This paper presents the synaptic characteristics of IGZO memristors in neuromorphic computing, using MATLAB/Simulink and NeuroSim. In order to investigate the variations in the conductivity of IGZO memristor and the corresponding changes in the hidden layer, simulations are conducted by using the MNIST dataset. It was observed from simulation results that the recognition accuracy could be dependent on various parameters of IGZO memristor, along with the experimental exploration. Moreover, we identified optimal parameters to achieve high accuracy, showing an outstanding accuracy of 96.83% in image classification.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.21
no.5
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pp.835-841
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1997
Microscopic examination of the morphology of wear debris is an accepted method for machine condition and fault diagnosis. However wear particle analysis has not been widely accepted in industry because it is dependent on expert interpretation of particle morphology and subjective assessment criteria. This paper was undertaken to analyze the morphology of wear debris for machine condition diagnosis of the lubricated moving surfaces by image processing and analysis. The lubricating wear test was performed under different sliding conditions using a wear test device made in our laboratory and wear testing specimen of the pin-on-disk-type was rubbed in paraffine series base oil. In order to describe characteristics of debris of various shape and size, four shape parameters (50% volumetric diameter, aspect, roundness and reflectivity) have been developed and outlined in the paper. A system using such techniques promises to obviate the need for subjective, human interpretation of particle morphology in machine condition monitoring, thus to overcome many of the difficulties in current methods and to facilitate wider use of wear particle analysis in machine condition monitoring.
Among the main technologies to implement 3D TV succeeding HDTV, multi-viewpoint image display technique is rising as an important issue, which can display the viewpoint-dependent images corresponding to viewer's position. This paper presents a novel method that solves too much computational overload that is main drawback of previous methods. Using down sampling technique, multiresolution EPIs are made from multi-viewpoint image set and trace lines are detected in the lowest resolution EPI. The parameters of detected trace lines are transferred to higher resolution EPIs and revised by utilizing the information of the previous resolution EPI. This procedure is iterated until orignal resolution EPI. Using the proposed method, we have achieved the reduction of computational time and the robustness to noise in comparison to previous method.
International journal of advanced smart convergence
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v.11
no.4
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pp.155-162
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2022
The purpose of this study is to conduct an empirical study on brand authenticity targeting sportswear brand consumers. Through this, we intend to provide the accumulation and implications of authenticity research. For the research model, first, the authenticity of sportswear brand companies was selected as an independent variable. Brand image and brand attitude were selected as the next parameters. Finally, the dependent variable was the intention to pay the premium. Structural equation model analysis was conducted for the structural relationship between these variables. The subjects of this study are consumers who have purchased sportswear brands within the past year. Convenience sampling was used for the sample survey, and 262 people were finally selected as valid samples. The survey was conducted as a non-face-to-face online survey due to the COVID-19 infection. For data processing, frequency analysis was conducted using SPSS 23 to identify the individual characteristics of the survey subjects. In addition, exploratory factor analysis and reliability analysis were performed to refine the scale of the survey tool. Next, using AMOS 21, confirmatory factor analysis and correlation analysis were conducted to verify the measurement model. In addition, structural equation model analysis was conducted to verify the hypothesis. As a result of the analysis, all six hypotheses selected from the research model were adopted.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.19
no.6
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pp.136-144
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2002
Melting method has long been considered difficult to realize because of problems such as the low foamability of molten metal, the varying size of cellular structures and solidification shrinkage. The parameters to solve the problem in electric furnace were stirring temperature, stirring velocity, heating velocity and foaming temperature It is important to consider the effects of induction heating, because it brings about the inner flow by the temperature gradient. Aspect ratio also depends on the induction heating. Mechanical properties are dependent on cell sizes and aspect rations. Therefore, this paper presents the effects of these parameters on the cell sizes. For the sake of this, combined stirring process was used to fabricate aluminum foam materials by the above mentioned parameters. Image analysis was performed to calculate the cell sizes, distributions, and aspect ratioes at the cross section of feared aluminum in the direction of height.
The dependence of CT scanning parameters on the CT number to physical density conversion from the CT image of CT and CBCT electron density phantom acquired by the CT scanner using in radiotherapy were analyzed by experiment. The CT numbers were independent of the tube current product exposure time, slice thickness, filter of image reconstruction, field of view and volume of phantom. But the CT numbers were dependent on the tube voltage and cross section of phantom. As a result, for physical density range above 0, the maximum CT number difference observed at the tube voltage between 90 and 120 kVp was 27%, and the maximum CT number difference observed between CT body and head electron density phantom was 15%.
Irregular temporal sampling is a common feature of geophysical and biological time series in remote sensing. This study proposes an on-line system for reconstructing observation image series including bad or missing observation that result from mechanical problems or sensing environmental condition. The surface parameters associated with the land are usually dependent on the climate, and many physical processes that are displayed in the image sensed from the land then exhibit temporal variation with seasonal periodicity. An adaptive feedback system proposed in this study reconstructs a sequence of images remotely sensed from the land surface having the physical processes with seasonal periodicity. The harmonic model is used to track seasonal variation through time, and a Gibbs random field (GRF) is used to represent the spatial dependency of digital image processes. In this study, the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) image was computed for one week composites of the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) imagery over the Korean peninsula, and the adaptive reconstruction of harmonic model was then applied to the NDVI time series from 1996 to 2000 for tracking changes on the ground vegetation. The results show that the adaptive approach is potentially very effective for continuously monitoring changes on near-real time.
The methods of the geometric reconstruction and sensor calibration of satellite linear pushbroom images are investigated. The model of the sensor used is based on the SPOT model that is developed by Kraiky. The satellite trajectory is a Keplerian trajectory in the approximation. Four orbit parameters, longitude of the ascending node(${\omega}$), inclination of the orbit plan(I), latitude argument of the satellite(W) and distance between earth center and satellite, are used for the camera modeling. Time-dependent orbit parameters are expressed by quadratic polynomials. SPOT-5 images have been used for validation tests. The results are that the RMSE acquired from 20 GCPs is 1.763m and the RMSE of 5 checking points 2.470m. Because the ground resolution of SPOT-5 is 2.5m, the result obtained in this study has a good accuracy. It demonstrates that the sensor model developed by this study can be used to reconstruct the geometry of satellite image using pushbroom camera.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.51
no.11
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pp.514-520
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2002
n industrial computer vision systems, the image quality is dependent on the parameters such as light source, illumination method, optics, and surface properties. Most of them are related with the lighting system, which is designed in heuristic based on the designer's experimental knowledge. In this paper, a design code by which the optimal lighting method and light source for computer vision systems can be found are suggested based on experimental results. The design coed is applied to the design of the lighting system for the transistor marking inspection system, and the overall performance of the machine vision system with the lighting system show the effectiveness of the proposed design code.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.5
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pp.438-443
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2008
In this paper, segmenting and classifying low contrast defects on flat panel display is one of the key problems for automatic inspection system in practice. Problems become more complicated when the quality of acquired image is degraded by the illumination irregularity. Many algorithms are developed and implemented successfully for the defects segmentation. However, vision algorithms are inherently prone to be dependent on parameters to be set manually. In this paper, one morphological segmentation algorithm is chosen and a technique using frequency domain analysis of input images is developed for automatically selection the morphological parameter. An extensive statistical performance analysis is performed to compare the developed algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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