This paper presents an Around View Monitoring (AVM) stop-line detection based longitudinal position correction algorithm for automated driving on urban roads. Poor positioning accuracy of low-cost GPS has many problems for precise path tracking. Therefore, this study aims to improve the longitudinal positioning accuracy of low-cost GPS. The algorithm has three main processes. The first process is a stop-line detection. In this process, the stop-line is detected using Hough Transform from the AVM camera. The second process is a map matching. In the map matching process, to find the corrected vehicle position, the detected line is matched to the stop-line of the HD map using the Iterative Closest Point (ICP) method. Third, longitudinal position of low-cost GPS is updated using a corrected vehicle position with Kalman Filter. The proposed algorithm is implemented in the Robot Operating System (ROS) environment and verified on the actual urban road driving data. Compared to low-cost GPS only, Test results show the longitudinal localization performance was improved.
Purpose:Hospitals provide top medical service using exceptional manpower, medical technology, and state-of-the-art equipment, thus raising the standard of customer satisfaction. In addition, their medical service is becoming higher than before. One-stop service is a good way to improve the quality of customer-centered service as a qualitative marketing strategy. This study thus aims to facilitate subsequent research and compare customer satisfaction before and after one-stop service. Methods: The study included 72 patients who received the reserved examination and one-stop service for 20 days from April 23 to May 12, 2014. The surveyed questionnaire data were analyzed using SPSS 18.00. Results: The comparison results of customer satisfaction showed that the satisfaction score was generally high in the areas of kindness of examination staff, the speedy/accuracy of work processing of examination staff, and the kindness of reservation staff. The group before one-stop service showed their dissatisfaction with repeated visits and difficulty of booking a desired day. The group after one-stop service showed dissatisfaction with the long waiting time for examination or same-day treatment. Conclusion: The one-stop service showed good results, but new uncomfortable issues for the customer were revealed as well, which may result in more work of employees. Considering the characteristics of various clinical departments, the author hopes to find an efficient operation plan through the development and improvement of an appropriate one-stop service method.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.13
no.2
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pp.110-119
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2012
The Plan and equipment of vertical lifting are very important in high-rise building construction site, and unmanned lifts usage is increasing for financial and efficient reason. However if lift stop position error occur, It can be accumulated. And the lift can not be available during an engineer fix the problem. So loss of time and cost will occur when lifts have problems. This paper reports an improved lift stop position sensing device for preventing loss of time and cost from lift stop position error. The result of tests showed that the system has a correction function of lift stop position error, and the accuracy of device which was developed in this paper was about 9.75mm better than existing equipment.
The purpose of this study is to measure the impact of Korean speakers' English stop pronunciation on their general pronunciation proficiency. For these purposes, 20 Korean speakers read English sentences and their pronunciations were rated by native English speakers. The Korean speakers' VOT values of English stops in sentences were then measured and the relation between the VOT values and native speakers' pronunciation rating was compared. Here, the relation between (1) the proficiency score of each speaker and VOT values; and (2) the proficiency score of each sentence and VOT values were analyzed. The results show that there is a relation between the proficiency score of each sentence and VOT values of /t, b, d, g/; and there is a relation between VOT values of /t, b, d, g/ and proficiency scores of each speaker while these is a weak relation between VOT values of /p, k/ and proficiency scores of each speaker.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.208-217
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2021
3D-CNN is one of the deep learning techniques for learning time series data. However, these three-dimensional learning can generate many parameters, requiring high performance or having a significant impact on learning speed. We will use these 3D-CNNs to learn hand gesture and find the parameters that showed the highest accuracy, and then analyze how the accuracy of 3D-CNN varies through input data changes without any structural changes in 3D-CNN. First, choose the interval of the input data. This adjusts the ratio of the stop interval to the gesture interval. Secondly, the corresponding interframe mean value is obtained by measuring and normalizing the similarity of images through interclass 2D cross correlation analysis. This experiment demonstrates that changes in input data affect learning accuracy without structural changes in 3D-CNN. In this paper, we proposed two methods for changing input data. Experimental results show that input data can affect the accuracy of the model.
