In this paper, the authors propose a system for assisting mold designers of plastic parts. With a CAD model of a part, the system automatically determines the optimal ejecting direction of the part with minimum undercuts. Since plastic parts are generally very thin, many rib features are placed on the inner side of the part to give sufficient structural strength. Our system extracts the rib features from the CAD model of the part, and determines the possible ejecting directions based on the geometric properties of the features. The system then selects the optimal direction with minimum undercuts. Possible ejecting directions are represented as discrete points on a Gauss map. Our new point distribution method for the Gauss map is based on the concept of the architectural geodesic dome. A hierarchical structure is also introduced in the point distribution, with a higher level "rough" Gauss map with rather sparse point distribution and another lower level "fine" Gauss map with much denser point distribution. A system is implemented and computational experiments are performed. Our system requires less than 10 seconds to determine the optimal ejecting direction of a CAD model with more than 1 million polygons.
본 논문은 한 가지 특징 요소로서 획 방향 코드들만을 사용하는 강건한 오프라인 필기체 숫자 인식 방법을 제안한다. 이 방법은 입력된 숫자 이미지에 대하여 일반적인 8방향 코드를 생성하고 이 코드들의 조합을 다층 신경망에 학습하고 각 숫자를 인식하게 한다. 8방향 코드들은 다양하게 표현된 숫자들의 자기구성 그래프(SOG*:Improved Self-Organizing Graph) 세선화 결과에 의해 만들어지고 이 코드의 사용은 2개 이상의 특징점들을 처리하는 기존의 복합적인 단계들을 단순화시킨다. 실험결과는 모든 숫자 데이타베이스의 어떤 이미지들에 대해서도 인식률이 일관성 있게 98.85% 이상임을 보여준다.
F.R.P는 수지에 유리섬유를 적층하여 제작하는 방법으로 온돈 습도 등의 적층조건에 따라 기계적.물리적 특성치가 변화하며 구성성분의 함량에 따라 다양한 편차를 나타내는 특징이 있다. 강선이나 알루미늄선의 경우에는 선급의 규칙과 기타 관련규정에 적합한 규격치수의 철강재와 알루미늄을 구입하여 사용하면 되는데 반해 F.R.P는 성형을 제작하여 그 위에 유리섬유를 적층하여 건조하는 방법으로 강선 설계시의 강판의 선정 및 부재의 조합에 의한 설계방식과는 달리 재료설계와 구조설계를 동시에 행하여야 하는 특징으로 F.R.P선박의 관련 규칙은 강선에 비하여 설계자유도가 큰 반면 부재에 대한 구체적인 기준이 확정되지 못하고 잠정규정을 설정하여 사용하고 있다. 이에 본 연구에서는 선박의 길이가 12미터(M)급인 소형 F.R.P선을 기준으로 F.R.P의 재료적 특성과 강토 방향성에 따른 유리섬유의 기계적 특성을 조사하였으며 소형 F.R.P선박의 구조설계에 필요한 기초자료를 마련하였다.
소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점으로, 도로 공간에서의 소실점은 매우 중요한 공간정보이다. 도로 공간에서의 소실점을 이용해 추출된 차선의 위치를 개선하거나, 깊이지도 영상을 생성할 수 있다. 본 논문에서는 자동차의 시점을 기준으로 도로를 촬영한 영상을 Deep Neural Network(DNN)과 Histogram of Oriented Gradient(HoG) Feature를 이용한 소실점 검출 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 영상을 블록별로 나눠서 주요 에지 방향을 추출하는 HoG Feature 추출 단계와 DNN 학습 단계, 그리고 Test 단계로 나뉜다. 학습단계에서는 자동차 시점으로 기준으로 도로 영상 2300장으로 학습을 진행한다. 그리고 Test 단계에서는 Normalized Euclidean Distance(NormDist) 방법을 사용하여 제안하는 알고리즘의 효율성을 측정한다.
본 논문은 풍력발전예측의 정확도 개선을 위하여 바람의 특성을 반영한 풍력발전량예측 방법을 제안한다. 제안한 방법은 크게 바람의 특성을 추출하는 부분과 발전량을 예측하는 부분으로 구성된다. 바람의 특성을 추출하는 부분은 발전량, 풍향과 풍속의 상관분석을 이용한다. 풍향과 풍속의 상관관계를 근거로 K-means 방법으로 클러스터링하여 특징 벡터를 추출한다. 예측하는 부분은 임의의 실수값을 예측 할 수 있도록 SVM을 일반화 한 SVR을 이용하여 기계학습을 한다. 기계학습은 바람의 특성을 반영한 제안한 방법과 바람의 특성을 반영하지 않은 기존방법을 비교 실험하였다. 또한, 제안한 방법의 정확도와 타당성을 검증하기 위하여 장소가 상이한 제주도 풍력발전단지 3지역에서 수집된 데이터를 사용하였다. 실험결과, 제안한 방법의 오차가 일반적인 풍력발전예측 오차보다 개선되었다.
