This paper proposes a method to process the shape of an optical transmission road and attempts to determine the most suitable single processing method for an acrylic plate optical transmission road. In addition, by manufacturing an automatic pattern processing device to generate certain shapes on the acrylic plate at regular intervals, and measuring the illuminance of the patterned acrylic plate optical transmission road, the measured illuminance was confirmed to fall under the KS illuminance values presented in Table 1. In conclusion, when an incident light of approximately 20,000 lx is applied, the transmission illumination is approximately 200 lx, which represents a transmission rate of approximately 1% for incident light and corresponds to the KS illumination criterion F. Additionally, the right-angle triangular pyramid base size (A) processed at a temperature of 350 ℃ for one second was 2 mm, exhibiting the largest transmission illumination of 280 lx. When the transparent acrylic plate was set to a constant size of 1.6 mm at the bottom of the right-angle triangular pyramid, the fastest response occurred at a processing tip temperature of 350 ℃ (0.04 s). On the other hand, it took 10 s to process the size of the bottom of the right-angled triangular pyramid at a temperature of 200 ℃ to 1.6 mm, and it was confirmed that the optical transmission efficiency was significantly reduced because of the burr that occurred at this time.
The localization of multi-agents, such as people, animals, or robots, is a requirement to accomplish several tasks. Especially in the case of multi-robotic applications, localization is the process for determining the positions of robots and targets in an unknown environment. Many sensors like GPS, lasers, and cameras are utilized in the localization process. However, these sensors produce a large amount of computational resources to process complex algorithms, because the process requires environmental mapping. Currently, combination multi-robots or swarm robots and sensor networks, as mobile sensor nodes have been widely available in indoor and outdoor environments. They allow for a type of efficient global localization that demands a relatively low amount of computational resources and for the independence of specific environmental features. However, the inherent instability in the wireless signal does not allow for it to be directly used for very accurate position estimations and making difficulty associated with conducting the localization processes of swarm robotics system. Furthermore, these swarm systems are usually highly decentralized, which makes it hard to synthesize and access global maps, it can be decrease its flexibility. In this paper, a simple pyramid RAM-based Neural Network architecture is proposed to improve the localization process of mobile sensor nodes in indoor environments. Our approach uses the capabilities of learning and generalization to reduce the effect of incorrect information and increases the accuracy of the agent's position. The results show that by using simple pyramid RAM-base Neural Network approach, produces low computational resources, a fast response for processing every changing in environmental situation and mobile sensor nodes have the ability to finish several tasks especially in localization processes in real time.
본 논문에서는 입력 볼륨 데이터와 출력 메쉬 데이터에서 모두 계층성을 지원하는 새로운 등밀도 표면의 재구성 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 입력 볼륨 데이터로부터 3차원 팽창 필터를 사용하여 볼륨 피라미드라 불리는 볼륨의 계층구조를 만든다. 볼륨 피라미드가 만들어진 후 해상도가 최저인 피라미드의 최상단 볼륨에서부터 셀경계표현 방법을 이용하여 조악한 초기 메쉬를 생성한다. 이러한 메쉬를 반복적으로 변형하여 O(3)-인접성 조건하에서 추출한 등밀도점을 잘 근사하도록 하는데, 이를 위해 SWIS (표면축소기반의 등밀도면 재구성법[6]) 알고리즘에서 사용되었던 표면 축소 단계와 평활화 단계를 사용한다. 또한 최종등밀도면의 정밀한 표면을 만들 수 있도록 메쉬를 반복적으로 분할(subdivision)한다. 제안된 방법은 생성되는 표면이 표면의 압축이나 점진적인 전송 등과 같은 다중 해상도 알고리즘에 활용될 수 있다는 장점이 있다.
한국 기업들은 새로운 시장을 개척해야할 시점에 와있다고 평가할 수 있다. 우리나라는 2011년 무역 1조 달러 달성에 성공하였다. 그러나 그 이후 답보상태에 머무르고 있으며 최근에는 수출증가율이 둔화되고 있다. 이러한 장애요인들을 딛고, 제2의 도약을 이루기 위해서는 신시장개척이 필요한 시점이다. 이러한 상황에서 최근 BOP(Base of the Pyramid)시장이 주목의 대상이 되고 있다. 이러한 BOP시장에 진입하기 위하여서는 국제개발협력의 수단 중 공적개발원조(ODA)를 활용하는 것이 하나의 대안이 될 수 있다. 특히 2017년 현재 총인구 6억3천만 명을 상회하며 2050년에는 인구 8억 명으로 추산되는 아세안은 세계 3위의 인구를 갖고 있으며, 자체 내에 거대한 BOP시장을 갖고 있다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 아세안시장진출을 위하여 ODA기반의 BOP시장 비즈니스 모델을 제시한다. 본 연구는 총 4개의 모델을 제시하며, 특히 CSV를 기반으로 공여국과 수원 국 모두 가치를 달성할 수 있는 민간주도형 민간협력 BOP 비즈니스모델의 중요성을 강조한다.
The crystal and molecular structure of thiourea dioxide, (NH2)2CSO2, was determined by x-ray single crystal diffraction techniques. Lattice constants are a=10.669(2), b=10.119(2), and c=3.9151(5) Å with the space group Pnma and Z=4. The thiourea portion of the molecule has a planar conformation. When the two oxygen atoms are included, the sulfur atom is at the apex of a trigonal pyramid formed with the two oxygen atoms and the carbon atom as the base. The crystal structure is stabilized by strong intermolecular hydrogen bonds. Ab initio calculations were performed to investigate the bonding features and reactivity of thiourea dioxide. The calculated bond order of S-C is only 0.481. The hydrogen bond energy was computed to be 22.3 kcal/mol for dimer. MEP analysis reveals that the sites on nucleophilic reactions are S and C atoms.
