By matching a well established fast throughflow code, with standard loss correlations, and an efficient optimization algorithm, a new design system has been developed, which optimizes inlet and exit flow-field parameters for each blade row of a multistage axial flow turbine. The compressible steady state inviscid throughflow code based on streamline curvature method is suitable for fast and accurate flow calculation and performance prediction of a multistage axial flow turbine. A general purpose hybrid constrained optimization package, iSIGHT has been used, which includes the following modules: genetic algorithm, simulated annealing, modified method of feasible directions. The design system has been demonstrated using an example of a 5-stage low pressure steam turbine for 800MW thermal power plant previously designed by HANJUNG. The comparison of computed performance of initial and optimized design shows significant improvement in the turbine efficiency.
본 논문에서는 국부 봉우리와 골에 의한 피치 파라미터와 퍼지를 포함한 화자 인식 알고리즘을 제안한다. 음성의 패턴 인식에서 인식 성능을 저하시키는 시간 변동과 주파수 변동에 대한 문제를 해결하여 피치를 검출한다. 비선형적인 발성 시간에 따른 시간 변동의 폭을 모두 포함하기 위하여 음성 신호의 애매성을 보완할 수 있는 퍼지의 소속 함수를 이용하여 표준 패턴을 작성하고 퍼지 패턴 매칭을 이용하여 인식을 수행한다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제2권1호
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pp.87-92
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2002
We present a simple experimental method for determination of limiting intrinsic fixed-pattern non-uniformity (NU) due to fabrication process in two-dimensional CCD multiplexers (MUXs) that are used for hybrid focal plane arrays. Here, this is done by determining separately the two NUs viz. that are $V_T$ dependent and $V_T$ independent. From these measurements, process dependent NU can be extracted. It is argued that $V_T$ dependent NU can be eliminated by designing novel input circuits whereas $V_T$ independent NU, primarily, dependent on process control and material variations may be reduced but cannot be eliminated completely and hence limits the FPA performance eventually.
밀리미터파 대역에서 동작하는 컬러게이트 혼 안테나의 설계법을 나타낸다. 컬러게이트 혼 설계에 있어서 가장 중요한 하이브리드 조건을 계산한다. 본 논문에서는 파장이 짧은 밀리미터파에서 평형 하이브리드 모드의 변환과 제작이 가능한 크기의 컬러게이트 프로파일을 구한다. 모드 이론을 적용하여 혼 내부 및 컬러게이트 내 전자계를 유도한다. 혼의 전파 특성은 모드 임피던스 정합과 경계 조건으로부터 계산하고, 혼 개구면 전자계로부터 Kirchhoff-Hyugen 원리를 적용하여 방사 전자계를 구한다. $85{\sim}115GHz$ 대역에서 동작하는 밀리미터파 컬러게이트 혼 안테나를 설계하고, 전기 포밍 방식으로 제작한다. 측정 결과, 동작 주파수 대역에서 1.3:1 이하의 VSWR과 주파수 85, 100 및 110 GHz에서 각각 9.2, 9.16 및 9.02도의 반치각이 측정됨으로써 이론적 결과와 잘 부합되고 있음을 보인다.
ACK는 가상 스택 기계에 기반을 둔 EM 중간 코드로부터 레지스터 구조에 기반을 둔 SPARC 기계에 대한 목적 코드를 생성하기 위해서는 코드 확장기(code expander)를 이용하고 있다. 따라서 EM 코드로부터 SPARC 목적 코드를 생성하기 위해 스택 지향 구조로부터 레지스터 지향 구조로 변환하여야 한다. 코드 확장기를 이용한 SPARC 코드 생성 기법은 각 EM 명령어에 대해 SPARC 코드로 확장하는 루틴들로 구성되며 코드 생성기에 비해 코드의 질을 개선하기 위해 푸쉬-팝 최적화 동작을 수행한다. 하지만 코드 확장시에 별도의 자원과 관리를 요구하는 혼합 스택(hybrid stack)을 이용하고 있으며 전단부의 정보 손실로 레지스터 윈도우를 이용한 효율적인 매개변수 전달을 고려하지 않는다. 본 논문에서는 ACK의 전체적인 구조의 변경 없이 목적 기계의 스택과 매개변수 전달을 고려하나 효율적인 SPARC 코드를 생성하기 위해 EM 트리를 이용한 SPARC 코드 확장기를 설계하고 구현하였다. 이를 위해, 순차적인 EM 코드를 입력으로 받아 스택 속성을 반영한 트리로 구성하며 혼합 스택을 제거하기 위해 지역 변수 정보를 별도로 관리하였다. EM 트리의 순회 및 확장 과정에서 목적 코드를 생성할 수 있는 루틴을 통하여 목적 코드를 출력하며 추출된 정보와 노드의 성격에 출력 시기와 목적 코드를 결정한다.
