The stability of cutting slope influences the safety of railway operation, and how to identify the stability of the slope quickly and determine the rational monitoring plan is a pressing problem at present. In this study, the attribute recognition model of risk assessment for high cutting slope stability in the heavy haul railway is established based on attribute mathematics theory, followed by the consequent monitoring scheme design. Firstly, based on comprehensive analysis on the risk factors of heavy haul railway loess slope, collapsibility, tectonic feature, slope shape, rainfall, vegetation conditions, train speed are selected as the indexes of the risk assessment, and the grading criteria of each index is established. Meanwhile, the weights of the assessment indexes are determined by AHP judgment matrix. Secondly, The attribute measurement functions are given to compute attribute measurement of single index and synthetic attribute, and the attribute recognition model was used to assess the risk of a typical heavy haul railway loess slope, Finally, according to the risk assessment results, the monitoring content and method of this loess slope were determined to avoid geological disasters and ensure the security of the railway infrastructure. This attribute identification- risk assessment- monitoring design mode could provide an effective way for the risk assessment and control of heavy haul railway in the loess plateau.
본 논문은 경사 인식을 통한 비평탄 지형에서의 전동 휠체어 제어 알고리즘에 관한 내용이다. 최근 고령자가 인구가 급격하게 증가되고 있으며, 이에 따라 휠체어 사용 인구 또한 급격하게 증가되고 있다. 하지만 대부분의 휠체어는 사용자의 안전성을 확보할 수 있는 어떠한 장치 없이 사용자가 직접 제어하고 있다. 이로 인해 경사로에서는 중력의 영향으로 인한 차량 제어에 어려움을 겪게 된다. 이에 본 논문에서는 차량이 경사지에서 이동할 경우 평지에서 이동하는 것과 유사한 모션제어를 수행할 수 있도록 차량 제어 알고리즘을 제안한다. 이때 다른 센서를 적용하지 않고 사용자의 제어 입력에 대비 차량의 이동 상태를 파악하여 차량이 경사지에 이동하는 과정에서 발생하는 오차를 인식하여 이를 최소화 할 수 있도록 제어기를 구성함으로써 차량이 사용자가 원하는 상태로 제어할 수 있도록 한다. 이러한 경사에 의해 발생하는 오차 및 이에 대한 차량제어에 대해 시뮬레이션을 통해 이를 검증하였다.
논문에서는 정규화된 우세한 기울기 벡터들을 기반으로 직선 획들을 추출하고, 직선 획들의 교차영역의 형태와 세기에 의한 변형에 강건한 오프라인 필기 순서도 기호인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 먼저 곡선으로만 구성되는 연결기호들을 별도의 특징을 사용하여 인식하고, 직선 획들이 있는 다른 기호들은 정규화된 우세한 기울기 벡터 군집의 최소 외접사각형들을 구하여 직선 획들을 추출하고, 이들 사각형들의 교차영역 형태와 세기를 구하여 순서도 기호를 인식한다. 제안된 알고리즘의 타당성을 확인하기 위하여 컴퓨터 프로그램의 순서도에 주로 사용되는 10종류의 순서도 기호 198개를 취득하여 실험한 결과 99.5%의 인식률을 얻었고, 변형에 강건하게 순서도 기호들이 인식됨을 알 수 있어서 제안된 알고리즘이 오프라인 필기 순서도 기호인식에 매우 효과적임을 확인하였다.
A variety of learning methods are used for neural networks. Among them, the backpropagation algorithm is most widely used in such image processing, speech recognition, and pattern recognition. Despite its popularity for these application, its main problem is associated with the running time, namely, too much time is spent for the learning. This paper suggests a method which maximize the convergence speed of the learning. Such reduction in e learning time of the backpropagation algorithm is possible through an adaptive adjusting of the slope of the activation function depending on total errors, which is named as the variable slope algorithm. Moreover experimental results using this variable slope algorithm is compared against conventional backpropagation algorithm and other variations; which shows an improvement in the performance over pervious algorithms.
