In this paper, we present a vision algorithm and method for input image improvement and preprocessing of dented and raised characters on the sidewall of tires. we define optical condition between reflect coefficient and reflectance by the physical vector calculate. On the contrary this work will recognize the engraved characters using the computer vision technique. Tire input images have all most same grey levels between the characters and backgrounds. The reflectance is little from a tire surface. therefore, it's very difficult segment the characters from the background. Moreover, one side of the character string is raised and the other is dented. So, the captured images are varied with the angle of camera and illumination. For optimum input images, the angle between camera and illumination was found out to be with in 90。 .In addition, We used complex filtering with low-pass and high-pass band filters to improve input images, for clear input images. Finally we define equation reflect coefficient and reflectance. By doing this, we obtained good images of tires for pattern recognition.
본 논문에서는 TVC 배터리의 설계 개념, 특성과 환경 및 성능 시험 결과에 대해 간략히 보인다 KSLV-I 상단에 탑재되는 TVC 배터리는 168개의 소니 18650VT 고전력 리튬이온 셀을 사용하며, 84개의 셀을 직렬로 구성한 후 각 열을 병렬로 2개 연결하여 추력 벡터제어(TVC) 시스템의 미션에 요구되는 전압(공칭 270V)과 전류를 공급한다. TVC 시스템의 부하 특성은 짧은 시간 동안 높은 전류 출력을 요구하는 펄스의 형태를 가진다. 무게를 최소화하며 시스템 요구 전력을 공급하기 위해 18650VT 셀을 적용하였다. 18650VT 셀은 고전력 응용분야를 위해 설계된 모델로 10C 연속 방전 능력을 갖고 있다.
In order to predict depth of the pile forward modeling and inversion of magnetic logging data was conducted by using a finite line of dipoles model. The horizontal component as well as the vertical component of magnetic fields can be measured in the borehole, and the magnetic anomalies can be obtained by subtracting the Earth's magnetic field from the measurement. The magnetic anomalies of the pile are considered as vector sum of induced magnetization due to the Earth's magnetic field and remnant magnetization possessed by steel strings in the pile. The magnetic anomalies are used as input data for inversion from which the length, the magnetic moment per unit length, and the dip angle of the pile can be obtained. From the inversion of synthetic noisy data, and the data obtained from the field model test it is found that the driving depth of the pile can be determined as close to the order of measuring interval (5∼10㎝). It is also found that the resultant magnetic anomalies due to an individual steel string in the pile are almost same as those due to a group of steel strings located at the center of the pile. The magnetic logging method also can be used for locating reinforced bars, pipes, and steel casings.
지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간-로봇 상호작용)나 HCI(인간-컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.
가변생체인식 방법 (Cancelable Biometrics)은 생체정보의 도난이나 도용으로부터 강인하며 재생성 가능한 생체템플릿을 제공하는 높은 보안성을 갖는 생체 인식방법이다. 본 논문은 가변얼굴인식 방법의 하나로써 얼굴생체템플릿을 나머지에 기반하여 이진화하는 방법을 제안한다. 이진화를 위한 입력 값으로, 우리의 기존 연구 결과로서의 가변얼굴템플릿을 이용하였다. 이 가변얼굴템플릿은 상이한 두 개의 형상 기반의 얼굴특징추출 방법 (Appearance based face recognition)을 이용하여 두 개의 얼굴특징벡터를 추출하고, 추출된 두 개의 얼굴특징벡터를 재배열 후 합하여 얻어진다. 우리의 기존방법으로 얻어진 얼굴특징벡터는 실수 값을 갖기 때문에 저장 시 기존의 암호화 방법과의 접목이 힘들며 원래의 생체정보 노출에 대한 잠정적인 위협이 될 수 있다. 본 논문의 나머지에 기반한 이진화 방법은 우리의 기존 가변얼굴템플릿에서 부분정보인 나머지를 이용하여 이진비트열을 생성하므로 향상된 보안성을 제공한다. 또한 본 논문의 이진화 기법은 합해진 특징벡터의 통계적인 특징으로부터 정의된 보조정보 (Helper data)를 이용하여 높은 인식 성능을 갖는다. 제안방법은 보조정보가 노출된 경우에서도 이진화된 가변얼굴템플릿이 원 얼굴특징벡터보다 향상된 인식성능을 보장한다. 제안하는 방법은 the extended YALEB face database를 이용하여 성능과 보안성에 대하여 평가 하였다.
