In this paper, a new technique and theory are proposed which correct the orientation (inclination of a vertical axis) of a cylinder in vertical-micro positioning device. An algorithm for determining the orientation of the cylinder with a pair of displacement sensor units is derived and two types of the correction methods are described. To assess the performance and efficiency of the developed correction technique, the compensation errors originated from the correction algorithm and the machined characteristics of cylinder surface are evaluated from the geometrical considerations and the statistical techniques. Based upon the evaluation results, the maximum compensation error is estimated for the orientation of cylinder and the optimum correction technique is derived.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제27권5호
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pp.641-647
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2003
The use of infrared range-finder sensor as the environment recognition system for mobile robot have the advantage of low sensing cost compared with the use of other vision sensor such as laser finder CCD camera. However, it is not easy to find the previous works on the use of infrared range-finder sensor for a mobile robot because of the non-linear characteristic of that. This paper describes the error due to non-linearity of a sensor and the correction of it using neural network. The neural network consists of multi-layer perception and Levenberg-Marquardt algorithm is applied to learning it. The effectiveness of the proposed algorithm is verified from experiment.
전파(propagation) 오류가 빈번한 무선 이동 네트워크에서는 전송 성능을 향상하기 위해 FEC(Forward Error Correction)알고리즘을 채택한다. 그러나 정적인 FEC방식은 연속적으로 변화하는 전파 오류율에 알맞은 정정 코드(check code)를 적용하지 못해 성능이 저하된다. 본 논문에서는 변화하는 무선 채널의 전파 오류율에 따라 FEC의 정정도를 알맞게 결정하는 링크 계층용 적응적 FEC기법인 FECA(FEC-level Adaptation)를 제안한다. FECA는 오류율이 높고, 오류율이 천천히 변화하는 무선 환경에 알맞은 알고리즘이다. 일례로 전파 간섭이 있는 환경에서 센서(sensor) 네트워크는 평균 오류율이 $10^{-6}$이상이며 오류율이 평균 수백 밀리초 이상 지속되는 것으로 관찰되었다. FECA는 분석적인 무선채널 시뮬레이션과 패킷 트레이스 기반(trace-driven) 시뮬레이션에서 정적 FEC 알고리즘에 비해 최대 15%이상 성능을 향상하였다.
For better performance over a noisy channel, mobile wireless networks transmit packets with forward error correction (FEC) code to recover corrupt bits without retransmission. The static determination of the FEC code size, however, degrades their performance since the evaluation of the underlying channel state is hardly accurate and even widely varied. Our measurements over a wireless sensor network, for example, show that the average bit error rate (BER) per second or per minute continuously changes from 0 up to $10^{-3}$. Under this environment, wireless networks waste their bandwidth since they can't deterministically select the appropriate size of FEC code matching to the fluctuating channel BER. This paper proposes an adaptive FEC technique called adaptive FEC code control (AFECCC), which dynamically tunes the amount of FEC code per packet based on the arrival of acknowledgement packets without any specific information such as signal to noise ratio (SNR) or BER from receivers. Our simulation experiments indicate that AFECCC performs better than any static FEC algorithm and some conventional dynamic hybrid FEC/ARQ algorithms when wireless channels are modeled with two-state Markov chain, chaotic map, and traces collected from real sensor networks. Finally, AFECCC implemented in sensor motes achieves better performance than any static FEC algorithm.
WSN acts as an effective tool for tracking the large scale environments. In such environment, the battery life of the sensor networks is limited due to collection of the data, usage of sensing, computation and communication. To resolve this, a mobile robot is presented to identify the data present in the partitioned sensor networks and passed onto the sink. In novel data collection algorithm, the performance of the data collecting operation is reduced because mobile robot can be used only within the limited range. To enhance the data collection in a changing environment, Non Linear Error Identifier (NLEI) algorithm has been developed and presented in this paper to configure the robot by means of error models which are non-linear. Experimental evaluation has been conducted to estimate the performance of the proposed NLEI and it has been observed that the proposed NLEI algorithm increases the error correction rate upto 42% and efficiency upto 60%.
본 논문에서는 우리별 3호에 탑재된 지구관측 센서인 MEIS (Multi-spectral Earth Imaging System) 영상의 복사학적 보정 알고리즘에 대해서 기술한다. MEIS 영상은 다른 관측위성 카메라 영상과 마찬가지로 여러 가지 복사학적 오차를 포함하고 있다. 이러한 오차 중 영상의 질적 측면에 가장 큰 영향을 주는 두가지 원인을 소개하고 이 오차의 보정 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘은 우리별 3호 영상의 전처리 소프트웨어에 구현되어 여러 영상에 적용하여 검증하였고, 사용자에게는 이러한 복사학적 보정 알고리즘을 통해 보정된 영상이 제공될 예정이다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권1호
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pp.51-58
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2015
This paper proposes a 10-b SAR ADC. To increase the conversion speed and reduce the power consumption and area, redundant cycles were implemented digitally in a capacitor DAC. The capacitor DAC algorithm was straightforward switching, which included digital error correction steps. A prototype ADC was implemented in CMOS $0.18-{\mu}m$ technology. This structure consumed $140{\mu}W$ and achieved 59.4-dB SNDR at 1.25MS/s under a 1.8-V supply. The figure of merit (FOM) was 140fJ/conversion-step.
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.
확률적 패턴 매칭과 동적 패턴 매칭의 어휘 인식 오류 보정 방법에서는 핵심어를 기반으로 문장을 의미론적으로 분석하므로 형태론적 변형에 따른 핵심어 분석이 어려운 문제점을 가지고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 음절 복원 알고리즘에서 형태소 분석을 이용하여 인식된 음소 열을 의미 분석 과정을 통해 음소의 의미를 파악하고 형태론적 분석으로 문장을 복원하여 어휘 오인식률을 감소하였다. 시스템 분석을 위해 음소 유사률과 신뢰도를 이용하여 오류 보정률을 구하였으며, 어휘 인식 과정에서 오류로 판명된 어휘에 대하여 오류 보정을 수행하였다. 에러 패턴 학습을 이용한 방법과 오류 패턴 매칭 기반 방법, 어휘 의미 패턴 기반 방법의 성능 평가 결과 2.0%의 인식 향상률을 보였다.
This paper proposes a numerical method based on domain decomposition to find approximate solutions for one-dimensional convection-diffusion equations with Neumann boundary conditions. First, the equations are transformed into convection-diffusion equations with Dirichlet conditions. Second, the author introduces the Prediction/Correction Domain Decomposition (PCDD) method and estimates errors for the interface prediction scheme, interior scheme, and correction scheme using known error estimations. Finally, the author compares the PCDD algorithm with the fully explicit scheme (FES) and the fully implicit scheme (FIS) using three examples. In comparison to FES and FIS, the proposed PCDD algorithm demonstrates good results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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