This paper a new approach to the design of machine vision technique with a camera modeling that accounts for major sources of geometric distortion, namely, radial, decentering, and thin prism distortion. Radial distortion causes an inward or outward displacement of a given image point from its ideal location. Actual optical systems are subject to various degrees of decentering , that is , the optical centers of lens design and manufacturing as well as camera assembly. It is our propose to develop the vision system for the pattern recognition and the automatic test of parts and to apply the line of manufacturing. The performance of proposed vision system is illustrated by simulation and experiment.
We propose a prediction method of the pollutant and a synchronous classification of the current state of SOx emission in the power plant. We use the auto-regressive with exogeneous (ARX) model as a predictor of SOx emission and use a radial basis function network (RBFN) as a pattem classifier. The ARX modeling scheme is implemented using recursive least squares (RLS) method to update the model parameters adaptively. The capability of SOx emission monitoring is utilized with the application of the RBFN classifier. Experimental results show that the ARX model can predict the SOx emission concentration well and ARX modeling parameters can be a good feature for the state monitoring. in addition, its validity has been verified through the power spectrum analysis. Consequently, the RBFN classifier in combination with ARX model is shown to be quite adequate for monitoring the state of SOx emission.
Distribution systems is consist of network in physical and radial in electrical aspect. Therefore radial operation is realized by changing the status of sectionalizing switches, and is usually done for loss reduction in the system. In this paper, we propose a optimal method for distribution systems reconfiguration. Specifically we use genetic algorithm method to solve distribution systems reconfiguration for loss minimization problem. A genetic algorithm(GA) is set up, in which some improvements are made on string coding, fitness function and mutation pattern. As a result, premature convergence is avoided.
Duplex Type의 2-유체 공기충돌형 Swirl 인젝터의 분무특성을 파악하고자 유체공급압력 0~13kg/$\textrm{cm}^2$ 범위에서 유량계수, 등가 분산각, 질량분포를 실험적으로 구하였다. 일반적으로 기체의 총 유량이 증가할수록 미립화는 촉진되나 반경방향 유량이 많은 경우에 분무형상은 비교적 안정적이었으며, 축방향 보다는 반경방향 선회기가 미립화에 미치는 영향이 컸다. 3kg/$\textrm{cm}^2$을 제외하고는 물 유량이 증가함에 따른 등가 분산각의 변화는 미소하였고, 기체의 유량증가도 마찬가지였다. Patternator를 사용한 질량 분포는 반경방향 기체유량이 증가함에 따라 분포곡선의 최대점은 낮아지면서 더 넓은 영역에 걸쳐 분포하였고, 물 유량의 증가에 따른 질량중심점의 위치는 변화가 없었다.
Changing patterns and the possibility of climate change in the area of Cheiudo island, the southernmost Island in Korea, were analyzed using daily temperature and Precipitation data observed at the Cheiu Regional Meteorological Office from May 1923 to December 1998. A hydrologic simulation model "BROOK" was used to simulate and analyze the dynamics of daily soil moisture content and soil moisture deficit by applying the daily weather data. During the period, significantly increasing pattern was observed in temperature data of both annual and monthly basis, while no significantly changing pattern was observed in precipitation data. During the last 76 years. mean annual temperature was observed to have risen about 1.4$^{\circ}C$, which may show the Possibility of the initiation of climate change on the island whose validity should be tested in future studies after long-term studies on temperature. Based on the simulation, due to increased temperature, significant increase was predicted in evapotranspiration. while no significant decrease was detected in simulated soil moisture content during the period. Changing pattern of annual soil moisture content was markedly different from those of precipitation. In some dominant trees, negative effects of the drought of the late season for the previous year were shown to be statistically significant to radial growth of the tree for the current year. As annual variation of radial growth of trees is mainly affected by the soil moisture content. the information on the dynamics of soil moisture deficit possibly provides us with useful information for the interpretation of tree growth decline on the mountain. mountain.
This paper concerns a design and learning method of softmax function neural networks based on K-means clustering. The partial discharge data Information is preliminarily processed through simulation using an Epoxy Mica Coupling sensor and an internal Phase Resolved Partial Discharge Analysis algorithm. The obtained information is processed according to the characteristics of the pattern using a Motor Insulation Monitoring System program. At this time, the processed data are total 4 types that void discharge, corona discharge, surface discharge and slot discharge. The partial discharge data with high dimensional input variables are secondarily processed by principal component analysis method and reduced with keeping the characteristics of pattern as low dimensional input variables. And therefore, the pattern classifier processing speed exhibits improved effects. In addition, in the process of extracting the partial discharge data through the MIMS program, the magnitude of amplitude is divided into the maximum value and the average value, and two pattern characteristics are set and compared and analyzed. In the first half of the proposed partial discharge pattern classifier, the input and hidden layers are classified by using the K-means clustering method and the output of the hidden layer is obtained. In the latter part, the cross entropy error function is used for parameter learning between the hidden layer and the output layer. The final output layer is output as a normalized probability value between 0 and 1 using the softmax function. The advantage of using the softmax function is that it allows access and application of multiple class problems and stochastic interpretation. First of all, there is an advantage that one output value affects the remaining output value and its accompanying learning is accelerated. Also, to solve the overfitting problem, L2-normalization is applied. To prove the superiority of the proposed pattern classifier, we compare and analyze the classification rate with conventional radial basis function neural networks.
