여파기의 스커트 특성을 향상시키기 위해서 동일한 주파수 특성을 지닌 독립적인 고온초전도 헤어핀 콤여파기를 효과적으로 cascade하는 방법을 제시하였다. Cascade 여파기는 공진기들을 마름모 형태로 배열한 구조로서 공진기 사이의 교차 결합을 최소화 할 수 있고 한정된 원형의 웨이퍼에 좋은 스커트 특성을 얻고자 할 때 효과적으로 쓰일 수 있다. 시뮬레이션 결과에 의하면 18 폴 cascade 여파기의 스커트 특성은 통과 대역 아래쪽과 위쪽에서 40dB/MHz 이상 감소하였다.
Nowadays many people have an interest in facial expression and the behavior of people. These are human-robot interaction (HRI) researchers utilize digital image processing, pattern recognition and machine learning for their studies. Facial feature point detector algorithms are very important for face recognition, gaze tracking, expression, and emotion recognition. In this paper, a cascade facial feature point detector is used for finding facial feature points such as the eyes, nose and mouth. However, the detector has difficulty extracting the feature points from several images, because images have different conditions such as size, color, brightness, etc. Therefore, in this paper, we propose an algorithm using a modified cascade facial feature point detector using a convolutional neural network. The structure of the convolution neural network is based on LeNet-5 of Yann LeCun. For input data of the convolutional neural network, outputs from a cascade facial feature point detector that have color and gray images were used. The images were resized to $32{\times}32$. In addition, the gray images were made into the YUV format. The gray and color images are the basis for the convolution neural network. Then, we classified about 1,200 testing images that show subjects. This research found that the proposed method is more accurate than a cascade facial feature point detector, because the algorithm provides modified results from the cascade facial feature point detector.
The lossless bounded real(LBR) two-pair cascade structure is one of the exiting low-sensitivity digital filter structures such as wave digital filters(WDFs) orthogonal filters. They are known to have the same structures which are composed of canonic building blocks interconnected to each other. The LBR two-pair cascade filters amount to describing in a unified manner the existing canonic low-sensitivity filters in terms of transfer matrices and chain matrices. However the existing structures have somewhat degraded low-sensitivity performance because they include dependent parameters within their structures. In this paper we propose a filter structure called “two-type-interlaced(TTI) structure.” eliminating such problem completely. This structures can be viewed as the WDFs of analog ladder circuits. As ladder circuits are obtained by cascading Brune sections and merging neighboring inductors or capacitors. so TTI structures at e obtained by cascading Type 3 LBR two-pairs and merging neighboring Type 1 LBR two-pairs. Next, a test procedure called “LBR test” is also presented in this paper. which determines whether of not the quantized TTI structure is stable . If it is unstable we can fine-tune the quantized parameters to make the overall structure stable. Therefore we can solve the dependent parameter problem completely with TTI structure along with LBR test. test.
Han, Byung-Gil;Lee, Jong Taek;Lim, Kil-Taek;Chung, Yunsu
ETRI Journal
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제37권2호
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pp.251-261
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2015
We present a novel method for real-time automatic license plate detection in high-resolution videos. Although there have been extensive studies of license plate detection since the 1970s, the suggested approaches resulting from such studies have difficulties in processing high-resolution imagery in real-time. Herein, we propose a novel cascade structure, the fastest classifier available, by rejecting false positives most efficiently. Furthermore, we train the classifier using the core patterns of various types of license plates, improving both the computation load and the accuracy of license plate detection. To show its superiority, our approach is compared with other state-of-the-art approaches. In addition, we collected 20,000 images including license plates from real traffic scenes for comprehensive experiments. The results show that our proposed approach significantly reduces the computational load in comparison to the other state-of-the-art approaches, with comparable performance accuracy.
Tummaruckwattana, S.;Pannil, P.;Chaikla, A.;Tirasesth, K.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.268-271
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2004
This paper describes the development of a fuzzy logic control based on PID controller to improve the performances of the control system using conventional PID controller for the cascade process control systems. The structure of the proposed control system consists of two fuzzy-based PID controllers. One is used to eliminate the input disturbances of the inner loop and the other is used to regulate output response of the outer loop. The fuzzy PID design is derived from the linear-time continuous function of the conventional PID controller. The performance of the proposed controller is verified by MATLAB/SIMULINK simulation. Results of simulation studies demonstrates the outstanding of the control system using fuzzy-based PID controller in terms of reduced overshoot and fast response compared with the conventional PID controller.