The drilling mud is essentially used in oil and gas development. There are several roles of using the drilling mud, such as cleaning the bottomhole, cooling and lubricating the drill bit and string, transporting the cuttings to the surface, keeping and adjusting the wellbore pressure, and preventing the collapse of the wellbore. The fragments from rocks and micro-sized bubbles generated by the high pressure are mixed in the drilling mud. The systems to separate those mixtures and to keep the uniformly maintained quality of drilling mud are required. In this study, the simulation is conducted to verify the performance of the mud tank's agitation capacity. The primary role of the mud tank is the mixing of mud at the surface with controlling the mud condition. The container type is chosen as a mud tank pursuing efficient transport and better management of equipment. The single- and two-phase simulations about the agitation in the mud tank are performed to analyze and identify the inner flow behavior. The convergence of results is obtained for the vertical- and axis-direction velocity vector fields based on the grid-dependency tests. The mixing time analysis depending on the multiphase flow conditions indicates that the utilization of a two-stepped impeller with a smaller size provides less time for mixing. This study's results are expected to be utilized as the preliminary data to develop the mixing and integrating equipment of the onshore drilling mud system.
본 연구에서는 하천공간정보의 웹서비스를 위해 SOAP(Simple Object Access Protocol) API 및 REST(Representation State Transfer) API로 제공하는 HydroG-OneFlow 웹서비스를 개발하였다. HydroG-OneFlow는 GML 기반의 서비스를 제공하며 GetBasin, GetGeoVariable 및 GetData 등의 기본서비스로 구성된다. GML은 GIS S/W의 벡터 GML 포맷과 공간정보 오픈플랫폼 서비스인 브이월드 데이터 API에서 제공하는 GML 포맷을 참고하여 하천공간 벡터정보를 제공할 수 있도록 GML을 구성하였다. GDM 공간 데이터에 대한 벡터정보 ML 수용 수준을 향상시킬 수 있도록 벡터구조의 점, 선, 면 정보에 대하여 GML의 PointPropertyType, CurvePropertyType, SurfacePropertyType을 도입하였다. 또한 일반적인 공간자료에서는 Multi 객체에 대한 지원도 필요하다. 현 GDM 데이터베이스에서도 OGC 표준의 MultiPoint, MultiLineString, MultiPolygon을 지원하고 있다. 이를 위하여 GML의 상응 요소인MultiPointPropertyType, MultiCurvePropertyType, MultiSurfacePropertyType을 하천공간정보 벡터 스키마에 도입하여 활용하였다. 클라이언트 서버 통신은 메시지 교환프로토콜인 SOAP을 사용하여 서버의 객체를 직접 호출하여 이루어진다. 서버는 서버의 제공 서비스를 WSDL(Web Service Description Language)를 통하여 게시하고 클라이언트는 이 기준(Criteria)을 참고하여 접근한다. GetData의 경우 Type(GRID or VECTOR), GDM(Geospatial Data Model) 여부(true or false), LayerName, BasinID, GenTime을 인자로 받아 GeoData에서 검색된 정보를 반환한다. SOAP버전은 1.1과 1.2를 지원하여 접근하는 클라이언트에서 선택할 수 있도록 개발하였다.
