Cracks in railway sleeper are an inevitable condition and has a significant influence on the safety of railway system. Although the technology of railway sleeper condition monitoring using machine learning (ML) models has been widely applied, the crack recognition accuracy is still in need of improvement. In this paper, a two-stage method using edge detection and convolutional neural network (CNN) is proposed to reduce the burden of computing for detecting cracks in railway sleepers with high accuracy. In the first stage, the edge detection is carried out by using the 3×3 neighborhood range algorithm to find out the possible crack areas, and a series of mathematical morphology operations are further used to eliminate the influence of noise targets to the edge detection results. In the second stage, a CNN model is employed to classify the results of edge detection. Through the analysis of abundant images of sleepers with cracks, it is proved that the cracks detected by the neighborhood range algorithm are superior to those detected by Sobel and Canny algorithms, which can be classified by proposed CNN model with high accuracy.
Localization is one of the essential tasks necessary to achieve autonomous navigation of a mobile robot. One such localization technique, Monte Carlo Localization (MCL) is often applied to a digital surface model. However, there are differences between range data from laser rangefinders and the data predicted using a map. In this study, commonly observed from air and ground (COAG) features and candidate selection based on the shape of sensor data are incorporated to improve localization accuracy. COAG features are used to classify points consistent with both the range sensor data and the predicted data, and the sample candidates are classified according to their shape constructed from sensor data. Comparisons of local tracking and global localization accuracy show the improved accuracy of the proposed method over conventional methods.
DV-Hop 위치 인식 기법은 노드가 균일하게 배치된 등방성 토폴로지에서 제안된 알고리즘이다. 노드 간 거리는 홉 수에 비례해서 증가하는 환경에서 홉 당 평균 거리를 사용해서 노드 간 거리를 추정한다. 하지만, 노드의 배치가 균일하지 않아 노드 간 거리가 홉 수에 비례하여 증가하지 않는 환경에서는 DV-hop 기법의 위치 추정의 정확도는 상당히 저하된다. 본 논문에서는 노드의 배치가 불균일한 비등방성 네트워크에서도 위치 추정의 정확도를 높일 수 있는 알고리즘을 제안한다. 비등방성 네트워크에서는 노드 간 경로의 형태가 곡선인 경우가 많기 때문에 노드 간의 거리 추정을 위해 필요한 홉 당 평균 거리가 홉 수 별로 다르다. 이에 제안하는 알고리즘에서는 앵커노드가 홉 수 별로 홉 당 평균 거리를 구하고, 일반 노드는 이러한 정보를 각 앵커노드로부터 전달받아, 앵커노드와 떨어진 홉 수에 따라 다른 홉 당 거리를 사용해 보다 정확하게 위치를 추정하도록 한다. 또한 시뮬레이션을 통해 DV-Hop 알고리즘과의 성능 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 보인다.
Geolocation accuracy is one of the important factors in utilizing all weather available SAR satellite imagery. In this study, an error budget analysis was performed on key variables affecting on geolocation accuracy by generating KOMPSAT-5 simulation data. To perform the analysis, a Range-Doppler model was applied as a geometric model of the SAR imagery. The results show that the geolocation errors in satellite position and velocity are linearly related to the biases in the azimuth and range direction. With 0.03cm/s satellite velocity biases, the simulated errors were up to 0.054 pixels and 0.0047 pixels in the azimuth and range direction, and it implies that the geolocation accuracy is sensitive in the azimuth direction. Moreover, while the clock drift causes a geolocation error in the azimuth direction, a signal delay causes in the range direction. Monte-Carlo simulation analysis was performed to analyze the influence of multiple geometric error sources, and the simulated error was up to 3.02 pixels in the azimuth direction.
고도 탐지 정확도는 장거리 다기능 레이더 등에서 필수적으로 분석되어야 하는 성능이지만, 기상 등 대기 현상에 의한 영향이 크기 때문에 정확한 분석이 어렵다. 따라서 고도에 따른 굴절율을 사용하여 보상을 수행하는데, 본 논문에서는 고층 기상에 의한 대기 굴절율을 고려할 수 있는 광선 추적 모의환경을 구축하고, 실환경 굴절율과 모델링된 굴절율을 각각 고려하여, 모델링된 굴절율을 실환경에 적용시 발생할 수 있는 고도 오차를 분석하였다. 모델링된 굴절율을 이용하여 고도 오차 보상값을 산출하였으며, 보상에 의한 결과를 모델링하여 고도 보상시 발생할 수 있는 고도 정확도를 정규함수로 모델링하여 통계적으로 분석하였다.
