In vision measurement systems based on structured light, the key point of detection precision is to determine accurately the central position of the projected laser line in the image. The purpose of this research is to extract laser line centers based on a decision function generated to distinguish the real centers from candidate points with a high recognition rate. First, preprocessing of an image adopting a difference image method is conducted to realize image segmentation of the laser line. Second, the feature points in an integral pixel level are selected as the initiating light line centers by the eigenvalues of the Hessian matrix. Third, according to the light intensity distribution of a laser line obeying a Gaussian distribution in transverse section and a constant distribution in longitudinal section, a normalized model of Hessian matrix eigenvalues for the candidate centers of the laser line is presented to balance reasonably the two eigenvalues that indicate the variation tendencies of the second-order partial derivatives of the Gaussian function and constant function, respectively. The proposed model integrates a Gaussian recognition function and a sinusoidal recognition function. The Gaussian recognition function estimates the characteristic that one eigenvalue approaches zero, and enhances the sensitivity of the decision function to that characteristic, which corresponds to the longitudinal direction of the laser line. The sinusoidal recognition function evaluates the feature that the other eigenvalue is negative with a large absolute value, making the decision function more sensitive to that feature, which is related to the transverse direction of the laser line. In the proposed model the decision function is weighted for higher values to the real centers synthetically, considering the properties in the longitudinal and transverse directions of the laser line. Moreover, this method provides a decision value from 0 to 1 for arbitrary candidate centers, which yields a normalized measure for different laser lines in different images. The normalized results of pixels close to 1 are determined to be the real centers by progressive scanning of the image columns. Finally, the zero point of a second-order Taylor expansion in the eigenvector's direction is employed to refine further the extraction results of the central points at the subpixel level. The experimental results show that the method based on this normalization model accurately extracts the coordinates of laser line centers and obtains a higher recognition rate in two group experiments.
유류를 포함한 위험 유해물질(Hazardous and Noxious Substances : HNS, 이하 HNS)의 물동량이 증가하는 추세에 있음에도 불구하고 우리나라에서는 HNS 해상운송 중에 일어난 사고의 분석과 위험에 관한 연구가 미진하다. HNS는 형태와 종류가 다양하고, 사고발생 시 피해가 심각하게 나타나기 때문에 사고에 대한 위험도 분석과 저감방안 모색이 필요하다. 본 연구는 ETA를 통해 국내에서 발생하고 있는 HNS 해상운송사고의 전개과정을 분석하여 사고유형과 특징을 고찰하고, 시나리오별 확률과 인명피해를 산출하여 F-N curve로 표현함으로써 위험도를 평가한다. 또한 Risk Matrix를 이용하여 고위험군 시나리오를 선정하여 국내에 적용 가능한 현실적인 사고 저감방안을 모색한다. 연구의 결과는 충돌사고의 발생확률이 가장 높은 반면 인명위험도는 발생확률이 낮은 질식, 침몰, 폭발의 사고유형이 높은 것으로 나타났다. 이러한 인명피해를 줄이기 위해서는 기본적으로 선내에서 안전수칙 및 작업절차를 준수하는 것으로도 효과를 얻을 수 있다.
Previous OD matrix estimation methods from link traffic counts have focused on the formulation of mathematical model and its solution algorithm. Thereby those methods have assumed that true or real OD is similar to the target OD and paid little attention to the properties of the change of OD structure. Although it is general situation that each OD pair increases or decreases due to significant land use and to large time variation between target OD with real OD, those methods have set unrealistic assumptions that target OD increases or decreases uniformly and that the OD structure does not change. Therefore those methods have showed poor performance of OD estimation in general situation. To cope with the problem. this paper suggests a new concept of OD matrix structure and shows the shortcomings of previous method′s dependancy on target OD matrix. We divide "OD trips" into "OD scale" and "OD structure". Where OD scale is a quantitative magnitude of OD trips and "OD structure" is ordinal OD scale. This paper use the same solution algorithm developed by Baek et al. (2000) for analysing the OD structure. Results of numerical examples show that the performance of the method is better than that of previous methods, while the previous methods have better performance in estimation only when OD trips increase or decrease. In addition to, if OD structure does not change, the results show that the error of estimation is low relatively regardless of the large difference of trips between target OD and real OD. This paper also shows that the model performance on OD structure and on OD trips is low as the number of origins that OD structure is changed increase. From the results we suggest that the change of OD structure can be more important information than the difference between target OD and real OD in OD estimation steps.
Free vibrations of steel-concrete composite beams are analyzed by using the dynamic stiffness approach. The coupled equations of motion of the composite beams are derived with help of the Hamilton's principle. The effects of the shear deformation and rotary inertia of the two beams as well as the transverse and axial deformations of the stud connectors are included in the formulation. The dynamic stiffness matrix is developed on the basis of the exact general solutions of the homogeneous governing differential equations of the composite beams. The use of the dynamic stiffness method to determine the natural frequencies and mode shapes of a particular steel-concrete composite beam with various boundary conditions is demonstrated. The accuracy and effectiveness of the present model and formulation are validated by comparison of the present results with the available solutions in literature.
