The probabilistic characterization of wind field characteristics is a significant task for fatigue reliability assessment of long-span railway bridges in wind-prone regions. In consideration of the effect of wind direction, the stochastic properties of wind field should be represented by a bivariate statistical model of wind speed and direction. This paper presents the construction of the bivariate model of wind speed and direction at the site of a railway arch bridge by use of the long-term structural health monitoring (SHM) data. The wind characteristics are derived by analyzing the real-time wind monitoring data, such as the mean wind speed and direction, turbulence intensity, turbulence integral scale, and power spectral density. A sequential quadratic programming (SQP) algorithm-based finite mixture modeling method is proposed to formulate the joint distribution model of wind speed and direction. For the probability density function (PDF) of wind speed, a double-parameter Weibull distribution function is utilized, and a von Mises distribution function is applied to represent the PDF of wind direction. The SQP algorithm with multi-start points is used to estimate the parameters in the bivariate model, namely Weibull-von Mises mixture model. One-year wind monitoring data are selected to validate the effectiveness of the proposed modeling method. The optimal model is jointly evaluated by the Bayesian information criterion (BIC) and coefficient of determination, $R^2$. The obtained results indicate that the proposed SQP algorithm-based finite mixture modeling method can effectively establish the bivariate model of wind speed and direction. The established bivariate model of wind speed and direction will facilitate the wind-induced fatigue reliability assessment of long-span bridges.
We propose an improved direction of arrival (DoA) estimation algorithm based on co-prime array and propagator method. The propagator method with co-prime array does not require singular value decomposition (SVD) requiring much less computational complexity but exhibiting somewhat worse performance in comparison with MUSIC based on co-prime array. We notice that one cause of the performance degradation was in the avoidance of the usage of the diagonal elements of the signal autocorrelation matrix that contains the noise power spectral density. So we propose an algorithm with the diagonal elements of the signal autocorrelation matrix based on the fact that the noise power spectral density can be estimated using noise observation over a long period of time. We observe, through simulations, that the proposed scheme in this paper improves the performance, with 4 times more computational requirement, by signal-to-noise ratio of 1.5dB and by DoA resolution of $0.7^{\circ}$ at the detection probability of 95% compared with the previously introduced co-prime array propagator scheme, resulting in performance much closer to that of co-prime array-based MUSIC scheme.
Wang, Ying Hsuan;Lee, Ji Sang;Kim, Sang Kyun;Sohn, Hong-Gyoo
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.36
no.5
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pp.395-401
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2018
Recently, most of mobile devices are equipped with GNSS (Global Navigation Satellite System). When the GNSS signal is available, it is easy to obtain position information. However, GNSS is not suitable solution for indoor localization, since the signals are normally not reachable inside buildings. A wide varieties of technology have been developed as a solution for indoor localization such as Wi-Fi, beacons, and inertial sensor. With the increased sensor combinations in mobile devices, mobile devices also became feasible to provide a solution, which based on PDR (Pedestrian Dead Reckoning) method. In this study, we utilized the combination of three sensors equipped in mobile devices including accelerometer, digital compass, and gyroscope and applied three representative PDR methods. The proposed methods are done in three stages; step detection, step length estimation, and heading determination and the final indoor localization result was evaluated with terrestrial LiDAR (Light Detection And Ranging) data obtained in the same test site. By using terrestrial LiDAR data as reference ground truth for PDR in two differently designed experiments, the inaccuracy of PDR methods that could not be found by existing evaluation method could be revealed. The firstexperiment included extreme direction change and combined with similar pace size. Second experiment included smooth direction change and irregular step length. In using existing evaluation method which only checks traveled distance, The results of two experiments showed the mean percentage error of traveled distance estimation resulted from three different algorithms ranging from 0.028 % to 2.825% in the first experiment and 0.035% to 2.282% in second experiment, which makes it to be seen accurately estimated. However, by using the evaluation method utilizing terrestrial LiDAR data, the performance of PDR methods emerged to be inaccurate. In the firstexperiment, the RMSEs (Root Mean Square Errors) of x direction and y direction were 0.48 m and 0.41 m with combination of the best available algorithm. However, the RMSEs of x direction and y direction were 1.29 m and 3.13 m in the second experiment. The new evaluation result reveals that the PDR methods were not effective enough to find out exact pedestrian position information opposed to the result from existing evaluation method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.2
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pp.710-726
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2018
This paper presents an extended particle filter to increase the accuracy and decrease the computation load of vehicle tracking. Particle filter has been the subject of extensive interest in video-based tracking which is capable of solving nonlinear and non-Gaussian problems. However, there still exist problems such as preventing unnecessary particle consumption, reducing the computational burden, and increasing the accuracy. We aim to increase the accuracy without an increase in computation load. In proposed method, we calculate the direction angle of the target vehicle. The angular difference between the direction of the target vehicle and each particle of the particle filter is observed. Particles are filtered and weighted, based on their angular difference. Particles with angular difference greater than a threshold is eliminated and the remaining are stored with greater weights in order to increase their probability for state estimation. Threshold value is very critical for performance. Thus, instead of having a constant threshold value, proposed algorithm updates it online. The first advantage of our algorithm is that it prevents the system from failures caused by insufficient amount of particles. Second advantage is to reduce the risk of using unnecessary number of particles in tracking which causes computation load. Proposed algorithm is compared against camshift, direction-based particle filter and condensation algorithms. Results show that the proposed algorithm outperforms the other methods in terms of accuracy, tracking duration and particle consumption.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.45