Lee, Dong Young;Kang, Kyo Bin;Kim, Jina;Kim, Hyo Jin;Sung, Sang Hyun
Natural Product Sciences
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제24권3호
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pp.164-170
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2018
Rapid geographical classification of Bupleuri Radix is important in quality control. In this study, near infrared spectroscopy (NIRS) combined with supervised pattern recognition was attempted to classify Bupleuri Radix according to geographical origins. Three supervised pattern recognitions methods, partial least square discriminant analysis (PLS-DA), quadratic discriminant analysis (QDA) and radial basis function support vector machine (RBF-SVM), were performed to establish the classification models. The QDA and RBF-SVM models were performed based on principal component analysis (PCA). The number of principal components (PCs) was optimized by cross-validation in the model. The results showed that the performance of the QDA model is the optimum among the three models. The optimized QDA model was obtained when 7 PCs were used; the classification rates of the QDA model in the training and test sets are 97.8% and 95.2% respectively. The overall results showed that NIRS combined with supervised pattern recognition could be applied to classify Bupleuri Radix according to geographical origin.
The surrounding rock mass contains cracks and joints which are distributed randomly around tunnels, and in the process of tunnel blasting excavation, radial cracks could also be induced in the surrounding rock mass. In order to clearly understand the impact of radial cracks on tunnel stability, tunnel model tests and finite element numerical analysis were implemented in this paper. Two kinds of materials: cement mortar and sandstone, were used to make tunnel models, which were loaded vertically and confined horizontally. The tunnel failure pattern was simulated by using RFPA2D code, and the Tresca stresses and the stress intensity factors were calculated by using ABAQUS code, which were applied to the analysis of tunnel model test results. The numerical results generally agree with the model test results, and the mode II stress intensity factors calculated by ABAQUS code can well explain the model test results. It can be seen that for tunnels with a radial crack emanating from three points on tunnel edge, i.e., the middle point between tunnel spandrel and its top with a dip angle $45^{\circ}$, the tunnel foot with a dip angle $127^{\circ}$, and the tunnel spandrel with $135^{\circ}$ with tunnel wall, the tunnel model strength is about a half of the regular tunnel model strength, and the corresponding tunnel stability decreases largely.
Arrhythmia is basically diagnosed with the electrocardiogram (ECG) signal, however, ECG is difficult to measure and it requires expert help in analyzing the signal. On the other hand, the radial pulse can be measured with easy and uncomplicated way in daily life, and could be suitable bio-signal for the recent untact paradigm and extensible signal for diagnosis of Korean medicine based on pulse pattern. In this study, we developed an irregular radial pulse detection algorithm based on a learning model and considered its applicability as arrhythmia screening. A total of 1432 pulse waves including irregular pulse data were used in the experiment. Three data sets were prepared with minimal preprocessing to avoid the heuristic feature extraction. As classification algorithms, elastic net logistic regression, random forest, and extreme gradient boosting were applied to each data set and the irregular pulse detection performances were estimated using area under the receiver operating characteristic curve based on a 10-fold cross-validation. The extreme gradient boosting method showed the superior performance than others and found that the classification accuracy reached 99.7%. The results confirmed that the proposed algorithm could be used for arrhythmia screening. To make a fusion technology integrating western and Korean medicine, arrhythmia subtype classification from the perspective of Korean medicine will be needed for future research.
In this study, a bar impact test of low velocity was carried out to gain an insight into the damage mechanism and sequence induced in alumina plates(AD 85 and AD 90) under impact conditions. An experimental setup utilizing an instrumented long bar impact was devised, that can measure directly the impact force applied to the specimen and supply a compressive contact pressure to the specimen. During the bar impact testing, the influences of the contact pressure applied along the impact direction to the specimen on the fracture behavior were investigated. The measured impact force profiles explained well the damage behavior induced in alumina plates. The higher contact pressure to the specimen led to the less damage due to the suppression of radial cracks due to the increase in the apparent flexural stiffness of plate. It had produced the change of damage pattern developed in the specimen; from the radial cracks to the local contact stress dominant damage. It would contribute to the improvement of the ballistic property in ceramic plates. The observed results showed the following sequence in damage developed: The development of cone crack at impact region, the formation of radial cracks from the rear surface of plate depending on the plate thickness, the occurrence of crushing within the cone envelope and the fragmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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