In this study, we compared backpropagation neural network(BPNN) with probabilistic neural network(PNN) as shape recognition algorithm of welding flaws. For this purpose, variables are applied the same to two algorithm. Here, feature variable is composed of time domain signal itself and frequency domain signal itself, Through this process, we comfirmed advantages/disadvantages of two algorithms and identified application methods of two algorithms.
본 논문에서는 롤투롤 인쇄에서 보편적으로 많이 사용하는 그라비아 방식의 인쇄에 영상처리를 이용하여 해상도가 높고, 속도가 빠른 전자에 인용될 수 있는 마크를 개발하려 한다. 인쇄의 품질은 영상처리용 레지스터 마크 간의 오차에 의해 결정되므로 영상처리용 레지스터 마크의 형상이 중요 하게 된다. 본 논문에서는 다양한 인쇄 조건하에서도 구분점을 명확히 인식할 수 있는 형태를 찾는 방법으로 마크 형상을 연구하여 적합한 형상을 찾아내었다.
기계 윤활면내에 포함된 마멸입자는 기계시스템의 상태를 잘 대변하여 주므로 마멸입자의 크기분포, 단위체적당 입자수, 구성성분 및 형상 등의 정확한 규명은 기계시스템의 상태진단을 위한 여러 정보를 제공한다. 특히 마멸입자의 형상과 그 크기는 미시적 파괴현상인 마멸과정의 기구를 반영해 주고 있으며, 또한 마멸입자의 표면은 그것이 마찰면 혹은 파단면의 미시적인 형상과 반응 생성물을 포함하고 있는 표본이 된다. 본 연구에서는 마멸분의 형상, 크기, 표면광택 등과 그것이 발생하는 작동조건과의 관계를 인공 신경회로망 해석을 이용하여 기계 윤활면의 마멸분 형태인식에 적용하는 것을 목적으로 하였다.
본 논문은 윤곽선으로 표현된 목적물 형상의 특징추출, 특징점 다각형 형상 표현, 유사도 측정 등에 관하여 연구하였다. 특징값은 윤곽선에 근사한 곡선을 만들어 주는 제어점들로 하였다. 유사도 측정실험으로 본 연구의 방법이 간편하게 형상 식별 처리 를 할 수 있음을 보였다.
이 글에서는 막 구조물의 설계에서 자주 제기되는 형상결정 문제에 대한 접근방법을 제시하고자 하였다. 형상결정 문제는 막 구조물이 휨 강성이 전혀 없거나, 빈약한 재료를 사용하는데 기인하여 제기되고, 막 구조물의 설계에서 불안정영역의 발생을 피하기 위해서는 형상의 기준면에서 곡률과 비틀림의 변화를 최소화해야 하며 이러한 변화를 최소화하기 위해서는 형상이 적용하중의 막력에 의한 평형면에 근접하는 것이 바람직하다. 또한, 초기에 막 구조물에 도입된 초기장력에 오차가 발새하면 막면은 스스로 등장력의 형태로 이동하게 되므로, 초기에 막장력의 분포가 등장력의 상태가 되도록 그 형상을 결정하는 것이 바람직하다. 따라서, 이러한 조건을 만족하는 형상탐색문제는 이러한 종류의 구조물의 설계에서는 매우 중요한 문제가 된다. 그러나 국내에서는 막과 케이블 구조물의 형상해석과 응력-변형해석에 범용적으로 사용될 수 있는 프로그램의 개발이 미약하고 이러한 구조방식에 대한 국내의 인식에 크게 부족한 실정이다. 따라서 이 글이 막과 케이블 구조물의 설계에서 형상탐색해석이 반드시 필요한 이 구조물의 구조적 특성을 이해하는데 조금이라도 도움이 될 수 있기를 기대한다.
디지털TV의 데이터 방송 서비스는 기존 아날로그TV에 비해 다양한 양방향 서비스 - 게임, 주식거래, 날씨정보 등을 제공하여 다양한 시청 경험을 제공하지만 방송 시청 행태를 복잡하게 변화시켜 TV 조작에 어려움을 느끼는 시청자들을 생산하고 있다. 이 에, 시청자들의 TV 조작을 편리하게 지원하는 음성 인식, 동작 인식 등의 사용자 인터페이스에 대한 연구가 진행되고 있는데 아직 시청자들의 IT 서비스의 친숙도, 적응도 등의 개인적 요인을 고려한 EPG 사용성 향상 방법에 대해서는 연구가 진행되지 않고 있다. 본 논문은 방송 네트워크가 시청자들의 개인적 요인을 기반으로 EPG 형상들을 설계하는 방법을 제안하고 이 방법을 지원하는 방안으로 시청자가 원하는 EPG 형상을 선택하면 수신 단말기에 탑재된 EPG가 그 EPG 형상을 동적으로 실현하는 환경을 제안한다.
