This paper introduced an advanced PWM method to drive a variable speed AC motor. With this technique, a switching pattern is determined to minimize the error between a reference signal and feedback signal. In addition to its simplicity of implementation, the proposed technique has the advantage of control led constant voltage per frequency operation.
본 논문에서는 초미세 패턴으로 구성된 칩-온-필름(Chip-on-Film, COF) 패키징 작업에서 발생하는 결함들을 참조영상에 기초하여 효율적으로 검출하고 분류하는 시스템을 제안한다. COF패키징 제작 과정에서 발생하는 치명적인 결함은 개방(open), 일부개방(mouse bite, near open), 단락(hard short) 및 돌기(protrusion, near short, soft short) 등을 포함한다. 이러한 결함을 검출하기 위해서는 기존에 직접 육안으로 식별하거나 또는 전기회로 설계를 이용하는 방법을 사용하였다. 그러나 이러한 방법은 매우 많은 시간과 고비용이 요구되는 단점이 있다. 본 논문에서는 참조영상을 사용하여 효과적으로 결함유무를 판단하고 결함이 발생되는 경우에 결함의 종류를 4 가지 형태로 분류하는 시스템을 제안한다. 제안방식은 검사영상의 전처리, 관심영역 추출, 지역이진분석에 의한 이물 특징 분석과 분류 등을 포함한다. 수많은 실험을 통해, 제안된 시스템은 초미세 패턴을 가진 COF의 결함 검사 및 분류에 대해 기존의 방식에 비해 시간과 경비를 줄이는데 효과적임을 보인다.
We report a top-down approach based on atomic force microscopy (AFM) local anodic oxidation for the fabrication of the nano-pattern field effect transistors (FETs). AFM anodic oxidation is relatively a simple process in atmosphere at room temperature but it still can result in patterns with a high spatial resolution, and compatibility with conventional silicon CMOS process. In this work, we study nano-pattern FETs for various cross-bar distance value D, from ${\sim}0.5\;{\mu}m$ to $1\;{\mu}m$. We compare the optical characteristics of the patterned FETs and of the reference FETs based on both 2-dimensional simulation and experimental results for the wavelength from 100 nm to 900 nm. The simulated the drain current of the nano-patterned FETs shows significantly higher value incident the reference FETs from ${\sim}1.7\;{\times}\;10^{-6}A$ to ${\sim}2.3\;{\times}\;10^{-6}A$ in the infrared range. The fabricated surface texturing of photo-transistors may be applied for high-efficiency photovoltaic devices.
본 논문은 음성신호가 카오스 신호임을 확인하고 화자인식 파라미터로 사용하기 위해 상관차원을 분석하였다. 화자식별과 인식 향상을 위하여 개인의 성도특성을 매우 잘 나타내는 음성의 스트레인지 어트렉터를 구성하고 퍼지유사도를 상관차원에 적용하여 퍼지상관차원을 제안하였다. 퍼지상관차원은 어트렉터 구성점들의 상관관계글 퍼지상관적분으로 추정하고 공간차원에 따라 퍼지상관지수가 일정하게 수렴되는 차원값을 구하여 표준패턴 어트렉터와 시험패턴 어트렉터의 변동을 흡수하였다. 퍼지상관차원에 대해 화자와 표준패턴별로 식별오차의 평균값에 따른 거리를 추정함으로써 화자인식파라미터의 타당성을 검토하였다.
Park, Soon-Yong;Park, Sung-Kee;Cho, Chang-Hyun;Kim, Mun-Sang;Park, Mi-Gnon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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pp.1183-1188
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2005
In this paper, we propose a 3D automated measuring system which measures the mandibular movements and the reference plane of the jaw movements. In diagnosis and treatment of the malocclusions, it is necessary to estimate the mandibular movements and the reference plane of the jaw movements. The proposed system is configured with double stereo-cameras, PC, two moving pattern plates(MPPs), two fixed pattern plates(FPPs) and one orbital marker. The virtual pattern plate is applied to calculate the homogeneous transformation matrices which describe the coordinates systems of the FPP and MPP with respect to the world coordinates system. To estimate the parameters of the hinge axis, the Euler's theorem is applied. The hinge axis points are intersections between the FPPs and the hinge axis. The coordinates of a hinge axis point with respect to the MPP coordinates system are set up to fixed value. And then, the paths of the jaw movement can be calculated by applying the homogeneous transformation matrix to fixed hinge axis point. To examine the accuracy of the measurements, experiments of measuring the hinge axis points and floating paths of them are performed using the jaw motion simulator. As results, the measurement errors of the hinge axis points are within reasonable boundary, and the floating paths are very similar to the simulator's moving path.
