Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.34
no.1
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pp.81-88
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2006
In this paper, we analyze a noncommutativity error that is not able to be compensated with integrating gyro outputs in RLG-based INS. The system can suffer from some motion known as RLG dithering motion, coning motion, ISA motion derived by an AV mount and vehicle real dynamic motion. So these motions are a cause of the noncommutativity error, the system error derived by each motion has to be analyzed. For the analysis, a relation between rotation vector and gyro outputs is introduced and applied to define the coordinate transformation matrix and the angular vector.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.4
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pp.116-128
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2011
In this paper, we propose the structure of a high-performance face-detection engine that responds well to facial rotating changes using rotation transformation which minimize the required memory usage compared to the previous face-detection engine. The validity of the proposed structure has been verified through the implementation of FPGA. For high performance face detection, the MCT (Modified Census Transform) method, which is robust against lighting change, was used. The Adaboost learning algorithm was used for creating optimized learning data. And the rotation transformation method was added to maintain effectiveness against face rotating changes. The proposed hardware structure was composed of Color Space Converter, Noise Filter, Memory Controller Interface, Image Rotator, Image Scaler, MCT(Modified Census Transform), Candidate Detector / Confidence Mapper, Position Resizer, Data Grouper, Overlay Processor / Color Overlay Processor. The face detection engine was tested using a Virtex5 LX330 FPGA board, a QVGA grade CMOS camera, and an LCD Display. It was verified that the engine demonstrated excellent performance in diverse real life environments and in a face detection standard database. As a result, a high performance real time face detection engine that can conduct real time processing at speeds of at least 60 frames per second, which is effective against lighting changes and face rotating changes and can detect 32 faces in diverse sizes simultaneously, was developed.
This paper proposes a sensing system of the Halbach array permanent magnet spherical motor(PMSM). The rotor position can be obtained by solving three rotation angles, which revolves around 3 reference axes of the stator. With the development of 3-D hall sensor, the position identification problem of the Halbach array PMSM based on rotor magnetic field is studied in this paper. A nonlinear and serious coupling relationship between the rotation angles and the measured magnetic flux density is established on the basis of the rotation transformation theory and the magnetic field model. In order to get rid of the influence on position detection caused by the harmonics of rotor magnetic field and the stator coil magnetic field, a sensor location combination scheme is proposed. In order to solve the nonlinear equation fast and accurately, a new position solution algorithm which combines the merits of gradient projection and particle swarm optimization(PSO) is presented. Then the rotation angles are obtained and the rotor position is identified. The validity of the sensing system is verified through the simulation.
Rotation and scale variations make it difficult to solve the problem of shape description and recognition because these variations change the location of points composing the shape. However, some geometric Invariant points and the relations among them are not changed by these variations. Therefore, if points in image space depicted with the r-y coordinates system can be transformed into a new coordinates system that are invariant to rotation and scale, the problem of shape description and recognition becomes easier. This paper presents a shape description method via transformation from the image space into the invariant feature space having two axes: representing relative distance from a centroid and contour segment curvature(CSC). The relative distance describes how far a point departs from the centroid, and the CSC represents the degree of fluctuation in a contour segment. After transformation, mesh features were used to describe the shape mapped onto the feature space. Experimental results show that the proposed method is robust to rotation and scale variations.
LaAlO3 Single crystals used as a substrate for thin film depositions of a high temperature oxide su-perconductor YB2Cu3O7 and applied to microwave frequencies were grown by the Traveling Solvent Flati-ing Zone (TSFZ) method and characterized. For the growth of LaAlO3 single crystals polycrystalline fe-edrods were prepared from powder mixture of La2O3 and Al2O3 with a mole ratio of 1:1 calcined at 110$0^{\circ}C$ for 3h and sintered at 140$0^{\circ}C$ for 4h The growth LaAlO3 crystals was 4-5mm in diameter 30mm in length and dark brown. The growth rate was 2-3mm/h and the rotation speeds were 10rpm for an upper ro-tation and 40 rpm for a lower rotation The growing crystals and the feedrods were counter-rotated. The orientation of the grown single crystals of LaAlO3 was identified to be [111] direction. Dielectric constants were measured to be 30-33 between 100 kHz and 1 MHz in the 30$0^{\circ}C$ to 45$0^{\circ}C$ temperature range and 102 in a range of 100 kHz at the phase transformation temperature of 522$^{\circ}C$ Dielectric losses were calculated to be 1.8$\times$10-4 at the room temperature and 5.7$\times$10-3 at the phase transformation temperature. Lattice con-stants of the grown crystlals were determined to be aR=5.3806 $\AA$ and $\alpha$=60.043$^{\circ}$ by the least square method.
