Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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1991.04a
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pp.75-79
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1991
고도로 산업화가 진행됨에 따라 회전기계는 더욱 중요시되고 있으며 이의 성능 향상에 부단한 노력이 경주되고 있다. 특히 우주 시대의 개막과 더불어 우주선 및 인공위성에 사용하기 위해 초소형이며 초고속의 고성능회전모타 를 개발하기에 이르렀다. 한 예로서 미국립항공우주국(NASA)의 스페이스셔 틀에 사용되는 주엔진 터보펌프를 들 수 있는데 이 터보펌프는 접시만한 크 기로써 71000마력을 생성해 낸다. 이러한 가공할 만한 에너지 밀도와 유량을 감당해 내려면 종래의 회전기계보다는 훨씬 더 높은 회전속도를 가져야 한 다. 이러한 회전체는 큰 관성부하와 진 동 및 동안정성의 문제등을 내포하고 있다. 고성능 회전기계의 또다른 예로서 초정밀 가공용 공작기계를 들 수 있 다. 선반 혹은 밀링머신으로 초정밀가공을 행하기 위해서는 회전축의 진동이 극히 작아야 한다. 이와 같이 오늘날 갈수록 초고성능 초정밀도를 추구함에 있어서 회전축의 진동을 현장에서 모니터링하고 이 진동데이터를 분석하여 회전축을 제어하는 것이 강력히 요구되어진다. 따라서 in-situ 측정이 중요성 을 띠게 되었는데 이는 제어기술의 바탕이 되는 자료를 현장에서 제공할 수 있기 때문이다. 회전축 진동측정의 대상이 되는 것들은 모타, 발전기, 엔진 및 터빈등을 대표적으로 들 수가 있다. 여기서 소형회전기계의 축표면과 같 이 비교적 곡면을 이루고 있는 부분의 진동변위 측정에 신중한 고려가 요구 되어 진다. 이는 축의 곡면도에 따라 감도가 변화하기 때문이다. 따라서 평 판에 대한 calibration 챠트를 회전기계축진동 변위환상에 이용하면 곡률에 따라서 오차가 생기게 된다. 본 연구에서는 비접촉 축진동측정시 발생되는 오차에 대하여 검토하고자 한다. from the studies, the origin of ${\alpha}$$_1$peak was attributed to the detrapping process form trap with 2.88[eV] deep of injected space charge from the chathode in the crystaline regions. The origin of ${\alpha}$$_2$ peak was regarded as the detrapping process of ions trapped with 0.9[eV] deep originated from impurity-ion remained in the specimen during production process of the material, in the crystalline regions. The origin of ${\beta}$ peak was concluded to be due to the depolarization process of "C=0"dipole with the activation energy of 0.75[eV] in the amorphous regions. The origin of ${\gamma}$ peak was responsible to the process combined with the depolarization of "CH$_3$", chain segment, with the activation energy of carriers from the shallow trap with 0.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.7
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pp.334-341
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2016
In this paper, the study of a waveguide aperture-coupled feed-structured antenna has been conducted for the purpose of applying it to a wireless back-haul system sufficient for high-capacity gigabits-per-second data rates. For this study, a $32{\times}32$ waveguide slot sub-array antenna with a corporate-feed structure was designed and produced. Also, this antenna is used at 57 GHz to 66 GHz in the V-band. The construction of the antenna is a laminated form with radiating parts (outer groove and slot, cavity), a coupled aperture, and feeds in each. The antenna was designed with HFSS, which is based on 3D-FEM, produced with aluminum processed by a precision-controlled milling machine, and assembled after a silver-plating process. The measurement result from analysis of the characteristics of the antenna shows that return loss is less than -12 dB, VSWR < 2.0, and a wide bandwidth ranges up to 16%. An overall first side lobe level is less than -12.3 dB, and a 3 dB beam width is narrow at about $1.85^{\circ}$. Also, antenna gain is 38.5 dBi, offering high efficiency exceeding 90%.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.44
no.1
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pp.51-58
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2007
This paper presented an adaptive pipeline architecture for a high-performance and low-power asynchronous processor. The proposed pipeline architecture employed a stage-skipping and a stage-combining scheme. The stage-skipping scheme can skip the operation of a bubble stage that is not used pipeline stage in an instruction execution. In the stage-combining scheme, two consecutive stages can be joined to form one stage if the latter stage is empty. The proposed pipeline architecture could reduce the processing time and power consumption. The proposed architecture supports multi-processing in the EX stage that executes parallel 4 instructions. We designed an asynchronous microprocessor to estimate the efficiency of the proposed pipeline architecture that was synthesized to a gate level design using a $0.35-{\mu}m$ CMOS standard cell library. We evaluated the performance of the target processor using SPEC2000 benchmark programs. The proposed architecture showed about 2.3 times higher speed than the asynchronous counterpart, AMULET3i. As a result, the proposed pipeline schemes and architecture can be used for asynchronous high-speed processor design
