효율적인 3차원 모델링은 건설, 기계 그리고 디자인과 같은 폭넓은 설계분야에서 필수적으로 되고 있다. 특히, 역설계를 가능케 하는 툴로써 발전하고 있다. 3차원 모델링은 신속성, 정확성 그리고 명확성이 요구된다. 모델링을 위한 데이터 획득은 접촉식 좌표측정기, 레이져스캐너, 패턴스캐너 그리고 수치사진측량방법을 이용한다. 본 연구에서는 모델링 기법을 분석하고 패턴스캐너를 이용한 3차원 모델링기법을 소개하고자 한다. 또한, 본 연구는 OPTO-Top 패턴스캐너를 이용하여 3차원 모델링을 시도하고 신속성과 효율성을 수치사진측량기법과 비교분석하였다. 아울러 3차원으로 사용자가 웹환경에서 시뮬레이션 할 수 있는 환경구축을 시도하였다.
In this study, we verify th effects of pattern density on interlayer dielectric chemical mechanical polishing process based on the analysis of Preston's equation and confirm this analysis by several experiments. Appropriate modeling equation, transformed form Preston's equations used in glass polishing, will be suggested and described the effects of this modeling during pattern wafer ILD CMP. Results indicate that the modeling is well agreed to middle density structure of the die in pattern wafer, but has some error in low and high density structure of the die. Actually, the die used in Fab, was designed to have a appropriate density, therefore this modeling will be suitable for estimating the results of ILD CMP.
The demand for coverall-type protective clothing are increasing in many industrial fields; however, it is impossible to evaluate the wearers' apparel fit because there is no commercialized pattern in the market. This study produces a manual for the process of acquiring patterns by separating PPE products into pieces to provide information on acquiring patterns. The analysis was on coverall-type non woven protective clothing in the domestic market, and 4 panels examined the validity, reliability, and efficiency of various possible methods on each step of process. Five steps were conducted to acquire patterns removing wrinkles, marking seams lines, separating seams, and pattern completing. The process of converting these into pattern files was designed through three procedures of digitizing, editing, and exporting and detailed stages. Fitting tests were undertaken, real patterns by actual modeling and pattern files by virtual modeling; all showed similar forms with outfits wearing ready-made protective coveralls. This study sought the most efficient and objective method of virtual modeling and proposed it as a manual. It is expected for the pattern reverse-designing manual through products analysis presented in this study that would be a helpful addition of information to the pattern tracing of pattern-less clothing products.
A new pattern classification algorithm using cepstrum to analyze lung sounds for the classification of pattern with pulmonary and bronchial disorders is proposed. To evaluate the perfomance of the proposed method, the results are compared to the pattern classification with the AR modeling method. In the experiment lung sounds recorded for the training of physician used. As a results, the accuracy of the cepstrum classification is 92.3 % and AR modeling is the 53.8 %, therefore cepstrum modeling method has very high performance than AR and it turned out to be a very efficient algorithm.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권2호
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pp.269-278
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2006
This paper presents the new hybrid data mining technique using error pattern, modeling of improving classification accuracy. The proposed method improves classification accuracy by combining two different supervised learning methods. The main algorithm generates error pattern modeling between the two supervised learning methods(ex: Neural Networks, Decision Tree, Logistic Regression and so on.) The Proposed modeling method has been applied to the simulation of 10,000 data sets generated by Normal and exponential random distribution. The simulation results show that the performance of proposed method is superior to the existing methods like Logistic regression and Discriminant analysis.
In recent years, several computer-aided pattern recognition and data mining techniques have been developed for modeling of soil behavior. The main idea behind a pattern recognition system is that it learns adaptively from experience and is able to provide predictions for new cases. Artificial neural networks are the most widely used pattern recognition methods that have been utilized to model soil behavior. Recently, the authors have pioneered the application of genetic programming (GP) and evolutionary polynomial regression (EPR) techniques for modeling of soils and a number of other geotechnical applications. The paper reviews applications of pattern recognition and data mining systems in geotechnical engineering with particular reference to constitutive modeling of soils. It covers applications of artificial neural network, genetic programming and evolutionary programming approaches for soil modeling. It is suggested that these systems could be developed as efficient tools for modeling of soils and analysis of geotechnical engineering problems, especially for cases where the behavior is too complex and conventional models are unable to effectively describe various aspects of the behavior. It is also recognized that these techniques are complementary to conventional soil models rather than a substitute to them.
