The GPS can provide accurate position information on the earth. But GPS receiver can't give position information inside buildings. DR(Dead-Reckoning) or INS(Inertial Navigation System) gives position information continuously indoors as well as outdoors, because they do not depend on the external navigation information. But in general, the inertial sensors severely suffer from their drift errors, the error of these navigation system increases with time. GPS and DR sensors can be integrated together with Kalman filter to overcome these problems. In this paper, we developed a personal navigation system which can be carried by person, using GPS and electronic pedometer. The person's footstep is detected by an accelerometer installed in vertical direction and the direction of movement is sensed by gyroscope and magnetic compass. In this case the step size is varying with person and changing with circumstance, so determining step size is the problem. In order to calculate the step size of detected footstep, the neural network method is used. The teaming pattern of the neural network is determined by human walking pattern data provided by 3-axis accelerometer and gyroscope. We can calculate person's location with displacement and heading from this information. And this neural network method that calculates step size gives more improved position information better than fixed step size.
엔터프라이즈 아키텍처 패턴 중 하나인 도메인모델은 재사용성 및 확장성, 그리고 유지보수에 많은 장점을 갖고 있다. 도메인모델을 적용하기 위해서는 지속성계층과의 매핑 및 트랜잭션 관리를 위한 다양한 서비스가 필요하다. 본 논문에서는 도메인모델을 적용하여 개발한 시스템에서 도메인객체의 삭제 트랜잭션 처리 시 발생할 수 있는 참조의 일관성 오류 문제를 해결하기 위해 도메인객체의 연관정보를 관리하는 서비스를 제안한다. 제안한 연관정보 관리 서비스는 다대다 연관을 맺고 있는 도메인객체를 모니터링 하고 수행흐름을 가로채어 삭제 시 발생하는 객체의 참조 오류를 해결한다. 도메인객체 및 기존 서비스의 수정 없이 서비스를 제공하기 위해 AOP(Aspect-Oriented Programming)를 적용하였다.
본 논문에서는 스마트폰 내 가속도, 자기장, 자이로스코프 센서들을 이용해 사용자의 걸음과 걸음 수를 인식하는 시스템을 개발하였다. 센서 데이터 분석을 통해 사용자의 걸음을 스마트폰을 손에 든 상황과 주머니에 넣은 상황에서의 걸음 패턴으로 분류하고 이를 추출할 수 있는 알고리즘을 사용하여 걸음 수 인식의 정확성을 개선하였다. 알고리즘을 적용한 결과 손에든 상황에서 96%, 주머니에 넣은 상황에서 95.5% 수준의 걸음 수 인식 정확도를 보였으며, 나머지 터치 스크린, 위아래 반복 흔들기, 앉아서 일어서기, 오른쪽 왼쪽 흔들기와 같은 행위로 인해 발생하는 6%의 오차를 확인하였다.
초고속 한국어 형태소 분석을 위한 하나의 방법은 사전에 형태소 결과를 미리 저장해 놓고 이를 이용하는 것이다. 이러한 형태소 패턴 사전을 수작업으로 구축하려면 많은 비용이 들 뿐만 아니라 적지 않은 오류가 포함될 수 있다. 본 논문은 한국어 형태소 합성을 이용하여 자동으로 형태소 패턴을 생성하는 방법을 제안한다. 실험을 통해, 올바른 형태소 분석을 위해 사용한 형태소 패턴의 86%를 자동으로 생성함을 알 수 있었다. 형태소 패턴을 이용한 형태소 분석기가 403MB의 한국어 코퍼스를 분석하는 데 걸린 시간은 2.8GHz 윈도우 시스템에서 52.68초였다.
Attenuated PSM lithography 공정에서 overlay margin 확보 및 side-lobe 제거를 위해 기존의 Cr shield 방식의 단점인 복잡한 mask 제작공정과 구조를 단순화하기 위한 방법으로 scattering bar 방식을 제안하였다. Scattering bar는 Cr 보조패턴처럼 완전히 빛을 차단하는 것이 아니라 약간의 빛을 투과시켜 보강된 intensity를 상쇄하므로 side-lobe를 억제하는 방법으로 metal pattern을 생성할 때 scattering bar도 동시에 만들어 mask제작에 필요한 공정횟수를 줄이고 mask구조 역시 단순하게 한다 그리고 동시에 DOF(depth of focus)를 향상시킨다. Background clear pattern의 경우에 발생하는 side-lobe도 scattering bar를 이용하여 효율적으로 제거되었다.