Today's healthcare, intelligent robots, smart home systems, and car sharing are already innovating with cutting-edge information and communication technologies such as Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things, the Internet of Intelligent Things, and Big data. It is deeply affecting our lives. In the factory, robots have been working for humans more than several decades (FA, OA), AI doctors are also working in hospitals (Dr. Watson), AI speakers (Giga Genie) and AI assistants (Siri, Bixby, Google Assistant) are working to improve Natural Language Process. Now, in order to understand AI, knowledge of mathematics becomes essential, not a choice. Thus, mathematicians have been given a role in explaining such mathematics that make these things possible behind AI. Therefore, the authors wrote a textbook 'Basic Mathematics for Artificial Intelligence' by arranging the mathematics concepts and tools needed to understand AI and machine learning in one or two semesters, and organized lectures for undergraduate and graduate students of various majors to explore careers in artificial intelligence. In this paper, we share our experience of conducting this class with the full contents in http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.26
no.5
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pp.416-422
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2016
Lots of plastics are widely used in a variety of industrial field. And the amount of plastic waste is massively produced. In the study of waste recycling, it is emerged as an important issue to prevent the waste of potentially useful resource materials as well as to reduce ecological damage. So, the recycling of plastic waste has been currently paid attention to from the view point of reuse. Existing automatic sorting system consist of near infrared ray (NIR) sensors to classify the types of plastics. But the classification of black plastics still remains a challenge. Black plastics which contains carbon black are not almost classified by NIR because of the characteristic of the light absorption of black plastics. This study is focused on handling how to identify black plastics instead of NIR. Raman spectroscopy is used to get qualitative as well as quantitative analysis of black plastics. In order to improve the performance of identification, Support Vector Machine(SVM) classifier and Principal Component Analysis(PCA) are exploited to more preferably classify some kinds of the black plastics, and to analyze the characteristic of each data.
Prediction problems are widely used in medical domains. For example, computer aided diagnosis or prognosis is a key component in a CDSS (Clinical Decision Support System). SVMs with nonlinear kernels like RBF kernels, have shown superior accuracy in prediction problems. However, they are not preferred by physicians for medical prediction problems because nonlinear SVMs are difficult to visualize, thus it is hard to provide intuitive interpretation of prediction results to physicians. Nomogram was proposed to visualize SVM classification models. However, it cannot visualize nonlinear SVM models. Localized Radial Basis Function (LRBF) was proposed which shows comparable accuracy as the RBF kernel while the LRBF kernel is easier to interpret since it can be linearly decomposed. This paper presents a new tool named VRIFA, which integrates the nomogram and LRBF kernel to provide users with an interactive visualization of nonlinear SVM models, VRIFA visualizes the internal structure of nonlinear SVM models showing the effect of each feature, the magnitude of the effect, and the change at the prediction output. VRIFA also performs nomogram-based feature selection while training a model in order to remove noise or redundant features and improve the prediction accuracy. The area under the ROC curve (AUC) can be used to evaluate the prediction result when the data set is highly imbalanced. The tool can be used by biomedical researchers for computer-aided diagnosis and risk factor analysis for diseases.