농자들은 청각장애를 가지고 있기 때문에 알람, 도어 벨, 싸이렌, 경적, 전화 벨 등과 같은 유용한 소리정보를 인식할 수 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 주요한 환경소리 인식방법을 탑재한 휴대형 청각보조 장구가 요구되어진다. 본 논문에서는 환경소리 인식시스템에 적용할 수 있는 능동형 기울기 가중치제약 방식의 새로운 동적 시간정합 알고리듬을 제안하였다. 환경소리 인식방법은 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 소리의 주파수 성분과 크기를 이용하여 시작점과 끝점을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 구간에 대하여 특징을 추출하며 세 번째 단계에서는 추출된 특징들을 분류한다. 실험 결과 제안한 방법의 인식률이 거의 90%가 되었다. 그리고 기존의 동적 시간정합 알고리듬과 비교하였을 때 인식율에 있어서 약 20%정도의 개선이 있었다. 따라서 제안된 방법을 사용하여 농자가 환경소리를 인식할 수 있는 휴대형 청각 보조 장구가 개발된다면 그들의 생활에 편리함을 줄 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제14권3호
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pp.525-533
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2003
In this paper we introduce some existing preprocessing algorithm for character recognition and consider feature extraction method for the recognition of low resolution document. Image recognition of low resolution document including fax images can be frequently misclassified due to the blurring effect, slope effect, noise and so on. In order to overcome these difficulties in the character recognition we considered a mesh feature extraction and contour direction code feature. System for automatic character recognition were suggested.
This paper proposes the optimization of ultrasonic signal recognition in ferrite carbon steel weld zone using neural networks. For these purposes, the ultrasonic signals for defects as porosity, incomplete penetration and slag inclusion in the weld zone are acquired in the type of time series data. And then their applications evaluated feature extraction based on the time-frequency-attractor domain(peak to peak, rise time, rise slope, fall time, fall slope, pulse duration, power spectrum, and bandwidth) and attractor characteristics (fractal dimension and attractor quadrant) etc. The proposed neural networks system in this study can enhances performance of ultrasonic signal recognition.
Recently, slope stability analysis in current design criteria is criticized for its unrealistic assumption of groundwater table and slope stability analysis incorporating seepage analysis considering rainfall is gaining a recognition as an alternative. However, a reasonable method for determining the rainfall used in the seepage analysis has not yet been established. Rainfall input for seepage analysis is a time series of rainfall and is similar to the hyetograph which is usually obtained from hydrology. In this paper a method to obtain the hyetograph from the intensity-duration-frequency is proposed. The resulting hyetograph can be used in the in the slope design stage. Also some considerations for practical application of slope stability analysis considering the rainfall is included.
Shape recognition of solder ball bumps in a BGA (Ball Grid Array) is an important issue in flip chip bonding technology. In particular, the semiconductor industry has required faster and more accurate inspection of micron-size solder bumps in flip chip bonding as the density of balls has increased dramatically. The difficulty of this issue comes from specular reflection on the metal ball. Shape recognition of a metal ball is a very realproblem for computer vision systems. Specular reflection of the metal ball appears, disappears, or changes its image abruptly due to tiny movementson behalf of the viewer. This paper presents a practical shape recognition method for three dimensional (3-D) inspection of a BGA using a 5-step ring illumination device. When the ring light illuminates the balls, distinctive specularity images of the balls, which are referred to as "iso-slope contours" in this paper, are shown. By using a mathematical reflectance model, we can drive the 3-D shape information of the ball in aquantitative manner. The experimental results show the usefulness of the method for industrial application in terms of time and accuracy.
Dynamic Programming Matching (DPM)은 순차적으로 구성된 문제를 수학적으로 최적화 시키는 기술로서 패턴인시 분야에서 다년간 중요한 역할을 해왔다. 서명인식을 위한 대부분의 실제적 적용에서는 Sakoe and Chiba [9]의 실제구현 버전이 기반이 되어 왔는데, 일반적으로 slope constraint p = 0의 방법이 적용되어 왔다. 이 논문에서는 이 경우에는 전진탐색에 의한 휴리스틱한 방법을 적용한 MDPM이 상당한 처리시간의 단축 뿐만 아니라 약간의 인식능력 향상을 가질 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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