This paper deals with a method calculating various hull form parameters which are required in numerical analysis for ship performance such as motion, maneuverability, resistance and propulsion, etc. After the hull form is designed, before the model tests the ship's performances are evaluated by various analysis tools in which the hull form parameters are used with many kinds of forms aside from offset data. Here, The hull form parameters characterize the properties of hull form and contain positional, differential and integral information implicitly. Generally, the commercial CAD-system has not functions enough for supporting these form parameters and therefore each shipyard uses its own in-house analysis program as well as commercial analysis software. To overcome these limitations, modules for supporting these analysis programs have developed. The modules contain cubic composite spline cure using local curve fairing, intersect algorithm, Gaussian integral, and other geometric techniques needed in calculating hull form parameters. Using our analysis-supporting modules, a complex hull form can be remodeled exactly to the hull form designed by CAD-system and any hull form parameter required in various performance analyses can be calculated.
This paper presents a performance improvement technique of 2-D towed array shape estimation using Kalman filters. The proposed algorithm by linear model approximation corrects the position errors caused by the Kalman filter results. However, since the assumed linear model makes errors at bending parts, the spline interpolation algorithm based on curve is proposed to reduce the errors.
Artificial neural networks (ANNs) play an important role in the fields of function approximation, prediction, and classification. ANN performance is critically dependent on the input parameters, including the number of neurons in each layer, and the optimal values of weights and biases assigned to each neuron. In this study, we apply the particle swarm optimization method, a popular optimization algorithm for determining the optimal values of weights and biases for every neuron in different layers of the ANN. Several regression models, including general linear regression, Fourier regression, smoothing spline, and polynomial regression, are conducted to evaluate the proposed method's prediction power compared to multiple linear regression (MLR) methods. In addition, residual analysis is conducted to evaluate the optimized ANN accuracy for both training and test datasets. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively determine optimal values for neuron weights and biases, and high accuracy results are obtained for prediction applications. Evaluations of the proposed method reveal that it can be used for prediction and estimation purposes, with a high accuracy ratio, and the designed model provides a reliable technique for optimization. The simulation results show that the optimized ANN exhibits superior performance to MLR for prediction purposes.
이 논문에서는 디지털 영상의 퍼지 시스템 표현으로부터 유도된 Edge 검출 알고리듬에 대하여 기술한다. 이 알고리듬은 Gradient을 기반으로 한 것으로 Convolution Kernel이 기존의 Roberts, Prewitt 또는 Sobel등이 제안한 Gradient Kernel과 다른 새로운 것이다. 사용한 퍼지시스템은 디지털 영상을 근사적으로 표현한 Bicubic Spline 함수를 퍼지시스템 화한것으로서 2차 도함수가 연속이기 때문에 Gradient나 Laplacian 연산이 가능하다. Grid 점들에서 이 함수의 Gradient는 두 개의 축 방향으로 각각 한개의 3$\times$3행렬과 영상과의 Covolution에 의하여 산출됨을 보였으며 이를 이용하여 검출된 Edge들은 기존의 다른 방법을 사용하여 검출된 Edge 영상보다 훨씬 선명함을 확인하였다. 이 알고리듬 적용사례 2개에 대한 기술에 포함되어 있다.
This paper describes the optimal home positioning algorithm of Eclipse-II, a new conceptual parallel mechanism for motion simulator. Eclipse-II is capable of translation and 360 degrees continuous rotation in all directions. In unexpected situations such as emergency stop, riders have to be resituated as soon as possible through a shortest translational and rotational path because the return paths are not unique in view of inverse kinematic solution. Eclipse-II is man riding. Therefore, the home positioning is directly related to the safety of riders. To ensure a least elapsed time, ZYX Euler angle inverse kinematics is applied to find an optimal home orientation. In addition, the subsequent decrease of maximum acceleration and jerk values is achieved by combining the optimal return path function with cubic spline, which consequently reduces delivery force and vibration to riders.
본 논문에서는 핸드폰 조립 전의 키패드의 개별버튼에 불량 검사방법을 제안한다. 제안한 알고리즘은 키패드의 영역 분할, 폰트 영역 분할, 이동 및 회전의 처리과정을 통해, 동일 색상의 검사 및 등급 분류, 폰트 검사, 스크래치 검사로 이루어져 있다. 특히, 본 논문에서 제안한 영역분할 방법은 기존의 단순 문턱치를 기반으로 키패드의 경사나 곡면 모양에 기인한 휘도 변화에 대응하기 위해, 패드 영역만을 B-spline으로 근사화하여, 각 화소마다 다른 표면 문턱치를 적용하는 방법을 제시한다. 또한, 키패드의 회전 정보를 고유치 및 고유벡터를 사용하여 매우 빠르고 효율적으로 구하는 방법을 제시한다. 실험결과 제안한 방법은 실제 인라인 공정상에 적용하여 실험결과 우수한 성능을 보여준다.
In this paper, we propose a method to detect contours of a face, eyes, and a mouth of a person in the color image in order to make an avatar automatically. First, we use the HSI color model to exclude the effect of various light conditions, and find skin regions in the input image by using the skin color defined on HS-plane. And then, we use deformable templates and genetic algorithm (GA) to detect contours of a face, eyes, and a mouth. Deformable templates consist of B-spline curves and control point vectors. Those represent various shapes of a face, eyes and a mouth. GA is a very useful search algorithm based on the principals of natural selection and genetics. Second, the avatar is automatically created by using GA-detected contours and Fuzzy C-Means clustering (FCM). FCM is used to reduce the number of face colors. In result, we could create avatars which look like handmade caricatures representing user's identity. Our approach differs from those generated by existing methods.
저해상도 영상 정보들 이용하여 고해상도 영상으로 재구성하는 새로운 고해상도 복원 알고리즘을 제안한다. 제안된 고해상도 복원 알고리즘은 super 해상도 이론을 바탕으로 구성되며, super 해상도는 정합과 복원의 순차적인 단계로 구성되어있다. 본 논문에서는 다해상도 분해를 통한 웨이브렛 기저와 하위픽셀이동을 통한 정합으로 많은 데이터 처리량과 잡음을 줄여 주요정보 유지와 에러율 개선하였다. 또한 복원단계에서는 퍼지 웨이브렛 B-스플라인 보간법을 이용하여 블러링과 블록화 현상이 없는 부드러운 영상과 해상도를 얻음을 확인하였다.
A marine propeller is designed for preventing cavitation priority. Cavitation is a phenomenon which is defined as the vibration or noise by dropping the pressure on the high-speed rotation of the propeller. There has to be a enough thrust on the low-speed rotation for preventing cavitation. Thus, it has to be considered in the increasing of the number of blade and the angle of wing to design the propeller. In addition, flow resistance will be increasing by narrowing the width between blades. So high quality surface roughness of the hub to minimize flow resistance is required. Interference problems with tool and neighboring surfaces often take place from this kind of characteristics of the propeller. During 5-Axis machining of these propellers, the excessive local interference avoidance, necessary to avoid interference, leads to inconsistency of cutter posture, low quality of machined surface. Therefore, in order to increase the surface quality, it is necessary to minimize the cutter posture changes and create a continuous tool path while avoiding interference. This study, by using a MC-space algorithm for interference avoidance and a MB-spline algorithm for continuous control, is intended to create a 5-Axis machining tool path with excellent surface quality. Also, an effectiveness is confirmed through a verification manufacturing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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