no.5
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pp.87-94
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2008
In this paper, we present a directional error concealment technique to compensate a lost block. Generally, the strong edge of an image has the large amounts of the variance because of its large coefficients in the wavelet domain. For estimating edge direction of a lost block, a $X^2$ hypothesis-testing problem is applied using the variance of wavelet coefficients. The lost block is interpolated according to the estimated edge direction. The pixels for interpolation is obtained from the edge direction. The proposed method outperforms the previous methods in objective and subjective qualities.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.24
no.8
s.179
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pp.2123-2130
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2000
Radial immersion ratio is an important factor to determine the threshold in face milling and should be estimated in process for automatic force regulation. In this paper, presented is a method of on-line estimation of the radial immersion ratio using cutting force. When a tooth finishes sweeping, sudden drop of cutting forces occurs. This force drop is equal to the cutting force that acts on a single tooth at the swept angle of cut and can be obtained from cutting force signal in feed and cross-feed direction. The ratio of cutting forces in feed and cross-feed directions acting on the single tooth at the swept angle of cut is a function of the swept angle of cut and the ratio of radial to tangential cutting force. In the research, it is found that the ratio of radial to tangential cutting force is not affected by cutting conditions and axial rake angle. Therefore, the ratio of radial to tangential cutting force determined by just one preliminary experiment can be used regardless of the cutting conditions. Using the measured cutting force and predetermined ratio, the radial immersion ratio is estimated. Various experiments show that the radial immersion ratio and instantaneous ratio of the radial to tangential direction cutting force can be estimated very well by the proposed method.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.26
no.11
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pp.116-123
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2009
The elastic properties of core affect mechanical properties and deformation behaviours of the lightweight sandwich panel. The objective of the present paper is to estimate experimentally Young's and shear moduli of a core in internally structured boned (ISB) panel with woven metal as inner structures using the deflection theory of sandwich beam considered core stiffness. Three points bending experiments were performed to obtain force-deflection curves of the designed ISB panel in each material direction. The elastic and shear moduli of the core in each material direction were estimated from slopes and intercepts of relationships between compliance per the span length and square of the span length, respectively. The results of the estimation showed that the fabric technology of the woven metal affects the variation of the elastic properties in the core. Through the comparison of shear moduli and force-deflection curves of the proposed method and those without considering the core stiffness, it was shown that the core stiffness should be considered to estimate properly the Young's and shear moduli of ISB panels. Finally, the contribution ratio of bending and shear deflections of ISB panels to the total deflection was quantitatively examined.
In this study, a two-dimensional model for identifying areas of erosion and deposition over a basin was developed based on the mass balance principle in a distributed model. The program consists of three steps: (a) estimation of soil erosion; (b) determination of flow amount and direction; and (c) estimation of mass balance. Soil erosion was estimated with USLE. A single-direction (SF) and a multi-direction flow algorithm (MF) were applied to estimate slope length (L). The Maximum Downhill Slope Method (MDS) and the Neighborhood Method (NBH) were used to estimate the slope degree (S). Sediment transport resulting from eroded soil was estimated using Ferro's (1998) and Swift's (2000) sediment delivery ratio (DR). The model was validated by comparing the predicted sediment yields for three basins with measured data. The developed algorithm showed that Ferro's DR method combined with the MDS and MF produced the best agreement with the dredging records of three agricultural reservoir basins in Korea.
This paper relates to an IoT device system that detects sound source and estimates the sound source location. More specifically, it is a system using a sound source direction detection device that can accurately detect the direction of a sound source by analyzing the difference of arrival time of a sound source signal collected from microphone sensors, and track the generation direction of a sound source using an IoT sensor. As a result of a performance test by generating a sound source, it was confirmed that it operates very accurately within 140dB of the acoustic detection area, within 1 second of response time, and within 1° of directional angle resolution. In the future, based on this design plan, we plan to commercialize it by improving the reliability by reflecting the artificial intelligence algorithm through big data analysis.
In this study, it was conducted a broad-area landslide analysis for the entire area of Kyungsangbuk-do Province based on spatially-distributed wetness index and root reinforcement infinity slope stability theory. Specifically, digital map, soil map and forest map were used to extract topological and geological parameters, and to build spatially-distributed database at $10m{\times}10m$ resolution. Infinity flow direction method was used for rain catchment area to produce spatially-distributed wetness index. The safety level that indicates risk of a broad-area landslide was classified into four groups. The result showed that areas with a high estimated risk of a landslide coincided with areas that recently went through an actual landslide, including Bonghwa and Gimcheon, and unstable areas were clustered around mountainous areas. A comparison between the estimation result and the records of actual landslide showed that the analysis model is effective for estimating a risk of a broad-area landslide based on accumulation of reasonable parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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