본 논문에서는 경쟁학습 신경회로망의 디지탈 칩 구현에서 뉴런의 집적도를 향상시키기 위해 하드웨어 구현이 용이한 새로운 신경회로망 모델로서 일정 적응이득과 이진 강화함수를 가진 여러 가지 경쟁학습 신경회로망 모델들을 제안하고, 그 중 안정성과 분류성능이 가장 우수한 일정 적응이득과 이진 강화함수를 지닌 자기조직화 형상지도(Self-Organizing Feature Map)신경회로망의 FPGA위에서의 하드웨어 구현에 대해서 논한다. 원래의 SOFM 알고리즘에서 적응이득이 시간 종속형인데 반하여, 본 논문에서 하드웨어로 구현한 알고리즘에서는 적응이득이 일정인 값으로 고정되며 이로 인한 성능저하를 보상하기 위하여 이진 강화함수를 부가한다. 제안한 알고리즘은 복잡한 곱셈 연산을 필요로 하지 않으므로 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이있다. 1개의 덧셈/뺄셈기와 2개의 덧셈기로 구성된 단위 뉴런은 형태가 단순하면서 반복적이므로 하나의 FPGA 위에서도 다수의 뉴런을 구현 할수 있으며 비교적 소수의 제어신호로서 이들을 모두 제어 가능할 수 있도록 설계하였다.실험 결과 각 구서부분은 모두 이상 없이 올바로동작하였으며 각 부분이 모두 종합된 전체 시스템도 이상 없이 동작함을 알 수 있었다.
The concept of variable-geometry truss structure(VGTS) is introduced as a class of actively controlled adaptive structure. VGTS can purposefully vary its geometric configurations by changing the lengths of some members of the structure. General kinematics and inverse kinematics of a statically determinate VGTS(variable geometry truss structure) are studied. The solution technique is based on the Jacobian matrix obtained via joint equilibrium equations. Pseudoinverse control method is applied to resolve the redundancy of a large VGTS. two types of actuator layout of octahedral type VGTS, VG truss and Stewart platform, are compared. Introducing the concept of performance index, Stewart platform based layout was found to has less consumption energy and manipulation time. A functional VGTS model with 3 octahedral modules is designed and manufactured for the labaratory demonstration. Six vertically located length-variable members are used to create general 6 d.o.f. motions.
얼굴인식 분야의 관심은 다양한 신흥분야의 응용에 의해 증강되고 있다. 2-차원적인 인식 알고리즘의 필요성이 어떤 변화무쌍한 환경들, 예를 들어서, 얼굴의 방향이나 조명도, 안경의 유무, 혹은 웃음과 울음 같은 다양한 표정변화의 처리에 적합할 수 있게 고찰 되어 지고 있다. 형상 기억이나 일반화 과정, 유사성 인식, 오류수정 등에 장점을 가지고 있는 홉 필드 네트워크의 기능을 바탕으로 하여 본 연구에서는 새로운 방법의 병렬적인 다중 홉 필드 네트워크를 구성하여 변화에 강한 얼굴표정 인식의 실험을 2-차원 알고리즘으로 실시하였고 결과가 실제적인 얼굴 형상 환경 변화에서 강한 적응성을 가지고 있음을 확인하였다.
2-D shape matching algorithm is proposed which uses pivot vector and componentwise adaptive convergence factor. It is proved that proposed algorithm has better result than any other algorithm. It is to be expected that this algorithm will work effectively in 3-D shape matching.