Fingerprinting 방식에서 KNN은 WLAN 기반 실내 측위에 가장 많이 적용되고 있지만 KNN의 성능은 k 개의 이웃 수와 RP의 수에 따라 민감하다. 논문에서는 KNN 성능을 향상시키기 위해 ANN 군집화를 적용한 KNN과 ANN을 혼합한 알고리즘을 제안하였다. WLAN 환경하에서 알고리즘 기반의 패턴 매칭을 위해 training 단계에서는 여러 개의 AP에서 신호 잡음비의 특성값을 데이터베이스에 만들어 활용하고 estimation 단계에서는 단말기(MU)의 2차원 좌표값을 단말기로부터 새롭게 얻은 SNR과 데이터베이스에 저장된 fingerprint을 비교함으로써 추정한다. 제안한 알고리즘은 신호잡음비 데이터를 KNN 방법에 적용하여 k개의 RP을 선택한 후 선택된 RP의 신호잡음비를 ANN에 적용하여 k개의 RP를 군집하여 분류한다. 실험 결과에서는 위치 오차가 2m 이내에서 KNN/ANN 알고리즘이 KNN 알고리즘보다 성능이 우수하다.
본 논문에서는 저조도 및 음영이 생기는 조명 환경하에서 성능이 개선된 계량기 숫자 인식 방법을 제안한다. 저조도 및 음영 문제를 해결하기 위해 LN(Local Normalization) 처리 기법을 이용한 조명 정규화를 수행한 후, 계량기 숫자 영역 검출과 3단계 계량기 숫자 분할이 이루어진다. 마지막으로 분할된 숫자 데이터를 분류하기 위한 하이브리드 숫자 분류기가 적용된다. 제안된 하이브리드 숫자 분류기는 역전파 신경망과 템플레이트 매칭의 연속 결합으로 이루어지고, 계량기 숫자 분류에 보다 강인한 휴리스틱 규칙에 의해 최종적으로 숫자를 분류한다. 저조도 및 음영 조명 환경하의 다양한 계량기 종류에 대해 직접 촬영하여 자체 제작한 계량기 이미지 데이터베이스에 기반한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 숫자 인식 방법을 평가하고, 제안된 계량기 숫자 인식 방법이 효과적으로 잘 동작함을 확인하였다.
무한 산란체나 해석적 해가없는 구조에 대해 회절계수를 구하기 위해 사용되어지는 GTD-MM 혼합기법은 회절전류에 대한 사전 지식이 요구되며 모멘트법 해석영역 범위와 GTD 해석영역에서의 정합점의 결정이 산란해의 정확도에 큰 영향을 미침에도 불구하고 경험적 결정에 의존하고 있는 등 많은 문제점들이 있다. 본고에서는 이러한 문제점을 살펴보고 그 해결방안을 모색하였다.
This paper presents to generate 3D building model using estimation of rooftop surface after 3D line segment extraction using hybrid stereo matching techniques in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. we first performed a junction extraction from 3D line segment data which was obtained by stereo images, and finally generated building's reliable rooftop surface model using LSE(Least Square Error) method after creating surfaces by grouped and fixed junction points. we generated synthetic images for experimentation by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제18권4호
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pp.927-935
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2007
Currently, Gyeongnam province is executing the social index survey every year to the provincials. But, this survey has the limit of the analysis as execution of the different survey per 3 year cycles. The solution of this problem is data fusion. Data fusion is the process of combining multiple data in order to provide information of tactical value to the user. But, data fusion doesn#t mean the ultimate result. Therefore, efficient analysis for the data fusion is also important. In this study, we present data fusion method of statistical survey data. Also, we suggest application methodology of association rule mining by clustering through data fusion of statistical survey data.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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