In this paper, an algorithm to generate the mounting position and orientation of SMD is proposed. For the proposed algorithm, we used the image captured from PCB and utilized image processing technique. Pre-processing technique, threshold level determination method, divided recognition of the SMD pattern on a PCB, calculating mounting position and orientation are related topics of this research. All of the related topics were reviewed and the results of this research were obtained from applying the algorithm to the real Surface Mounting Machine(model:MCUl/CPM) made by Samsung Electronics Co.
온라인 광고모델의 기본 모델은 CPM (cost-per-mille) 기반 모델에서 CPC (cost-per-click) 기반 모델로 변화해왔으며, CPA (cost-per-action) 모델이 온라인 광고산업의 새로운 대안 모델로 제시되고 있다. CPA 모델에서는 사용자가 어떤 광고를 클릭 했는지에 관한 정보를 퍼블리셔(Publisher)가 보유할 수 있어야 하며, 그래서, CPA 모델의 핵심은 Conversation Action Data를 확보하는 것이다. 이 논문에서는 이를 획득하는 두 가지 기존 메커니즘을 소개하고, 이들의 특징을 비교하고, 각 메커니즘의 한계를 분석한다. 그 다음에 두 가지 새로운 메커니즘을 설계하고, 작동 요건을 분석하고, 실용성을 평가한다. 마지막으로, 기존의 메커니즘들과 새로운 메커니즘들의 특징을 비교하고, 각 메커니즘의 비즈니스 가치와 유용성, 응용 범위를 분석한다. 이 논문에서 제안된 2가지의 새로운 메커니즘과 기존 메커니즘과 비교 분석을 통해 퍼블리셔에게 최적 CPA 메커니즘에 관한 판단정보를 제공할 수 있을 것으로 판단된다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제3권3호
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pp.453-460
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2005
In this paper, a prototype Cartesian Parallel Manipulator (CPM) is demonstrated, in which a moving platform is connected to a fixed frame by three PRRR limbs. Due to the orthogonal arrangement of the three prismatic joints, it behaves like a conventional X-Y-Z Cartesian robot. However, because all the linear actuators are mounted at the fixed frame, the manipulator may be suitable for applications requiring high speed and accuracy. Using a geometric method and the practical assumption that three revolute joint axes in each limb are parallel to one another, a simple forward kinematics for an actual model is derived, which is expressed in terms of a set of linear equations. Based on the error model, two calibration methods using full position and length measurements are developed. It is shown that for a full position measurement, the solution for the calibration can be obtained analytically. However, since a ball-bar is less expensive and sufficiently accurate for calibration, the kinematic calibration experiment on the prototype machine is performed by using a ball-bar. The effectiveness of the kinematic calibration method with a ball-bar is verified through the wellknown circular test.
The 1th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.744-747
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2005
The AEC (Architecture/Engineering/Construction) industry is facing a competitive world after it entered into the 21st century. Due to improper planning and scheduling, the construction projects face severe delays in completion. Most of the present day construction organisations operate in multiple project environments where more than one projects are to be managed simultaneously. But the advantages of planning and scheduling as multiple projects have not been utilized by these organisations. Change in multi-project planning and scheduling is inevitable and often frequent, therefore the traditional planning and scheduling approaches are no more feasible in scheduling multiple construction projects. The traditional scheduling tools like CPM and PERT do not offer any help in scheduling in a resource-constrained environment. This necessitated a detailed study to model the environment realistically and to make the allocation of limited resources flexible and efficient. This paper delineates about the proactive model which will help the project managers for scheduling the multiple construction projects.
The online advertising industry's business model undertakes the change from CPM (cost-per-mille)-based to CPC (cost-per-click)-based. However, due to the problem of 'Click Fraud', CPA (cost-per-action) has been regarded as a new step. For CPA, publishers need to get information after a user clicks an advertisement. Therefore, in CPA, the key is to get Conversion Action Data (CAD). This paper introduces two existing mechanisms for getting CAD, compare their characteristics, and analyze their limitations. Then the two new mechanisms are introduced and their requirements and feasibility are analyzed. Lastly, we compare the existing two and the new two mechanisms, and point out each mechanism's business possibility, value and Application Area. This paper will help publishers choose the most appropriate mechanism on the basis of their situation.
This paper presents an optimization formulation for resource scheduling in Critical Resource Diagramming (CRD) of production scheduling networks. A CRD network schedules units of resources against points of needs in a production network rather than the conventional approach of scheduling tasks against resource availability. This resource scheduling approach provides more effective tracking of utilization of production resources as they are assigned or 'moved' from one point of need to another. Using CRD, criticality indices can be developed for resource types in a way similar to the criticality of activities in Critical Path Method (CPM). In our supply chain model, upstreams may choose either normal operation or expedited operation in resource scheduling. Their decisions affect downstream's resource scheduling. The suggested optimization formulation models resources as CRD elements in a production two-stage supply to minimize the total operation cost
In a project schedule, it is possible to reduce the time required to complete a project by allocating extra resources for critical activities. However, accelerating a project causes additional expense. This issue is addressed by finding optimal set of time-cost alternatives and is known as the time-cost trade-off problem in the literature. The aim of this study is to identify the optimal set of time-cost alternatives using a multiobjective teaching-learning-based optimization (TLBO) algorithm integrated with the non-dominated sorting concept and is applied to successfully optimize the projects ranging from a small to medium large projects. Numerical simulations indicate that the utilized model searches and identifies optimal / near optimal trade-offs between project time and cost in construction engineering and management. Therefore, it is concluded that the developed TLBO-based multiobjective approach offers satisfactorily solutions for time-cost trade-off optimization problems.
R'||'&'||'D project management is a process of decisions concerned with the achievement of goals of objectives. Especially, defense R'||'&'||'D project planning is the key in the successfull management of defense development. The defense project managers are constantly having to perform "what if\ulcorner" exercise, such as what if the project is extended out for an additional cost\ulcorner In this reserch, we developed a schedule-cost analysis model based upon Critical Path Method(CPM) and Venture Evaluation and Review Technique(VERT) for schedule-cost trade off analysis defense R'||'&'||'D projects. In the first step, a deterministic model is developed as a heuristic which deterministic model is developed as a heuristic which determines the schedule extension and reduction cost as a function desired schedule. In the second step, a stochastic network simulation model is developed to analyse the project risk (sucess and failure). The expected time and cost can be determined for desired schedule under the assumptions of stochastic arc data (time and cost) with a various precedence relationships. This model provides the defense R'||'&'||'D managers with an estimated and expected cost for curtailing or extending a project a given amount of time. The effectiveness and efficiency of the proposed methods, a heuristic and stochastic networks simulations, have been demonstrated through examples.
건설사업은 위험에 대한 노출수위가 크기 때문에 프로젝트의 공정을 관리하는 적극적인 위험관리가 강하게 요구되고 있으나 현재의 일반적인 공정관리기법은 위험인지 및 위험분석을 하기에는 부적합한 것이 사실이다. 따라서 본 연구는 현재의 공정관리 문제점을 개선하기 위한 공정관리 모델의 개발을 목적으로, 건설현장에서 실질적 인 위험관리를 수행할 수 있는 모델을 개발하였다. 위험관리에 초점을 둔 새로운 공정관리모델은 주공정 관리 및 위험주공정 관리를 함께 수행할 수 있을 것이다.
최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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