Hot cross wedge rolling process as an incremental forming has many advantages such as the material usage, the short process time, the automatic equipment line and the low forming load. However, it occurs some defects such as the surface groove, the axis warping and the Mannesmann hole. In this paper, the defect of the Mannesmann hole was carried out. Finite element analysis was utilized to reveal the stress distribution, the rotation of the specimen and the change of section profile. Cross wedge rolling experiment was also conducted on the generation of the Mannesmann hole. It was demonstrated according to the spreading angle with respect to the various types of material. In the view point of metal flow, the smaller forming angle and the larger spreading angle increase opportunities of the defect hole generations.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.214-216
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2001
유사 시퀸스 검색에서 시간 왜곡 변환을 지원하기 위한 연구가 최근 활발히 이루어지고 있다. 음성 인식과 같은 몇몇 응용에서는 시간 왜곡 변환을 적용할 때 과도한 타이밍의 차이는 허용하지 않을 필요가 있다. 그래서 대부분의 경우 윈도우라는 제약 조건을 추가하게 된다. 이 논문에서는 윈도우 제약 조건이 있을 때 시간 왜곡 변환을 지원하는 유사 검색 방법으로 세그먼트 분할 기법(Segment Partition Approach:SFA)을 제안한다. SFA는 각 시퀸스를 세그먼트로 분할한 뒤 특징을 추출하여 다차원 인덱스를 구성한다. 유사 검색 질의를 수행할 때 이 인덱스를 검색하여 질의 시퀸스와 유사할 가능성이 큰 후보들을 빠르게 찾아낼 수 있고 찾아낸 후보들에 대해서만 정확한 시간 왜곡 변환 거리를 계산하기 때문에 전체 질의 처리 시간을 단축할 수 있다. SPA는 순차 검색에 비하여 좋은 성능을 보이며, 특히 거리 허용치가 작을 때 더욱 우수한 성능을 보인다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10a
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pp.181-183
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2001
본 논문에서는 대용량 시퀸스 데이터베이스에서 타임 워핑을 지원하는 인텍스 기반 서브시퀸스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀸스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀸스들을 찾을 수 있도록 해 준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법이 제안된 바 있다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우 개념을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여, 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브시퀸스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀸스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명하고, 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
Kim, Dohyung;Jang, Minsu;Yoon, Youngwoo;Kim, Jaehong
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.10a
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pp.1435-1438
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2015
본 논문에서는 대용량의 K-POP 모션캡처 데이터베이스에서 특정 안무구간을 검색하는 방법을 제안한다. 제안 기술은 저가형 3D 카메라를 이용하여 사용자가 직접 검색하고자 하는 동작을 생성하고 이를 질의동작으로 입력하여 원하는 안무동작을 검색하는 직관적인 검색 기술로서 구간 동작의 명칭이 존재하지 않는 K-POP 댄스를 검색하기 위한 핵심기술이다. 역동적인 댄스 자세를 표현하고 매칭하는 방법으로 관절 및 바디파트 간의 상대적인 각도 정보를 추출하고 비교하는 방법을 설명한다. 대용량의 모션캡쳐 데이터베이스를 고속으로 검색하기 위해서 안무동작의 핵심 자세를 분석하여 후보구간 집합을 빠르게 생성하고, 이들 집합에서 Dynamic Time Warping(DTW) 알고리즘으로 안무동작 간의 매칭거리를 보다 정밀하게 산출한다. 약 358분의 K-POP 댄스 곡 100곡에 대한 성능평가에서 92%의 검색정확도를 보였으며, 이는 K-POP 댄스 동작의 복잡성을 고려할 때 경쟁력 있는 성능치이다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.91-98
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2000
In this paper we design implement the speaker verification system for verifying personal identification using voice. Filter bank magnitude was used as a feature parameter and code-book was made using LBG a1gorithm. The code book convert feature parameters into code sequence. The difference between reference pattern and input pattern measures using DTW(Dynamic Time Warping). The similarity measured using DTW and threshold value derived from deviation were used to discriminate impostor from client speaker.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.11a
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pp.385-388
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2012
본 논문에서는 스마트 폰에 내장된 3축 가속도 센서를 이용해 제스처 훈련 및 테스터 데이터를 수집하고, DTW(Dynamic Time Warping) 알고리즘을 근간으로 하는 효과적인 제스처 인식 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 제스처 인식 방법의 성능을 분석하기 위해 안드로이드 스마트 폰에서 동작하는 제스처 인식 프로그램을 개발하였고, 이것을 이용해 수행한 성능실험 결과를 소개한다.
