격자 구조형 스트립 방향성 결합기를 기반으로 한 고 민감도 굴절률 bio-sensor를 제안하였다. 그 센서는 도파관 중 하나의 상단 층에 격자 구조가 구성된, 두 개의 비대칭 스트립 도파관을 사용하여 설계하였다. 위상정합 조건을 만족하는 공진 파장에서 한 도파관으로부터 다른 도파관으로 최대 광 결합이 발생하며, 도파관 표면 영역에 놓인 분석물질의 굴절률 변화에 따른 위상정합 조건의 변화가 민감도를 측정하는 척도로 사용될 수 있음을 보여주었다. 제안된 센서는 높은 굴절률 민감도를 가진 on-chip 장치로 설계될 수 있으며, 낮은 전파 손실을 제공하여 민감도가 향상되도록 센서를 구성되었다. 더욱이, 도파관 파라미터에 따른 민감도 변화가 센서의 설계 최적화를 위하여 분석되었다.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 일반 도로와 침수 도로를 분류하는 학습모델을 개발하였다. 다양한 데이터 증강기법을 사용하여 학습 데이터의 다양성을 확장하며, 여러 환경에서도 좋은 성능을 보이는 모델을 구현하였다. CNN 기반의 Resnet152v2 모델을 사전 학습모델로 활용하여, 전이 학습을 진행하였다. 모델의 학습 과정에서 다양한 파라미터 튜닝 및 최적화 과정을 거쳐 최종 모델의 성능을 향상하였다. 학습은 파이선으로 Google Colab NVIDIA Tesla T4 GPU를 사용하여 구현하였고, 테스트 결과 시험 데이터 세트에서 매우 높은 정확도로 침수상황을 탐지함을 알 수 있었다.
본 논문은 전통적인 자원 집약적인 컴퓨터 비전 모델의 한계를 해결하기 위해 저전력 엣지 장치에 최적화된 새로운 경량 객체 검출 모델을 제안합니다. 제안된 검출기는 Single Shot Detector (SSD)에 기반하여 소형이면서도 견고한 네트워크를 설계하였고, 작은 객체를 효율적으로 감지하는 데 있어 효율성을 크게 향상시키도록 모델을 구성하였다. 이 모델은 주로 두 가지 구성요소로 구성되어 있습니다: Depthwise 와 Pointwise Convolution 레이어를 사용하여 효율적인 특징 추출을 위한 Light_Block, 그리고 작은 객체의 향상된 감지를 위한 Enhancer_Block 으로 나누었다. 우리의 모델은 300x480 의 이미지 크기를 가진 Udacity 주석이 달린 데이터셋에서 처음부터 훈련되었으며, 사전 훈련된 분류 가중치의 필요성을 제거하였다. 약 0.43M 의 파라미터로 5.5MB 만의 무게를 가진 우리의 검출기는 평균 정밀도 (mAP) 27.7%와 140 FPS 의 처리 속도를 달성하여, 정밀도와 효율성 모두에서 기존 모델을 능가하였다. 따라서, 본 논문은 추론의 정확성을 손상시키지 않으면서 엣지 장치를 위한 객체 검출에서의 효과적인 경량화를 보여주고 있다.
본 논문에서는 음향신호의 배경잡음을 소거하기 위한 시스템에서 최적의 wavelet을 제안한다. 이 시스템은 기존의 단구간 푸리에변환(STFT: Short Time Fourier Transform) 대신 이산 웨이블릿변환(DWT: Discrete Wavelet Transform)을 수행한 후 심층학습과정을 통하여 잡음소거 성능을 개선하였다. DWT는 다해상도 대역통과필터 기능을 하며 각 레벨에서 모 웨이블릿을 시간 이동시키고 크기를 스케일링한 여러 웨이블릿을 이용하여 변환 파라미터를 구한다. 여기서 음성을 분석하는데 가장 적합한 모(mother) 웨이블릿을 선정하기 위해 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거 성능을 실험하였다. 본 연구에서 여러 웨이블릿에 대한 잡음소거시스템의 성능을 검증하기 위하여 Tensorflow와 Keras 라이브러리를 사용한 시뮬레이션 프로그램을 작성하고 가장 많이 사용되는 4개의 wavelet에 대해 모의실험을 수행하였다. 실험 결과, Haar 또는 Daubechies 웨이블릿을 사용하는 경우가 가장 우수한 잡음소거 성능을 나타냈으며 타 웨이블릿을 사용하는 경우보다 평균자승오차(MSE: Mean Square Error)가 크게 개선되는 것을 볼 수 있었다.
Recently, the technologies of mobile robots have been growing rapidly in the fields such as cleaning robot, explosive ordnance disposal robot, patrol robot, etc. However, the researches about the autonomous underwater robots have not been done so much, and they still remain at the low level of technology. This paper describes a model of 3-joint (4 links) fish robot type. Then we calculate the dynamic motion equation of this fish robot and use Singular Value Decomposition (SVD) method to reduce the divergence of fish robot's motion when it operates in the underwater environment. And also, we analysis response characteristic of fish robot according to the parameters of input torque function and compare characteristic of fish robot with 3 joint and fish robot with 2 joint. Next, fish robot's maximum velocity is optimized by using the combination of Hill Climbing Algorithm (HCA) and Genetic Algorithm (GA). HCA is used to generate the good initial population for GA and then use GA is used to find the optimal parameters set that give maximum propulsion power in order to make fish robot swim at the fastest velocity.
