This paper describes an intelligent real-time monitoring system of a semiconductor processing equipment, which determines normal or not for a wafer in processing, using multiple time-series pattern recognition. The proposed system consists of three phases, initialization, learning and real-time prediction. The initialization phase sets the weights and tile effective steps for all parameters of a monitoring equipment. The learning phase clusters time series patterns, which are producted and fathered for processing wafers by the equipment, using LBG algorithm. Each pattern has an ACI which is measured by a tester at the end of a process The real-time prediction phase corresponds a time series entered by real-time with the clustered patterns using Dynamic Time Warping, and finds the best matched pattern. Then it calculates a predicted ACI from a combination of the ACI, the difference and the weights. Finally it determines Spec in or out for the wafer. The proposed system is tested on the data acquired from etching device. The results show that the error between the estimated ACI and the actual measurement ACI is remarkably reduced according to the number of learning increases.
Yun, Seonhui;Oh, Jongchan;Kim, Jun O;Nam, Juhun;Choi, Sangwook;Ahn, Jaemin
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39C
no.11
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pp.1023-1030
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2014
Beam steering algorithms using array antenna are mainly used in such a manner as anti-jamming method. However, the performance is changed according to the position of signals despite the same number of signals and the same received power. In this paper, we analyzed the effect of the position relationship of the signals on the performance of the beam steering algorithms. Therefore, we defined 'signal separation' as the minimum angle of the interference signals and the desired signal, and analysed the relationship between the C/N0 performance of beam steering algorithms as LCMV/PM and the signal separation. For simulation, we set many GPS signals and jamming signals compared to the degrees of freedom. And changed the position and the height of the receiver in order to obtain various signal separation angles. In addition, we examined the effects of signal separation and JSR on the anti-jamming performance by applying the loss factors of the received power. Through the research, there is a tendency that the performance of beam steering algorithms is increased with the increase of the signal separation, and signal separation is more severely affecting on the anti-jamming performance compared to the number of signals and JSR.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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1998.06a
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pp.69-73
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1998
경기도 퇴촌에 위치한 경희대학교 연습림내의 경사도와 수종을 달리하는 3개의 서로 다른 임반에서 등고선을 따라 지표면의 토층분화를 조사하였고 이에 따른 수분침투특성을 조사하였다. 3개의 임반은 낙엽송, 잣나무 및 굴참나무의 천연활엽수로 구성되었고 이에 구성 수종에 따라 지표면에 퇴적되는 O, A, B층의 깊이를 달리한다. 토층분화 길이는 3개 임반 모두 경사도가 낮은 하부사면에서 양호하게 발달하였으며 경사도가 높은 산사면이나 수간우가 많은 일부 지역에서는 유거수에 의해 유기물이나 표층토가 유실되어 바로 암반층 또는 풍화층이 나타나는 경향을 보이고 있다. 그러나 잣나무 임반의 경우 밀식 수간에 의해 유기물퇴적층과 A층의 발달이 다른 낙엽송이나 굴참나무 임반보다 토층 발달 깊이가 약 2배 이상으로 깊게 발달되었다. 그리고 조사된 임반의 하부사면의 경우 A층의 발달이 약 35cm부터 약 60cm에 이르고 있으나 토성을 구성하는 요소 중 직경 2mm 이상의 자갈에 토양입자들이 전체 토양의 40%정도를 차지하고 있다. 이러한 토층분화 특성을 달리하는 임반에서의 수분 이동특성은 퇴적된 유기물의 두께가 깊으면 깊을수록 수분침투율은 낮아지는 반면 포면 유거수량은 증가하는 경향을 보여주고 있다. 그리고 지표면, 유기물 퇴적층 아래, 지표면으로부터 30cm 아래에 설치된 Lysimeter를 이용하여 조사된 침출수의 분포는 전체를 100으로 환산시 지표면은 약 55%, 유기물퇴적층 아래는 30%, 그라고 30cm의 위치에서는 나머지 15%정도의 침출수가 포집되었다. 따라서 본 실험의 결과를 살펴보았을 때 지표 층에 존재하는 유기물이 전체 수분이동에 영향을 미치는 것으로 조사되었다.양 실험 결과, 서식지에서 조사된 결과인 잎과 줄기에서 Pb$\alpha$ 추정시에는 SeaWiFS 위성과 관련된 global algorithms 중에서 490nm와 555nm의 복합밴드를 포함하는 OC2 알고리즘(ocean color chlorophyll 2 algorithm)을 사용하는 것이 OC2 series 및 OC4 알고리즘보다 좋은 추정 값을 도출할 수 있을 것으로 기대된다.환경에서는 5일에서 7월에 주로 이 충체의 유충이 발육되고 전파되는 것으로 추측되었다.러 가지 방법들을 적극 적용하여 금후 검토해볼 필요가 있을 것이다.잡은 전혀 삭과가 형성되지 않았다. 이 결과는 종간 교잡종을 자방친으로 하고 그 자방친의 화분친을 사용할 때만 교잡이 이루어지고 있음을 나타내고 있다. 따라서 여교잡을 통한 종간잡종 품종육성 활용방안을 금후 적극 확대 검토해야 할 것이다하였다.함을 보이고 있다.X> , ZnCl$_{3}$$^{-}$같은
The Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) on board the Communication Ocean Meteorological Satellite (COMS), the first geostationary ocean color sensor, requires accurate atmospheric correction since its eight bands are also affected by atmospheric constituents such as gases, molecules and atmospheric aerosols. Unlike gases and molecules in the atmosphere, aerosols can interact with sunlight by complex scattering and absorption properties. For the purpose of qualified ocean remote sensing, understanding of aerosol-radiation interactions is needed. In this study, we show micro-physical and optical properties of aerosols using the Optical Property of Aerosol and Cloud (OPAC) aerosol models. Aerosol optical properties, then, were used to analysis the relationship between theoretical satellite measured radiation from radiative transfer calculations and aerosol optical thickness (AOT) under various environments (aerosol type and loadings). It is found that the choice of aerosol type makes little different in AOT retrieval for AOT<0.2. Otherwise AOT differences between true and retrieved increase as AOT increases. Furthermore, the differences between the AOT and angstrom exponent from standard algorithms and this study, and the comparison with ground based sunphotometer observations are investigated. Over the northeast Asian region, these comparisons suggest that spatially averaged mean AOT retrieved from this study is much better than from standard ocean color algorithm. Finally, these results will be useful for aerosol retrieval or atmospheric correction of COMS/GOCI data processing.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.22
