The process of inspecting SMDs on the PCB boards improves the product quality, performance and reduces frequent issues in this field. However, undesirable scenarios such as assembly failure and device breakdown can occur sometime during the assembly process and result in costly losses and time-consuming. The detection of these components with a model based on deep learning may be effective to reduce some errors during the inspection in the manufacturing process. In this paper, YOLO models were used due to their high speed and good accuracy in classification and target detection. A SMD detection and classification method using YOLO networks based on robust data preprocessing and augmentation techniques to deal with various types of variation such as illumination and geometric changes is proposed. For 9 different components of data provided from a PCB manufacturer company, the experiment results show that YOLOv4 is better with fast detection and classification than YOLOv3.
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume II
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pp.702-705
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2006
Change detection is a core function of remote sensing. It can be widely used in public services such as land monitoring, damage assessment from disaster, analysis of city growth, etc. However, it seems that the change detection using satellite imagery has not been fully used in public services. For the person who is in charge of public services, it seems not to be ease to implement the change detection because various functions are combined into it. So, to promote the use of the change detection in public services, the standard, the process and the method for the change detection in public services should be established. And the software which supports that will be very useful. This study aims to promote the use of satellite imagery in public services by building up the change detection process which are suitable for general public services and developing the change detection software to support the process. The software has been developed using ETRI Components for Satellite Image Processing to support the interoperability with other GIS software.
With improvement of speech recognition and natural language processing, dialog systems are recently adapted to various service domains. It became possible to get desirable services by conversation through the dialog system, but it is still necessary to improve separate modules, such as domain detection, intention detection, named entity recognition, and out-of-domain detection, in order to achieve stable service offer. When it misclassifies an in-domain sentence of conversation as out-of-domain, it will result in poor customer satisfaction and finally lost business. As there have been relatively small number of studies related to the out-of-domain detection, in this paper, we introduce a new method using a hierarchical Dirichlet process and demonstrate the effectiveness of it by experimental results on Korean dataset.
Success of semiconductor/LCD industry depends on its yield and quality of product. For the purpose, FDC (Fault Detection and Classification) system is used to diagnose fault state in main manufacturing processes by monitoring time series data collected by equipment sensors which represent various conditions of the equipment. The data set is segmented at the start and end of each product lot processing by a trigger event module. However, in practice, segmented sensor data usually have the features of data asynchronization such as different start points, end points, and data lengths. Due to the asynchronization problem, false alarm (type I error) and missed alarm (type II error) occur frequently. In this paper, we propose a robust process fault detection system by integrating a process event detection method and a similarity measuring method based on dynamic time warping algorithm. An experiment shows that the proposed system is able to recognize abnormal condition correctly under the asynchronous data situation.
PCR(Polymerase chain reaction) is a technique to replicate and amplify a desired part of DNA. It is used in various aspects such as DNA fingerprint analysis and rare DNA amplification of an extinct animal. Especially in the medical diagnosis field, it provides various measurement methods at the molecular level such as genetic diagnosis, and is a basic tool for molecular diagnostics. The internal shape of the plastic vial tube for PCR analysis used in the DNA detection process, and the surface roughness and internal cleanliness can affect detection and discrimination results. The plastic vial tube demanded by the developer of the PCR analysis equipment should be changed to a structure that eliminates the residual washing solution in the washing process to ensure the internal cleanliness. Thus the internal structure and the internal surface design for improving the PCR amplification efficiency are key issues to develop the plastic vial tube for the DNA detection process.
Etching Process, one of the most important process in semiconductor fabrication, has input control part of which components are pressure, gas flow, RF power and etc., and plasma gas which is complex and not exactly understood is used to etch wafer in etching chamber. So this process has not real-time feedback controller based on input-output relation, then it uses EPD(End Point Detection) signal to determine when to start or when to stop etching. Various type EPD controller control etching process using EPD signal obtained from optical intensity of etching chamber. In development EPD controller we concentrate on compensation of this signal intensity and setting the relative signal magnitude at first of etching. We compensate signal intensity using neural network learning method and set the relative signal magnitude using fuzzy inference method. Potential of this method which improves EPD system capability is proved by experiences.
