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.
초고층 건축물의 수요가 늘어나면서 수직 양중 계획과 장비에 대한 중요성이 증대되고 있으며, 경제적이고 효율적인 리프트 사용을 위하여 무인 리프트의 사용 비중이 늘어나고 있다. 하지만 리프트의 정지위치 에러가 발생하거나 누적되는 경우 작업 효율성이 떨어지고, 문제 해결을 위해 리프트 업체가 리프트를 재 세팅 하는 동안 리프트 사용이 불가하게 되어 공사 진행에 장애가 된다. 본 연구에서는 리프트 정지위치 에러에 의한 시간 및 비용 손실을 방지하기 위해 리프트 정지위치 감지장치를 개발하였다. 실험을 통해, 정지위치 에러 발생 시 이를 보정하는 기능을 검증하였고, 정확도도 약 9.75mm 증가하는 것을 확인하였다.
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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제13권2호
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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.
정보검색에서 많은 검색 결과 문서들을 효율적으로 다루기 위해 군집화 기술을 사용하고 있지만, 대체로 군집화의 정확률은 일부 영역에서만 요구 사항을 만족시키고 있다. 본 논문에서는 검색 결과 문서들의 군집화 정확률을 향상시키기 위한 두 가지 방법을 제안한다. 첫째는 군집화 과정에서 흔히 쓰이지만 낮은 가중치를 가진 범용어를 정의하고, 검색 결과들을 비교하여 범용어를 자동 수집하고 그의 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 실험 결과 불용어에 비해 범용어를 사용했을 때 군집화 오류의 34%가 개선되었다. 둘째는 집단평균연결 방식의 군집화 알고리즘으로 일차 군집들을 생성 후, 문서와 군집 간의 유사도를 측정하여 가장 유사도가 높은 군집으로 문서를 재분류하는 알고리즘을 제안한다. 네이버 지식인 카테고리를 이용한 군집 결과의 비교 실험을 통해 일차 군집보다 재분류된 군집의 정확률이 1.81% 향상되는 것을 확인하였다.
오늘날 여러 문서 범주화 방법들은 문서 클러스터링 알고리즘을 통하여 의미적으로 비슷한 내용의 문서들을 클러스터로 표현한 후 클러스터링 과정에서의 결합관계를 통해 범주화하는 자동화된 방법과 미리 정의된 분류 기준에 의해 수작업으로 문서를 분류하는 방법으로 구분되어 진다. 자동화된 방법은 속도는 빠르나 의미적으로 낮은 정확성을 가지며, 수작업에 의한 분류 방법은 처리 시간과 비용이 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 단점들을 극복하기 위하여 본 논문에서는 각 문서가 속하는 도메인의 불용어 제거를 기반으로 하여 문서 클러스터링을 수행하여 의미적으로 명확한 클러스터를 빠르게 생성한다. 클러스터의 정확성을 높이기 위하여 생성된 클러스터에 대해 레벨 순서에 따른 불용어 제거와 문서 클러스터링 과정을 반복적으로 적용하여 카테고리 트리를 생성하고, 이를 통해 문서집합간의 상하위 관계를 표현하는 자동화된 문서 범주화 방법을 제안한다.
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.
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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