An EP(Electrolytic Polishing)-MAP(Magnetic Abrasive Polishing) hybrid process was applied to remove burr on the micro pattern. Micro pattern fabrication processes are combined with micro milling and EP-MAP hybrid process for deburring. Depending on the micro milling conditions which are applied, micro burrs are formed around the side and top of the pattern. The EP-MAP deburring is used to remove these burrs effectively. To optimize removal rate and form error in the EP-MAP hybrid process, a design of experiment was performed. The effect of deburring process and form error of micro pattern are evaluated via SEM images and the results of AFM.
In this paper, we propose an algorithm that can quickly generate and synthesize city maps in racing games. Racing games are characterized by moving a wide map rather than a fixed map, but designing and developing a wide map requires a lot of production time. This problem can be mitigated by creating a large map in the preprocessing step, but a fixed map makes the game tedious. It is also inefficient to process all the various maps in the preprocessing step. In order to solve this problem, we propose a technique to create a terrain pattern in the preprocessing process, to generate a map in real time, and to synthesize various maps randomly. In addition, we reduced unnecessary rendering computations by integrating view-dependent techniques into the proposed framework. This study was developed in Unity3D and can be used for various contents as well as racing game.
시퀀스(sequence) 데이터가 주어졌을 때 그 중에서 빈번(frequent)한 순차 패턴을 찾는 순차 패턴 마이닝(sequential pattern mining)은 여러 어플리케이션(application)에 사용되는 중요한 데이터마이닝 문제이다. 순차 패턴 마이닝은 웹 접속 패턴, 고객 구매 패턴, 특정 질병의 DNA 시퀀스를 찾는 등 광범위한 분야에서 사용된다. 본 논문에서는 맵리듀스(MapReduce) 프레임웍 상에서 맵리듀스 함수 호출을 최적화하는 순차 패턴 마이닝 알고리즘을 개발하였다. 이 알고리즘은 여러 대의 기계에 데이터들을 분산시켜 병렬적으로 빈번한 순차 패턴을 찾는다. 실험적으로 다양한 데이터를 이용하여 파라미터 값을 변화시켜가며 제안된 알고리즘의 성능을 종합적으로 확인하였다. 그리고 실험 결과를 통해 제안된 알고리즘은 기계 수에 대해 선형적인 속도 개선을 보인다는 것을 확인하였다.
In this paper we propose Using Higher Order Neuron on the Supervised Learning Machine of the Kohonen Feature Map. The architecture of proposed model adopts the higher order neuron in the input layer of Kohonen Feature Map as a Supervised Learning Machine. It is able to estimate boundary on input pattern space because or the higher order neuron. However, it suffers from a problem that the number of neuron weight increases because of the higher order neuron in the input layer. In this time, we solved this problem by placing the second order neuron among the higher order neuron. The feature of the higher order neuron can be mapped similar inputs on the Kohonen Feature Map. It also is the network with topological mapping. We have simulated the proposed model in respect of the recognition rate by XOR problem, discrimination of 20 alphabet patterns, Mirror Symmetry problem, and numerical letters Pattern Problem.
트래픽 패턴-맵(Pattern-Map)은 전체/세부 도메인별 보안 상황을 근원지/목적지 IP 주소 범위로 이루어진 그리드 상에 표현하여 관리자에게 네트워크 보안상황을 실시간으로 인지시키는 도구이다. 각각의 그리드는 근원지-목적지간의 연결을 의미하며, 최다 점유를 차지하는 트래픽의 포트를 식별력을 갖는 색으로 표현한다. 이상 트래픽 현상의 검출은 가로 및 세로 열에 나타난 동일 색의 막대그래프(포트)의 개수와 그것의 합에 따라 결정되며, 그 결과로 선택된 세로 열과 가로 열을 활성화시켜 관리자에게 그 현상을 인지시킨다. 일반적으로 인터넷 웜이 발생할 경우에는 특정 근원지 열이 활성화되고, DDoS와 같은 현상은 목적지 열이 활성화되는 특징이 있다
In this study, researchers developed the estimative algorithm for artificial defect in semiconductor packages and performed it by pattern recognition technology. For this purpose, the estimative algorithm was included that researchers made software with MATLAB. The software consists of some procedures including ultrasonic image acquisition, equalization filtering, Self-Organizing Map and Backpropagation Neural Network. Self-organizing Map and Backpropagation Neural Network are belong to methods of Neural Networks. And the pattern recognition technology has applied to classify three kinds of detective patterns in semiconductor packages : Crack, Delamination and Normal. According to the results, we were confirmed that estimative algerian was provided the recognition rates of 75.7% (for Crack) and 83.4% (for Delamination) and 87.2 % (for Normal).