no.4
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pp.621-628
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2021
This paper proposes a method to calibrate a thermal camera with three different perspectives. In particular, the intrinsic parameters of the camera and re-projection errors were provided to quantify the accuracy of the calibration result. Three lenses of the camera capture the same image, but they are not overlapped, and the image resolution is worse than the one captured by the RGB camera. In computer vision, camera calibration is one of the most important and fundamental tasks to calculate the distance between camera (s) and a target object or the three-dimensional (3D) coordinates of a point in a 3D object. Once calibration is complete, the intrinsic and the extrinsic parameters of the camera(s) are provided. The intrinsic parameters are composed of the focal length, skewness factor, and principal points, and the extrinsic parameters are composed of the relative rotation and translation of the camera(s). This study estimated the intrinsic parameters of thermal cameras that have three lenses of different perspectives. In particular, image enhancement based on a deep learning algorithm was carried out to improve the quality of the calibration results. Experimental results are provided to substantiate the proposed method.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.29
no.4
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pp.389-394
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2023
In recent years, use of machine automation is rising in the industry. Ships also obtain machine condition information from sensor as digital information. However, on ships, crew members regularly surveil the engine room to check the condition of equipment and their information through analog gauges. This is a time-consuming and tedious process and poses safety risks to the crew while on surveillance. To address this, engine room surveillance using an autonomous mobile robot is being actively explored as a solution because it can reduce time, costs, and the safety risks for crew. Analog gauge reading using an autonomous mobile robot requires digitization for the robot to recognize the gauge value. In this study, image processing techniques were applied to achieve this. Analog gauge images were subjected to image preprocessing to remove noise and highlight their features. The center point, indicator point, minimum value and maximum value of the analog gauge were detected through image processing. Through the straight line connecting these points, the angle from the minimum value to the maximum value and the angle from the minimum value to indicator point were obtained. The obtained angle is digitized as the value currently indicated by the analog gauge through a formula. It was confirmed from the experiments that the digitization of the analog gauge using image processing was successful, indicating the equivalent current value shown by the gauge. When applied to surveillance robots, this algorithm can minimize safety risks and time and opportunity costs of crew members for engine room surveillance.
Purpose: The goal of this paper is to present the design and performance of a position encoding circuit for $16{\times}16$ array of position sensitive multi-anode photomultiplier tube for small animal PET scanners. This circuit which reduces the number of readout channels from 256 to 4 channels is based on a charge division method utilizing a resistor array. Materials and Methods: The position encoding circuit was simulated with PSpice before fabrication. The position encoding circuit reads out the signals from H9500 flat panel PMTs (Hamamatsu Photonics K.K., Japan) on which $1.5{\times}1.5{\times}7.0\;mm^3$$L_{0.9}GSO$ ($Lu_{1.8}Gd_{0.2}SiO_{5}:Ce$) crystals were mounted. For coincidence detection, two different PET modules were used. One PET module consisted of a $29{\times}29\;L_{0.9}GSO$ crystal layer, and the other PET module two $28{\times}28$ and $29{\times}29\;L_{0.9}GSO$ crystal layers which have relative offsets by half a crystal pitch in x- and y-directions. The crystal mapping algorithm was also developed to identify crystals. Results: Each crystal was clearly visible in flood images. The crystal identification capability was enhanced further by changing the values of resistors near the edge of the resistor array. Energy resolutions of individual crystal were about 11.6%(SD 1.6). The flood images were segmented well with the proposed crystal mapping algorithm. Conclusion: The position encoding circuit resulted in a clear separation of crystals and sufficient energy resolutions with H9500 flat-panel PMT and $L_{0.9}GSO$ crystals. This circuit is good enough for use in small animal PET scanners.
