The purpose of this study is to provide a method to visualize the sound data to the three-dimensional image. The visualization of the sound data is performed according to the algorithm set after production of the text-based script that form the channel range of the sound data. The algorithm consists of a total of five levels, including setting sound channel range, setting picture frame for sound visualization, setting 3D image unit's property, extracting channel range of sound data and sound visualization, 3D visualization is performed with at least an operation signal input by the input device such as a mouse. With the sound files with the amount an animator can not finish in the normal way, 3D visualization method proposed in this study was highlighted that the low-cost, highly efficient way to produce creative artistic image by comparing the working time the animator with a study presented method and time for work. Future research will be the real-time visualization method of the sound data in a way that is going through a rendering process in the game engine.
Registration is the process aligning the range data sets from different views in a common coordinate system. In order to achieve a complete 3D model, we need to refine the data sets after coarse registration. One of the most popular refinery techniques is the iterative closest point (ICP) algorithm, which starts with pre-estimated overlapping regions. This paper presents an improved ICP algorithm that can automatically register multiple 3D data sets from unknown viewpoints. The sensor projection that represents the mapping of the 3D data into its associated range image is used to determine the overlapping region of two range data sets. By combining ICP algorithm with the sensor projection constraint, we can make an automatic registration of multiple 3D sets without pre-procedures that are prone to errors and any mechanical positioning device or manual assistance. The experimental results showed better performance of the proposed method on a couple of 3D data sets than previous methods.
The effective range of surface current data observed by high-frequency radar (HFR) operated in the northern coastal area of Jeju Island by Korea Institute of Ocean Science and Technology was estimated and the distribution and variability of the M2 tidal current of the Jeju Strait was analyzed. To evaluate the HFR data, the M2 tidal current corrected from 25 hours current data observed by the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency (KHOA) was compared with the M2 tidal current in the Jeju Strait analyzed from the surface currents of HFR. The reliability of HFR data was confirmed by analyzing the characteristics of the tide components of these two data sets, and the effective range of HFR data was estimated through temporal and spatial analysis. The observation periods of HFR used in the analysis were from 2012 to 2014, and it was confirmed that there is a difference in the effective range of HFR data according to the observation time. During the analysis periods, the difference between the M2 current ellipses from the data of KHOA and the HFR was greater in the eastern than in the western part of the Jeju Strait, and represented a high reliability in the western and central parts of the Jeju Strait. The tidal current of the Jeju Strait analyzed using the HFR data revealed a seasonal variability a relatively weak in summer and a strong in winter, about a 17% fluctuations between the summer and winter based on the length of the semi-major axis of tidal ellipse. Appraisals and results of regarding the characteristics and seasonal variability of the M2 tidal current in the Jeju Strait using HFR data have not been previously reported, so the results of this study are considered meaningful.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.1
s.94
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pp.253-264
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1999
Most autonomous mobile robots view only things in front of them, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem. an Active Omni-directional Range Sensor System has been built that can obtain an omni-directional range data through the use of a laser conic plane and a conic mirror. Also, mobile robot has to know its current location and heading angle by itself as accurately as possible to successfully navigate in real environments. To achieve this capability, we propose a self-localization algorithm of a mobile robot using an active omni-directional range sensor in an unknown environment. The proposed algorithm estimates the current position and head angle of a mobile robot by a registration of the range data obtained at two positions, current and previous. To show the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations was conducted and the results show that the proposed algorithm is very efficient, and can be utilized for self-localization of a mobile robot in an unknown environment.
A Stepped Frequency Radar(SFR) is a method of achieving high range resolution by gradually increasing the frequency of a transmitted pulse to create a wide synthetic bandwidth. However, in the case of moving target, accurate range estimation can not be performed due to the range-Doppler coupling phenomenon, so it is necessary to compensate through accurate velocity estimation. In this paper, we propose a stepped frequency radar waveform with a Coherent Pulse Train(CPT), velocity estimation results according to parameters using this method and VMD(Velocity Measurement Data) were compared and analyzed by numerical simulations.
