$\textbullet$ A FPGA-based One-chip position controller with the PCI interface was developed. $\textbullet$ The peripherals of the existent controller can be implemented in one FPGA device. $\textbullet$ For this purpose, the high capacity FPGA device was used. $\textbullet$ PCI controller was merged into the position controller by using the PCI controller of core form. $\textbullet$ The developed position controller used only one FPGA device to achieve the required function. $\textbullet$ By doing this, the overall system can be simplified. $\textbullet$ The noise and power dissipation problems can be minimized and it has the advantage in the price.
This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.22
no.3
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pp.50-59
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2014
This paper proposes a method of localization of vehicle especially the horizontal position for the purpose of recognizing the driving lane. Through tracking road signs, the relative position between the vehicle and the sign is calculated and the absolute position is obtained using the known information from the regulation for installation. The proposed method uses Kalman filter for road sign tracking and analyzes the motion using the pinhole camera model. In order to classify the road sign, ORB(Oriented fast and Rotated BRIEF) features from the input image and DB are matched. From the absolute position of the vehicle, the driving lane is recognized. The Experiments are performed on videos from the highway driving and the results shows that the proposed method is able to compensate the common GPS localization errors.
Many isolated word recognition systems may generate non-similar words for recognition candidates because they use only acoustic information. In this paper, we investigate several techniques which can exclude non-similar words from N-best candidate words by applying Levenstein distance measure. At first, word distance method based on phone and syllable distances are considered. These methods use just Levenstein distance on phones or double Levenstein distance algorithm on syllables of candidates. Next, word similarity approaches are presented that they use characters' position information of word candidates. Each character's position is labeled to inserted, deleted, and correct position after alignment between source and target string. The word similarities are obtained from characters' positional probabilities which mean the frequency ratio of the same characters' observations on the position. From experimental results, we can find that the proposed methods are effective for removing non-similar words without loss of system performance from the N-best recognition candidates of the systems.
In this paper, an iterative learning control method is applied to suppress the vibration of a 2-mass system which has a flexible coupling between a load an a motor. More specifically, conditions for the load speed without vibration are derived based on the steady-state condition. And the desired motor position trajectory is synthesized based on the relation between the load and motor speed. Finally, a PD-type learning iterative control law is applied for the desired motor position trajectory. Since the learning law applied for the desired trajectory guarantees the perfect tracking performance, the resulting load speed shows no vibration. In order to handle the initial position error, the PD-type learning law is changed to PID-type and a weight function is added to suppress the residual vibration caused by the initial error. The simulation results show the effectiveness of the proposed learning method.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.33
no.6
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pp.932-938
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2009
As a stringing troy wire is installed by manual operation, it is necessary to scheme the automatic system for stringing troy wire. To accomplish a task of this kind, in this paper an approach to designing controllers for the hybrid Position/Tension control of a stringing troy wire is presented. Position control system is designed based on equation of dc motor and motion equation of robot, it is controlled by feedback with a detected speed dc motor. Tension control system is designed based on equation of ac servomotor for generating torque and dynamic equation of a troy wire, it is controled by feedback with a detected tension. The control parameters is determined by simulation in independence operation of each system. To suppress a mutual interference that the disturbance occur in operating of two task at same time. Dynamic hybrid control is proposed by feed forward compensator with a disturbance accelerator and a step torque at start. The operation of proposed system is simulated and experimented, results is verified the utilities.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.23
no.2
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pp.35-43
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2018
In this paper, we propose a grid-based efficient routing protocol for a mobile sink in wireless sensor networks. In the proposed protocol, the network is partitioned into grids and each grid has a grid head. For the efficient routing to a mobile sink, the proposed protocol uses a mobile sink representative node to send the data to a mobile sink and grid heads are used as a mobile sink representative node. Furthermore, the proposed protocol uses nodes in the boundary of the center grid as position storage nodes. The position storage nodes store the position of a mobile sink representative node and provide source nodes with it for data delivery. With these features, the proposed protocol can reduce a lot of overhead to update the position information and improve the delay of data delivery to a mobile sink. The proposed protocol performs better than other protocols in terms of the delay and the energy consumption per node in the performance evaluation.
In this paper, we developed the Realtime Ship Position Information System and the software in relation to the system, which consists of the on-board system and the shore-based system. The on-board system is composed a GPS receiver, a computer, and a modem. The shore-based system is composed of a telephone, a modem and a computer. Both systems are operated by the data communication program The system displays automatically the ship's movement on the digital chart by using the ship's position acquired by a GPS receiver via INMARSAT-A communication system. The results presented in many experiments indicate that the system in processing the position data well during the transmission and reception.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.40
no.8
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pp.703-710
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2016
In robotics research, accurate estimation of current robot position is important to achieve motion control of a robot. In this research, we focus on a sensor fusion method to provide improved position estimation for a wheeled mobile robot, considering two different sensor measurements. In this case, we fuse camera-based vision and encode-based odometry data using Kalman filter techniques to improve the position estimation of the robot. An external camera-based vision system provides global position coordinates (x, y) for the mobile robot in an indoor environment. An internal encoder-based odometry provides linear and angular velocities of the robot. We then use the position data estimated by the Kalman filter as inputs to the motion controller, which significantly improves performance of the motion controller. Finally, we experimentally verify the performance of the proposed sensor fused position estimation and motion controller using an actual mobile robot system. In our experiments, we also compare the Kalman filter-based sensor fused estimation with two different single sensor-based estimations (vision-based and odometry-based).
Position encoding is a method of applying weights according to position of words that appear in a sentence. Pointer networks is a deep learning model that outputs corresponding index with an input sequence. This model can be applied to coreference resolution using attribute. However, the pointer networks has a problem in that its performance is degraded when the length of input sequence is long. To solve this problem, we proposed two contributions to resolve the coreference. First, we applied position encoding and dynamic position encoding to pointer networks. Second, we stack deeply layers of encoder to make high-level abstraction. As results, the position encoding based stacked pointer networks model proposed in this paper had a CoNLL F1 performance of 71.78%, which was improved by 6.01% compared to vanilla pointer networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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