Formation of air bubble is the one of common defects in UV nano imprint lithography. Location of dispensing and volume of droplets are among the most important parameters in the process. ]n this study, UV curable resin droplets with different volumes were dispensed at different locations and pressed to investigate air bubble formation. By varying volume of droplet and dispensing location, process conditions were found for minimum air bubble area.
본 논문에서 제안하는 버블(Bubble) 크기 보정 기법은 영상의 히스토그램의 모드법에 의한 최적의 임계값을 결정함으로써 버블의 크기를 정확하게 측정하는 기술이다. 제안하는 기술은 Ladle 탕면을 관측할 수 있는 CCD 카메라에 의한 측정시스템을 구현하며, 관측된 영상으로부터 방면거리, 버블크기 등을 알고리듬에 의해 구하여 탕의 용강 성분을 제어하기 위한 데이터를 제공하기 위하여 전송하게 된다. 본 논문에서 제안한 기법을 적용하여 실험한 결과 기존의 알고리듬에 의한 단순한 계산 및 히스토그램의 중간치 계산에 의한 결과와 비교하여 0.9%의 오차범위에서 개선된 버블크기를 얻을 수 있었다.
본 논문은 컴퓨터 바둑에서 돌의 영향력(Stone Influence)과 영향력점(Influence Point) 그리고 영향력 영역(Influence Area)을 제안한다. 돌의 영향력은 놓인 돌과 빈 정점사이의 거리에 따라 정의하며, 영향력점은 돌의 영향력에 대해 임계치를 이용하여 정의한다. 형세평가를 위한 요소로 영향력 영역을 영향력점 덩어리와 코어를 이용하여 정의한다. 저자는 정석 자료를 이용한 실험을 통해서 영향력점의 임계치를 구하였으며, 영향력 영역이 바둑 게임에서 세력으로 성공적으로 적용 가능하였습니다.
In this paper, the effects of irregular bead shapes on fatigue life were investigated. A modified S-N curve method was used to estimate the fatigue life, which considered the inherent multiaxiality caused by the geometrical feature produced by the welding process. The point method of the critical distance method was used to determine the fatigue effective stress. Three types of fillet joint models were tested in the fatigue experiments. For each model, real bead shapes were collected using a 3D laser scanner, and finite element analyses were performed. The results of the analyses with actual bead shapes were compared with those using an idealized bead shape model. The results of the present analytical methods showed good agreement with the experimental results.
본 논문은 적응적 양자화 컬러 수와 적응적 병합 임계값을 이용하여 순차적으로 영역을 병합하여 영역의 경계를 보존하며 영상을 분할하는 방법을 제안한다. 제안방법은 먼저 PSNR을 이용하여 영상에 따라 다른 양자화 컬러 수로 영상을 벡터 양자화 한다. 그리고 양자화 영상을 이용하여 초기 영역을 설정한 후 CIE Lab와 RGB 컬러 공간에서 순차적으로 유사한 영역을 병합하여 영상의 주요 영역들로 분할한다. 병합의 각 단계에서는 유사성의 척도로 인접 영역의 컬러 거리를 사용하며 병합 임계값은 분할된 영역과 원영상의 컬러 거리의 평균과 평균 변화량을 이용하여 적응적으로 구하였다. 또한 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상이 주요 영역 단위로 병합되지 않은 경우 후처리로서 CIE Lab 영역에서 다시 한번 병합을 수행한다. 이때 초기 영역 영상과 RGB 컬러 공간에서의 병합 영상의 영역간의 컬러 거리를 이용하여 병합 유무를 결정한다. 실험 결과는 제안방법에 의한 결과 영상이 주요 객체를 중심으로 분할되며 객체의 경계가 잘 보존됨을 보여준다. 또한 객관적인 척도에서도 기존의 방법에 비해 좋은 결과를 보여준다.
본 논문에서는 초광대역 (Ultra-wideband, UWB) 시스템에서 실내 위치 측위를 위한 새로운 거리 추정 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 딥러닝 기법 중 하나인 순환 신경망 (RNN)을 기반으로 한다. 순환신경망은 시계열 신호를 처리하는데 유용한데 UWB 신호 역시 시계열 데이터로 볼 수 있기 때문에 순환신경망을 사용한다. 구체적으로, UWB 신호가 IEEE 802.15.4a 실내 채널모델을 통과하고 수신된 신호에서 순환신경망 회귀를 통해 송신기와 수신기 사이의 거리를 추정하도록 학습한다. 이렇게 학습된 순환신경망 모델의 성능은 새로운 수신신호를 이용하여 검증하며 기존의 임계값 기반의 거리 추정 기법과도 비교한다. 성능지표로는 제곱근 평균추정에러 (root mean square error, RMSE)를 사용한다. 컴퓨터 모의실험 결과에 따르면 제안하는 거리 추정 기법은 수신신호의 신호 대 잡음비 (signal to noise ratio, SNR) 및 송수신기 사이의 거리와 상관없이 기존 기법보다 항상 월등히 우수한 성능을 보인다.