Purpose: The purpose of this study was to identify depression and its influencing factor of nurses among comprehensive nursing care service ward. Methods: The research was cross-sectional descriptive study. The subjects of the study were 173 nurses of comprehensive nursing care service ward in Gyeonggi-do. Data collection was done using self-reported structured questionnaires asking about job stress, emotional labor, job burnout, somatic symptoms, turnover intention, depression and general characteristics from May 16 to June 3, 2016. Data were analyzed with SPSS/WIN 19.0 program. Results: Mean scores of job stress were 159.15(range 43~215), emotional labor 30.90(range: 9~45), job burnout 59.45 (range: 0~132), somatic symptoms 24.03 (range: 12~60), turnover intention 5.61 (range 0~18) and depression 19.25 (range: 0~60) and reported as depression in 63.6%. Somatic symptoms (${\beta}=.26$, p<.001), job burnout (${\beta}=.37$, p<.001) had significant associations with depression and the most important variable was job burnout. Conclusion: It is necessary to apply the developed program to reduce job burnout in hospitals and to prevent and/or control depression. And also, it needs to improve working conditions and increase the nursing staff to reduce somatic symptoms for nurses among comprehensive nursing care service ward.
This paper verifies the performance of Extended Kalman Filter(EKF) and MCL(Monte Carlo Localization) approach to localization of an underwater vehicle through experiments. Especially, the experiments use acoustic range sensor whose measurement accuracy and uncertainty is not yet proved. Along with localization, the experiment also discloses the uncertainty features of the range measurement such as bias and variance. The proposed localization method rejects outlier range data and the experiment shows that outlier rejection improves localization performance. It is as expected that the proposed method doesn't yield as precise location as those methods which use high priced DVL(Doppler Velocity Log), IMU(Inertial Measurement Unit), and high accuracy range sensors. However, it is noticeable that the proposed method can achieve the accuracy which is affordable for correction of accumulated dead reckoning error, even though it uses only range data of low reliability and accuracy.
Kang, Ji Hun;Kim, Dong Hwan;Park, Seong Ho;Baek, Jung Hwan
Korean Journal of Radiology
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v.19
no.6
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pp.1172-1178
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2018
Objective: To analyze and compare the age of data in contemporary research articles published in representative general radiology journals. Materials and Methods: We searched for articles reporting original research studies analyzing patient data that were published in the print issues of the Korean Journal of Radiology (KJR), European Radiology (ER), and Radiology in 2017. Eligible articles were reviewed to extract data collection period (time from first patient recruitment to last patient follow-up) and age of data (time between data collection end and publication). The journals were compared in terms of the proportion of articles reporting the data collection period to the level of calendar month and regarding the age of data. Results: There were 50, 492, and 254 eligible articles in KJR, ER, and Radiology, respectively. Of these, 44 (88%; 95% confidence interval [CI]: 75.8-94.8%), 359 (73%; 95% CI: 68.9-76.7%), and 211 (83.1%; 95% CI: 78-87.2%) articles, respectively, provided enough details of data collection period, revealing a significant difference between ER and Radiology (p = 0.002). The age of data was significantly greater in KJR (median age: 826 days; range: 299-2843 days) than in ER (median age: 570 days; range: 56-4742 days; p < 0.001) and Radiology (median age: 618; range: 75-4271 days; p < 0.001). Conclusion: Korean Journal of Radiology did not fall behind ER or Radiology in reporting of data collection period, but showed a significantly greater age of data than ER and Radiology, suggesting that KJR should take measures to improve the timeliness of its data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.4
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pp.209-216
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1996
In this paper, we propose a learning method of multi-layer perceptrons (MLPs) with 8-bit data precision. The suggested method uses the cross-entropy cost function to remove the slope term of error signal in output layer. To decrease the possibility of overflows, we use 16-bit weighted sum results into the 8-bit data with appropriate range. In the forwared propagation, the range for bit-conversion is determined using the saturation property of sigmoid function. In the backwared propagation, the range for bit-conversion is derived using the probability density function of back-propagated signal. In a simulation study to classify hadwritten digits in the CEDAR database, our method shows similar generalization performance to the error back-propagation learning with 16-bit precision.
Environmental Sciences Bulletin of The Korean Environmental Sciences Society
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v.4
no.2
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pp.103-110
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2000
In order to understand the wintertime intermittent characteristics of the trans-boundary air pollutant transport observed in East Asia, a numerical simulation of the long-range transport of pollutants was applied using an atmospheric transport model(STEM-II). The numerical simulation was carried out for the entire month of January 1997 and specific atmospheric aerosol (including sulfate, nitrate, and other ion compounds0 observation data were compared from four observation sites(Cheju Island, Kanghwa Island, Dazaifu, and Fukue Island). The observation data revealed that concentration peaks were intermittently observed at 3 to 4-day intervals plus the four observation sites exhibited a very similar spatial variation. The horizontal and spatial scale of the heavily polluted air masses was analyzed based on numerical results. The mechanism of the intermittent transport of air pollutants was clearly explained by a comparison of the observed data with the numerical output. It was found that the wind pattern variations associated with the synoptic scale pressure system changes play an extremely important role in the transport of pollutants in this region.
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