Usually, the skin pigmentation detection and diagnosis are made by clinicians. In this process it is subjective and non-quantitative. We develop an approach to detect and measure the different pigmentation lesions base on computer vision technology. In the paper we study several usually used skin-detecting color space like HSV, YCbCr and normalized RGB. We compare their performance with illumination influence for detecting the pigmentation lesions better. Base on a relatively stable color space, we propose an approach which is RGB channels vector difference characteristic for the detection. After the object region detection, we also use the difference to measure the difference between the lesion and the surrounding normal skin. From the experiment results, our approach can effectively detect the pigmentation lesion, and perform robustness with different illumination.
ERP, SCM 등과 같은 기업용 정보 시스템을 활용함에 있어, 고객의 문의에 따라 제품 판매 가능 유무와 가능일자를 계산하여 통보해 주는 지능형 ATP 시스템은 전산 정보를 활용하여 고객 만족도를 최대화할 수 있는 유용한 기능이라고 할 수 있다. 그렇지만 공급 사슬 환경에서 ATP 시스템을 적용하려고 할 경우, 고객이 문의해 온 Retailer에게 납품 가능한 모든 분배센터(Distribution Center)와 공장(Plant)의 미래 시점의 재고량 변화와 운송 능력 등을 모두 고려하여야 하므로 계산량이 방대한 NP-Complete 문제가 된다. 따라서 시스템 사용자가 빠른 시간 내에 해를 구하여 고객에게 결과를 알려 줄 수 있는 ATP 시스템의 개발은 공급 사슬 관리를 효과적으로 활용하기 위하여 반드시 필요한 일이라고 할 수 있다. 본 논문에서는 동적 생산 함수의 개념을 이용하여 비 정수 타임 랙을 고려하여 ATP 시스템을 모델링하고, 해당 수리 모형으로부터 효율적으로 해를 얻기 위하여 유전 알고리듬을 개발하였다. 비 정수 타임 랙을 활용한 ATP 시스템은 비 정수 타임 랙을 올림이나 내림을 통하여 정수화 시킨 후 모형 수립하는 기존의 방법보다 정교하게 현실을 반영할 수 있고, ATP 시스템을 위한 유전 알고리듬의 진화 시스템은 문제크기가 작은 것에서부터 큰 것까지 최적해에 매우 근사한 값을 매우 빠른 시간 내에 풀 수 있음을 알 수 있었다.
본 연구에서는 개인 맞춤형 감성인식이 가능한 실시간 개인화 프로세스를 개발하였다. 설계된 개인화 프로세스는 실시간 생체신호 중립밴드 알고리즘과 사용자의 주관적인 감성응답을 실시간으로 입력받아 개인 감성룰베이스를 업데이트하는 과정을 포함한다. 실시간 감성인식을 위해 PPG(Photoplethysmography), GSR(Galvanic skin reflex), SKT(Skin Temperature)를 자율신경계 신호를 측정하고 사용하였다. 개인화 프로세스를 적용한 감성인식과 적용하지 않은 감성인식의 일치도 평가는 대학생 10명(남 5명, 여 5명, 22.1세${\pm}$2.2세)의 피실험자를 대상으로 실시하였다. 45장의 이미지를 무작위로 제시하였으며, 5회 반복 측정하였다. 개인화 프로세스를 적용시켰을 때 약 71.67%의 일치도를 보였으며, 적용시키지 않았을 때보다 약 5배 이상 높은 일치도의 차이를 보였다. 본 연구에서는 개인화 프로세스가 실시간 개인 맞춤 감성인식에 매우 유용함을 보였다. 추후 개인화 프로세스는 다양한 감성 애플리케이션이나 서비스에서 감성인식 만족도를 높일 수 있을 것으로 판단된다.
Composite materials are rapidly gaining popularity as an alternative to metals for structural and load bearing applications in the aerospace, automotive, alternate energy and consumer industries. With the advent of thermoplastic composites and advances in recycling technologies, fully recyclable composites are gaining ground over traditional thermoset composites. Stamp forming as an alternative processing technique for sheet products has proven to be effective in allowing the fast manufacturing rates required for mass production of components. This study investigates the feasibility of using the stamp forming technique for the processing of thermoplastic, recyclable composite materials. The material system used in this study is a self-reinforced polypropylene composite material (Curv$^{(R)}$). The investigation includes a detailed experimental study based on strain measurements using a non-contact optical measurement system in conjunction with stamping equipment to record and measure the formability of the thermoplastic composites in real time. A Design of Experiments (DOE) methodology was adopted to elucidate the effect of process parameters that included blank holder force, pre heat temperature and feed rate on stamp forming. DOE analyses indicate that feed rate had negligible influence on the strain evolution during stamp forming and blank holder force and preheat temperature had significant effect on strain evolution during forming.