델타시그마 변환기에서 limit cycle 에 의한 패턴 노이즈 문제는 오래 동안 설계자들을 괴롭혀 온 문제이다. 델타시그마 변환기의 동작과 출력은 입력과 초기치에 의해 결정된다. 본 논문은 델타시그마 변환기의 구조에 따른 패턴잡음의 발생정도를 널리 쓰이는 네 가지 모델로 비교 하였다. 델타시그마 변환기 중 적분기형 과 공진기형의 차이와 부궤환 방식에 따른 차이를 비교 하였으며 그 결과는 적분기 형식의 증폭단을 사용하는 델타시그마 변환기가 패턴잡음을 적게 발생시키는 것으로 판명되었다.
GaAs/AlGaAs 물질계를 기반으로 한 양자폭포레이저를 제작하였다. 양자폭포레이저는 활성층의 위까지만 식각된 shallow mesa 구조와 활성층까지 식각된 deep mesa 구조로 제작되었다. shallow mesa 구조의 경우 문턱전류 밀도가 $26-32\;kA/cm^2$이었지만 deep mesa 구조의 경우 문턱전류 밀도는 $13\;kA/cm^2$로 대단히 감소되었다. Deep mesa 구조에서의 문턱전류 감소는 측면 방향으로의 전류 손실이 감소되었기 때문으로 설명되었다.
배열 안테나 수신기에서 도래각(Angle of Arrival : AOA) 정보는 다양한 상황에서 특정 신호의 위치추정 및 효율적인 신호 획득을 위한 주요한 요소 중 하나이다. 위성망을 통한 도래각 추정은 위성에 탑재된 평면(격자형, 원형) 배열 안테나를 이용하여 빠르게 넓은 지역의 도래각 정보를 획득할 수 있다는 장점을 가진다. 위성 환경에서는 배열 안테나의 크기에 제약이 있어, 다수개의 안테나 요소를 사용하면서 전체 크기가 작은 동심원 배열 (CCA : Concentric Circular Array or CRA : Concentric Ring Array) 안테나 구조가 단일 원형 배열(UCA : Uniform Circular Array) 안테나 구조에 비해 효율적이다. 본 논문은 동심원 배열 안테나를 적용한 CAPON과 Beamspace MUSIC으로 구성된 캐스케이드 도래각 추정 알고리즘을 소개한다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제시된 알고리즘에 대한 성능평가를 실시하고, 단일 원형 배열 안테나의 경우와 비교/분석한다.
본 연구에서는 선형 캐스케이드 실험장치의 유로를 캐스케이드 피치의 두배 넓이로 설정하고 두 개의 블레이드만을 설치하였다. 따라서 동일한 실험장치에서 다수개의 블레이드를 설치하는 경우에 비하여 큰 블레이드에서 실험이 가능하도록 하였다. 아울러 두 개의 블레이드 설치에 따른 주기조건의 어려움을 해소하기 위하여 실험장치 내의 작동유체의 배출이나 꼬리판의 조정을 하지 않아도 주기조건이 되도록 하는 실험장치의 벽면을 설계하였다. 이를 위하여 주기조건에서 얻어진 블레이드 표면에서의 마하수와 동일한 결과가 얻어지도록 목적함수를 설정하였으며, 설계변수로는 벽면의 형상변경과 관련이 있는 12개의 변수를 사용하였다. 벽면의 설계는 기울기 기반의 최적화법을 사용하였으며, 내부유동장의 계산은 상용코드인 CFX-11을 사용하였다. 두 결과의 비교에서 벽면의 조정만으로도 동일한 유동특성이 얻어질 수 있음을 확인하였다.
Cracks in plate-like structures are some of the main reasons for destruction of the entire structure. In this study, a novel two-stage methodology is proposed for damage detection of flexural plates using an optimized artificial neural network. In the first stage, location of damages in plates is investigated using curvature-moment and curvature-moment derivative concepts. After detecting the damaged areas, the equations for damage severity detection are solved via Bat Algorithm (BA). In the second stage, in order to efficiently reduce the computational cost of model updating during the optimization process of damage severity detection, multiple damage location assurance criterion index based on the frequency change vector of structures are evaluated using properly trained cascade feed-forward neural network (CFNN) as a surrogate model. In order to achieve the most generalized neural network as a surrogate model, its structure is optimized using binary version of BA. To validate this proposed solution method, two examples are presented. The results indicate that after determining the damage location based on curvature-moment derivative concept, the proposed solution method for damage severity detection leads to significant reduction of computational time compared with direct finite element method. Furthermore, integrating BA with the efficient approximation mechanism of finite element model, maintains the acceptable accuracy of damage severity detection.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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