1. Objectives Sasang Contitutional Medicine, a part of the traditional Korean medical lore, treats illness through a constitutional typing system that categorizespeople into four constitutional types. A few of the important criteria for differentiating the constitutional types are external appearances, inner state of mind, and pathological patterns. We had been developing a 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA) in order to evaluate the external appearances with more objectivity. This apparatus provides a 3D image and numerical data on facial configuration, and this study aims to evaluate the mechanical accuracy of the 3D-AFRA hardware. 2. Methods Several objects of different shapes (cube, cylinder, cone, pyramid) were each scanned 10 times using the 3D Automatic Face Recognition Apparatus (3D-AFRA). The results were then compared and analyzed with data retrieved through a laser scanner known for its high accuracy. The error rates were analyzed for each grid point of facial contour scanned with Rapidform2006 (Rapidform2006 is a 3D scanning software that collects grid point data for contours of various products and products and product parts through 3D scanners and other 3D measuring devices; the grid point data thusly acquired is then used to reconstruct highly precise polygon and curvature models). 3. Results and Conclusions The average error rate was 0.22mm for the cube, 0.22mm for the cylinder, 0.125mm for the cone, and 0.172mm for the pyramid. The visual data comparing error rates for measurement figures retrieved with Rapidform2006 is shown in $Fig.3{\sim}Fig.6$. Blue tendency indicates smaller error rates, while red indicates greater error rates The protruding corners of the cube display red, indicating greater error rates. The cylinder shows greater error rates on the edges. The pyramid displays greater error rates on the base surface and around the vertex. The cone also shows greater error around the protruding edge.
초등학교 수학 교과서에 제시된 도형의 높이 개념과 측정 활동은 관련 도형의 넓이와 부피를 구하는데 필수적이다. 교과서에서 평면 도형의 높이에서 삼각형은 밑변과 마주보는 꼭짓점에서 밑변에 수직으로 그은 선분, 평행사변형과 사다리꼴은 두 밑변 사이의 거리로 서술되었다. 또한 입체 도형의 높이에서 각기둥은 두 밑면 사이의 거리, 각뿔은 꼭짓점에서 밑면에 수직인 선분, 원뿔은 꼭짓점에서 밑면에 수직인 선분의 길이, 원기둥은 두 밑면에 수직인 선분의 길이로 서술되었다. 본 논문에서는 이러한 높이 개념과 측정 활동에서 나타나는 문제점을 분석하여 방안을 제시하고, 이를 바탕으로 수학 교수 학습에서의 시사점을 도출하였다.
"Scaling" plays an important role for safety analyses in the licensing of water cooled nuclear power reactors. Accident analyses, a sub set of safety analyses, is mostly based on nuclear reactor system thermal hydraulics, and therefore based on an adequate experimental data base, and in recent licensing applications, on best estimate computer code calculations. In the field of nuclear reactor technology, only a small set of the needed experiments can be executed at a nuclear power plant; the major part of experiments, either because of economics or because of safety concerns, has to be executed at reduced scale facilities. How to address the scaling issue has been the subject of numerous investigations in the past few decades (a lot of work has been performed in the 80thies and 90thies of the last century), and is still the focus of many scientific studies. The present paper proposes a "roadmap" to scaling. Key elements are the "scaling-pyramid", related "scaling bridges" and a logical path across scaling achievements (which constitute the "scaling puzzle"). The objective is addressing the scaling issue when demonstrating the applicability of the system codes, the "key-to-scaling", in the licensing process of a nuclear power plant. The proposed "road map to scaling" aims at solving the "scaling puzzle", by introducing a unified approach to the problem.
인스턴스 분할에서 Mask-RCNN은 베이스 모델로 자주 사용된다. Mask-RCNN의 성능을 높이는 것은 파생된 모델에 영향을 미치기에 의미가 있다. Mask-RCNN에는 입력 이미지 크기를 배치 크기로 통일시키는 변환 모듈(transform module)이 있다. 이 논문에서는 Mask-RCNN의 성능 향상을 위해 변환 모듈의 크기 조정 부분에 딥러닝 기반 ASSR(Arbitrary-Scale Super-Resolution)을 적용하고, 스케일 정보를 모델의 IM(Integration Module)을 이용하여 주입한다. 제안하는 방법을 COCO 데이터세트에 적용하였을 때 인스턴스 분할 성능이 Mask-RCNN 성능보다 2.5 AP 높았다. 그리고 제안하는 IM 위치 최적화를 위한 실험에서는 FPN(Feature Pyramid Network)과 백본(backbone)이 결합하기 전의 'Top' 위치에 배치했을 때 가장 좋은 성능을 보였다. 따라서 제안하는 방법은 Mask-RCNN을 베이스 모델로 사용하는 모델들의 성능을 향상시킬 수 있다.
본 연구는 핸드폰과 같은 모바일 기기로 촬영한 문서 이미지에서 조명 조건들로 인해 발생한 부드러운 그림자를 제거하는 방법을 제안한다. 본 방법은 기존의 피라미드 기반 방법이나, 경계법 방법에 비해 더 좋은 결과를 만들어 낸다. 방법의 기본아이디어는 촬영된 문서 이미지로부터 이미지 지역 통계를 활용하여 글자나 그림 등의 흥미로운 내용이 있는 부분을 분리하고, 이 분리된 부분에 대해 적응적인 밝기 및 대조 조정과 레벨 변환을 수행하여 이미지를 더욱 선명하게 하는 것이다. 또한 내용이 없는 부분에 대해서는 부드러운 채움을 위해 이미지 변형량 기반의 빈 곳 메우기 방법을 이용한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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