Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1998.06a
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pp.314-319
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1998
In this paper, for efficient data classification in multispectral bands environment, a band feature extraction method using the Rough sets theroy is proposed. First, we make a look up table from training data, and analyze the properties of experimental multispectral image data, then select the efficient band usin indiscernibility relation of Rough sets theory from analysis results. Proposed method is applied to LAMDSAT TM data on 2, June, 1992. Among them, normal distributive data were experimented, mainly. From this, we show clustering trends that similar to traditional band selection results by wavelength properties, from this, we verify that can use the proposed method that centered on data properties to select the efficient bands, though data sensing environment change to hyperspectral band environments.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.18
no.5
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pp.757-772
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1993
This paper describes the knowledge extraction for image understanding in knowledge based system. The current set of low level processes operate on the numerical pixel arrays, to segment the image into region and to convert the image into directional image, and to calculate feature for these regions. The current set of intermedate level processes operate on the results of earlier knowledge source to build more complex representations of the data. We have grouped into thee categories : feature based classification, geometric token relation, perceptual organization and grouping.
This paper describes a depth extraction algorithm in the stereo endoscopic images using adaptive window. First, The relation between the 3D coordinates in the world and the 2D coordinates in the image plane is estimated using camera calibration. Next, stereo matching is performed to find the conjugate pairs in the left and right images. To improve the precision of the matching result, adaptive window which can be varied on the shape as well as on the size according to the area characteristics is used. Finally, the result from the stereo matching and that of camera modeling are combined to extract the real depth information.
This paper describes on RF circuit simulation technique, especially on a RF modeling and a model extraction of a LDMOS(Lateral Diffused MOS) that has gate-width (Wg) dependence. Small-signal model parameters of the LDMOSs with various gate-widths extracted from S-parameter data are applied to make the relation between the RF performances and gate-width. It is proved that a source inductance (Ls) was not applicable to scaling rules. These extracted small-signal model parameters are also utilized to remove extrinsic elements in an extraction of a large-signal model (using HP Root MOSFET Model). Therefore, we can omit an additional measurement to extract extrinsic elements. When the large-signal model with Ls having the above gate-width dependence is applied to a high-power LDMOS module, the simulated performances (Output power, etc.) are in a good agreement with experimental results. It is proved that our extracted model and RF circuit simulation have a good accuracy.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.31
no.3
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pp.146-151
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2018
In this study, we compared the threshold-voltage extraction methods of accumulation-type JLDG (junctionless double-gate) MOSFETs (metal-oxide semiconductor field-effect transistors). Threshold voltage is the most basic element of transistor design; therefore, accurate threshold-voltage extraction is the most important factor in integrated-circuit design. For this purpose, analytical potential distributions were obtained and diffusion-drift current equations for these potential distributions were used. There are the ${\phi}_{min}$ method, based on the physical concept; the linear extrapolation method; and the second and third derivative method from the $I_d-V_g$ relation. We observed that the threshold-voltages extracted using the maximum value of TD (third derivatives) and the ${\phi}_{min}$ method were the most reasonable in JLDG MOSFETs. In the case of 20 nm channel length or more, similar results were obtained for other methods, except for the linear extrapolation method. However, when the channel length is below 20 nm, only the ${\phi}_{min}$ method and the TD method reflected the short-channel effect.
The increasing interests on patents have led many individuals and companies to apply for many patents in various areas. Applied patents are stored in the forms of electronic documents. The search and categorization for these documents are issues of major fields in data mining. Especially, the keyword extraction by which we retrieve the representative keywords is important. Most of techniques for it is based on vector space model. But this model is simply based on frequency of terms in documents, gives them weights based on their frequency and selects the keywords according to the order of weights. However, this model has the limit that it cannot reflect the relations between keywords. This paper proposes the advanced way to extract the more representative keywords by overcoming this limit. In this way, the proposed model firstly prepares the candidate set using the vector model, then makes the graph which represents the relation in the pair of candidate keywords in the set and selects the keywords based on this relationship graph.
