Kim, Sung-Heon;Lee, Eun-Woong;Lee, Dong-Ju;Kim, Il-Jung
Proceedings of the KIEE Conference
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1998.07a
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pp.15-17
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1998
The position of LPM's mover can be estimated by the equivalent inductance variation with the mover's displacement. Hence, in this paper, we obtained the position detection signal by the calculation of equivalent inductance variation using the winding of linear pulse motor. And the various parameters for calculation of equivalent inductance variation were obtained by the design specification and finite element analysis of linear pulse motor. With this position signal, it is possible to calculate the driving numbers of steps, to confirm the state of step out and to determine the optimal switching angle, etc.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.6
no.7
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pp.544-550
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2000
Among the several types of 3D display methods the autostereoscopic method has an advantage that we can enjoy a 3D image without any additional device but the method has a disadvantage of a narrow viewing zone so that the moving viewer coannot see the 3D image continuously. This disadvantage can be overcome with the detectioni of viewer's positional movement by head tracking. In this paper we suggest a method of detecting the position of the moving viewer's two eyes by using images obtained through a color CCD camera, The suggested method consists of the preprocessing process and the eye-detection process. Through the experiment of applying the suggested method we were able to find the accurate two-eyes position for 78 images among 80 sample input images of 8 different men with the processing speed of 0.39 second/frame using a personal computer.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.4
no.3
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pp.406-412
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1998
This paper describes a contact position detection method of a capacitive touch screen panel. The proposed method is composed of a circuited compensating algorithm generating an output signal having phase difference to an input signal associated with contact position, converts both input and output signals into digital waveform (5V logic), and calculates the phase difference. Finally, position information with the phase difference is obtained by using a low-cost microprocessor, which is convenient to compensate non-linearity error. The proposed method, that computes phase difference directly, has advantages in feasibility and cost because it minimizes the use of analog devices; rather, it utilizes, cost effective digital circuit. Analytical results are also given.
Recently, high-performance BLDC(Brushless DC) motors are being applied to various fields such as industrial and personal mobility devices and drones. To achieve the best performance of BLDC, sensors such as hall sensors, encoders, and resolvers are used to determine the position of the rotor, and various speed control technologies are being developed. However, due to problems with high-speed control due to external environmental factors and frequency bandwidth of semiconductor sensing devices, research on BLDC motors without semiconductor sensing devices is in progress. Therefore, in this study, a signal brush was added to the end of the rotor of a BLDC motor and the rotor position of the BLDC motor was detected by analyzing the signal output through the signal brush.
This study evaluated the fire detection performance of an automatic fire extinguishing system for road tunnels, which combines flame wavelength detection technology with flame image detection technology. This fusion technique to improve the fire detection capability can reduce the damage caused by the fire suppression by locating the fire source in the fire and discharging the pressurized water only at the fire source. Experiments were conducted to determine the position of a fire source when a $70cm{\times}70cm$ target was placed at a distance of 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, and 35 m, respectively, in a situation where there is a flame and smoke in a tunnel. The performance of the ultraviolet and triple wavelength infrared (IR3) sensors was attenuated due to the interference of thick smoke. In addition when the flame was blocked by thick smoke, the image sensor sensed the smoke and emitted a fire signal.
In this paper, we propose a framework that can perform acceleration collision detection efficiently by using a cone based collision area in a particle-based system which requires collision detection with many objects. Three conditions determine particle and cone-based collision regions: 1) If there is a cone position within the radius of the adjacent particle, 2) In the case where the position of the adjacent particle exists in the cone area, 3) When adjacent particles exist between two vectors forming a cone area. As a result, it is defined that when the above conditions are all satisfied, the particle and the region of a cone have collided. In this paper, we automatically update the area of the cone, which is the collision detection area, according to the particle movement. Determine the direction and length of the cone based on the position and velocity of the particle to calculate the dynamic change of the cone. Collision detection is performed quickly using only the particles in the finally calculated area. The acceleration method proposed in this paper is simple to implement because it is executed with a closed form equation instead of explicitly creating the tree data structure, and collision inspection performance is improved in all results.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.66
no.9
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pp.1416-1423
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2017
Lane detection technology is one of the most important issues on car safety and self-driving capability of autonomous vehicle. This paper introduces an accurate lane detection scheme based on OCC(Optical Camera Communication) for moving vehicles. For lane detection of moving vehicles, the streetlights and the front camera of the vehicle were used for a transmitter and a receiver, respectively. Based on the angle information of multiple streetlights in a captured image, the distance from sidewalk can be calculated using non-linear regression analysis. Simulation results show that the proposed scheme shows robust performance of accurate lane detection.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.17
no.4
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pp.85-94
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2021
The LPR system's trigger sensor makes problem occasionally due to the heave weight of vehicle or the obsolescence equipment. If we replace the hardware sensor to the deep-learning based software sensor in order to generate the trigger signal, LPR system maintenance would be a lot easier. In this paper we proposed the deep-learning sliding window based object detection and tracking algorithm for the LPR system's trigger signal generation. The gate passing vehicle's license plate recognition results are combined into the normal tracking algorithm to catch the position of the vehicle on the trigger line. The experimental results show that the deep learning sliding window based trigger signal generating performance was 100% for the gate passing vehicles including the 5.5% trigger signal position errors due to the minimum bounding box location errors in the vehicle detection process.
Gaze detection is to locate the position on a monitor screen where a user is looking at. We implement it by a computer vision system setting a camera above a monitor, and a user move (rotates and or translates) her face to gaze at a different position on the monitor. Up to now, we have tried several different approaches and among them the Two Neural Network approach shows the best result which is described in this paper (1.7 inch error for test data including facial rotation. 3.1 inch error for test data including facial rotation and translation).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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