This paper proposes a method of utilizing convolutional neural network to classify the images of Bender Gestalt Test (BGT), which is a tool to understand and analyze a person's characteristic. The proposed network is composed of 29 layers including 18 convolutional layers and 2 fully connected layers, where the network is to be trained with augmented images. To verify the proposed method, 10 fold validation was adopted. In results, the proposed method classified the images into 9 classes with the mean f1 score of 97.05%, which is 13.71%p higher than a previous method. The analysis of the results shows the classification accuracy of the proposed method is stable over all the patterns as the worst f1 score among all the patterns was 92.11%.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2013.05a
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pp.342-345
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2013
본 논문은 모바일 환경에서의 다중생체인식을 통한 개인인증 시스템을 제안한다. 다중생체인식을 위하여 얼굴인식과 화자인식을 선택하였으며, 시스템의 인식 시나리오는 다음을 따른다. 얼굴인식을 위하여 Modified census transform (MCT) 기반의 얼굴검출과 k-means 클러스터 분석 (cluster analysis) 알고리즘 기반의 눈 검출을 통해 얼굴영역 전처리를 수행하고, principal component analysis (PCA) 기반의 얼굴인증 시스템을 구현한다. 화자인식을 위하여 음성의 끝점 추출과 Mel frequency cepstral coefficient(MFCC) 특징을 추출하고, dynamic time warping (DTW) 기반의 화자 인증 시스템을 구현한다. 그리고 각각의 생체인식을 본 논문에서 제안된 방법을 기반으로 융합하여 인식률을 향상시킨다.
Kim, Hyunwoo;Han, Byeong-jun;Kim, Cheol-Hwan;Lee, Kyogu
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.732-735
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2010
본 연구에서는 음악 데이터 베이스에서 노래의 특정 구간과 가장 유사한 구간을 검색하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 음악을 다차원 시계열 데이터로 간주하고, 음악의 조성 차이 및 템포(tempo) 차이를 고려한 음악의 유사도 계산 방법을 사용한다. 유사도 계산의 전처리 단계에서 조성 차이를 보정하고, 비트(beat)를 검출하며, 추출된 크로마그램(chromagram)을 검출된 비트와 동기화 하여 평균한다. 이후, 동적 시간 왜곡(DTW; dynamic time warping)을 사용하여 두 구간사이의 유사도를 계산한 후 계산된 유사도 순서로 정렬된 검색 결과를 출력한다. 사용자는 제안된 시스템을 사용하여 선택 구간 유사도 검색과 자동 유사 검색 결과로 도출된 구간 쌍을 검토하여 유사 구간을 보다 쉽게 찾을 수 있다.
Kim, Keo-Sik;Yoon, Dae-Young;Seo, Jeong-Hwan;Kim, Kyeong-Seop;Song, Chul-Gyu
Proceedings of the KIEE Conference
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2004.11c
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pp.307-309
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2004
In this study, we have evaluated and classified arthritic pathology using the auscultation of knee joint sound. Six normal persons and 11 patients with knee problem were enrolled. Six patients of Group 1 needed an orthopeadic surgery because of the ruptured wounds of meniscus or ACL(Anterior Cruciate Ligament) and 5 patients of Group 2 diagnosed as osteoarthritis. Subjects were taken knee flexion and extension being seated in a chair for 20 seconds which repeated 3 times. Also subjects stood up and sit down repeatedly in the same way. After the movement of knee was divided into 18 degrees, the pitch perturbation according to partial degrees was analyzed and the DTW(Dynamic Time Warping) method was applied for normalizing a time-axis and unpaired t-test was used for statistic results among groups. As a result, the amplitude and frequency perturbations of group 2 was higher than group 1(p<0.05) and showed a characteristic 'w-shape' in angle-amplitude graph. These results suggest that the analysis of knee joint sound might assist in early diagnosis of knee joint disease.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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