Bae Hyeon;Kim Sung-Shin;Woo Kwang-Bang;May Gary S.;Lee Duk-Kwon
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.4
no.3
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pp.372-381
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2006
The purpose of this study was to develop a process management system to manage ingot fabrication and improve ingot quality. The ingot is the first manufactured material of wafers. Trace parameters were collected on-line but measurement parameters were measured by sampling inspection. The quality parameters were applied to evaluate the quality. Therefore, preprocessing was necessary to extract useful information from the quality data. First, statistical methods were used for data generation. Then, modeling was performed, using the generated data, to improve the performance of the models. The function of the models is to predict the quality corresponding to control parameters. Secondly, rule extraction was performed to find the relation between the production quality and control conditions. The extracted rules can give important information concerning how to handle the process correctly. The dynamic polynomial neural network (DPNN) and decision tree were applied for data modeling and rule extraction, respectively, from the ingot fabrication data.
Black liquor staining for the development of natural color of bleached Hanji caused problems of discoloration and degradation. This study was carried out not only to complement these problems but also to develop natural dyeing method that was similar to the color of unbleached Hanji, through the dyeing of rice straw extractives. The dyeing properties of Hanji were influenced more by dyestuffs extraction method than extraction and dyeing time. Dyeing ability of hot water extractives was superior to cold-water extractives. Without the relation to the time of extraction and dyeing, the color of Hanji dyeing hot water extractives were similar to the control, and the color of Hanji dyed for 45 min with hot water extractives that extracted for 120 min, were almost same as the control. As natural dyestuffs, hot water extractives of rice straw showed that excellent dyeing ability for the development of various natural colors similar to unbleached Hanjis.
This study addresses a low-cost lidar sensor-based glass feature extraction method for an accurate map representation using statistical moments, i.e. the mean and variance. Since the low-cost lidar sensor produces range-only data without intensity and multi-echo data, there are some difficulties in detecting glass-like objects. In this study, a principle that an incidence angle of a ray emitted from the lidar with respect to a glass surface is close to zero degrees is concerned for glass detection. Besides, all sensor data are preprocessed and clustered, which is represented using statistical moments as glass feature candidates. Glass features are selected among the candidates according to several conditions based on the principle and geometric relation in the global coordinate system. The accumulated glass features are classified according to the distance, which is lastly represented on the map. Several experiments were conducted in glass environments. The results showed that the proposed method accurately extracted and represented glass windows using proper parameters. The parameters were empirically designed and carefully analyzed. In future work, we will implement and perform the conventional SLAM algorithms combined with our glass feature extraction method in glass environments.
Kim, Mi-Jin;Park, Mi-Seong;Choe, Jae-Hyeok;Lee, Sang-Jo
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.4
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pp.1122-1131
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2000
The efficiency of thesytem depends upon an accurate extraction capability of index terms in the system of information search or in that of automatic index. Therefore, extraction of accurate index terms is of utmost importance. This report presents the generation methods of composition noun for efficient index term extraction by using words of high frequency appearance, so that the right documents can be found during information search. For the sake of presentation of this method, index terms of composition noun shall be extracted by applying the rule of composition and disintegration to the nouns with high frequency of appearance in the documents, such as those with upper 30%∼40% of frequency ratio. In addition, for he purpose of effecting an inspection of validity in relation to a composition of high frequency nouns such as those with upper 30∼40% of frequency ratio as presented in this report, it proposes an adequate frquency ratio during noun composition. Based upon the proposed application, in this short documents with less than 300 syllables, low frequency omissions were noticed, when composed with nouns in the upper 30% of frequency ratio; whereas the documents with more than 30 syllables, when composed with nouns in he upper 40% of frequency ration, had a considerable reduction of low frequency omissions. Thus, total number of index terms has decreased to 57.7% of these existing and an accurate extraction of index terms with an 85.6% adequacy ratio became possible.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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