Park, Min-Jae;Lee, Jae-Sung;Kim, Soo-Mee;Kang, Ji-Yeon;Lee, Dong-Soo;Park, Kwang-Suk
Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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v.43
no.5
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pp.443-450
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2009
Purpose: Conventional image reconstruction uses simplified physical models of projection. However, real physics, for example 3D reconstruction, takes too long time to process all the data in clinic and is unable in a common reconstruction machine because of the large memory for complex physical models. We suggest the realistic distributed memory model of fast-reconstruction using parallel processing on personal computers to enable large-scale technologies. Materials and Methods: The preliminary tests for the possibility on virtual manchines and various performance test on commercial super computer, Tachyon were performed. Expectation maximization algorithm with common 2D projection and realistic 3D line of response were tested. Since the process time was getting slower (max 6 times) after a certain iteration, optimization for compiler was performed to maximize the efficiency of parallelization. Results: Parallel processing of a program on multiple computers was available on Linux with MPICH and NFS. We verified that differences between parallel processed image and single processed image at the same iterations were under the significant digits of floating point number, about 6 bit. Double processors showed good efficiency (1.96 times) of parallel computing. Delay phenomenon was solved by vectorization method using SSE. Conclusion: Through the study, realistic parallel computing system in clinic was established to be able to reconstruct by plenty of memory using the realistic physical models which was impossible to simplify.
Recently, in the field of video surveillance, a Deep Learning based learning method has been applied to a method of detecting a moving person in a video and analyzing the behavior of a detected person. The human activity recognition, which is one of the fields this intelligent image analysis technology, detects the object and goes through the process of detecting the body keypoint to recognize the behavior of the detected object. In this paper, we propose a method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using RGB-D information. First, the moving object is segmented and detected from the background using color information and depth information generated by the two cameras. The input image generated by rescaling the detected object region using RGB-D information is applied to Convolutional Pose Machines for one person's pose estimation. CPM are used to generate Belief Maps for 14 body parts per person and to detect body keypoints based on Belief Maps. This method provides an accurate region for objects to detect keypoints an can be extended from single Body Keypoint Localization to multiple Body Keypoint Localization through the integration of individual Body Keypoint Localization. In the future, it is possible to generate a model for human pose estimation using the detected keypoints and contribute to the field of human activity recognition.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.10a
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pp.329-331
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2018
In this paper, we propose a monitoring system that starts with the supply of raw materials for threading, is processed into a lathe machine, and checks for defects of the product are automatically performed by the robot with Smart Factory technology through assembly and disassembly. Completion check according to the production instruction quantity and production instruction is made by checking the production status according to whether or not the raw material is worn by the displacement sensor, and checking the pitch and the contour of the processed female and male to determine OK and NG. The robotic system acts as a relay for loading and unloading of raw materials, pallet transfer, and overall process, and it acts as an intermediary for organically driving. The location information of the threaded products is collected by using the non-contact wireless tag and the energy saving system Production efficiency and utilization rate were checked. The environmental sensor collects the air-conditioning environment data (temperature, humidity), measures the temperature and humidity accurately, and checks the quality of product processing. It monitors and monitors the driving hazard level environment (overheating, humidity) of the product. Controls for CNC and robot module PLC as a heterogeneous system.
Public libraries are a space where residents learn a wide range of knowledge and ideologies, and as they are directly connected to life, various related studies have been conducted. In most previous studies, variables such as population, traffic accessibility, and environment were found to be highly relevant to library use. In this study, it can be said that the difference from previous studies is that the book borrow demand and relevance were analyzed by reflecting the variables of cultural characteristics based on the book borrow history (1,820,407 cases) and member information (297,222 persons). As a result of the analysis, it was analyzed that as the increase in borrows for social science and literature books compared to technical science books, the demand for book borrows increased. In addition, various descriptive statistical analyzes were used to analyze the characteristics of library book borrow demand, and policy implications and limitations of the study were also presented based on the analysis results. and considering that cultural characteristics change depending on the location and time of day, it is believed that related research should be continued in the future.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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