본 논문에서는 경계표현 모델에 특징형상기반 단순화를 적용하는 방법을 제안한다. 특징형상기반 단순화를 위해, 경계표현 모델로부터 볼륨분해 트리가 생성된다. 볼륨분해 트리는 가산적 볼륨, 감산적 볼륨 및 필렛/라운드/모따기 볼륨들의 정규화된 불리언 연산으로 표현되며, 필렛/라운드/모따기 분해, 랩어라운드 분해, 볼륨분할 분해 및 셀 기반 분해로 구성된 단계적 볼륨분해를 이용해 생성된다. 볼륨분해 트리는 중위연산 형태로 변환되고, 볼륨들의 순서를 변경하여 CAD 모델을 단순화시킨다. 제안한 방법의 검증을 위해, 프로토타입 시스템을 구현했고, 테스트 케이스에 대한 CAD 모델 단순화 실험을 수행하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 경계표현 기반 CAD 모델의 단순화에 유용함을 확인하였다.
음성신호는 주변 잡음과 화자의 발성 패턴 변화, 음성 검출 오류에서 생기는 이상치(outlier)에 많은 영향을 받고 있다. 이러한 음성 신호를 이용하여 화자인식에 이용할 경우 인식률이 저하된다. 본 논문에서는 화자식별 (speaker identification)에서 학습 특징 벡터의 이상치와 고차원 문제를 해결하기 위하여 M-추정을 이용한 강인한 주성분 분석 가우시안 혼합모델 (Robust Principal Component Analysis-Gaussian Mixture Model)방법을 제안하였다. 제안된 방법은 먼저, 특징 벡터에 이상치가 존재할 경우 M-추정에 의하여 강인한 공분산 행렬을 재추정하여 얻어진 고유벡터로부터 변환 행렬을 구하여 감소된 차원을 갖는 새로운 특징벡터를 구한다. 여기에서 얻은 선형변환된 특징벡터로부터 화자의 가우시안 혼합 모델을 구한다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 화자식별 실험을 하였다. 실험은 전형적인 가우시안 혼합 모델 방법과 주성분 분석법, 제안된 방법을 비교 분석하였다. 이상치가 2%씩 증가할 때마다 가우시안 혼합모델 방법과 주성분 분석법은 각각 0.65%, 0.55%씩 화자식별 성능이 저하되었지만, 제안된 방법은 0.03%정도 감소하였으므로 이상치에 더욱 강인함을 알 수 있다.
A study was performed to investigate the effect of wollastonite additions with distinguishing from β and α for wollastonite in a mosaic tile body. In this study, the efficiencies by the amounts of additive, maturing conditions and moulding pressure, etc. have been studied mainly with a measurement of thermal analysis, and physical proerties; absorption shore's hardness, linear shringkage, apparent feature and so on. As a result of study, tile body which was contained the wollastonite was reducing the maturing temperature, reducing the absorption ratio, increasing the hardness in propertion to the amounts of wollastonite above the range of 1150°∼1175℃. On the basis of this experiment, the optimum conditions for production species were obtained when wollastonite was added in the range 6%, maturing conditions was operated in the range of 1150°∼1175℃, for 3-4 hrs.
This paper concerns the dynamical behavior, in probabilistic sense, of a feedforward neural network performing auto association for novelty. Networks of retinotopic topology having a one-to-one correspondence between and output units can be readily trained using back-propagation algorithm, to perform autoassociative mappings. A novelty filter is obtained by subtracting the network output from the input vector. Then the presentation of a "familiar" pattern tends to evoke a null response ; but any anomalous component is enhanced. Such a behavior exhibits a promising feature for enhancement of weak signals in additive noise. As an analysis of the novelty filtering, this paper shows that the probability density function of the weigh converges to Gaussian when the input time series is statistically characterized by nonsymmetrical probability density functions. After output units are locally linearized, the recursive relation for updating the weight of the neural network is converted into a first-order random differential equation. Based on this equation it is shown that the probability density function of the weight satisfies the Fokker-Planck equation. By solving the Fokker-Planck equation, it is found that the weight is Gaussian distributed with time dependent mean and variance.
본 논문에서 제안한 방법은 웨이블릿 변환을 사용하여 디지털 영상을 주파수 공간으로 변환시킨 후 워터마킹하는 알고리즘을 제안한다. 비가시성을 고려하여 고주파 영역을 국부 블록으로 나누어 각 블록의 대조 감도와 텍스처 감도를 계산하고, 각 계수블록에 워터마크를 삽입 시 블록 특성에 따라 가중치를 달리 하였다. 실험결과, 인간의 시각 시스템을 적용하여 워터마크를 삽입함으로써 워터마크의 강인함과 비가시성을 향상시켰다.