본 연구에서는 퍼지 Lyapunov차원을 제안하였다. 퍼지 Lyapunov차원이란 어트렉터의 양적 변화를 평가하는 것으로 본 논문에서는 이것에 의해 화자 인식이 평가되었다. 제안된 퍼지 Lyapunov차원은 표준 패턴 어트렉터사이의 변별 특성이 우수하고, 어트렉터에 대해서는 패턴변동을 흡수시키는 화자 인식 파라미터임을 확인하였다. 퍼지 Lyapunov차원을 평가하기 위해 화자와 표준 패턴별로 식별 오차에 따른 오인식을 추정함으로써 화자인식 파라미터의 타당성을 검토하였다. 화자인식 실험을 수행한 결과 인식율 97.0[%]을 얻었으며 퍼지 Lyapuov차원이 화자인식 파라미터로서 적합함을 확인하였다.
Unification of neural network with a hierarchical pattern recognition is presented for recognizing large set of objects. A two-step identification procedure is developed for pattern recognition: coarse and fine identification. The coarse identification is designed for finding a class of object while the fine identification procedure is to identify a specific object. During the training phase a course neural network is trained for clustering larger set of reference objects into a number of groups. For training a fine neural network, expert neural network is also trained to identify a specific object within a group. The presented idea can be interpreted as two step identification. Experimental results are given to verify the proposed methodology.
Modern watermelon cultivars (Citrullus lanatus [Thunb.] Matsum.& Nakai var. lanatus) have fruits with diverse phenotypes, including fruit shape, rind patterns, and flesh color. Molecular markers enable efficient selection of plants harboring desirable phenotypes. In the present study, publicly available DNA markers tightly linked to fruit shape, rind stripe pattern, and flesh color were evaluated using 85 watermelon accessions with diverse fruit phenotypes. For fruit shape, the dCAPS SUN - Cla011257 marker revealed an 81% of marker - trait match for accessions with elongated or round fruits. For rind stripe pattern, the SCAR wsb6-11marker was effective for selecting Jubilee-type rind pattern from other rind patterns. For flesh color, the Clcyb.600 and Lcyb markers derived from a mutation in the Lycopene ${\beta}$ - cyclase (Lcyb) gene, were effective at selecting red or yellow flesh. Forty-eight accessions possessing diverse fruit - related traits were selected as a reference array and their genetic relationships assessed using 16 SSR markers. At a coefficient of 0.11, the 48 accessions grouped into two major clades: Clade I and Clade II. Clade I subdivided further into subclades I - 1 and I - 2 at a coefficient of 0.39. All accessions with colored flesh were classified into Clade I, whereas those with white - flesh were classified into Clade II. Differences in fruit traits between subclades I - 1 and I - 2 were observed for rind pattern and fruit color; a majority of the accessions with Crimson-type striped or non-striped rind were grouped together in subclade I - 1, while most accessions in subclade I - 2 had a Jubilee - type rind stripe pattern. These results imply that reference array watermelon accessions possess distinguishable genetic structure based on rind stripe pattern. However, no significant grouping pattern was observed based on other fruit-related traits.
Conventional competitive learning algorithms compute the Euclidien distance to determine the winner neuron out of all predetermined output neurons. In such cases, there is a drawback that the performence of the learning algorithm depends on the initial reference(=weight) vectors. In this paper, we propose a new competitive learning algorithm that dynamically generates output neurons. The proposed method generates output neurons by dynamically changing the class thresholds for all output neurons. We compute the similarity between the input vector and the reference vector of each output neuron generated. If the two are similar, the reference vector is adjusted to make it still more like the input vector. Otherwise, the input vector is designated as the reference vector of a new outputneuron. Since the reference vectors of output neurons are dynamically assigned according to input pattern distribution, the proposed method gets around the phenomenon that learning is early determined due to redundant output neurons. Experiments using speech data have shown the proposed method to be superior to existint methods.
This paper discusses a new method of recognizing patterns employing consistent labeling. A consistent labeling problem is a generalized expression of constraint satisfaction problems. When a pattern is recognized by pattern matching, the matching between a reference pattern and an acquired pattern resolves itself into finding correspondence between the pixels on the former and those on the latter. This can be expressed as a consistent labeling problem. Pattern association, a variation of pattern recognition, is also described employing consistent labeling. The proposed technique is supported by experimental results, yet further studies need to be done before its practical use.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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