A prediction is an indispensable element to research of Social Science, especially in Regional planning, City planning, and Transportation planning. Since 1930s, varieties of prediction methods have been developed. In the 1980s, numerical models have been used by high-developed computers. even though the numerical models can be figured mathematically, it could not be applied practically due to it's expertness and complicateness. And even professional planners often can not use their ideas which are valuable experiences in prediction process, because they are not knowledgable for numerical models. The YSIM developed by author, is available as follows. i)Numerical modeling of professional experiences ii)Providing a foundation of large-scale model iii) Understanding of research object structure The YSIM make use of matrix to identify the system structure which is similar to the Cross Impact Method. To evaluated the YSIM availabilities, it is compared with the early developed methodologies such as KSIM, QSIM, and SPIN. As the result, it was confirmed that YSIM was more accurate in the prediction. The algorithms in YSIM is programmed for use of PCs.
The dynamic stiffness matrix is formulated for an axially loaded slender double-beam element in which both beams are homogeneous, prismatic and of the same length by directly solving the governing differential equations of motion of the double-beam element. The Bernoulli-Euler beam theory is used to define the dynamic behaviors of the beams and the effects of the mass of springs and axial force are taken into account in the formulation. The dynamic stiffness method is used for calculation of the exact natural frequencies and mode shapes of the double-beam systems. Numerical results are given for a particular example of axially loaded double-beam system under a variety of boundary conditions, and the exact numerical solutions are shown for the natural frequencies and normal mode shapes. The effects of the axial force and boundary conditions are extensively discussed.
The offshore plant industry has basically functioned with a rigid teamwork culture and many operations are managed by ship's crew, shifts and affiliates together. The marine sector of offshore plant has much similarity with ship's environment. So a person who had experienced on board will have advantages to work for offshore industry. But in spite of all that, only a few korean seafarers are able to join in the offshore industry due to lack of information about the offshore environment. This study analyze the employee's wage structure, nature of employment contract, requirements of job qualifications. Therefore, this study will assist for seafarers to set up how to get their work and also suggest to develop relevant offshore training courses by researching the gap competency matrix.
Today, cars have developed into intelligent automobiles that combine advanced control equipment and IT technology to provide driving assistance and convenience to users. These vehicles provide infotainment services to the driver, but this does not improve the safety of the driver. Accordingly, V2X communication, which forms a network between a vehicle and a vehicle, between a vehicle and an infrastructure, or between a vehicle and a human, is drawing attention. Therefore, various techniques for improving channel estimation performance without changing the IEEE 802.11p standard have been proposed, but they do not satisfy the packet error rate (PER) performance required by the C-ITS service. In this paper, we analyze existing channel estimation techniques and propose a new channel estimation scheme that achieves better performance than existing techniques. It does this by applying the updated matrix for the data pilot symbol to the construct data pilot (CDP) channel estimation scheme and by further performing the interpolation process in the frequency domain. Finally, through simulations based on the IEEE 802.11p standard, we confirmed the performance of the existing channel estimation schemes and the proposed channel estimation scheme by coded PER.
본 논문에서는 SAR (Synthetic Aperture Radar) 영상에 SVD (Singular Value Decomposition) - Pseudo Spectrum 알고리즘을 적용하고 그 성능을 기존 알고리즘과 비교한다. 이 논문의 목적은 SAR 영상의 해상도 및 목표물 분해능을 높이고자 하는 것이다. 본 논문에서는 신호 성분으로 이루어진 Hankel Matrix와 SVD (Singular Value Decomposition) 방법을 사용하여 잡음에 강인하고 sidelobe이 적으며 스펙트럼 추정에서 해상도를 높인 SVD-Pseudo Spectrum 방법을 제안하였다. 또한 분해될 목표물을 모델링하여 알고리즘의 성능을 분석하고 SVD-Pseudo Spectrum 방법이 기존의 퓨리에 변환 기반 방법과 고해상도 기술 기반의 MUSIC 방법보다 더 좋은 성능을 가짐을 보인다.
Dynamic deflection monitoring is an essential and critical part of structural health monitoring for high-speed railway bridges. Two critical problems need to be addressed when using inclinometer sensors for such applications. These include constructing a general representation model of inclination-deflection and addressing the ill-posed inverse problem to obtain the accurate dynamic deflection. This paper provides a dynamic deflection monitoring method with the placement of optimal inclinometer sensors for high-speed railway bridges. The deflection shapes are reconstructed using the inclination-deflection transformation model based on the differential relationship between the inclination and displacement mode shape matrix. The proposed optimal sensor configuration can be used to select inclination-deflection transformation models that meet the required accuracy and stability from all possible sensor locations. In this study, the condition number and information entropy are employed to measure the ill-condition of the selected mode shape matrix and evaluate the prediction performance of different sensor configurations. The particle swarm optimization algorithm, genetic algorithm, and artificial fish swarm algorithm are used to optimize the sensor position placement. Numerical simulation and experimental validation results of a 5-span high-speed railway bridge show that the reconstructed deflection shapes agree well with those of the real bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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