• 음성과학
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• 제10권4호
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• pp.81-91
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• 2003

The aim of this study was to estimate the target F2 values of the coronal plain stop in Korean and the degree of deviation from the target in the context of various vowels, and to compare the results of Korean regarding the coronal stop with those of English and French. An acoustic analysis showed that the mean F2 value of the Korean coronal stop produced by 10 male speakers was 1,855 Hz and the deviation from the target was 94 Hz in the context of [i], 204 Hz in the context of [u], and 407 Hz in the context of [o]. The target F2s of the coronal stop were the highest in English (1,929 Hz) and the lowest in French (1,662 Hz), and the deviation from the targets in the context of the high back vowel was the largest in French (257 Hz) and the smallest in English (73 Hz).

• Journal of Electrical Engineering and Technology
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• 제11권6호
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• pp.1839-1845
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• 2016

Detecting remote targets is important to active protection system (APS) or infrared search and track (IRST) applications. In normal situation, the well-known constant false alarm rate (CFAR) detector works properly. However, decoys in APS or closely spaced targets in IRST degrade the detection capability by increasing background noise level in the CFAR detector. This paper presents a context aware CFAR detector by the intensity sorting and selection of background region to reduce the effect of neighboring targets that lead to incorrect estimation of background statistics. The existence of neighboring targets can be recognized by intensity sorting where neighboring targets usually show highest ranks. The proposed background statistics (mean, standard deviation) estimation method from median local pixels can be aware of the background context and reduce the effects of the neighboring targets, which increase the signal-to-clutter ratio. The experimental results on the synthetic APS sequence, real adjacent target sequence, and remote pedestrian sequence validated that the proposed method produced an enhanced detection rate with the same false alarm rate compared with the hysteresis-CFAR (H-CFAR) detection.

• Tribology and Lubricants
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• 제38권4호
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• pp.152-161
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• 2022

Chemical mechanical planarization (CMP) is a technology that planarizes the surfaces of semiconductor devices using chemical reaction and mechanical material removal, and it is an essential process in manufacturing highly integrated semiconductors. In the CMP process, a conditioning process using a diamond conditioner is applied to remove by-products generated during processing and ensure the surface roughness of the CMP pad. In previous studies, prediction of pad wear by CMP conditioning has depended on numerical analysis studies based on mathematical simulation. In this study, using an artificial neural network, the ratio of conditioner coverage to the distance between centers in the conditioning system is input, and the average conditioning density, standard deviation, nonuniformity (NU), and conditioning density distribution are trained as targets. The result of training seems to predict the target data well, although the average conditioning density, standard deviation, and NU in the contact area of wafer and pad and all areas of the pad have some errors. In addition, in the case of NU, the prediction calculated from the training results of the average conditioning density and standard deviation can reduce the error of training compared with the results predicted through training. The results of training on the conditioning density profile generally follow the target data well, confirming that the shape of the conditioning density profile can be predicted.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권11호
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• pp.5527-5545
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• 2019

Through-wall ultra-wide band (UWB) radar has been considered as one of the preferred and non-contact technologies for the targets detection owing to the better time resolution and stronger penetration. The high time resolution is a result of a larger of bandwidth of the employed UWB pulses from the radar system, which is a useful tool to separate multiple targets in complex environment. The article emphasised on human subject localization and detection. Human subject usually can be detected via extracting the weak respiratory signals of human subjects remotely. Meanwhile, the range between the detection object and radar is also acquired from the 2D range-frequency matrix. However, it is a challenging task to extract human respiratory signals owing to the low signal to clutter ratio. To improve the feasibility of human respiratory signals detection, a new method is developed via analysing the standard deviation based kurtosis of the collected pulses, which are modulated by human respiratory movements in slow time. The range between radar and the detection target is estimated using joint time-frequency analysis (JTFA) of the analysed characteristics, which provides a novel preliminary signature for life detection. The breathing rates are obtained using the proposed accumulation method in time and frequency domain, respectively. The proposed method is validated and proved numerically and experimentally.

• 한국기계가공학회지
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• 제18권5호
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• pp.37-47
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• 2019

Recently, as demand for various paper containers has rapidly grown, it is inevitable that paper cup-forming machines have increased their manufacturing speed. However, the faster manufacturing speed naturally brings more frequent manufacturing failures, which decreases manufacturing efficiency. As such, it is necessary to develop a system that monitors the failures in real time and diagnoses the failure progress in advance. In this research, a paper cup-forming machine diagnosis system was developed. Three major failure targets, paper deviation, temperature failure, and abnormal vibration, which dominantly affect the manufacturing process when they occur, were monitored and diagnosed. To evaluate the developed diagnosis system, extensive experiments were performed with the actual data gathered from the paper cup-forming machine. Furthermore, the desired system validation was obtained. The proposed system is expected to anticipate and prevent serious promising failures in advance and lower the final defect rate considerably.

• 대한공간정보학회지
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• 제23권2호
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• pp.27-38
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• 2015

본 연구에서는 근접사진측량의 DLT와 부가변수에 의한 광속조정법을 활용하여 타겟에 대한 3차원 위치좌표를 산출하고, 결과의 정확도에 대한 분석을 수행하였다. 이를 위하여 다수의 타겟이 부착된 실험환경을 구성하고, 토탈스테이션을 활용한 기준점측량을 수행하여 각 영상에 대한 카메라 캘리브레이션과 표정결과를 산출하였다. 정확도 분석을 위하여 스테레오 영상에서 동일하게 선점된 타겟에 대한 3차원 위치좌표 성과를 산출하고, 그 결과를 토탈스테이션으로 측정된 기준좌표와 비교하였다. 스테레오 영상에 대한 사진좌표 측정 시, 원형타겟에 대한 중심점을 측정하기 위한 타원 fitting 과정을 수행하고, 그 결과를 타겟에 대한 사진좌표로 활용하였다. 연구의 결과, 스테레오 영상 기반의 근접사진측량 방법으로 계산된 위치좌표는 약 1cm 미만의 최대 오차범위 내에서 평균 4mm 미만의 편차로 산출됨을 확인할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 정밀한 정확도가 요구되는 다양한 근접사진측량 분야에 본 연구의 결과를 활용할 수 있을 것이라 판단된다.