이 논문에서 다루는 주제는 수동 기구부에 의해 자동으로 지면 적응이 가능한 이중 트랙 구조를 가진 ROBHAZ-DT3에 대한 설계 및 구성이다. 이 로봇은 기본적으로 군사용과 민간용으로 동시에 사용 가능하게 설계되어 있다. 이 로봇에 사용된 이중 트랙 구조는 앞쪽과 뒤쪽 트랙 사이에 수동적인 회전 조인트를 설치한 것으로 이 구조에 의해서 로봇의 트랙은 주행을 하면서 지면에 중력방향으로 순응하면서 형상이 변형되어 계단과 같은 험한 비평탄 지형에서도 높은 지형적응력을 보여주어 주행성능을 높여준다.(중략)
In many areas of finite element analysis, elements with special properties are required to achieve maximal accuracy. As examples, we may mention infinite elements for the representation of spatial domain that extend to special and singular elements for modeling point and line singularities engendered by geomeric features such as reentrant corners and cracks. In this paper, we study on modified shape function representing singular properties and algorigthm for the pollution adaptive mesh generation. We will also show that the modified shape function reduces pollution error and local error.
최근의 높은 생산성을 향한 NC 혹은 CNC 공작기계를 이용한 기계가공의 자동화 및 작업 공간 내부에서의 오차측정이라는 시대적 조류와 함께, 기계가공 오차의 보상 제어, 혹은 형상 및 치 수의 적응 제어(Geometric Adaptive Control, GAC)는 이미 여러 선진국가에서 주목을 받아 왔고, 병기 공학을 포함한 여러 분야에서 정밀도의 향상에 대한 요구는 높아만 가고 있어 이 방향에 대한 계속적인 연구가 요망된다. 더군다나 전자 및 광전자적인 계측 제어 기구의 발달과, 저렴 하고 높은 성능의 마이크로 컴퓨터의 등장으로 GAC를 통한 정밀도 향상은 더욱 가능하여졌다.
가스터빈 회전익이나 고정익 에어포일이 지닌 3 차원 곡면형상의 복잡성은 제조산업뿐만 아니라 재생정비 공정조차 어렵게 만드는 요인이다. CNC 기반기술을 이용한 공작기계와 공정 관련 프로그램들은 1990 년대부터 발달하기 시작한 컴퓨터 기술 덕분에 급속히 개발되면서 가스터빈 분야로 그 응용범위를 넓혀 나가고 있다. 특히 적응형 기능을 겸비한 5 축 동기 제어형 생산장비들은 유연한 공정능력과 손실된 부위의 형상 정보를 결정하는데 탁월한 성능을 보이고 있다. 8 축 동기제어가 가능하도록 구비된 로봇형 공정시스템은 매우 강력한 공정절차 표준화를 이룰 수 있게 할 뿐만 아니라 높은 생산성도 가져다 준다. 이 논문에서는 가스터빈 산업에서 CNC 기반기술의 응용현황을 검토하고, 부품 제조산업과 재생정비 산업의 공정비교와 개발사례를 통해 향후 전망을 제시한다.
본 논문에서는 쌍직교 웨이브릿 영역에서 워터마크를 삽입할 수 있는 연속 부대역 양자화 및 스토케스틱 다해상도 특성을 갖는 지각 모델을 제안한다. 적응 워터마킹 알고리즘을 갖는 지각모델은 보다 강인한 워터마크 은닉을 위한 방법으로 연속 부대역 양자화(successive subband quantization: SSQ)에 의해서 텍스쳐 및 에지 영역에 삽입한다. 워터마크 삽입은 국부 영상 특성을 갖는 NVF(noise visibility function)함수에 의해 계산된다. 이 방법은 워터마크가 노이즈 특성을 갖기 때문에 영상의 통계적 특성에 기초한 비정상상태(non-stationary state) 가우스 모델과 정상상태(stationary state) 일반화 가우스(generalized Gaussian: GG)모델을 이용한다. 정상상태 GG모델의 삽입은 다해상도 내의 각 부대역별 분산과 형상계수(shape parameter)를 사용한다. 형상계수를 추정하기 위하여 모멘트 정합 방법을 사용한다. 비정상상태 가우스 모델은 각 부대역의 국부 평균 및 분산을 이용한다. 실험결과 우수한 비가시성과 강인성을 확인하였으며, 공격에 대한 실험으로 Stirmark 3.1 benchmark test를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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