In this study, an EKF (Extended Kalman Filter) based database reference navigation using both gravity gradient and terrain data was performed to complement the weakness of using only one type of geophysical DB (Database). Furthermore, a new algorithm which combines the EKF and profile matching was developed to improve the stability and accuracy of the positioning. On the basis of simulations, it was found that the overall navigation performance was improved by the combination of geophysical DBs except the two trajectories in which the divergence of TRN (Terrain Referenced Navigation) occurred. To solve the divergence problem, the profile matching algorithm using the terrain data is combined with the EKF. The results show that all trajectories generate the stable performance with positioning error ranges between 14m to 23m although not all trajectories positioning accuracy is improved. The average positioning error from the combined algorithm for all nine trajectories is about 18 m. For further study, a development of a switching geophysical DB or algorithm between the EKF and the profile matching to improve the navigation performance is suggested.
사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.
Various processes have been developed to improve the performance of the lubrication oil pump in a recent automobile industry. In particular, trochoidal profile has been widely used for the lubrication oil pump because it is easy to flow control and a lot of oil feed rate is obtained. Accuracy of the trochoidal profile as a core component of the lubricating oil pump affects the driving performance. So, it is necessary to develop efficient processing of the trochoidal profile. In this study, a machining process for the trochoidal profile is developed by turn-mill. Cutting force, surface roughness and tool wear were evaluated in accordance with machining conditions.
This paper describes the calculation and application of the speed profile for the train speed control when the train is operated by ATO(Automatic Train Operation). We propose a speed profile calculation method considering the speed limitation and the jerk limitation, in order to maintain the quality of the train automatic operation. In previous works, ATO calculates a desired speed profile along the time, and controls the train to follow the profile. In this case, it may be hard to follow the restrictive speed along the location or to stop the train with a low location error, because of the difference between the desired location at each time and the real location of the train due to the control error. In the proposed method in this paper, we calculate a desired speed profile along the time considering the speed and jerk limitation first, and derive a speed profile along the location using it. If the restrictive speed profile is changed or the train speed strayed from the speed profile, ATO system calculates new speed profile and applies it immediately. Because ATO system controls the train speed based on the train location, the accuracy of the train location control can be improved. A simulation system for the test of the automatic train operation using this method is designed.
자연하천의 수면곡선을 계산하기 위하여 표준축차계산법에 근거하 HEC-2모형을 이용하는 것이 일반적이다. 상류흐름에서 수면곡선의 계산은 일반적으로 하류에서 상류로 수행해 나간다. 그러나 이와 반대로 기준수면고가 상류지점에만 있는 경우, 하류쪽의 수면고들을 계산하고자 할 때는 많은 노력과 시간이 필요하게 된다. 이러한 경우에도 HEC-2를 이용하여 간편하게 상류에서 하류로 수면곡선을 계산하는 방법을 제안하였으며, 이 방법을 균일수로와 자연하천에 적용하여 타당성과 정밀도를 검토하였다.
The force profile from strip to work roll is very important factor in deformation of roll. But It is not easy to predict the profile because strip crown affect its tendency. From finite element method result, some assumptions can be obtained and the roll force profile model is derived. Also the tension profile and lateral strain are derived. The prediction accuracy of the proposed model is examined through comparison with finite element calculation result.
To analyze the load of distribution line, real LPs (Load Profile) of AMR (Automatic Meter Reading) customers and VLPs (Virtual Load Profile) of non-AMR customers are required. Accuracy of VLP is an important factor to improve the analysis performance. There are 2 kinds of methods to generate the VLP; one is using ALP (Average Load Profile) per each industrial code and PNN (Probability neural networks) algorithm; the other is using LSI (Load Shape Index) and C5.0 algorithm. In this paper, existing researches are studied, and new method is suggested. Each methods are compared the performance with same LP data of real high voltage customers.
The objective of this study is to understand the dynamic characterictics of OHV type valve trains and to design and optimal cam profile which will improve engine performance. A numerical model for valve train dynamics is presented, which aims at both accuracy and computational efficiency. The lumped mass model and distributed parameter model were used to describe the valve train dynamics. Nonlinear characterictics in the valve spring behavior were included in the model. Comprehensive experiments were carried out concerning the valve train dynamics, and the model was tuned based on the test results. The dynamic model was used in designing an optimal cam profile. Because the objective function has many local minima, a conventional local optimizer cannot be used to find an optimal solution. A modified adaptive random search method is successfully employed to solve the problem. Cam lobe area could be increased up to 7.3% without any penalties in kinematic and dynamic behaviors of the valve train.
I present a method of aspheric surface profile measurement using 2nd derivative of local area profile. This method is based on the principle of curvature sensor which measures the local 2nd derivative under test along a line. The profile is then reconstructed from the data on the each point. Unlike subaperture-stiching method and slope detection method, 2nd derivative method has strong points from a geometric point of view in measuring the aspheric surface profile. The second derivative terms of surface profile is an intrinsic property of the test piece, which is independent of its position and tip-tilt motion. The curvature is measured at every local area with high accuracy and high lateral resolution by using White-light scanning interferometry.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권11호
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pp.265-271
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2022
Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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