본 논문은 멀티 코어 프로세서 기반의 영상 감시 시스템을 위한 침입 탐지 처리의 가속화를 제안한다. 침입 탐지 처리의 가속화를 위해 병렬화를 진행하였고, 이를 위해 기존 침입 탐지 알고리즘을 분석하고 데이터 의존성을 고려하여 프레임 단위의 병렬화된 처리 구조를 설계하였다. 병렬화된 침입 탐지 처리의 유효성을 검증하기 위하여 다중 쓰레드 기반의 프로그램으로 구현하여 침입 탐지의 가속화 정도를 측정하였다. 구현한 침입 탐지 처리 프로그램의 탐지 속도는 논리적 쓰레드를 8개까지 구현할 수 있는 환경에서 기존 단일 쓰레드 처리 대비 최대 353.76%가 향상되었다.
In this study, the improved throughput and stability in device fabrication could be obtained by applying CMP process to STi structue in 0.18 um semiconductor device. To employ the CMP process in STI structure, the Reverse Moat Process used to be added after STI Fill, as a result, the process became more complex and the defect were seriously increased than they had been,. Removal rate of each thin film in STI CMP was not uniform, so, the device must have been affected. That is, in case of excessive CMP, the damage on the active area was occurred, and in the case of insufficient CMP nitride remaining was happened on that area. Both of them deteriorated device characteristics. As a solution to these problems, the development of slurry having high removal rate and high oxide to nitride selectivity has been studied. The process using this slurry afford low defect levels, improved yield, and a simplified process flow. In this study, we evaluated the 'High Selectivity Slurry' to do a global planarization without reverse moat step, and also we evaluated EPD(Eend Point Detection) system with which 'in-situ end point detection' is possible.
본 논문에서는 새로운 개념의 공정 검출 회로를 제안하였다. 제안된 공정 검출 회로는 장채널 트랜지스터와 최소의 배선폭을 갖는 단채널 트랜지스터 사이의 공정변수의 차이를 비교한다. 이 회로는 공정 변이에 따라 발생하는 캐리어 이동도의 차이를 이용하여 이에 비례하는 차동 전류를 생성해 낸다. 이 방법에서는 고 이득 연산증폭기를 사용한 궤환 회로를 구현함으로써 두 개의 트랜지스터의 드레인 전압이 같아지도록 유지한다. 또한, 본 논문은 제안한 자기-바이어스 슈퍼 MOS 복합회로를 이용하여 고 이득 자기-바이어스 rail-to-rail 연산증폭기를 설계하는 새로운 방법을 소개한다. 설계된 연산증폭기의 이득은 단상의 $0.2V{\sim}1.6V$ 공통모드 범위에서 100dB 이상으로 측정되었다 최종적으로, 제안한 공정 검출 회로는 차동 VCO 회로에 직접 적용하였으며, 설계된 VCO 회로를 통해서 공정 검출 회로가 공정 코너들을 성공적으로 보상하고 광범위한 동작 영역에서 안정된 동작을 수행함을 확인할 수 있었다.
Outlier detection techniques play an important role in enhancing the reliability of data communication in wireless sensor networks (WSNs). Considering the importance of outlier detection in WSNs, many outlier detection techniques have been proposed. Unfortunately, most of these techniques still have some potential limitations, that is, (a) high rate of false positives, (b) high time complexity, and (c) failure to detect outliers online. Moreover, these approaches mainly focus on either temporal outliers or spatial outliers. Therefore, this paper aims to introduce novel algorithms that successfully detect both temporal outliers and spatial outliers. Our contributions are twofold: (i) modifying the Hampel Identifier (HI) algorithm to achieve high accuracy identification rate in temporal outlier detection, (ii) combining the Gaussian process (GP) model and graph-based outlier detection technique to improve the performance of the algorithm in spatial outlier detection. The results demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art methods in terms of accuracy and work well with various data types.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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