영상처리라는 것은 문자를 인식하거나 물체를 인식하는 등 어떠한 물체의 특징을 추출하여 그에 대한 정보를 가지고 자동제어 시스템이나 인식시스템에 도입하는 것이다. 그러나 이러한 시스템들에 도입시키기 위해서는 찾고자 하는 물체의 특징을 잘 검출할 수 있어야 하며 검출된 특징의 패턴도 잘 잘 구별해야 한다. 그러나 본 논문에서 다루고 있는 고무 타이어의 특성은 배경과 문자열이 존재하는 특징면이 잘 구분되지 않는다는 것이다. 이것은 곧 특징 추출이 어렵다는 것을 간접적으로 나타내고 있는 것이다. 그러므로 수많은 논문에서 손실된 특징 정보를 복원하기 위한 기술과 끊어진 문자 정보를 유추하여 맞춰 내는 등의 기술을 많이 연구해 왔다. 그러나 우리는 무엇보다 처음에 입력받는 영상이 좋아야만 나머지 필터링이나 영상 처리기법이 쉽다고 생각하여 입력 영상을 개선시킬 수 있는 광학적인 환경에 관심을 두기로 하였다. 본 논문은 이리한 영상처리기법 중에서 입력 영상을 보다 선명하게 받아들이기 위한 조건을 찾고 광학적인 이론을 찾고자 하는 논문이다. 본 논문은 타이어를 생산하는 라인에서 타이어에 각인되어 있는 문자를 인식하고 상위 컴퓨터인 호스트 컴퓨터에 자료를 전송함으로써 물류를 관리하고, 다음 공정인 전수 검사공정에서 각 타이어에 맞는 휠을 끼우기 위한 작업을 위한 것이다. 이러한 시스템을 위해서는 나은 양질의 입력영상을 획득해야만 인식과정에서 오인식을 줄일 수 있고 자동화 공정에 응용할 수 있다. 양질의 입력영상을 획득하기 위해서는 빛의 입사각도와 피사체가 이루는 각도가 어떠한 각의 형태를 가지는가 하는 것이 중요하며 또한 이것을 받아들이는 카메라의 각도가 피사체와 어떠한 각을 이루는가? 하는 것도 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이에 대한 최적조건을 실험적인 방법으로 찾고, 이에 대한 결과를 광학적으로 증명해 보고자 한다.
빅데이터 시대에 정보의 양이 급증하고, 그중 많은 부분을 차지하는 문자열 정보를 정량화하여 의미를 찾아 낼 수 있는 인공지능 방법론이 함께 발전하면서, 텍스트 마이닝을 통해 주가 예측에 적용해 온라인 뉴스로 주가를 예측하려는 시도가 다양해지고 있다. 이러한 주가 예측의 방법은 대개 예측하고자 하는 기업의 뉴스로 주가를 예측하는 방식이다. 하지만 특정 회사의 뉴스만이 그 회사의 주가에 영향을 주는 것이 아니라, 그 회사와 관련성이 높은 회사들의 뉴스 또한 주가에 영향을 줄 수 있다. 그러나 관련성이 높은 기업을 찾는 것은 시장 전반의 공통적인 영향과 무작위 신호 때문에 쉽지 않다. 따라서 기존 연구들은 주로 미리 정해진 국제 산업 분류 표준에 기반을 둬 관련성이 높은 기업을 찾았다. 하지만 최근 연구에 따르면, 국제 산업 분류 표준은 섹터에 따라 동질성이 다르며, 동질성이 낮은 섹터는 그들을 모두 함께 고려하여 주가를 예측하는 것이 성능에 악영향을 줄 수 있다는 한계점을 가진다. 이러한 한계점을 극복하기 위해, 본 논문에서는 주가 예측 연구에서 처음으로 경제물리학에서 주로 사용되는 무작위 행렬 이론을 사용하여 시장 전반 효과와 무작위 신호를 제거하고 군집 분석을 시행하여 관련성이 높은 회사를 찾는 방법을 제시하였다. 또한, 이를 기반으로 관련성이 높은 회사의 뉴스를 함께 고려하며 다중 커널 학습을 사용하는 인공지능 모형을 제시한다. 본 논문의 결과는 무작위 행렬 이론을 통해 시장 전반의 효과와 무작위 신호를 제거하여 정확한 상관 계수를 찾아 군집 분석을 시행한다면 기존 연구보다 더 좋은 성능을 보여 준다는 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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