The method to obtain four speckle patterns with relative phase shift of ${\pi}/2$ by passive devices such as two waveplates and a linear polarizer, awl to calculate the phase at each point of the speckle pattern in shearography with a Wollaston prism is presented, and the feasibility of the proposed method is theoretically demonstrated by Jones vector.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.22
no.7
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pp.692-700
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2012
Vibration intensity has been used to localize vibration source of a vibrating system. Not only that, vibration intensity has also been used for structural diagnostic in identifying crack and mounted stiffeners. To clearly identify the location of vibration source and understand the changes of energy transmission path, clear flow visualization is required. Most of previous works used vectors to indicate the magnitude and direction of emerging vibration energy and transmission paths. However, due to the large surface area of a plate like-structure, clear transmission paths cannot be achieved using vector visualization. This becomes an issue when detail vector flow at all locations of the whole plate surface is required. In this study, streamlines visualization is used to clearly indicate the power flow transmission path at all plate surface. By using streamlines representation, not only clear transmission paths are obtained, but also improves the vector visualization which helps us to understand the changes of the energy flow especially for stiffened plates. In this study, vibration intensity computation is firstly compared to previous work to validate the vibration intensity computation. To clearly show the power flow transmission paths, streamlines representation is shown. This representation overcomes the unclear vector direction especially for stiffened plates. Different pattern of energy transmission path can be observed using streamlines representation for stiffened and unstiffened plate. The complex streamlines pattern can also be observed at high resonance frequencies which is unclear by using vector representation.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.9
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pp.65-71
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2017
This paper proposes a smart phone authentication method based on user's behavior and habit that is an authentication method against shoulder surfing attack and brute force attack. As smart phones evolve not only storage of personal data but also a key means of financial services, the importance of personal information security in smart phones is growing. When user authentication of smart phone, pattern authentication method is simple to use and memorize, but it is prone to leak and vulnerable to attack. Using the features of the smart phone pattern method of the user, the pressure applied when touching the touch pad with the finger, the size of the area touching the finger, and the time of completing the pattern are used as feature vectors and applied to user authentication security. First, a smart phone user models and stores three parameter values as prototypes for each section of the pattern. Then, when a new authentication request is made, the feature vector of the input pattern is obtained and compared with the stored model to decide whether to approve the access to the smart phone. The experimental results confirm that the proposed technique shows a robust authentication security using subjective data of smart phone user based on habits and behaviors.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.12
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pp.1544-1553
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1999
Recently, ultrasonic testing techniques have been widely used in the evaluation of the quality of metal. In this experiment, six heat-treated temperature of specimen have been considered : 0, 1200, 1250, 1300, 1350 and 1387$^{\circ}C$. As heat-treated temperature increases, the grain size of stainless steel also increases and then, eventually make it destroy. In this paper, a pattern recognition method is proposed to identify the heat-treated temperature of metals by evidence accumulation based on artificial intelligence with multiple feature parameters; difference absolute mean value(DAMV), variance(VAR), mean frequency(MEANF), auto regressive model coefficient(ARC), linear cepstrum coefficient(LCC) and adaptive cepstrum vector(ACV). The grain signal pattern recognition is carried out through the evidence accumulation procedure using the distances measured with reference parameters. Especially ACV is superior to the other parameters. The results (96% successful pattern classification) are presented to support the feasibility of the suggested approach for ultrasonic grain signal pattern recognition.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.12A
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pp.2008-2014
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1999
IDDQ testing is an effective testing method to detect various physical defects occurred in CMOS circuits. In this paper, we consider intra-gate shorts within circuit under test and implement IDDQ test pattern generator to find test patterns which detect considered defects. In order to generate test patterns, gate test vectors which detect all intra-gate shorts have to be found by type of gates. Random test sets of 10,000 patterns are applied to circuit under test. If an applied pattern generates a required test vector of any gate, the pattern is saved as an available test pattern. When applied patterns generate all test vectors of all gats or 10,000 patterns are applied to circuit under test, procedure of test pattern generation is terminated. Experimental results for ISCAS'85 bench mark circuits show that its efficiency is more enhanced than that obtained by previously proposed methods.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.12