한국정보컨버전스학회 2008년도 International conference on information convergence
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pp.93-97
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2008
In this letter, a novel wavelet-based semi-fragile watermarking scheme is presented which exploiting the time-frequency feature of chaotic map. We also analyze the robustness to mild modification and fragility to malicious attack of our scheme. Its application includes tamper detection, image verification and copyright protection of multimedia content. Simulation results show the scheme can detect and localize malicious attacks with high peak signal-to-noise ratio(PSNR), while tolerating certain degree of JPEG compression and channel additive white Gaussian noise(AWGN)
Reinforced concrete (RC) flat slabs should be designed based on punching shear strength. As part of this study, machine learning (ML) algorithms were developed to accurately predict the punching shear strength of RC flat slabs without shear reinforcement. It is based on Bayesian optimization (BO), combined with four standard algorithms (Support vector regression, Decision trees, Random forests, Extreme gradient boosting) on 446 datasets that contain six design parameters. Furthermore, an analysis of feature importance is carried out by Shapley additive explanation (SHAP), in order to quantify the effect of design parameters on punching shear strength. According to the results, the BO method produces high prediction accuracy by selecting the optimal hyperparameters for each model. With R2 = 0.985, MAE = 0.0155 MN, RMSE = 0.0244 MN, the BO-XGBoost model performed better than the original XGBoost prediction, which had R2 = 0.917, MAE = 0.064 MN, RMSE = 0.121 MN in total dataset. Additionally, recommendations are provided on how to select factors that will influence punching shear resistance of RC flat slabs without shear reinforcement.
Additive manufacturing (AM) technologies have attracted wide attention as key technologies for the next industrial revolution. Among AM technologies using various materials, powder bed fusion (PBF) processes and direct energy deposition (DED) are representative of the metal 3-D printing process. Both of these processes have a common feature that the laser is used as a heat source to fabricate the 3-D shape through melting of the metal powder and solidification. However, the material properties of the deposited metals differ when produced by different process conditions and methods. 17-4 precipitation-hardening stainless steel (17-4PH SS) is widely used in the field of aircraft, chemical, and nuclear industries because of its good mechanical properties and excellent corrosion resistance. In this study, we investigated the differences in microstructure and mechanical properties of deposited 17-4PH SS by PBF and DED processes, including the heat treatment effect.
In this article photoluminescence of the $Al_2O_3:xCr_2O_3$ solid solutions prepared by solid state reaction method are represented. The effect of $Cr_2O_3$-activator concentration and heat treatment time on the PL characteristics have been discussed in conjunction with microstructure of phosphor samples. The $Al_2O_3:xCr_2O_3$ phosphors show the highest PL intensity at x=0.003 mole when the samples are reacted at $1600^{\circ}C$ for 5 h. The PL emission and absorption spectra show the maximum peaks at 698 nm and at 398 nm respectively. The CIE color coordinate is (x=0.646, y=0.316) at 0.003 mole $Cr_2O_3$, which value is very close to the NTSC coordinate of red color. This characteristic feature of $Al_2O_3:xCr_2O_3$ has been applied for an additive to improve the color characteristic of other red phosphor $LiEuW_2O_8$ which has a relatively poor color purity with an emission peak centered at 615 nm and with a CIE coordinate (x=0.530, y=0.280). The $Al_2O_3:0.003Cr_2O_3$ phosphor has been mixed with the $LiEuW_2O_8$ phosphor powder and the PL characteristics and CIE color coordinates are characterized. The $Al_2O_3:xCr_2O_3$ phosphor was found effective for improving the CRI (color rendering index) of $LiEuW_2O_8$ phosphor.
AMM(Additive Metal Manufacturing)이라 호칭되는 3차원 금속 프린팅(metal 3-D printing) 공정은 금속분말(metal powder)을 적층 재료로 사용하여 기계적부품용 실형상 금속 파트(metallic parts)를 직접 조형하여 제조한다. 한편, 조형 파트형상의 STL모델에 존재하는 기하학적 오류들과 특징형상들의 특이성으로 인하여 조형 작업 중에 내부에 결함들이 포함된 실형상 파트가 조형될 가능성이 존재하게 되며 이로 인해 3차원 금속 프린팅 조형공정 자체의 신뢰성에 문제를 야기할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 조형작업 중 발생할 수 있는 결함들을 미리 진단, 분석하고 수정하기 위하여 첫째, 조형 전에 STL 형상모델의 진단분석을 통하여 결함요소를 사전에 탐지하고 둘째, 적층 단면내 조형 공구 경로상에 실제로 포함된 결함들을 분석하고 이를 수정하기 위한 조형 파트 진단 및 조형 공구 경로 검증 연구방법을 제시하였다. 또한 DED(direct energy deposition) 공정을 기준으로 2가지 STL 형상파트 사례들에 대하여 제시한 연구방법의 case study를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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