본 논문에서는 Wi-Fi신호로 제어되는 융합형 라벨기 설계에 대하여 기술하였다. 현재 산업체에서 사용되는 라벨기는 산업현장에서 단독 장비로만 사용되고 인터넷이나 다른 네트웍 연결을 가지고 있지 않아서 라벨기가 수집한 자료를 전송하는 기능이 없어서 매우 불편하였다. 본 연구에서는 라벨기가 작업한 라벨의 종류와 사용량을 실시간 Wi-Fi를 사용하여 서버 컴퓨터로 전송할 수 있도록 정보통신(IT) 융합기술을 이용하여 설계하였다. 이러한 융합형 라벨기 시스템은 서버 컴퓨터에서 실시간으로 작업량과 작업상태를 파악할 수 있어서 기존 라벨기를 사용하는 경우보다 작업능력을 향상시키고 실시간으로 품질을 파악할 수 있게 되었다.
This paper deals with the λ-labeling and L(2, 1)-coloring of simple graphs. A λ-labeling of a graph G is any labeling of the vertices of G with different labels such that any two adjacent vertices receive labels which differ at least two. Also an L(2, 1)-coloring of G is any labeling of the vertices of G such that any two adjacent vertices receive labels which differ at least two and any two vertices with distance two receive distinct labels. Assume that a partial λ-labeling f is given in a graph G. A general question is whether f can be extended to a λ-labeling of G. We show that the extension is feasible if and only if a Hamiltonian path consistent with some distance constraints exists in the complement of G. Then we consider line graph of bipartite multigraphs and determine the minimum number of labels in L(2, 1)-coloring and λ-labeling of these graphs. In fact we obtain easily computable formulas for the path covering number and the maximum path of the complement of these graphs. We obtain a polynomial time algorithm which generates all Hamiltonian paths in the related graphs. A special case is the Cartesian product graph Kn☐Kn and the generation of λ-squares.
지도에서 특별한 지형지물에 이름이나 설명문에 해당하는 레이블을 붙이는 것을 지도 레이블링(map labeling)이라고 한다. 본 논문에서는 직선상에 n개의 점들이 주어지고 점들에 대한 직사각형의 레이블을 위치시키는 문제를 다룬다. 특별히 레이블들의 높이는 모두 같고, 점들이 위치한 직선의 위쪽에 아래 변들이 모두 동일 선 위에 위치하도록 놓는다. 그리고 점과 레이블을 꺾은선으로 연결하고 이것을 지시선이라 부른다. 지시선은 수직선만으로 구성된 직선 지시선과 수직선, 수평선, 수직선으로 구성된 꺾인 지시선으로 나뉜다. 문제는 꺾인 지시선의 수를 최소화하도록 레이블을 위치시키는 것이고, 우리는 O(nlogn) 시간 알고리즘을 제안함으로서 [13]에서 제안한 O(n2) 시간 알고리즘을 개선한다.
Most of battery industries are growing explosively as a core strategy industry for the development of the semi-conductor, the LCD, and the mobile communication device. In this thesis, dynamic characteristics of the steel can labeling machine on the automatic cell assembly line are studied. Dynamic characteristic analysis consists of dynamic behavior analysis and finite element analysis and is necessary for effective design of machines. In the dynamic behavior analysis, the displacement, velocity, applied force and angular velocity of each components are simulated according to each part. In the FEA, stress analysis, mode analysis, and frequency analysis are performed for each part. The results of these simulations are used for the design specification investigation and compensation for optimal design of cell manufacturing line. Therefore, Virtual Engineering of the steel can labeling machine on the automatic cell assembly line systems are modeled and simulated. 3D motion behavior is visualized under real-operating condition on the computer window. Virtual Prototype make it possible to save time by identifying design problems early in development, cut cost by reducing making hardware prototype, and improve quality by quickly optimizing full-system performance. As the first step of CAE which integrates design, dynamic modeling using ADAMS and FEM analysis using NASTRAN are developed.
바코드의 기하학적 특징과 레이블링을 이용하여 효율적으로 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 네 개의 라인 연산자(line operator)[8]를 이용하여 화소가 가지는 방향을 구한 후, 블록 별로 각 방향에 대한 화소의 누적 히스토그램(histogram)을 구한다. 히스토그램에서 최대값과 최소값의 차가 가장 큰 블록을 바코드 영역의 블록이라고 결정한다. 구해진 블록만을 이용하여 바코드의 중심을 지나가는 직선을 구할 수도 있지만 좀더 정확한 직선을 구하기 위해 바코드 영역에 있는 많은 블록들을 찾는다. 가장 큰 차 값을 이용하여 문턱값을 구하고 블록별로 히스토그램의 최대값과 최소값의 차가 문턱값보다 큰 블록을 바코드의 기하학적(a) 특징을 갖는 블록으로 분류함으로써 블록을 대상으로 영상을 이진화한다. 이진화 한 영상에 대해 레이블링(labeling)[8,9]을 행하여 바코드 영역의 후보 블록들을 결정한다. 후보 블록들의 화소를 이용하여 바코드의 기울기와 중심점을 바코드의 중심점을 구하여 바코드와 수직이고 바코드의 중심을 지나가는 직선을 그을 수 있으며 바코드를 검출 할 수 있다. 수직선이 지나갈 때 화소값을 순차적으로 획득함으로써 바코드가 가지고 있는 정보를 파악한다.