Prior to the downloading of the NC codes to a machining center, the NC tool-path can be verified in a computer. The Z-map is one of the tools for the verification of NC tool-path. The Z-map is a two dimensional array in which the height values of the Z-axis direction vectors are stored. The Z-axis direction vectors are arranged in a rectangular grid pattern on the XY plane. The accuracy of the simulation comes from the grid interval. In the rectangular Z-map, the distances between the grid points are different. The distance in diagonal direction is larger than those in X or Y axis directions. For the rendering of the Z-map, a rectangular grid is divided into two triangular facets. Depending on the selection of a diagonal, there are two different cases. In this paper, triangular Z-map, in which the Z-axis direction vectors are arranged in a triangular grid pattern on XY plane, is proposed. In the triangular Z-map, the distances between grid points are equal. There is no ambiguity to make triangular facets for the rendering.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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제1권1호
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pp.62-68
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1999
FCM(Fuzzy Cognitive Map) is proposed for representing causal reasoning. Its structure allows systematic causal reasoning through a forward inference. Authors have already proposed a diagnostic system based on FCM to utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern diagnosis. In FCM based fault diagnosis, Temporal Associative Memories (TAM) recall of FCM is utilized to identify the true origin of fault by on-line pattern match where predicted pattern sequences obtained from TAM recall of fault FCM models are compared with actually observed ones. In engineering processes, the propagation delays are induced by the dynamics of processes and may vary with variables involved. However, disregarding such propagation delays in FCM-based fault diagnosis may lead to erroneous diagnostic results. To solve the problem, a concept of FTCM(Fuzzy Time Cognitive Map) is introduced into FCM-based fault diagnosis in this work. Expecially, translation method of FTCM makes it possible to diagnose the fault for some discrete time. Simulation studies through two-tank system is carried out to verify the effectiveness of the proposed diagnostic scheme.
In this study, we tried to investigate that the advantages of SOM(Self Organizing Map) algorithm such as data accumulation ability and the degradation trend trace ability would be adaptable to the analysis of partial discharge pattern recognition. For the purpose, we analyzed partial discharge data obtained from the typical artificial defects in GIS and XLPE power cable system through SOM algorithm. As a result, partial discharge pattern recognition could be well carried out with an acceptable error by use of Kohonen map in SOM algorithm. Also, it was clarified that the additional data could be accumulated during the operation of the algorithm. Especially, we found out that the data accumulation ability of Kohonen map could make it possible to suggest new patterns, which is impossible through the conventional BP(Back Propagation) algorithm. In addition, it is confirmed that the degradation trend could be easily traced in accordance with the degradation process. Therefore, it is expected to improve on-site applicability and to trace real-time degradation trends using SOM algorithm in the partial discharge pattern recognition
Two-phase flow pattern data during horizontal in-tube flow boiling are presented for pure and mixed refrigerants of R134a and Rl23, The flow pattern is observed through tubular sight glasses located at inlet and outlet of the test section, which is made of a stainless steel tube, 2m long with 10mm I.D., 1.5mm wall thickness. The obtained results are compared with the available various correlations for flow pattern. The flow pattern map of Hashizume was in good agreement with the present data except the region of low mass velocity. Weisman flow pattern map was also known to satisfactorily predict data for refrigerants in the region of annular flow. In this study, the flow pattern are simply classified into two groups; stratified(including intermittent, stratified and stratified-wavy) flow and annular flow. The transition quality from stratified to annular flow was obtained by modifying the liquid Froude number.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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