Park, Jong Hoon;Kim, Sung Hun;Ku, Youngmo;Lee, Hyun Su;Kim, Young-su;Kim, Chan Hyeong;Shin, Dong Ho;Lee, Se Byeong;Jeong, Jong Hwi
한국의학물리학회지:의학물리
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제28권4호
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pp.207-217
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2017
For effective patient treatment in proton therapy, it is therefore important to accurately measure the beam range. For measuring beam range, various researchers determine the beam range by measuring the prompt gammas generated during nuclear reactions of protons with materials. However, the accuracy of the beam range determination can be lowered in heterogeneous phantoms, because of the differences with respect to the prompt gamma production depending on the properties of the material. In this research, to improve the beam range determination in a heterogeneous phantom, we derived a formula to correct the prompt-gamma distribution using the ratio of the prompt gamma production, stopping power, and density obtained for each material. Then, the prompt-gamma distributions were acquired by a multi-slit prompt-gamma camera on various kinds of heterogeneous phantoms using a Geant4 Monte Carlo simulation, and the deduced formula was applied to the prompt-gamma distributions. For the case involving the phantom having bone-equivalent material in the soft tissue-equivalent material, it was confirmed that compared to the actual range, the determined ranges were relatively accurate both before and after correction. In the case of a phantom having the lung-equivalent material in the soft tissue-equivalent material, although the maximum error before correction was 18.7 mm, the difference was very large. However, when the correction method was applied, the accuracy was significantly improved by a maximum error of 4.1 mm. Moreover, for a phantom that was constructed based on CT data, after applying the calibration method, the beam range could be generally determined within an error of 2.5 mm. Simulation results confirmed the potential to determine the beam range with high accuracy in heterogeneous phantoms by applying the proposed correction method. In future, these methods will be verified by performing experiments using a therapeutic proton beam.
Objective : The purpose of this study was to investigate the relations between accuracy score and the motions which are performed in PyeongWon Poomsae, thereby developing objectivity in accuracy evaluations for Poomsae competitions. Method : The subjects were six male Poomsae players (age: $21.2{\pm}1.17yrs$, height: $173.4{\pm}3.95cm$, weight: $67.7{\pm}7.65kg$). A three-dimensional motion analysis was performed on the subjects using six high-speed cameras (60 frames/sec) and subjects' performed motions were evaluated by 5 evaluators. The entire Pyeong Poomsae was divided into 13 events and 9 phases; there were three pairs of symmetric phases among them: front kick & turning side kick phases (3PH, 3-1PH), arm motion & stance phases (4PH, 4-1PH), side kick with Hakdari-stance phases (5PH, 5-1PH). Performance time, change and range of COM, height of vertex, and foot of side kicks were analysed. The Data was analysed utilizing correlation analysis. Results : There was a positive correlation between accuracy score and the difference between right and left range of COM (X direction) at 4PH (r=0.921, p=0.009). Conclusion : The results of our study indicate that it is necessary to consider some of objective criterion such as performance time, COM range, and symmetrical movements in accuracy evaluations of Poomsae competitions.
위치측정은 사용자나 사물에게 주변 환경에 대한 인식을 가능케 하는 기본적인 요소이기 때문에 센서네트워크 환경에서는 가장 핵심적인 요소이다. 기존 위치측정 기법은 크게 Range-based방식과 Range-free방식으로 나눌 수 있다. Range-based방식은 전파의 불규칙하고 추가 장비가 필요한 반면에 Range-free방식은 능동적인 통신을 수단으로 위치를 측정하므로 자원제약적인 센서네트워크에서는 적합한 것으로 알려져 있다. 그러나 위치측정의 정확성이 주변노드의 수에 따라 크게 좌우된다. 특히 밀집도가 낮은 센서네트워크 환경에서는 위치측정의 정확성이 매우 낮다. 본 논문에서 제안된 DRTS(Distributed Range-hybrid Tracking Scheme)는 Range-based와 Range-free방식을 혼합하고 주변노드의 위치와 통신범위 및 세기정보를 최대한 활용하여 이동물체를 추적할 수 있는 기법을 제시한다. 특히 주변노드를 최대한 활용한 효율적인 위치측정기법과 제안된 EGP(Estimative Gird Points)의 예측기법을 활용하여 위치추적의 정확성을 획기적으로 개선할 수 있는 방안을 제시한다. 그리고 시뮬레이션 결과를 통해 기존 위치추적 알고리즘 보다 추적의 정확도 관점에서 제안된 기법의 성능이 우수함을 증명하였다.
Accuracy improvement of a self-mixing semiconductor laser range finder is predicted by simulation, in which the laser modulation current is reshaped to give an ideal triangular waveform of the optical frequency change. The maximum range measurement error of less than 0.1% in a wide range of O.1m to 1m is expected by the reshaping of the modulation current. Experimental verification of the effect of current reshaping on the linearization of the derivative of the optical frequency change curve is given.
Li, Li Jie;Jing, Wen Bo;Shen, Wen;Weng, Yue;Huang, Bing Kun;Feng, Xuan
Current Optics and Photonics
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제6권5호
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pp.473-478
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2022
To overcome the capture-range problem in phase-diversity phase retrieval (PDPR), a geometrical-optics initial-estimate method is proposed to avoid a local minimum and to improve the accuracy of laser-wavefront measurement. We calculate the low-order aberrations through the geometrical-optics model, which is based on the two spot images in the propagation path of the laser, and provide it as a starting guess for the PDPR algorithm. Simulations show that this improves the accuracy of wavefront recovery by 62.17% compared to other initial values, and the iteration time with our method is reduced by 28.96%. That is, this approach can solve the capture-range problem.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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