The tail flip of the decapod shrimp is a main feature in escaping behavior from the mesh of the codend in the trawl. The characteristics of tail flip in target prawn was observed and analyzed in a water tunnel in respect of flow condition and mesh penetration by a high speed video camera (500 fps). The tail bending angle or bending time in static water was significantly different than in flow water (0.7 m/s) and resultantly the angular velocity in static water was significantly higher than in flow water when carapace was fixed condition. When escaping through vertical traverse net panel in water flow the relative moving angle and relative passing angle to flow direction during tail flip, it significantly decreases the number of shrimps escaping than the case of blocking shrimp. The bending angles of tail flip between net blocking and passing through mesh were not significantly different while the bending time of shrimp passing through mesh was significantly longer than when shrimp blocking on the net. Accordingly the angular velocity of passing through mesh was significantly slower than blocking on the net although the angular velocity of the tail flip was not significantly related with carapace length. The main feature of tail flip for mesh penetration was considered as smaller diagonal direction as moving and passing angle in relation to net panel as right angle to flow direction rather than the angular velocity of tail flip.
본 연구는 범주속성들이 공통원인 혹은 공통효과 인과 네트워크로 연결되었을 때 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 인과범주에서 속성추론을 검증한 기존 연구들은 인과관계의 방향, 연결된 속성의 개수, 원인 혹은 결과의 여부 등에 따라 고유한 추론 패턴이 나타남을 보여주었다. 다만 기존 연구들은 인과관계에 따른 추론패턴을 주로 탐색했으며 인과관계의 효과가 인과강도에 따라 어떤 변화를 보이는지 확인한 연구는 찾아보기 어렵다. 본 연구에서는 공통원인(실험 1), 공통효과(실험 2) 네트워크에서 인과강도에 따른 속성추론을 검증했다. 이를 위해 참가자들에게 속성들이 인과적 관련성을 가지는 범주를 학습하게 한 다음 속성추론 과제를 실시하도록 했다. 실험 결과 인과관계 뿐만 아니라 인과강도 역시 속성추론에 중요한 영향을 미쳤다. 인과강도가 강할 떄 공통원인 속성에 대해서는 추론이 약해진 반면 공통효과 속성에 대해서는 추론이 강해졌다. 또한 인과강도가 강할 때 공통원인이 존재하는 경우 결과속성들에 대한 추론이 강해진 반면 공통효과에서는 반대의 결과가 나타났다. 특히 공통효과에서는 인과강도가 강할 때 인과적 절감이 더 뚜렷하게 나타났다. 이 결과들은 인과적 범주에서의 속성추론에서 참가자들은 인과관계 뿐만 아니라 인과강도를 고려한다는 것을 일관성있게 보여준다.
Obstacle detection is a key feature in the safe driving control of electric wheelchairs. The suggested obstacle detection algorithm was designed to provide obstacle avoidance direction and detect the existence of cliffs. By means of this information, the wheelchair can determine where to steer and whether to stop or go. A 3D depth camera (Microsoft KINECT) is used to scan the 3D point data of the scene, extract information on obstacles, and produce a steering direction for obstacle avoidance. To be specific, ground detection is applied to extract the obstacle candidates from the scanned data and the candidates are projected onto a 2D map. The 2D map provides discretized information of the extracted obstacles to decide on the avoidance direction (left or right) of the wheelchair. As an additional function, cliff detection is developed. By defining the "cliffband," the ratio of the predefined band area and the detected area within the band area, the cliff detection algorithm can decide if a cliff is in front of the wheelchair. Vehicle tests were carried out by applying the algorithm to the electric wheelchair. Additionally, detailed functions of obstacle detection, such as providing avoidance direction and detecting the existence of cliffs, were demonstrated.
본 논문에서는 스파이럴 형태의 급전선을 갖는 마이크로스트립 원형 슬롯 안테나를 제안하였다. 이 구조는 편심 스파이럴 안테나를 평면적으로 구현한 것으로서, 주빔이 안테나 평면에 수직한 방향을 향하지 않고 기울어져 있으며 주빔의 방향으로 원형 편파를 갖는다. 또한 주빔의 방향이 주파수 변화에 따라서 ${\theta }$ 와 ${\phi }$ 방향으로 일정하게 변하므로 동작 대역 내에서 주빔의 방향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. EM 시뮬레이션을 통하여 설계변수에 따른 안테나의 특성변화를 고찰하였으며 최적의 설계방법을 제시하였다. 최적화 된 구조는 1 octave 이상의 주파수 대역에서 주빔 방향으로 3 dB이하의 축비를 가진다.
This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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