operations during startup in existing plant have only been manually controlled by the operator. The manual operation caused to the operator mistake. The Auto-Startup system consists of the Distributed Control System(DCS) and G2 (Expert System). Also, Functional Test Facility(FTF) provides the plant's real-data for an Auto-Startup system. So, it is necessary to develop the communication method between these systems. We developed two methods ; one is a network and the other is a hardwire line. To communicate between these systems (DCS-G2 and DCS-FTF) , we developed the communication program. In case of DCS-FTF, we used the TCP/IP and VXI. BUt, in case of DCS-G2 , we , what it called , developed the bridge program using the GSI(G2 Standard Interface). We test to check the function of the important parameter, in time, for analysis of the developed communication method. The results are a good performance when we check the communication time of important parameter. We conclude that Auto-startup system could save heat-up time about at least 5 hours and reduced the change of the reactor operation and trip.
Tracking the location of program defects is an essential task for software maintenance and repair. When a bug report is submitted, bug localization is a costly task because of the developer's manual effort. Many researchers have tried to automate the task, but according to the reported results, the performance is still insufficient in practice. Therefore, in this study, we analyzed a large amount of bug report data and the latest research and found that the existing studies used only one preprocessing without considering the characteristics of the bug report. In this paper, to solve the problems mentioned earlier, we propose a pre/post-processing operator selection approach for bug localization.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.11
no.1
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pp.21-27
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2016
An integrated display software platform for small UAV is developed based on parallel processing technique in this paper. When the small UAV with high-performance camera and avionic modules is employed to various surveillance-related missions, it is important to reduce the operator's workload and increase the monitoring efficiency. For this purpose, it is needed to develop an efficient monitoring software enable to manipulate the image and flight data obtained during flight within the given processing time and display them simultaneously. In this paper, we set up requirements and suggest the architecture for the software platform. The integrated software platform is implemented with parallel processing scheme. Based on AR drone, we verified that the various data are concurrently displayed by the suggest software platform.
Major deficiencies of current automation scheme including various robots for bioproduction include the lack of task adaptability and real time processing, low job performance for diverse tasks, and the lack of robustness of take results, high system cost, failure of the credit from the operator, and so on. This paper proposed a scheme that could solve the current limitation of task abilities of conventional computer controlled automatic system. The proposed scheme is the man-machine hybrid automation via tele-operation which can handle various bioproduction processes. And it was classified into two categories. One category was the efficient task sharing between operator and CCM(computer controlled machine). The other was the efficient interface between operator and CCM. To realize the proposed concept, task of the object identification and extraction of 3D coordinate of an object was selected. 3D coordinate information was obtained from camera calibration using camera as a measurement device. Two stereo images were obtained by moving a camera certain distance in horizontal direction normal to focal axis and by acquiring two images at different locations. Transformation matrix for camera calibration was obtained via least square error approach using specified 6 known pairs of data points in 2D image and 3D world space. 3D world coordinate was obtained from two sets of image pixel coordinates of both camera images with calibrated transformation matrix. As an interface system between operator and CCM, a touch pad screen mounted on the monitor and remotely captured imaging system were used. Object indication was done by the operator’s finger touch to the captured image using the touch pad screen. A certain size of local image processing area was specified after the touch was made. And image processing was performed with the specified local area to extract desired features of the object. An MS Windows based interface software was developed using Visual C++6.0. The software was developed with four modules such as remote image acquisiton module, task command module, local image processing module and 3D coordinate extraction module. Proposed scheme shoed the feasibility of real time processing, robust and precise object identification, and adaptability of various job and environments though selected sample tasks.
Recently the substation automation is actively researched at each country. Since the substation automation is an integrated system that consist of electrical, electronic and computer technologies, performance evaluation is very important to inspect the developed system's applicable possibility for real power system. Most studies are verified using computer simulation, because it is hard to apply them to real power systems. Therefore development of a substation simulator is necessary for the performance evaluation of many application systems such as operator aid system. This paper introduces a substation simulator. An intelligent fault diagnosis and restorative control expert system is also introduced UDP/IP is applied as a protocol for data transport between expert system and SC(station computer). As to the Graphic User Interface, C++ Language and Visual Basic is used in the Windows NT operating system together with four Pentium II systems.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.4
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pp.189-194
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2012
The main purpose of reactive power compensation monitoring system is to manage factory electrical installation efficiently by On-Off switching reactive power compensation equipment. The existing reactive power compensation monitoring system is only able to be managed by operator whenever electrical installation needed reactive power. Therefore, it may be possible for propagating the installation's faults when operator make the unexpected mistakes. To overcome the unexpected mistakes, in this paper, the author presents a reactive power compensation monitoring system for factory electrical installation using active database. by using active database production rule, stated system can minimize unexpected mistake and can operate centralized monitoring system efficiently. Test results on the five factory electrical installations show that performance is efficient and robust.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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