This research is focused on the emotion rather than the logic, the present building up the Market toward clients' relationship and the communication through the most direct Contact Space in Non-Mass Media Communication. This research's purposes are to classify Space Communication kinds to analyze how the each element could affect on Brand Identity Strength and to provide the way to appeal the Brand Image as the corporation intends and to analyze Corporations and Clients' value from Space Communication. The process of this research is following. Analysis of the Space Communication, which mentioned above and the value, which was obtained from it, and analysis through the Brand, which uses the Space to build the Brand Identity with positive Brand Image and the conclusion. In Conclusion, we need to analyze the identity of each Brand and do positioning to make outstanding Brand through analysis. Because outstanding scheme varies on deciding to communicate through the Space to satisfy clients with outstanding plan or clients' sex, age, profession, resign though appealing same Brand identity, the Space Identity should be flexible depends on area and target market.
칼라 코렐로그램은 계산량이 많아지고 저장 공간이 커져서 검색하는 시간이 길어지므로 일반적으로 64*64 로 양자화 하여 사용되어지는데, 본 논문에서는 메디안 픽셀 특징에 공간정보를 이용하여 9*9 로 양자화 하였다. 기존 알고리즘의 경우 메디안 값이 중복되는 경우 중복된 값들을 정렬하여 그 중 가운데 값을 특징자 값으로 정하였으나, 제안된 알고리즘에서는 중복된 값들을 정렬하여 그 중 공간정보가 가장 작은 값을 특징자 값으로 정하였다. 그리고 코렐로그램을 적용하여 특징자 테이블을 구성하고 이를 이용하여 비교하였다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 테스트 하였고 그 결과 기존 알고리즘 보다 더 나은 검색성능을 나타내게 되었다.
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제12권1호
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pp.59-65
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2012
A study on the electrical characteristic analysis of solar cell diodes under experimental conditions of varying temperature and frequency has been conducted. From the current-voltage (I-V) measurements, at the room temperature, we obtained the ideality factor (n) for Space Charge Region (SCR) and Quasi-Neutral Region (QNR) of 3.02 and 1.76, respectively. Characteristics showed that the value of n (at SCR) decreases with rising temperature and n (at QNR) increases with the same conditions. These are due to not only the sharply increased SCR current flow but the activated carrier recombination in the bulk region caused by defects such as contamination, dangling bonds. In addition, from the I-V measurements implemented to confirm the junction uniformity of cells, the average current dispersion was 40.87% and 10.59% at the region of SCR and QNR, respectively. These phenomena were caused by the pyramidal textured junction structure formed to improve the light absorption on the device's front surface, and these affect to the total diode current flow. These defect and textured junction structure will be causes that solar cell diodes have non-ideal electrical characteristics compared with general p-n junction diodes. Also, through the capacitance-voltage (C-V) measurements under the frequency of 180 kHz, we confirmed that the value of built-in potential is 0.63 V.
3상 PWM 정류기에 대한 공간벡터제어 기반 전압제어방식은 스위칭 구간에 대한 스위칭 패턴을 설계해야하기 때문에 최적한 스위칭 패턴을 설계하는데 많은 노력이 요구된다. 본 연구에서는 3상 6펄스 전압형 PWM 정류기를 위한 D-Q 제어에 기반 한 SPWM 출력전압 제어 알고리즘을 연구하였다. 출력전압제어 알고리즘에서 3상 기준신호들은 공간벡터 표시법에 기반 한 D-Q 변환으로부터 얻어지며 스위칭 패턴 대신에 SPWM 방식을 이용하여 정류기 스위칭 제어 신호들을 생성하도록 하였다. 다음으로, EMTP-RV를 이용하여 D-Q 제어기반 SPWM 방식을 가지는 3상 6펄스 전압형 PWM 정류기를 모델링하였다. 끝으로, EMTP-RV 시뮬레이션을 통해 얻어지는 출력전압파형을 기준 값과 비교, 출력전압이 기준전압을 정확하게 추종함을 확인함으로서 D-Q 제어기반 SPWM 전압제어 알고리즘의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 비모노톤함수(non-monotone function)인 CosExp(cosine-modulated symmetric Exponential function) 함수와 모노톤함수(monotone function)인 시그모이드 함수를 캐스케이드 코릴레이션 알고리즘(Cascade Correlation algorithm)의 학습에 병행해서 사용하여 이중나선문제(two spirals problem)의 패턴인식에 어떠한 영향이 있는지 분석하고 이어서 알고리즘의 최적화를 시도한다. 첫 번째 실험에서는 알고리즘의 후보뉴런에 CosExp 함수를 그리고 출력뉴런에는 시그모이드 함수를 사용하여 나온 인식된 패턴을 분석한다. 두 번째 실험에서는 반대로 CosExp 함수를 출력뉴런에서 사용하고 시그모이드 함수를 후보뉴런에 사용하여 실험하고 결과를 분석한다. 세 번째 실험에서는 후보뉴런을 위한 8개의 풀을 구성하여 변형된 다양한 시그모이드 활성화 함수(sigmoidal activation function)를 사용하고 출력뉴런에는 CosExp함수를 사용하여 얻게 된 입력공간의 인식된 패턴을 분석한다. 네 번째 실험에서는 시그모이드 함수의 변위를 결정하는 세 개의 파라미터 값을 유전자 알고리즘을 이용하여 얻는다. 이 파라미터 값들이 적용된 시그모이드 함수들은 후보뉴런의 활성화를 위해서 사용되고 출력뉴런에는 CosExp 함수를 사용하여 실험한 최적화 된 결과를 분석한다. 이러한 알고리즘의 성능평가를 위하여 각 학습단계 마다 입력패턴공간에서 인식된 이중나선의 형태를 그래픽으로 보여준다. 최적화 과정에서 은닉뉴런(hidden neuron)의 숫자가 28에서 15로 그리고 최종적으로 12개로 줄어서 학습 알고리즘이 최적화되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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