본 연구에서는 파프리카 수확기 개발의 일환으로 엔드이펙터의 정확한 제어를 위하여 스테레오 영상으로 파프리카를 인식하고 인식된 파프리카의 공간 좌표를 획득하기 위하여 영상처리 알고리즘을 개발하고자 하였다. 먼저, 색상 정보를 이용하여 파프리카 영상을 추출하기 위하여 히스토그램 분석을 수행하였고 결과에 따른 임계값을 설정하였다. 임계값에 의해 추출된 파프리카 영역에 대해 스테레오 대응을 수행하기 위해 실험에 사용된 스테레오 영상의 F 행렬을 구하였고 이를 이용하여 에피폴라 선을 구하여 대응을 수행하였다. 대응을 수행 할 때는 색상 영상을 이용하여 강조 마스크와 컨벌루션을 통해 중심 픽셀과 수직, 수평방향 이웃 픽셀에 가중치를 적용하여 강조한 후 최소 자승 오차를 갖는 점을 대응점으로 추출하였다. 추출 된 대응 점간의 거리를 스테레오 영상의 기하학적인 관계를 이용하여 실제 거리를 계산하였고, 계산된 거리(Z)값을 이용하여 수평(X), 수직(Y) 방향 공간 좌표를 획득하였다. 그 결과 수평 방향 오차 평균 5.3mm, 수직 방향 오차 평균 18.8mm, 거리 오차 평균 5.4mm로 나타났으며, 거리 400~450mm 구간과 영상의 모서리 부분의 왜곡이 발생하는 부분에서 오차가 다른 구간에 비해 크게 나타나는 것을 확인 할 수 있었다.
75톤급 액체 로켓 엔진용 터보펌프의 연료펌프 및 터빈에 대한 회전체 동역학 설계가 이루어졌다. 후방 베어링으로부터 터빈까지의 거리를 베어링 하중 설계에 대한 설계 변수로 고려하였고, 터빈의 질량 및 전방 베어링과 후방 베어링의 강성을 변화시키면서 회전속도에 따른 비동기 고유진동수 해석을 수행하여 연료펌프/터빈의 임계속도를 고찰하였다. 터빈의 큰 관성으로 인하여 전방 베어링의 강성이 임계속도에 미치는 영향은 무시할만 한 것으로 나타났다. 후방 베어링의 강성이 $2{\times}10^{8}N/m$ 이상일 경우, 장축의 후방 베어링 간 축길이 및 20 kg이하의 터빈 질량에서 연료펌프/터빈 회전체의 임계속도는 설계속도 11,000 rpm 대비 70% 이상에 있음이 확인되었다.
본 연구는 단일 임계값으로 결정된 변화화소를 버퍼존 개념을 적용하여 재추출함으로써, 보다 신뢰도 높은 무감독변화탐지를 수행하는데 목적이 있다. 우선, 그래프 생성기법과 직선과의 최대거리를 통해 결정된 임계값을 기반으로 세 개의 버퍼존을 생성하였다. 이 중 변화화소와 무변화화소가 혼재하는 구간인 버퍼존II에 대해 무감독분류를 수행하여 변화화소를 재추출하였다. Hyperion 초분광영상을 사용하여 제안기법을 적용하였으며, 단일 임계값 방법을 적용한 변화탐지 결과와의 비교를 통해 제안기법의 성능을 평가하였다. 결과를 통해, 버퍼존 기법이 다소 많은 변화화소를 추출하였으나, 산림지역에 대해 보다 정확한 변화탐지를 수행함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 컴퓨터 시각에서 가장 중요한 과제의 하나인 ,3차원 물체의 표현에 대해 원뿔형태의 기술과 표면 분류시 임계치를 자동으로 선정하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 기존에 미분기하학에서 사용한 평균 곡률 (H)과 가우스 곡률(K)은 물체의 상당 부분을 차지하고 있는 원뿔표면에 대한 분류가 불가능하였다. 또한 평균 곡률과 가우스 곡률의 부호값에 따른 표면 분류가 실제 거리 영상에 적용시 올바로 분류가 안 되는 문제를 가지고 있었다. 이 논문에서는 기존의 이 같은 두 가지 문제를 해결하기 위해 리지와 벨리의 표면분류로부터 원뿔표면 형태(cone ridge, cone valley)를 분류해 내었다. 즉, 원뿔표면 형태의 경우 H의 값이 일정하고, 원뿔표면 형태의 경우는 H의 값이 다름을 이용하여 원뿔표면 형태를 분류하였다. 아울러 통계적인 관점에서 표면분류 임계치를 선정할 수 있는 방법을 제안하고 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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