본 논문에서는 종래의 결정론적 방법과 신경망을 이용하여, 인쇄체 한자를 인식하는 방법을 제안하였다. 먼저 한자를 구성하는 획성분의 4방항백터를 추출하였다. 다음에 구해진 방향벡터에 무게중심의 메쉬를 만든 다음, 각 메쉬내의 흑화소 길이로 8$\times$8의 특징 매트릭스를 구성하였다. 정규화한 특징 매트릭스 값은 14의 문자형식으로 1차 분류하기위해 신경망에 입력으로 하였고, 이 분류된 문자는 부수를 인식하는 부수인식 신경망에서 다시 2차분류하였다. 마지막으로 2차분류된 문자는 입력한사와 표준한자와의 유사도를 적용하여 최종인식을 행하였다. 본 알고리즘이 한자의 인치에 유효함을 보였다.
현대사회의 물류 현장에서 근로자가 직접 물류를 분류하는 작업을 하거나 상하차 작업을 진행하고 있다. 본 논문에서 제안하는 자율주행 로봇을 이용한 물류 분류 시스템은 물류 운반 로봇과 컨베이어 벨트로 구성된다. 물류 운반 로봇은 경로 설정 및 장애물 감지가 가능한 자율주행 기능을 가지며, 컨베이어 벨트는 하차된 물류의 무게 측정과 배송 가격을 표시하는 기능을 가진다. 본 연구의 결과는 근로자들의 노동 강도와 육체적 또는 정신적인 피해로 인해 발생하는 산업재해의 발생률을 감소시킬 수 있는 기대와 심야 시간에 부족한 인력을 보충하여 24시간 물류센터를 가동할 수 있는 가능성을 가진다.
본 연구의 목적은 숙련된 골프선수들의 골프 스윙동작 시 상이한 무게중심 변환 형태가 존재하는지 그리고 만약 이 상이한 무게중심 변환 형태가 존재한다면 어떤 형태로 나타나는지를 알아보고자 하였다. 본 실험을 위해 13명의 남자 대학 엘리트 골프 선수들을 대상으로 드라이버를 이용한 스윙을 실시하게 하였다. 수직 지면 반력과 압력중심 이동 패턴을 측정하기 위해 지면반력기 2대와 스윙 동작 시 critical event 설정을 위해 1대의 고감도 비디오 카메라를 사용하였다. 또한 스윙 결과로 나타나는 비거리, 클럽헤드 속도를 측정하기 위해 스윙 분석기를 이용하였다. 피험자 간 상호 비교를 위해 측정된 수직 지면반력 성분은 몸무게를 이용하여 표준화하였고 압력중심은 어드레스시의 압력중심을 원점으로 재 계산하였다. 또한 임팩트 시 측정된 좌우 수직 지면반력 성분을 이용하여 두 가지의 상이한 스윙 스타일로 구분하였다. 연구결과 8명(62%)의 피험자에게서 좌측 수직력 성분이 상대적으로 높은 전족(FFS) 스타일임이 밝혀졌고 5명(38%)은 그 반대인 리버스(RFS) 스타일임이 밝혀졌다. 이 전족 스타일은 대부분의 골퍼들이 선호하고 또 그렇게 하여야만 한다고 믿고 있는 스윙방식이다. 이와 반대인 리버스 스타일은 코치들이 금기시 하는 스윙의 형태로서 초보자, 즉 비숙련 자에게만 나타나는 전형적인 스윙형태라고 인지되고 있다. 하지만 이 두 가지 스윙 스타일이 초보자가 아닌 숙련된 골프 선수들에게서도 실제 존재한다는 것이 본 실험 결과로 나타났다. 평균 압력중심 이동 패턴은 전후축 방향의 경우 RFS 스타일 그룹이 RFS 스타일 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났고 좌우축의 경우에도 RFS 그룹이 FFS 그룹에 비해 압력중심 이동이 크게 나타났다. 특히 임팩트 시 압력중심의 위치가 FFS 그룹은 전족 근처에 있는 반면 RFS 그룹은 후족(rear foot)에 위치하여 두 스윙 스타일의 차이점을 분명하게 보여주었다. 따라서 비록 이 RFS 스타일이 대부분의 코칭 이론과는 상반되는 무게중심 이동 패턴을 보여주었지만 이 스윙 스타일이 잘못된 것이 아닌 실제 존재하는 하나의 스윙 스타일로 인식하여 스윙 지도 시 이에 알맞은 적절한 교습법을 마련해야 할 것이다.
