This paper presents the study in the development of optimal working method for an outer-hull preprocessing robot using a quaternion. The out-hull preprocessing robot consists of feathering and cleaning parts. This robot should be controlled correctly for feathering work because it is to be worked on a curved plate that can result in the errors of orientation. In this paper, we propose a control algorithm between given two orientations of the out-hull preprocessing robot by using a quaternion with spherical linear interpolation. The proposed control algorithm is shown to be effective in terms of motor angles and torques when compared to a conventional Euler angle interpolation, by using both $MATLAB^{\circledR}$ and $VisualNastran4D^{\circledR}$.
본 논문에서는 자체보정 벡터 발생기(Self-Calibrated Vector Generator)를 이용한 7-bit 2GSPS folding/interpolation A/D Converter (ADC)를 제안한다. 제안하는 ADC는 2GSPS 의 고속 변환에 적합한 상위 2-bit, 하위 5-bit 인 분할구조로 설계 되었으며, 각각의 folding/interpolation rate는 4와 8로 설정되었다. 최대 1GHz의 높은 입력신호를 처리하기 위해 cascade 구조의 preprocessing block을 적용하였으며, 전압 구동 방식 interpolation 기법을 적용하여 기준전압 생성 시 발생하는 추가적인 전력소모를 최소화하였다. 또한, 새로운 개념의 자체보정 벡터 발생기를 이용하여 device mismatch, 기생 저항 및 커패시턴스 등에 의한 offset error를 최소화하였다. 제안하는 ADC는 1.2V 0.13um 1-poly 7-metal CMOS 공정을 사용하여 설계 되었으며 calibration 회로를 포함한 유효 칩 면적은 2.5$mm^2$ 이다. 측정 결과 입력 주파수 9MHz, sampling 주파수 2GHz에서 39.49dB의 SNDR 특성을 보이며, calibration 회로의 작동결과 약 3dB 정도의 SNDR의 상승을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권3호
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pp.266-270
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2004
The image interpolation is one of an image preprocessing process to heighten a resolution. The conventional image interpolation used much to concept that it put in other pixel to select the nearest value in a pixel simply, and use much the temporal object interpolation techniques to do the image interpolation by detecting motion in a moving picture presently. In this paper, it is proposed the image interpolation techniques using the fuzzy wavelet base function. This is applied to embody a correct edge image and a natural image when expand part of the still image by applying the fuzzy wavelet base function coefficient to the conventional B-spline function. And the proposal algorithm in this paper is confirmed to improve about 1.2831 than the image applying the conventional B-spline function through the computer simulation.
In this paper, inspection and subpixed alignment algorithms of SMD's (Surface Mounting Devices) using fuzzy morphology are proposed. First, camera calibration is performed and then the inspection algorithm detects defects such as lead bending and breaking using the ruler generated by fuzy morphology. The SMD having no defects is tested whether it is mounted in the specified position or not. The proposed subpixel alignment algorithm detects accurately orientation and position using subpixel interpolation. It consists of two parts: preprocessing and main processing steps, in which corner points and coarse orientation of a SMD are detected, and interpolation is used to obtain final parameters with wubpixel accuracy. The computer simulation shows that the proposed algorithms give more accurate parameters, and they can be applied to fast and accurate automatic surface mounting systems.
This paper discusses an automatic visual-servoing system, in which a laser and a CCD camera are used for imaging the pattern of joint groove. The algorithm used here is simple and robust to find out the gap width and gap center. As a consequence, the speed of algorithm is very fast and optimized. A feature of this system is that it processes only by summing the vertical line and horizontal line of screen without any image preprocessing in order to get the energy information of lines alternatively. It is practical and useful for the system requiring a fast process time of vision.
In this paper, we propose the modified VQ, applied correlation between codewords in order to reduce the error rate due to personal and speakers' temporal variation. Such a modified VQ is used in the stage of preprocessing of HMM and the temporal variation is absorbed by nonlinear Decimation and Interpolation of vowel part that we obtain higher recognition rate than not so case. The objects of experiment are Korea 142 DDD regional names and we show that the proposed method increase the recognition rate.