금형가공에서 사용되는 밀링머신의 가공시 공구와 피삭재의 접합면에서는 절삭가공의 잔유물인버(Burr)가 생성되고, 이러한 버는 작업효?ㅘ 정밀도를 감소시키며 후처리과정(Deburring)을 야기시키는 원인이 된다. 그러므로 정밀도와 작업효율을 극대화하기 위해서는 이러한 버의 생성원리를 파악함과 동시에 Exit 버 판별을 하여 최적의 가공조건을 맞추어 주어야 하는데, 이에 밀링가공을 통해 생성되는 버의 형태와 Exit 각 등을 파악, 알고리즘으로 개발하여 좀 더 효율적인 가공조건을 제시하고자 한다. 본 연구는 이제까지 개발된 실제 가공에서 사용되는 임의형상의 데이터를 통해 점, 선, 원 및 원호(Arc)에 이르는 형상을 인식하는 Exit 버 판별시스템을 소개하고자 한다. 아울러 실제 가공과 더욱 유사한 환경을 만들기 위해 단일 경로에서부터 다중경로에 이르는 복합적인 환경 구현은 물론 점과 선으로 이루어진 도형과 원(구멍)형태의 피삭재 환경을 통합, 두 가지 다른 형태의 환경이 복합적으로 존재할 경우의 Data를 인식하고 아울러 다양한 방향성을 가진 선으로 이루어진 형상에 이르기까지의 다양한 피석재 Data를 구현하고, 입력된 절삭조건을 해석하여 임의형상을 가진 다양한피삭재에서의 단일 및 다중 가공 경로 상에서 발생될 버를 해석하고 최소화 및 최적 절삭가공공정을 찾아 작업 효율성을 극대화하는 목적의 해석 알고리즘을 Windows 프로그램으로 구현하고자 한다.
자율주행차량에서 핵심적인 역할을 수행하는 LiDAR의 주변 환경 검지 시인성을 향상시키기 위해서는 LiDAR 성능의 개선 뿐만 아니라, 검지 물체의 개선도 필요하다. 이에 본 연구는 LiDAR 센서를 통해 수집되는 point cloud 데이터 기반의 형상인식 알고리즘을 활용하여 자율주행차량이 인식하기에 유리한 교통안전표지 형상과 개선방안을 제시하였다. 실험을 위해 point cloud 활용 연구에서 보편적으로 활용되는 DBSCAN 기반의 도로표지 인식·분류 알고리즘을 개발하고 실도로 환경에서 32ch LiDAR를 활용, 도로표지 5종에 대한 인식 성능 실험을 수행하였다. 연구결과, 정사각형이나 원형보다는 상하 비대칭이 있는 정삼각형, 직사각형과 같은 형상이 보다 적은 점군의 수로도 검지가 가능하고, 83% 이상의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한, 정사각형 표지의 크기를 1.5배 확대할 경우, 분류 정확도를 향상시킬 수 있었다. 이러한 결과는 미래 자율주행 시대의 센서를 위한 전용 도로·교통안전시설물 개선 및 신규 시설물 개발에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
형상관리는 프로젝트를 추진함에 있어 현실적으로 필수적인 관리 항목으로 인식할 필요성이 대두되고 있다. 그 이유는 프로젝트를 성공적으로 완료하기 위해서는 전체 프로젝트 공정을 통해 사전에 계획된 절차에 준하여 단계별로 어떻게 추진되고 있는지 추진과정을 추적, 확인되어야 하며, 또한 추진 결과에 있어 단계별로 어떤 결과물이 양산되고 있는지를 검증 및 확인하여야 하기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 형상관리를 위해서는 프로젝트 수행 초기에 형상관리 계획을 입안하기 위한 형상관리 조직형태를 제안하며 작성된 계획서에 수록된 형상관리 조직을 운영함에 있어 필요한 형상관리활동의 주요 내용들에 대해 국내외 표준 및 지침에 대해 조사하였으며, 현실적으로 공공 프로젝트를 추진함에 있어 형상관리를 위한 필수관리 항목과 문서화 기준 및 이들 문서들간의 연관성에 대해 연구, 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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