포인트 클라우드 콘텐츠는 움직임이 있는 콘텐츠를 연속된 프레임에 3 차원 위치정보와 대응하는 색상으로 기록한 데이터이다. 강체 포인트 클라우드 데이터를 정합하기 위해서는 고전적인 방법이지만 강력한 ICP 정합 알고리즘을 사용한다. 그러나 국소적인 모션 벡터가 있는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠는 기존의 ICP 정합 알고리즘을 통해서는 프레임 간 정합이 불가능하다. 본 논문에서는 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠를 지역적 확률 모델을 사용하여 프레임 간 포인트의 쌍을 맺고 개별 포인트 간의 모션벡터를 구해 정합 하는 방법을 제안한다. 정합 대상의 데이터를 2 차원 투영을 하여 구조화시키고 정합 할 데이터를 투영하여 후보군 포인트를 선별한다. 선별된 포인트에서 깊이 값 비교와 좌표 및 색상 유사도를 측정하여 적절한 쌍을 찾아준다. 쌍을 찾은 후 쌍으로 모션 벡터를 더하여 정합을 수행하면 비 강체 포인트 클라우드 콘텐츠 데이터에 대해서도 정합이 가능해진다.
폐기물을 처리하는데 있어 배출과 수거에 대한 프로세스 자동화를 위해 폐기물 객체 유사도 판별이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 폐기물 데이터셋에서 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)와 HSV(Hue, Saturation, Value)기반으로 두 이미지의 공통된 특징을 추출해 융합하고, 기계학습을 통해 이미지 객체 간의 유사도를 측정하는 모델을 제안한다. 실험을 위해 수집된 폐기물 데이터셋 81,072 장을 활용하여 이미지를 학습시키고, 전통적인 임계치 기반 유사도 측정과 본 논문에서 제시하는 유사도 측정을 비교하여 성능을 확인하였다. 임계치 기반 측정에서 SIFT 와 HSV 는 각각 0.82, 0.89(Acc)가 측정되었고, 본 논문에서 제시한 특징 추출 방법을 사용한 기계학습의 성능은 DT(Decision Tree)와 SVM(Support Vector Machine) 모두 0.93 (Acc)로 4%의 정확도가 향상되었다.
Goode, Jon G.;Londhe, Sameer;Dejesus, Steve;Wang, Qian
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.4112-4112
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2001
The feasibility of NIR spectroscopy as a quick and nondestructive method for quality control of uniformity of coating thickness of pharmaceutical tablets was investigated. Near infrared spectra of a set of pharmaceutical tablets with varying coating thickness were measured with a diffuse reflectance fiber optic probe connected to a Broker IFS 28/N FT-NIR spectrometer. The challenging issues encountered in this study included: 1. The similarity of the formulation of the core and coating materials, 2. The lack of sufficient calibration samples and 3. The non-linear relationship between the NIR spectral intensity and coating: thickness. A peak at 7184 $cm^{-1}$ was identified that differed for the coating material and the core material when M spectra were collected at 2 $cm^{-1}$ resolution (0.4 nm at 7184 $cm^{-1}$). The study showed that the coating thickness can be analyzed by polynomial fitting of the peak area of the selected peak, while least squares calibration of the same data failed due to the lack of availability of sufficient calibration samples. Samples of coal powder and solid pieces of coal were analyzed by FT-NIR diffuse reflectance spectroscopy with the goal of predicting their ash content, percentage of volatile components, and energy content. The measurements were performed on a Broker Vector 22N spectrometer with a fiber optic probe. A partial least squares model was constructed for each of the parameters of interest for solid and powdered sample forms separately. Calibration models varied in size from 4 to 10 PLS ranks. Correlation coefficients for these models ranged from 86.6 to 95.0%, with root-mean-square errors of cross validation comparable to the corresponding reference measurement methods. The use of FT-NIR diffuse reflectance measurement techniques was found to be a significant improvement over existing measurement methodologies in terms of speed and ease of use, while maintaining the desired accuracy for all parameters and sample forms.(Figure Omitted).
두 개의 평판이 직각으로 만나는 corner에서 형성되는 층류 경계층을 입자영상유속계 기법을 이용하여 측정하였다. 자유류 유속은 2.96 ~ 3.0 m/s, 층류 경계층이 형성 될 수 있도록 모델에 대한 유동의 입사각을 1.2도로 하여 작은 순 압력구배를 제공하였다. 모델의 앞전은 둥근 형상으로 처리하였으며 모델의 길이는 약 1000mm이다. 측정 결과는 이등분면에서 corner 경계층의 전형적인 특징인 변곡점을 가지는 박리형 속도 분포를 보여주었다. 이등분면에서 멀어져 감에 따라 속도 분포는 평판의 Blasius 분포로 변해가고, 이등분면 경계층 두께의 약 절반만큼 평판을 따라 멀어지면 변화가 완료된다. 앞전에서부터 하류로 감에 따라 이등분면에서의 경계층 성장 및 속도 분포의 유사 상사성을 측정 결과로부터 확인하였다.