This paper presents a new shape-based algorithm using affine category shape model for object category recognition and model learning. Affine category shape model is a graph of interconnected nodes whose geometric interactions are modeled using pairwise potentials. In its learning phase, it can efficiently handle large pose variations of objects in training images by estimating 2-D homography transformation between the model and the training images. Since the pairwise potentials are defined on only relative geometric relationship betweenfeatures, the proposed matching algorithm is translation and in-plane rotation invariant and robust to affine transformation. We apply spectral matching algorithm to find feature correspondences, which are then used as initial correspondences for RANSAC algorithm. The 2-D homography transformation and the inlier correspondences which are consistent with this estimate can be efficiently estimated through RANSAC, and new correspondences also can be detected by using the estimated 2-D homography transformation. Experimental results on object category database show that the proposed algorithm is robust to pose variation of objects and provides good recognition performance.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.26
no.7
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pp.166-175
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1989
In this paper, we present a method which is based on the concept of the rotation of subspaces. This method is highly related to the angle (or distance) between subspaces arising in many applications. An effective procedures is first derived for finding the optimal transformation matrix which rotates one subspace into another as closely as possible in the least squares sense , and then this algorithm is applied to the solution to general direction-of-arrival estimation problem of multiple broadband plane waves which may be a mixture of incoherent, partially coherent or coherent. In this typical application, the rotation of signal subspaces (ROSS) algorithm is effectively developed to achieve the high performance in the active systems for the case in which the noise field remains invariant with the measurement of the array spectral density matrix (or data matrix). It is not uncommon to observe this situation in sonar systems. The advantage of this techniques is not to require the preliminary processing and spatial prefiltering which is used in Wang-Kaveh's CSS focusing method. Furthermore, the array's geometry is not restricted. Simulation results are presented to illustrate the high performance achieved with this new approach relative to that obtained with Wang-Kaveh's CSS focusing method for incoherent sources and forward-backward spatial smoothed MUSIC for coherent sources including the signal eigenvector method (SEM).
In the present study, we propose four participating $8^{th}$ grade students' genetic decomposition of congruent transformation and investigate the role of their dragging activities while understanding the concept of congruent transformation in GSP(Geometer's Sketchpad). The students began to use two major schema, 'single-point movement' and 'identification of transformation' simultaneously in their transformation activities, but they were inclined to rely on the single-point movement schema when dealing with relatively difficult tasks. Through dragging activities, they could expand the domain and range of transformation to every point on a plane, not confined to relevant geometric figures. Dragging activities also helped the students recognize the role of a vector, a center of rotation, and an axis of symmetry.
In the linear transformation method, the original image is divided into a plurality of range blocks, and a partial transform system for finding an optimal domain block existing in the image for each range block is used to adjust the performance of the compression ratio and the picture quality, The nonlinear transformation method uses only the rotation transformation among eight shuffle transforms. Since the search is performed only in the limited domain block, the coding time is faster than the linear transformation method of searching the domain block for any block in the image, Since the optimal domain block for the range block can not be selected in the image, the performance may be lower than other methods. Therefore, the nonlinear transformation method improves the performance by increasing the approximation degree of the brightness coefficient conversion instead of selecting the optimal domain block, The smaller the size of the block, the higher the PSNR value, The higher the compression ratio is increased groups were quadtree block divided to encode the image at best.
Bearings are mechanical components that support loads and transmit rotation. The inner and outer rings come into contact with the rotating mechanism, requiring a very high level of hardness. To meet this requirement, heat treatment is commonly performed. The heat treatment process inherently involves thermal deformation. Particularly in the case of large bearings, significant deformation relative to the bearing's shape can occur, making accurate deformation prediction during heat treatment essential. However, predicting deformation in heat treatment is challenging due to the simultaneous consideration of phase transformation, heat transfer, and bearing deformation. In this study, an analysis of heat treatment-induced deformation in bearings was conducted, taking phase transformation into account. The thermal and mechanical properties were calculated based on the chemical composition of the bearing material. This information was then used to perform a deformation-heat transfer-phase transformation analysis. To validate the reliability of the analysis, experiments were conducted under the same conditions. When comparing the analysis and experimental results, differences in deformation were observed. These differences were attributed to variations in phase transformation conditions between the analysis and experiments. Consequently, it is anticipated that supplementing these results will enable the prediction of deformation while considering phase transformation conditions in bearings.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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