• 무역학회지
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• 제43권2호
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• pp.181-204
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• 2018

본 연구는 해운 기업의 목표부채비율의 존재와 장부가치 레버리지와 시장가치 레버리지의 결정요인을 분석하였다. 이를 위해서 전 세계 해운 기업의 2009년부터 2016년까지의 자료를 이용하여 실증분석을 실시하였다. 시장에서 관찰이 불가능한 목표부채비율을 정태적 상충모형을 이용하여 추정하였다. 실증분석에서 해운 기업은 레버리지 종류와 기업의 크기에 따라 자본구조에 영향을 미치는 요인이 조금씩 차이가 나는 것을 발견하였다. 자본구조를 동태적으로 분석한 결과 해운 기업은 목표자본구조를 가지고 있었고 각 기업의 레버리지 수준을 목표레버리지 수준으로 돌아가도록 조정을 하였다. 레버리지 변화의 결정요인분석에서 목표 레버리지와 전년도 레버리지의 차이가 레버리지 변화를 설명하는 중요한 요인임을 증명하였다. 해운 기업은 전년도의 레버리지가 목표 레버리지와 차이가 많을수록 당해 연도의 레버리지수준을 적극적으로 조정하는 것으로 나타났다. 또한 초기의 부채 수준이 높을수록 레버리지의 변화를 적게 하였다.

• 한국측량학회지
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• 제40권4호
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• pp.325-332
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• 2022

우주 측지 기술 사이의 상대적인 위치 관계를 설명하는 벡터를 결정하기 위해서는 VLBI IVP (Very Long Baseline Interferometry Invariant Point)의 위치를 정밀하게 계산하여야 한다. 이를 위해 일반적으로 VLBI 안테나에 반사 타겟을 부착한 후 필라들로부터 경사 거리, 수평각, 수직각을 관측한다. 그 다음 단계에서는 관측값과 미지수를 연결하는 수학 모델을 이용하여 조정 계산을 수행하게 된다. 따라서 계산된 미지수는 관측값의 정밀도에 영향을 받게 된다. 이때 특히 문제가 되는 것은 반사 타켓이 일반적인 측량 정밀도를 확보하기 어려운 곳에 위치하고 있다는 점이다. 즉, 반사 타겟의 방향을 조정하여 측량 기기에 정확하게 맞출 수 없다는 것이다. 따라서 이러한 부분은 관측 오차에 또 다른 형태로 나타날 것이며 조정 계산 시 오차 모델링에 오류를 발생시킬 수도 있다. 본 연구에서는 조정 계산 후 계산된 잔차의 특성에 대한 분석을 수행하였다. 먼저 관측 타입별 통계 분석을 통해 정규성을 검정하였으며 분산에 차이가 있는 지에 대한 검정도 실시하였다. 관측 타입별로 등분산 검정을 한 경우 분산이 서로 다른 것으로 나타났다. 각 필라에 대해 관측 타입별 등분산 검정을 했을 때 경사 거리와 수평 및 수직각 사이에는 분산에 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 결합 측량으로부터 최적의 결과를 얻기 위해서는 관측 오차에 대해 보다 세분화된 모델링이 필요한 것으로 나타났다.

• 한국측량학회지
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• 제38권6호
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• pp.717-723
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• 2020

VLBI, SLR, DORIS, GNSS와 같은 우주측지기술 사이의 3차원 벡터를 결정하는 작업은 ITRF에 중요한 요소이다. 따라서 각각의 우주측지기술에 해당되는 IVP를 정확하게 계산할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 모델에 비해 업데이트된 수학모델을 사용하여 세종시에 위치한 VLBI의 IVP 위치를 계산함으로써 계산의 효율과 신뢰성을 높였다. 관측값으로는 안테나에 부착된 반사타겟의 좌표가 사용되었으며 이때 관측오차크기는 1.5 mm로 설정하였다. 조정계산을 통해 VLBI IVP 좌표와 정확도를 계산했으며 기존 연구에서 제시한 값과 비교했을 때 성공적으로 계산이 된 것으로 판단된다. 하지만 실제 관측오차가 고려된 VLBI IVP를 계산하기 위해서는 향후 VLBI IVP 계산을 위한 추가적인 지상측량이 필요하다.

• Journal of Construction Engineering and Project Management
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• 제5권1호
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• pp.26-31
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• 2015

Success of the construction companies is based on the successful completion of projects within the agreed cost and time limits. Artificial neural networks (ANN) have recently attracted much attention because of their ability to solve the qualitative and quantitative problems faced in the construction industry. For the estimation of cost and duration different ANN models were developed. The database consists of data collected from completed projects. The same data is normalised and used as inputs and targets for developing ANN models. The models are trained, tested and validated using MATLAB R2013a Software. The results obtained are the ANN predicted outputs which are compared with the actual data, from which deviation is calculated. For this purpose, two successfully completed highway road projects are considered. The Nftool (Neural network fitting tool) and Nntool (Neural network/ Data Manager) approaches are used in this study. Using Nftool with trainlm as training function and Nntool with trainbr as the training function, both the Projects A and B have been carried out. Statistical analysis is carried out for the developed models. The application of neural networks when forming a preliminary estimate, would reduce the time and cost of data processing. It helps the contractor to take the decision much easier.