Due to old Toshiba EMS's database size limit and hardware old aging, KPX(Korea Power Exchange) had introduced New EMS from AREVA(old ALSTOM) in July 2002. After then KPX had committed many man power and time to normalize EMS NA(Network Analysis) functions for using real power system. At initial stage, to normalize State Estimator which is the backbone of all other NA functions and DTS(Dispatcher Training Simulator}, KPX had corrected numerous topology errors, network model errors, non-scanned and wrongly scanned SCADA measured errors. After SE function study, running test and tuning, State Estimator could finally have been run properly and stably from June 2003. Based on SE running, KPX had normalized real time Contingency Analysis, and study mode Power Flow, STNET and DTS. From early 2004, dispatchers have been trained to use NA and DTS for the purpose of stable SE running, NA operation & results reading and urgent equipment outage reviewing. EMS NA have been greatly contributed to operate real time power system stably. Above NA normal operation by KPX own efforts under the no experience of NA running, KPX made a good precedent. This paper is intended to introduce EMS NA normalization process, operation status, and etc in Korea power system operation.
본 논문은 영상 품질의 변화를 최소화하는 압축 알고리즘을 제안한다. 영상 품질의 변화를 일정하게 하기 위해서는 영상 트래픽의 가변적인 특성을 망에서 수용할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 전송망이 토큰 버킷을 이용하여 가변적인 트래픽을 제어한다는 가정 하에서 영상의 품질 변화를 최소화 하였다. 제안하는 알고리즘은 반복적인 최적화 방법을 사용하지 않고 프레임 레이어에서 전송률을 제어하는 방법으로 영상 프레임간의 왜곡의 변화를 최소화한다. 그리고 전처리가 필요하지 않은 슬라이딩 윈도우 기법을 사용하기 때문에 영상을 압축할 때 추가적인 지연을 발생시키지 않는다. 따라서 제안하는 알고리즘은 낮은 계산량을 필요로 하는 실시간 영상 코덱에 적당한 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘과 기존의 알고리즘간의 비교 실험은 제안하는 알고리즘이 PSNR 성능에서 기존의 알고리즘 보다 우수함을 보여준다.
The development of IOT technology and artificial intelligence technology is promoting the smartization of manufacturing system. In this study, data extracted from acceleration sensor and current sensor were obtained through experiments in the cutting process of SKD11, which is widely used as a material for special mold steel, and the amount of tool wear and product surface roughness were measured. SVR (Support Vector Regression) is applied to predict the roughness of the product surface in real time using the obtained data. SVR, a machine learning technique, is widely used for linear and non-linear prediction using the concept of kernel. In particular, by applying GSVQR (Generalized Support Vector Quantile Regression), overestimation, underestimation, and neutral estimation of product surface roughness are performed and compared. Furthermore, surface roughness is predicted using the linear kernel and the RBF kernel. In terms of accuracy, the results of the RBF kernel are better than those of the linear kernel. Since it is difficult to predict the amount of tool wear in real time, the product surface roughness is predicted with acceleration and current data excluding the amount of tool wear. In terms of accuracy, the results of excluding the amount of tool wear were not significantly different from those including the amount of tool wear.
Kim, Hyeonseok;Shin, Jaeho;Hong, Sukjoon;Ko, Seung Hwan
센서학회지
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제24권4호
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pp.215-218
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2015
As several innovative technologies for flexible electric devices are being realized, demand for in-situ strain monitoring for flexible electric devices is being emphasized. Because flexible devices are commonly influenced by substrate strain, suitable strain sensors for flexible devices are essential for the sophisticated maneuvering of flexible devices. In this study, a flexible strain sensor based on an Ag electrode is prepared on a polyimide substrate using the LDW (laser direct writing) process. In this process, first, the Ag nanoparticles are coated on the substrate and selectively sintered using a focused laser. Because of the advantages of the LDW process (such as being mask-less, using low temperatures, and having non-vacuum characteristics), the entire fabrication process has been dramatically simplified; as a final outcome, a highly reliable strain sensor has been fabricated. Using this strain sensor, various strain conditions that arise from different bending radii can be detected by measuring real-time electrical signals.
High frequency full bridge series resonant inverters have become increasingly popular among power supply designers. One of the most important parameter for a High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter is optimal coil design. The optimal coil designing procedure is not a easy task. This paper deals with the New Approach to Optimal Design Procedure for a Real-time High Frequency Full Bridge Series Resonant Inverter in Induction Heating Equipment devices. A new design to experimental modelling of the physical properties and a practical power input simulation process for the non-sinusoidal input waveform is accepted. The design sensitivity analysis with Levenberg-Marquardt technique is used for the optimal design process. The proposed technique is applied to an Induction Heating Equipment devices model and the result is verified by real-time experiment. The main advantages of this design technique is to achieve more accurate temperature control with a huge amount of power saving.
We propose a new space priority mechanism, and analyze its performance in a single Constant Bit Rate (CBR) server. The arrival process is derived from the superposition of two types of traffics, each in turn results from the superposition of homogeneous ON-OFF sources that can be approximated by means of a two-state Markov Modulated Poisson Process (MMPP). The buffer mechanism enables the Asynchronous Transfer Mode (ATM) layer to adapt the quality of the cell transfer to the Quality of Service (QoS) requirements and to improve the utilization of network resources. This is achieved by "Selective-Delaying and Pushing-ln"(SDPI) cells according to the class they belong to. The scheme is applicable to schedule delay-tolerant non-real time traffic and delay-sensitive real time traffic. Analytical expressions for various performance parameters and numerical results are obtained. Simulation results in term of cell loss probability conform with our numerical analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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