no.9
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pp.935-944
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2006
EMG pattern recognition is essential for the control of a multifunction myoelectric hand. The main goal of this study is to develop an efficient feature projection method for EMC pattern recognition. To this end, we propose a linear supervised feature projection that utilizes linear discriminant analysis (LDA). We first perform wavelet packet transform (WPT) to extract the feature vector from four channel EMC signals. For dimensionality reduction and clustering of the WPT features, the LDA incorporates class information into the learning procedure, and finds a linear matrix to maximize the class separability for the projected features. Finally, the multilayer perceptron classifies the LDA-reduced features into nine hand motions. To evaluate the performance of LDA for the WPT features, we compare LDA with three other feature projection methods. From a visualization and quantitative comparison, we show that LDA has better performance for the class separability, and the LDA-projected features improve the classification accuracy with a short processing time. We implemented a real-time pattern recognition system for a multifunction myoelectric hand. In experiment, we show that the proposed method achieves 97.2% recognition accuracy, and that all processes, including the generation of control commands for myoelectric hand, are completed within 97 msec. These results confirm that our method is applicable to real-time EMG pattern recognition far myoelectric hand control.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.11
no.6
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pp.487-490
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2001
In this paper, we realize a system that moves a cursor with a finger using the circular pattern vector algorithm that in one of the image analysis algorithms. To apply this algorithm, we use central point of the biggest circle among the various circles that recognize the image of the hand , and find out the pointing finger by looking for the distance of the outline of the hand from the central point. The horizontal direction of the cursor on the display is controlled by converting the direction of the pointing finger to the analysis of the plane corrdinate. Because of setting up only one camera of the upper, the middle and the lower discretely. On account of the discrete movement of the cursor of the vertical direction, we move th cursor to the objective, which the user wants. by expanding the local are to the whole area.
In this study, we evaluated the EEG based BCI algorithm using common spatial pattern to find realistic applicability using neurofeedback EEG based BCI algorithm - EEG mode, feature vector calculation, the number of selected channels, 3 types of classifier, window size is evaluated for 10 subjects. The experimental results have been evaluated depending on conditioned experiment whether neurofeedback is used or not In case of using neurofeedback, a few subjects presented exceptional but general tendency presented the performance improvement Through this study, we found a motivation of development for the specific classifier based BCI system and the assessment evaluation system. We proposed a need for an optimized algorithm applicable to the robust motor imagery evaluation system with more useful functionalities.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.6
no.2
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pp.16-22
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2001
In this paper we mose a new scheme for recognition of deformed letters by extracting feature vectors based on Gibbs distributions which are well suited for representing the spatial continuity. The extracted feature vectors are comprised of 2-D conditional moments which are invariant under translation, rotation, and scale of an image. The Algorithm for pattern recognition of deformed letters contains two parts: the extraction of feature vector and the recognition process. (i) We extract feature vector which consists of an improved 2-D conditional moments on the basis of estimated conditional Gibbs distribution for an image. (ii) In the recognition phase, the minimization of the discrimination cost function for a deformed letters determines the corresponding template pattern. In order to evaluate the performance of the proposed scheme, recognition experiments with a generated document was conducted. on Workstation. Experiment results reveal that the proposed scheme has high recognition rate over 96%.
The Transactions of the Korean Institute of Power Electronics
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v.10
no.4
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pp.339-346
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2005
It is complex to realize the reference voltage vector by the space vector PWM method in three-leg two-phase inverter In this paper a new PWM technique for three-leg two-phase inverter fed two-phase induction motor is poroposed assuming that three-leg two-phase inverter is equivalent circuit for 'four-leg two-phase inverter with the connected two windings'. From assumption, six sectors are decreased to four sectors, and simple sinusoidal PWM method instead of SVPWM is applied to three-leg two-phase inverter. Also, the switching pattern to determine the switching periods at each sector is proposed. Practical verification of theoretical predictions is presented to confirm the capabilities of the new techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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