Pollutants from industry, mining, agriculture, and other sources have contaminated sediments in many surface water bodies. Sediment contamination poses a severe threat to human health and environment because many toxic contaminants that are barely detectable in the water column can accumulate in sediments at much higher levels. The purpose of this study was to make optimal treatment and disposal plan o( sediment for water quality improvement in small-scale resevoir based on an evaluation of degree of contamination. The degree of contamination were investigated for 23 samples of 9 site at different depth of sediment in small-scale J river. Results for analysis of contaminated sediments were observed that copper concentration of 4 samples were higher than the regulation of hazardous waste (3 mg/L) and that of all samples were exceeded soil pollution warning levels for agricultural areas. Lead and mercury concentration of all samples were detected below both regulations. Necessary of sediment dredge was evaluated for organic matter and nutrient through standard levels of Paldang lake and the lower Han river in Korea and Tokyo bay and Yokohama bay in Japan. The degree of contamination for organic matter and nutrient was not serious. Compared standard levels of Japan, America, and Canada for heavy metal, contaminated sediment was concluded as lowest effect level or limit of tolerance level because standard levels of America and Canada was established worst effect of benthic organisms. The optimal treatment method of sediment contained heavy metal was cement-based solidification/stabilization to prevent heavy metal leaching.
In both deteministic user Optimal Traffic Assignment Model (UOTAM) and stochastic UOTAM, travel time, which is a major ccriterion for traffic loading over transportation network, is defined by the sum of link travel time and turn delay at intersections. In this assignment method, drivers actual route perception processes and choice behaviors, which can become main explanatory factors, are not sufficiently considered: therefore may result in biased traffic loading. Even though there have been some efforts in Stochastic UOTAM for reflecting drivers' route perception cost by assuming cumulative distribution function of link travel time, it has not been fundamental fruitions, but some trials based on the unreasonable assumptions of Probit model of truncated travel time distribution function and Logit model of independency of inter-link congestion. The critical reason why deterministic UOTAM have not been able to reflect route perception cost is that the route perception cost has each different value according to each origin, destination, and path connection the origin and destination. Therefore in order to find the optimum route between OD pair, route enumeration problem that all routes connecting an OD pair must be compared is encountered, and it is the critical reason causing computational failure because uncountable number of path may be enumerated as the scale of transportation network become bigger. The purpose of this study is to propose a method to enable UOTAM to reflect route perception cost without route enumeration between an O-D pair. For this purpose, this study defines a link as a least definition of path. Thus since each link can be treated as a path, in two links searching process of the link label based optimum path algorithm, the route enumeration between OD pair can be reduced the scale of finding optimum path to all links. The computational burden of this method is no more than link label based optimum path algorithm. Each different perception cost is embedded as a quantitative value generated by comparing the sub-path from the origin to the searching link and the searched link.
PARK, Seungjun;HONG, Kiman;KIM, Taegyun;SEO, Hyeon;CHO, Joong Rae;HONG, Young Suk
Journal of Korean Society of Transportation
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v.36
no.2
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pp.155-168
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2018
In this study, we studied the directional pattern of entering the intersection from the intersection upstream link prior to predicting short future (such as 5 or 10 minutes) intersection direction traffic volume on the interrupted flow, and examined the possibility of traffic volume prediction using traffic assignment model. The analysis method of this study is to investigate the similarity of patterns by performing cluster analysis with the ratio of traffic volume by intersection direction divided by 2 hours using taxi DTG (Digital Tachograph) data (1 week). Also, for linking with the result of the traffic assignment model, this study compares the impact area of 5 minutes or 10 minutes from the center of the intersection with the analysis result of taxi DTG data. To do this, we have developed an algorithm to set the impact area of intersection, using the taxi DTG data and traffic assignment model. As a result of the analysis, the intersection entry pattern of the taxi is grouped into 12, and the Cubic Clustering Criterion indicating the confidence level of clustering is 6.92. As a result of correlation analysis with the impact area of the traffic assignment model, the correlation coefficient for the impact area of 5 minutes was analyzed as 0.86, and significant results were obtained. However, it was analyzed that the correlation coefficient is slightly lowered to 0.69 in the impact area of 10 minutes from the center of the intersection, but this was due to insufficient accuracy of O/D (Origin/Destination) travel and network data. In future, if accuracy of traffic network and accuracy of O/D traffic by time are improved, it is expected that it will be able to utilize traffic volume data calculated from traffic assignment model when controlling traffic signals at intersections.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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