화상처리는 전처리, 중간표현, 최종 인식의 3단계로 구분하여 처리할 수 있다. 본 논문에서는 전처리 단계에서 구해진 에지로 둘러싸인 예영역들로부터 라벨링 기법으로 화상을 구분된 영역의 집합으로 표현한 후 각 영역을 둘러 싸고있는 외측 경계과 내측 경계를 세그먼트화하여 각 세그먼트들에 대한 영역의 정보, 세그먼트 번호, 시작점과 끝점의 정보, 적용된 직선 곡선의 종류 및 이들의 개수 정보 리스트에 대한 데이터 구조를 만드는 중간 표현 단계에 대한 알고리즘을 제안하고, 구해진 데이타 구조를 이용 화상을 재구성한 결과 오차가 한 화소 범위내의 신뢰성이 있음을 확인하였다.
In filtering of urban lidar data, low outliers or opening underground areas may cause errors that some ground points are labelled as non-ground objects. To solve such a problem, this paper proposes an automated method which consists of RANSAC algorithm, one-dimensional labeling, and morphology filter. All processes are conducted along the lidar scan line profile for efficient computation. Lidar data over Dajeon, Korea is used and the final results are evaluated visually. It is shown that the proposed method is quite promising in urban dem generation.
There are accumulating evidences suggesting that connexin (Cx), a gap junction channel-forming protein, acts as a growth suppressor in various cancer cells, and this effect is attributeed to the gap junction-mediated intercellular communication (GJIC). In order to characterize the relationship between the growth-arresting activity of Cx26 and its cytoplasmic localizations after expression, we linked a nuclear export signal (NES) sequence to Cx26 cDNA before transfecting into a rat breast cancer cell line. A confocal fluorescent microscopic observation revealed that the insertion of NES minimized the nuclear expression of Cx26, and increased its cytoplasmic expression, including plasma membrane junctions. Total cell counting and BrdUrd-labeling experiments showed that the growth of the breast cancer cells was inhibited by 74% upon transfection of Cx26-NES, whereas only 9% inhibition was observed with only Cx26 cDNA.
본 연구는 스캔라인 기반의 2차원 이웃 관계를 활용하여 레이블링 알고리즘과 윈도우 기반의 알고리즘을 함께 적용함으로써 항공레이저측량 자료의 지면점과 비지면점을 효과적으로 분리하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 스캔라인 구조를 바탕으로 최소의 탐색을 통해 점들의 인접 관계를 구축하고, 구축된 인접관계를 기반으로 연결성분 레이블링 알고리즘을 적용하여 항공레이저측량 자료를 지면점과 비지면점으로 분리하였다. 그리고, 모폴로지 필터링을 통해 작은 개체를 추가로 제거하고 거리반비례 추정을 통해 고립 지면점을 복원하여 정확도를 향상시켰다. 다양한 특성을 나타내는 지역에 적용하고 평가한 결과 대부분의 점들이 올바르게 분리 되었고 약97%의 전체 정확도를 도출하였으며, 인접관계 구축 및 데이터 처리 시간이 TIN 또는 격자 구조 자료 구축시간에 비하여 적게 소요되었다.
The pixel information of the object was obtained sequentially and pixels were clustered to a label by the line labeling method. Feature points were determined by finding the slope for edge pixels after selecting the fixed number of edge pixels. The slope was estimated by the least square method to reduce the detection error. Once a matching point was determined by comparing the feature information of the object and the pattern, the parameters for translation, scaling and rotation were obtained by selecting the longer line of the two which passed through the matching point from left and right sides. Finally, modified Hausdorff Distance has been used to identify the similarity between the object and the given pattern. The multi-label method was developed for recognizing the patterns with more than one label, which performs the modified Hausdorff Distance twice. Experiments have been performed to verify the performance of the proposed algorithm and method for simple target image, complex target image, simple pattern, and complex pattern as well as the partially hidden object. It was proved via experiments that the proposed image matching algorithm for recognizing the object had a good performance of matching.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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