Recently, there is a rising interest on studying bio-inspired robotic fish because of real fish's great maneuverability and high energy efficiency. However, the researches about the robotic fish have not been done so much and there are still lots of problems to use them in the real environment such as in the river. This paper describes a bio-inspired robotic fish 'Ichthus' which is developed in KITECH and has 3 DOF propulsive mechanism. We develop the dynamic motion equation of 'Ichthus' in the underwater environment and analyze response characteristics of 'Ichthus' according to the input parameters of tail fin's amplitude and oscillation frequency. Then we propose control parameters at the various velocities. These parameters are useful to increase energy efficiency and it can be used when the fish robot moves in the real environment, for example, we can propose proper amplitude and oscillation frequency when the fish robot passes through the narrow space between obstacles.
Generally, the accuracy of motion control systems is strongly influenced by both the mechanical characteristics and servo characteristics of feed drive systems. In the fed drive systems of machine tools that consist of mechanical parts and electrical parts, a torsional vibration is often generated because of its elastic elements in torque transmission. Especially, a torsional vibration caused by the elasticity of mechanical elements might deteriorate the quick movement of system and lead to shorten the life time of the mechanical transmission elements. So it is necessary to analyze the electromechanical system mathematically to optimize the dynamic characteristics of the feed drive system. In this paper, based on the simplifies feed drive system model, radius errors due to position gain mismatch and servo response characteristic have been developed and an optimal criterion for tuning the gain of speed controller is discussed. The proportional and integral parameter gain of the feed drive controller are optimal design variables for the gain tuning of PI speed controller. Through the optimization problem formulation, both proportional and integral parameter are optimally tuned so as to compensate the radius errors by using the genetic algorithm. As a result, higher performance on circular profile tests has been achieved than the one with standard parameters.
Purpose: For more than 30 years, robust parameter design (RPD), which attempts to minimize the process bias (i.e., deviation between the mean and the target) and its variability simultaneously, has received consistent attention from researchers in academia and industry. Based on Taguchi's philosophy, a number of RPD methodologies have been developed to improve the quality of products and processes. The primary purpose of this paper is to review and discuss existing RPD methodologies in terms of the three sequential RPD procedures of experimental design, parameter estimation, and optimization. Methods: This literature study composes three review aspects including experimental design, estimation modeling, and optimization methods. Results: To analyze the benefits and weaknesses of conventional RPD methods and investigate the requirements of future research, we first analyze a variety of experimental formats associated with input control and noise factors, output responses and replication, and estimation approaches. Secondly, existing estimation methods are categorized according to their implementation of least-squares, maximum likelihood estimation, generalized linear models, Bayesian techniques, or the response surface methodology. Thirdly, optimization models for single and multiple responses problems are analyzed within their historical and functional framework. Conclusion: This study identifies the current RPD foundations and unresolved problems, including ample discussion of further directions of study.
직류방전이 추가로 인가된 용량결합고주파(CCRF)여기에 의한 아연증기레이저에서 6개의 레이저선들이 방출되었다. 이들의 파장은 491.162[nm]와 492.403[nm]의 청색선과 589.433[nm]의 오렌지선 그리고 747.979[nm], 758.848[nm], 773.25[nm]의 적외선 영역에 분포되어 있다. 최적의 레이저운전을 위해서 방전파라미터들이 결정되었다. 13.56[MHz]의 고주파전력 400[W]에서 오븐온도 $780{\sim}800[K]$, 헬륨압력 $3.5{\sim}5.5[kPa]$로 최적화되었다.
본 연구에서는 NSOM(Near-field Scanning Optical Microscope)에서 정밀도의 중요한 요소로 작용하는 100 ~ 200nm Scale의 Optical aperture를 제작하기 위해 Optical Fiber를 이용하여 $CO_2$ Laser Heating Pulling Method에 의하여 제작하고자 한다. Heating Pulling Method 에서 Fiber Tip의 정밀도 및 제작 재현성에 영향을 미치는 중요한 기존의 여러 Fiber Tip 구현방법 중 본 연구에서는 Pulse Width[$PW_{(SEC)}$] 와 Pulling Force 두 요소에 있어서 상호관계를 연구하였으며, 연구 결과 두 변수간의 최적화된 파라미터인 PW 0.07 ~ $0.10_{(SEC)}$ 와 Pulling force 0.2 ~ 0.81b의 구간에서 error율이 최소화되는 범위를 찾을 수 있었고, 그 결과 최적의 상태는 $0.08_{(SEC)}$와 0.21b에서 팁들은 첨예화 되었고 95% 이상의 재현성 및 신뢰성을 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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