본 논문에서는 생물의 2차원영상에서 4가지의 특징을 추출한 다음 약품에 대한 생물의 행동 패턴 반응에 대하여 의사결정나무를 적용하여 패턴의 인식 및 분류를 하였다. 생물의 행동패턴을 대변하는 물리적인 특징인 속도, 방향전환 각도, 이동거리에 대하여 각각 중간이상속도비율, FFT(Fast Fourier Transformation), 2차원 히스토그램 면적, 프렉탈, 무게중심을 사용하여 특징을 추출하였다. 이렇게 추출된 4가지의 특징변수들을 사용하여 의사결정나무 모델을 구성한 다음 생물의 약품 첨가에 대한 반응을 분석하였다. 또한 결과에서는 기존의 생물의 행동패턴 구분에 쓰였던 전형적인 기법(conventional methods)보다 본 연구에서 적용한 의사결정나무가 생물의 행동패턴이 가지는 물리적 요소에 대한 독해력을 가짐을 보임으로써 특정환경에서 이동행동에 대한 분석을 용이하게 하고자 하였다.
본 연구에서는 한글 문자 인식을 수행하였다. 한글 인식을 수행하되 고딕 인쇄체 문자를 대상으로 하였고, 자소 단위 인식을 통한 인식을 수행하되 기존 한글 문자 인식 연구에서 사용하는 자음과 모음 단위의 자소가 아닌 연결성분을 이용하여 인식하는 새로운 자소를 이용하였다. 새로운 자소들은 끝점, 2선 모임점, 3선 모임점, 4선 모임점의 특징을 추출하고 특징에 의해 자소를 인식하는 데이터베이스를 구성하여 자소를 인식하게 하였다. 또한 연결 성분을 반영한 새로운 자소로 고딕 인쇄체 문자를 인식하므로 추출된 자소를 6가지로 분류하였고, 6가지 자소에 의해 구성되는 92가지 문자 구조를 제안하고 이에 따른 문자를 데이터베이스를 구축하였고, 자소의 무게 중심을 이용한 분포를 이용하여 제안된 구조를 통하여 데이터베이스를 이용한 문자인식을 수행하였다.
Entrained coal gasification tests with Datong coal were performed to assess the influence of oxygen/coal ration and pressure. When gasification condition in oxygen/coal ratio has changed from 0.5 to 1.0, optimal gasification condition from low pressure runs was oxygen/coal ratio of approximately 0.9 where CO was produced about 40% and H, about 20%. Under the pressure condition of 12-14 atmospheres, optimal oxygen/coal ratio value was in the region of 0.6 where CO was produced about 55% and H2about 25%. From these results, it was found that the oxygen/ coal ratio for the maximum production of CO and H, was decreasing with the increase in gasifier pressure and also, with increasing oxygen content, carbon conversion was increased. For the Chinese Datong coal, cold gas efficiency was in the range of 40-80%.