그래프 데이터베이스에서 패턴질의는 관계 데이터베이스 SQL과 비교하여 질의의 쉬운 표현, 높은 질의 처리 성능을 기대할 수 있는 장점이 있다. 그러나 그래프 데이터베이스는 관계 데이터베이스와 달리 논리적 데이터 모델을 구축하는 방법론이 정의되어 있지 않아 모델링에 따라 패턴 질의의 장점을 활용하지 못할 수 있다. 본 연구는 그래프 모델링 과정 중 나타나는 is-a 노드 모델링 방법에서 일반화 모델로 설계할 경우와 특수화 모델로 설계할 경우 그래프 패턴질의의 성능 차이가 있음을 실험하였다. 실험 결과 is-a 노드 설계를 특수화 모델로 설계할 경우 더 우수한 성능을 얻을 수 있음을 보였다. 또 추가로 패턴질의를 작성할 때 변수를 노드나 간선에 바인딩시키는 경우 그렇지 않는 경우보다 성능이 우수할 수 있음을 보였다. 실험 결과들은 그래프 데이터베이스에서 패턴질의에 대한 is-a 노드 모델링 방법 및 그래프 질의 작성 방법으로 제시될 수 있다.
Mural Art는 빛의 색채 반응과 몰입, 확산 작용을 통하여 다양한 이미지를 나타내게 할 수 있는 디자인 작업이다. 본 논문은 천연 보석의 광학 현상을 Mural Art에 적합한 Digital Pattern으로 형성하고, 보석 및 광물의 광채와 작품 디자인과의 연관성에 대하여 고찰하였다. 작품 디자인의 상호(관련) 작용에 나타난 새로운 가능성을 광채가 아름다운 울트라 마린(Ultramarine)과 스펙트럼(Spectrum)의 색채 예술로서 벽면에 기초하여, 고해상도 Image의 그래픽 디자인으로 표현하고, 지속가능한(3D) Simulation의 Interior(Presentation) Modeling으로 활용하여 보았다.
Generally, non-uniformity and removal rate are important factors on measurements of both wafer and die scale. In this study, we verify the effects of the pressure and relative velocity on the results of the chemical mechanical polishing and the effect of pattern density on inter layer dielectric chemical mechanical polishing of patterned wafer. We suggest an appropriate modeling equation, transformed from Preston\`s equations which was used in glass polishing, and simulate the removal rate of patterned wafer in chemical mechanical polishing. Results indicate that the pressure and relative velocity are dominant factors for the chemical mechanical polishing and pattern density effects on removal rate of pattern wafers in die scale. The modeling is well agreed to middle and low density structures of the die. Actually, the die used in Fab. was designed to have an appropriate density, therefore the modeling will be suitable for estimating the results of ILD CMP.
The purpose of this study was to collect and analyze personal bio data and social network services (SNS) data, derive user preference and user life pattern, and propose intuitive and precise user modeling. This study not only tried to conduct eye tracking experiments using various smart devices to be the ground of the recommendation system considering the attribute of smart devices, but also derived classification preference by analyzing eye tracking data of collected bio data and SNS data. In addition, this study intended to combine and analyze preference of the common classification of the two types of data, derive final preference by each smart device, and based on user life pattern extracted from final preference and collected bio data (amount of activity, sleep), draw the similarity between users using Pearson correlation coefficient. Through derivation of preference considering the attribute of smart devices, it could be found that users would be influenced by smart devices. With user modeling using user behavior pattern, eye tracking, and user preference, this study tried to contribute to the research on the recommendation system that should precisely reflect user tendency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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