영상은 어떤 현상이나 대상물의 종류와 현상조건에 대한 정보를 포함하고 있는 화소값으로 구성되며, 화소값은 전처리 과정인 기하보정으로 변화된다. 이러한 화소값의 변화는 토지피복 분류 결과에 영향을 미친다. 본 논문에서는 기하보정으로 재구성된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 함으로서 재배열의 영향을 알고자 한다. 연구대상 지역은 북한강 수계 중에서 가장 다양한 피복형태를 가지고 있는 춘천시를 중심으로 하는 춘천유역을 선정하였고, 전처리과정에서 재배열된 RESTEC 데이타가 이용되었다. 토지피복 분류는 최대우도법을 사용하여 LEVEL I 수준인 여섯개의 분류항목으로 분류되었다. 본 연구에서 두 가지 방법으로 재배열된 영상을 이용하여 토지피복 분류를 실시하였다. 각각의 분류항목을 지형도와 비교한 결과 Bilinear Interpolation법이 나지(BARE-LAND)를 제외한 다섯개의 분류항목에서 정확도가 좋았다. 결론적으로 기하보정의 영상 재배열은 어떤 분류항목에 중점을 두고 분류를 행하느냐에 따라서 재배열 방법을 선택해야 하며 논과 밭의 경우와 같은 분류항목간의 혼돈은 사계절 영상을 이용하면 더욱 더 정확하게 분류할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 굴곡에 의한 조도량의 차이와 명암도 차이를 퍼지 기법에 적용하여 개선된 반도체 불량 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 회전각과 양선형 보관법을 이용하여 반도체 영상의 각도를 보정하는 전처리 과정을 수행한다. 그리고 굴곡에 대한 조도량의 차이와 패턴 매칭을 이용하여 얻어진 오류 영역의 명암도 차이를 퍼지 소속 함수에 적용하여 결과 값을 추론한다. 최종적으로 비퍼지화된 결과 값을 적용하여 반도체의 초기 불량을 검출한다. 제안한 방법에서 실제 사용되는 반도체 정면 영상과 측면 영상 30쌍을 대상으로 실험한 결과, 기존의 방법에서 판단된 실제 불량 제품을 모두 검출하였다. 기존의 방법은 1mm내의 미세한 굴곡을 가진 정상 제품을 불량으로 판별하였으나 제안된 방법에서는 오류로 검출하지 않고 정상으로 판별하였다. 따라서 기존의 방법에 비해서 반도체의 초기 불량 판단에 효과적으로 적용될 수 있다는 것을 확인하였다.
3차원 의료영상처리와 같은 볼륨 가시화 분야에서는 균등한 볼륨보다 비균등한 볼륨이 많이 사용된다. 비균등한 볼륨은 3차원 직교공간에서 세축방향의 공간 해상도가 같지 않은 것을 가리킨다. 본 논문에서는 인접한 두 슬라이스상에 있는 복셀에서의 광도를 보간하여 중간 복셀의 광도를 직접 계산하는 효율적인 비균등한 볼륨 렌더링 방법을 제안한다. 기존의 밀도 보간법과 달리 여기서는 중간 슬라이스를 만들기 위해 전처리 과정을 거치지 않으며, 생성된 중간 슬라이스를 저장하기 위한 기억공간도 필요 없다. 이와 더불어 광도 보간법으로 공간 주파수가 높은 영역을 렌더링 할 때 발생할 수 있는 과도한 흐려짐 현상을 막기위해 적응형 중간 복셀 삽입법을 제안한다. 이 방법을 활용하면 일정한 화질을 유지하면서 렌더링 속도를 향상시킬 수 있다.
Won-Hee Lee;Seung-Won Yoon;Da-Hyun Jang;Kyu-Chul Lee
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권3호
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pp.1-10
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2024
해상 운송의 대부분을 차지하고 있는 선박의 경로를 예측하는 연구는 해상의 위험을 사전에 탐지하여 사고를 예방할 수 있다. 도로와 달리 해상에는 신호체계가 따로 존재하지 않고, 교통 관리가 어렵기에 해상 안정성을 위해 선박 경로 예측은 필수적이다. 그러나 선박의 경로 데이터셋의 시간 간격은 통신 장애로 인해 불규칙하다. 본 연구는 이 문제를 해결하기 위해 선박 경로 예측에 적합한 보간법을 사용하여 데이터의 시간 간격을 조정하는 방법을 제시한다. 또한, 선박의 경로를 예측하기 위한 선박 경로 예측 딥러닝 모델을 개발하였다. 본 연구의 모델은 선박의 실시간 경로 정보를 담고 있는 AIS 데이터를 통해 선박의 이동패턴을 파악하여 이후에 위치할 선박의 GPS 좌표를 예측하는 LSTM 모델이다. 본 논문은 선형 보간법을 사용한 데이터 전처리 방법과 선박 경로 예측에 적합한 딥러닝 모델을 제시하고, 실험을 통해 MSE 0.0131, Accuracy 0.9467로 본 논문에서 제시하는 방법의 예측 성능이 우수함을 나타낸다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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