우리나라 정부는 공공연구기관에서 개발된 기술을 민간부문에서 사용을 극대화하여 기업 및 국가경쟁력을 제고하기 위하여 기술이전과 기술평가 및 기술정보유통 등의 기반을 확충하여 산업전반의 기술경쟁력을 강화하고 있다(기술이전촉진법 제정(2000. 1. 28). 이와 같은 변화는 국가경쟁력의 무게중심이 산업기반경제에서 지식기반경제로의 이동을 나타내는 것이며, 미국을 비롯한 선진 국가들의 움직임은 우리나라보다 10년 이상 앞선 상태이다. 지식기반경제에서는 특허의 전략적 활용이 가장 중요하게 여겨지고 있으며 각 연구기관 및 기업은 특허의 포트폴리오에 총력을 기울이고 있다. 그러나 특허의 사업화 가능성을 판단하여 우수 특허군을 분류하거나 특허의 등록유지에 관한 결정을 내릴 때 현재 특허실사 맵, Risk-Return chart, 전문가 심의 방법을 범용하고 있으나 이와 같은 세 가지 방법은 평가자 개인의 주관적 입장이 강하게 작용하고 있어 문제점으로 지적된다. 본 고에서는 기존의 특허실사 방법론의 맹점인 평가의 주관성을 배제하기 위하여 객관적이고 표준화된 정보인 특허를 사용하여 고안된 두 가지 특허지수(CPP, TCT)를 사용하여 객관적인 특허실사 방법을 제안하고 실증분석을 통하여 사용 가능성을 고찰해 보았다.
가스터빈 엔진은 민간 항공분야와 방위 무기의 발달과 더불어 성능이 향상되어 왔고, 그 역할도 증대하였다. 성능 향상과 역할 증대에 따라 처리하여야 할 일의 양과 그 속도가 증가하게 되면서 엔진 제어 난이도도 증가하고 제어기법도 향상되고 있다. 이에, 전자공학의 발달에 힘입어 전자식 엔진 제어기가 엔진제어의 임무를 수행하게 되었고, 근래에는 기체의 무게감소와 신뢰성 향상이라는 이중 이익을 위해 FADEC(Full Authority Digital Engine Controller)엔진 제어기까지 등장, 사용되고 있다. 가스터빈 엔진의 제어는 일반적으로 비선형 시스템에 관한 모델링 단계와 성능 해석결과를 이용한 보상기 설계 및 제어 단계의 3부분으로 크게 분류된다. FADEC이란 개념이 정착되기 이전에는 통상적인 제어 법칙인 PID(Proportional Integral Derivative) 방법이 사용되었으나, 시스템의 복잡화와 다변화에 의하여 modern control 개념이 고려된 새로운 제어 방법이 사용되기 시작하였다. 본 논문에서는 엔진 제어에 실제적으로 이용할 수 있는 제안된 제어 법칙을 이용하여 실제 엔진 모델에 적용하여 시뮬레이션 함으로써 새로운 제어 법칙이 엔진 제어에 적용 가능함을 보이고자 한다.
본 논문에서는 일본 차량 번호판 인식에 적응적 탬플릿 마스킹 방법을 이용하여 번호판 문자, 숫자를 분할하고 패턴벡터기법을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다 주, 야간과 거리에 따른 일본 차량 번호판 영상을 입력받아 전처리 과정을 수행한 후 에지 정보와 명도값 변화의 빈도수를 이용하여 번호판 영역을 검출하였다 검출된 번호판 영역에서 각 문자 및 숫자의 위치정보와 적응적 탬플릿을 이용하여 분할하고 번호판의 지역문자를 무게중심 패턴으로 분류 한 다음 크기와 이동에 무관한 특실을 가지는 패턴 벡터를 적용하여 문자를 인식하였으며, 숫자는 Four Segment Pattern을 이용하여 인식하도록 하였다 본 논문에서 제안한 방법을 실제 일관 차량 번호판 인식에 적용한 결과 98.8% 추출율과 96.6%의 인식율을 나타내었다.
본 연구에서는 3D 객체의 수직 방향(upright orientation)과 오버행(overhang) 면적을 고려하는 3D 프린팅 방향 최적화 방법을 제안한다. 모든 메시 법선들을 세 그룹으로 분류함으로써 객체의 수직방향을 계산한 후, 객체의 무게 중심과 3D convex hull을 사용하여 세 개의 후보 방향을 결정한다. 각 후보 방향에 대하여 오버행 메시 면적을 계산하고 최소 면적을 갖는 후보를 최종 프린팅 방향으로 결정한다. 후보 방향들을 적용하여 회전시킨 모델을 Cura에서 로드하여 프린팅 시간을 가측정한 결과, 제안 방법에 의해 최적화된 방향이 가장 짧은 시간이 소모되는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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