4차 산업혁명 시대를 맞아, 제조 기업들은 생산성 향상을 위해 축적된 설비 데이터를 활용하여 스마트제조를 실현하는 것에 높은 관심을 두고 있다. 하지만 기존의 설비 데이터 분석 연구들은 주로 센서 데이터 등 정형 데이터를 대상으로 하여, 실제 큰 비중을 차지하고 있는 텍스트와 같은 비정형 데이터에 대한 분석 연구는 부족한 실정이다. 특히, 작업자가 수기로 작성한 텍스트 데이터를 활용한 사례는 매우 적었다. 따라서 본 논문에서는 작업자가 수기로 작성한 설비 오류 데이터를 분석하여 연관 규칙 마이닝을 통해 설비 오류 발생 패턴을 도출하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 이때, 일반적인 텍스트 분석 기법과 같이 단어를 분석 기준으로 사용하는 경우 전문 용어에 해당하는 설비 오류의 의미를 표현하는 데에 한계가 있다는 점에 착안하여 구절을 추출하여 텍스트 분석 기준으로 사용하였다. 제안하는 프레임워크의 성능을 실제 사례를 통해 검증하였으며, 본 연구 결과를 활용하면 설비 오류를 예방하여 가동률을 높이고 나아가 제조 기업의 생산성 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
The transient nature and complex geometries of two-phase gas-liquid flows cause fundamental difficulties when measuring flow velocity using an electromagnetic flowmeter. Recently, a current-sensing flowmeter was introduced to obtain measurements with high temporal resolution (Ahn et al.). In this study, current-sensing flowmeter theory was applied to measure the fast velocity transients in slug flows. The velocity fields of axisymmetric gas-liquid slug flow in a vertical pipe were obtained using Volume-of-Fluid (VOF) method, and the virtual potential distributions for the electrodes of finite size were also computed using the finite volume method for simulating slug flow. The output signal prediction for slug flow was carried out from the velocity and virtual potential (or weight function) fields. The flowmeter was numerically calibrated to obtain the cross-sectional liquid mean velocity at an electrode plane from the predicted output signal. Two calibration parameters are proposed for this procedure: a flow pattern coefficient and a localization parameter. The flow pattern coefficient was defined by the ratio of the liquid resistance between the electrodes for two-phase flow with respect to that for single-phase flow, and the localization parameter was introduced to avoid errors in the flowmeter readings caused by liquid acceleration or deceleration around the electrodes. These parameters were also calculated from the computed velocity and virtual potential fields. The results can be used to obtain the liquid mean velocity from the slug flow signal measured by a current-sensing flowmeter.
단백질 2-DE 이미지 분석에서 단백질 자체가 가지고 있는 불안정성과 2-DE 실험이 가지고 있는 근본적인 문제점으로 인하여 이미지 스팟 매칭 분석의 정확도가 낮아지게 된다. 이 논문에서는 다중 참조이미지를 사용하여, 스팟 매칭 패턴의 정확도에 큰 영향을 주는 이미지 찌그러짐을 보완하고, 그에 따른 노이즈 스팟 제거와 참조 이미지 품질에 의한 정확도 저하를 최소화하는 방법을 제안하였다. 또한 2-DE 이미지의 데이터 특성에 의하여 이미지 수가 증가할 때 성능이 급격히 떨어지는 문제를 해결하기 위하여, 다중 참조이미지를 사용하여 구축한 스팟 매칭 데이터베이스를 이미지의 생물학적 특성에 의하여 "분할 및 확장" 방법을 사용하여, 정확도를 향상시키는 동시에 패턴 길이를 보장하는 스팟 매칭 패턴을 효과적으로 생성하였다. 실험에서는 실제 인간 2-DE 이미지 데이터를 사용하여 제안한 방법의 타당성을 보여준다.
The transient nature and complex flow geometries of two-phase gas-liquid flows cause fundamental difficulties when measuring flow velocity using an electromagnetic flowmeter. Recently, a current-sensing flowmeter was introduced to obtain measurements with high temporal resolution (Ahn et $al.^{(1)}$). In this study, current-sensing flowmeter theory was applied to measure the fast velocity transients in slug flows. To do this, the velocity fields of axisymmetric gas-liquid slug flow in a vertical pipe were obtained using Volume-of-Fluid (VOF) method and the virtual potential distributions for the electrodes of finite size were also computed using the finite volume method for the simulated slug flow. The output signal prediction for slug flow was carried out from the velocity and virtual potential (or weight function) fields. The flowmeter was numerically calibrated to obtain the cross-sectional liquid mean velocity at an electrode plane from the predicted output signal. Two calibration parameters are required for this procedure: a flow pattern coefficient and a localization parameter. The flow pattern coefficient was defined by the ratio of the liquid resistance between the electrodes for two-phase flow with respect to that for single-phase flow, and the localization parameter was introduced to avoid errors in the flowmeter readings caused by liquid acceleration or deceleration around the electrodes. These parameters were also calculated from the computed velocity and virtual potential fields. The results can be used to obtain the liquid mean velocity from the slug flow signal measured by a current-sensing flowmeter.
많은 문자인식 문제에서 인식 속도를 높이기 위하여 대분류 방법이 사용된다. 이 경우 처음에 부류를 잘못 선택하면 대분류에 의해 돌이킬 수 없는 오류가 발생한다. 이러한 위험을 줄이기 위하여 각 모델을 여러 부류에 중복시키는 방법이 사용되지만, 이 또한 대분류 오류를 완전히 배제할 수는 없다. 본 논문에서는 오류를 증가시키지 않으면서도 전체 모델 중 일부를 선택적으로 정합함으로써 인식 속도를 높이기 위한 방법을 제안한다. 이 방법은 모델간의 유사도를 이용하여 그래프를 구성하고, 이 그래프 상에서 특정 모델을 시점으로 그래프 탐색을 진행함으로써, 입력 패턴과 유사도가 떨어지는 모델들과의 불필요한 정합을 줄인다. 본 논문에서는 이 방법을 숫자와 영어 대소문자를 대상으로 하는 온라인 필기 문자 인식 문제에 적용하였다. 실험에서 입력 패턴을 모든 모델과 정합하는 기본적인 방법과 제안하는 방법을 비교해 보았다. 그 결과 모델 그래프의 진출 차수와 탐색 과정에서 유지하는 후보의 개수를 적절히 조절함으로써 기본적인 방법과 동일한 인식률을 얻었으며, 인식 속도는 2.45배의 증가를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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