A GPS sensor is widely used in many areas such as navigation, or air traffic control. Particularly, the car navigation system is equipped with GPS sensor for locational information. However, when a car goes through a tunnel, forest, or built-up area, GPS receiver cannot get the enough number of satellite signals. In these situations, a GPS receiver does not reliably work. A GPS error can be formulated by sum of bias error and sensor noise. The bias error is generated by the geometric arrangement of satellites and sensor noise error is generated by the corrupted signal noise of receiver. To enhance GPS sensor accuracy, these two kinds of errors have to be removed. In this research, we make the road database which includes Road Database File (RDF). RDF includes road information such as road connection, road condition, coordinates of roads, lanes, and stop lines. Among the information, we use the stop line coordinates as a feature point to correct the GPS bias error. If the relative distance and angle of a stop line from a car are detected and the detected stop line can be associated with one of the stop lines in the database, we can measure the bias error and correct the car's location. To remove the other GPS error, sensor noise, the Kalman filter algorithm is used. Additionally, using the RDF, we can get the information of the road where the car belongs. It can be used to help the GPS correction algorithm or to give useful information to users.
Clustering technology is used to deal efficiently with many searched documents in information retrieval system. But the accuracy of the clustering is satisfied to the requirement of only some domains. This paper proposes two methods to increase accuracy of the clustering. We define a common-word, that is frequently used but has low weight during clustering. We propose the method that automatically gathers the common-word and calculates its weight from the searched documents. From the experiments, the clustering error rates using the common-word is reduced to 34% compared with clustering using a stop-word. After generating first clusters using average link clustering from the searched documents, we propose the algorithm that reevaluates the similarity between document and clusters and reclassifies the document into more similar clusters. From the experiments using Naver JiSikIn category, the accuracy of reclassified clusters is increased to 1.81% compared with first clusters without reclassification.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.11
no.3
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pp.67-80
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2008
Various document categorization methods have been studied to provide a user with an effective way of browsing a large scale of documents. They do compares set of documents into groups of semantically similar documents automatically. However, the automatic categorization method suffers from low accuracy. This thesis proposes a semi-automatic document categorization method based on the domains of documents. Each documents is belongs to its initial domain. All the documents in each domain are recursively clustered in a level-wise manner, so that the category tree of the documents can be founded. To find the clusters of documents, the stop-word of each document is removed on the document frequency of a word in the domain. For each cluster, its cluster keywords are extracted based on the common keywords among the documents, and are used as the category of the domain. Recursively, each cluster is regarded as a specified domain and the same procedure is repeated until it is terminated by a user. In each level of clustering, a user can adjust any incorrectly clustered documents to improve the accuracy of the document categorization.
To improve the measurement accuracy of a solar-radiation observer instrument, aiming at the problem of multiorder-stray-light interference caused by the diffraction of the flat-field concave grating in the spectroscopic system, straylight suppression methods for different forms of optical traps are studied. According to the grating surface-scattering distribution-function model, the bidirectional scattering distribution function (BSDF) of a dust-polluted surface and the flat-field concave grating's transition area of the spectroscopic system is calculated, and a Lyot stop with blade baffle is designed to suppress this kind of stray light. For diffraction multiorder stray light, based on the theory of light-energy transmission, a design for precise positioning of the trench optical trap is proposed. The superiority of the method is verified through simulation and actual measurement. The simulation results show that in a spectroscopic system approximately 160 mm × 140 mm × 80 mm in size, the energy of the stray light is reduced by one order of magnitude by means of the trench optical trap and Lyot stop, and the number of beams is reduced from 5664 to 1040. The actual measurements show that the stray-light-suppression efficiency is about 69.4%, which is effective reduction of the amount of stray light.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.22
no.5
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pp.390-396
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2017
In this paper, an exact mathematical model is derived for an exhaust gas recirculation (EGR) valve actuator driven by an H-bridge converter. Particularly, a spring torque model of the EGR valve is proposed. The spring torque model is proposed by converting spring force and Coulomb frictional force in linear motion into a rotational torque. Moreover, a mechanical end-stop model was proposed by the valve mechanism. The accuracy of the proposed model is verified by comparing the experimental results with the simulated results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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