Wang, Jianguo Jack;Wang, Jinling;Sinclair, David;Watts, Leo
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.277-282
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2006
It is well known that Kalman filtering is an optimal real-time data fusion method for GPS/INS integration. However, it has some limitations in terms of stability, adaptability and observability. A Kalman filter can perform optimally only when its dynamic model is correctly defined and the noise statistics for the measurement and process are completely known. It is found that estimated Kalman filter states could be influenced by several factors, including vehicle dynamic variations, filter tuning results, and environment changes, etc., which are difficult to model. Neural networks can map input-output relationships without apriori knowledge about them; hence a proper designed neural network is capable of learning and extracting these complex relationships with enough training. This paper presents a GPS/INS integrated system that combines Kalman filtering and neural network algorithms to improve navigation solutions during GPS outages. An Extended Kalman filter estimates INS measurement errors, plus position, velocity and attitude errors etc. Kalman filter states, and gives precise navigation solutions while GPS signals are available. At the same time, a multi-layer neural network is trained to map the vehicle dynamics with corresponding Kalman filter states, at the same rate of measurement update. After the output of the neural network meets a similarity threshold, it can be used to correct INS measurements when no GPS measurements are available. Selecting suitable inputs and outputs of the neural network is critical for this hybrid method. Detailed analysis unveils that some Kalman filter states are highly correlated with vehicle dynamic variations. The filter states that heavily impact system navigation solutions are selected as the neural network outputs. The principle of this hybrid method and the neural network design are presented. Field test data are processed to evaluate the performance of the proposed method.
현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.
Objectives: The purpose of this study is to standardize the process code of the work environment measurement database (WEMD) for the construction of a job-exposure matrix (JEM). Methods: The standard process code (SPC) was reclassified based on process similarity and drawing upon the code used in the existing K2B. It was supplemented through review by industrial hygiene experts. In addition, an index word database related to SPC was created and used for SPC search. A pilot evaluation project was conducted by experts to evaluate the validity of the newly reclassified standard process code. Results: A total of 70 final SPCs were developed, including 31 processes related to the construction industry. Using the Shiny program, we developed a standard code finder that can be used on the web (https://kscf.shinyapps.io/scf_app/). As a result of the pilot evaluation, it was determined that it was easier to search for standard codes than previous codes, so it was highly utilized. Conclusions: It is expected that JEM construction using industry-process information drawing on WEMD data will be possible using the 70 newly standardized process codes.
본 논문에서는 광대역 무선 신호를 증폭하는 전력증폭기의 성능 테스트 시 인접 채널 간섭(ACLR) 특성을 측정하는 데 있어서, 효과적인 다중 톤 생성을 활용한 테스트 방안에 관하여 연구하였다. 그 동안 단일 주파수 정현파 신호를 테스트에 활용하는 경우 신호가 복잡해짐에 따라 오차가 증가하는 문제점이 있기에, 실제 변조 신호와의 측정 오차를 최소화하도록 다중 톤 신호를 설계하는 방식을 제안하였다. 제안된 다중 톤은 시간 축에서의 유사성을 확보하는 방식으로 설계되어 기존의 다중 톤 생성 방식 대비 더욱 적은 수의 톤으로 정확한 결과를 얻을 수 있다. 이의 검증을 위하여 802.11a 규격의 기저 대역 복소 신호를 다중 톤 신호로 대체하였으며, 이를 전력증폭기 성능 검증에 활용하였다. 그 결과, N=10 이상의 톤 수를 확보하는 경우 3차, 5차 비선형성에 의한 ACLR 특성이 실제 신호 활용한 경우와 1 dB 이하의 오차를 나타내었다.
자기유사성(self-similarity) TCP 네트워크에서 양방향 트래픽 경로를 통해 동일한 종단 노드 쌍 사이에 전송하는 무선네트워크에서 TCP 성능을 높이는 것이 중요하다. 컴퓨터 네트워크에서 전송제어 프로토콜 상에서 다중시간 간격으로 혼잡제어의 지연을 피드백 루프의 시간간격을 조정하여 명시적 예측을 실행해 제어의 단점을 개선에 관하여 연구한다. 먼저 TCP의 모듈 형 확장에서 Tahoe, Reno, Vegas등 다양한 버전의 TCP에 적용되는 간단한 인터페이스를 통한 함수 호출을 정의하고, 이것이 성능을 크게 향상시키는 것을 입증한다. 두 번째로, 광대역 WAN에서 지연-대역폭의 곱이 높을 경우 더욱 심각해지는 사후 제어의 불확실성 차이를 해소함으로써 MTS TCP가 기반 피드백 제어에 사전성을 부여한다는 것을 입증한다. 세 번째는 트래픽 제어의 3가지 차원인, 즉 추적 능력, 연결 지속 기간, 공정성이 성능에 미치는 영향 등을 비교 분석하여 개선됨을 입증한다.
This study is directed toward determining the number and characteristics of psychologically meaningful perceptual dimensions required for assessing the sound quality with respect to vehicle noises, and toward identifying the acoustical and/or psychoacoustical bases underlying the preference and similarity judgments. For the purpose of analyzing the paired comparison data produced by subjective ratings we used nonmetric multidimensional scaling(MDS). The perceptual dimensions based upon preference ratings could explain 76.3 % of the variance by maximum dB(A) and sharpness acum. The correlation between objective and subjective positions of the stimuli is $R^2$=0.97(F(1,13)=195.45, p < .01), corrected $R^2$=0.93. The less the intensity of the stimulus the more becomes the subjective Position would be over-estimated relative to the objective one. The same is valid for the opposite case. The perceptual dimensions based upon similarity judgments could be accounted for 47.8 % and 23.5% of the variance, each of which might be a match for the maximum dB(A) and the sharpness acum, respectively. The correlation between objective and subjective positions of the stimuli is $R^2$=0.94(F(1,13)=92.38, p < .01), corrected $R^2$=0.87. The more the intensity of the stimulus the more becomes the subjective position would be over-estimated relative to the objective one. The same is valid for the opposite case. In other words, it is likely that the larger the amount of two stimuli which to compare would be judged similar. So far it should be further clarified that whether the relationship between preference ratings and psychological distances nay be optimized through which psycho-physical models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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