This paper introduces that the turning center optimizes main and sub spindle's synchronized controller in Open-CNC. In view of optimal design, the mathematical modeling and the frequency domain analysis of spindle's system are simulated. For the minimizing of synchronized error in each spindle's speed, the study of control method and the related control parameter is proposed. By the experiment in prototype machines using the server/client program, the validity of the proposed synchronous error's compensation method is verified.
본 논문에서는 차량 영상의 수평 및 수직 명암 값 변화 정보를 이용하여 번호판 영역을 추출하고 원형 패턴 벡터를 이용하여 번호판 내용을 인식하는 알고리즘에 관해 기술하였다. 제안된 알고리즘에서는 번호판 영역에서 문자와 배경이 뚜렷하게 구별되고, 일정한 명암도 변화를 가지면서 다른 영역보다 밀집도가 높다는 특성을 이용하여 수평 및 수직 명암도 변화값을 구하여 차량영상에서 번호판 영역을 추출하며 상당히 어둡거나 밝게 입력된 영상에도 동일한 인식 성능을 얻기 위하여 밝기 보정을 수행한다. 또한, 입력 문자의 크기, 이동 및 회전에 무관한 특성을 추출을 위해 원형 패턴 벡터를 이용하여 차량 번호를 인식하는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 방법들을 적용한 결과 계산 속도가 훨씬 빠르며, 차량 번호판의 크기에 관계없이, 또한 잡음에 크게 영향을 받지 않으면서 번호판 추출이 정확하여 실시간 처리의 가능성을 제시하였을 뿐만 아니라 번호판 영역이 불투명하거나 불규칙한 조명 상태에서도 검출이 가능하였다.
최근 스마트폰으로 워터마크가 인쇄된 문서를 촬영하여 유출을 하는 범죄가 일어나고 있으며, 특별한 감시 방안이 없다. 이를 위해 정부 및 기업에서는 문서의 외부 유출을 막기 위해 복사기 및 팩스 장치에 워터마크 패턴 보호 기법을 탑재하여 광학적으로 불법 복제를 방지한다. 특히 기업에 출입시 스마트폰에 보안 앱들을 설치하고, 스마트폰으로 문서를 촬영할 경우 앱이 보안 문서를 인식하여 경고를 시스템에 알린다. 그러나 스마트폰으로 촬영된 영상은 카메라의 위치와 각도에 따라 왜곡 현상이 발생되어 워터마크가 훼손된다. 이렇게 훼손된 영상은 기존 워터마크 패턴 인식 방법으로는 정상적으로 인식 되지 않는 문제가 있다. 본 논문에서는 실험을 통하여 훼손된 워터마크를 보정하고 인식하는 알고리즘을 이용하여 인식률과 처리속도를 높인다.
Particle transport and deposition characteristics on semiconductor wafers inside the chamber were experimentally investigated via a particle generation & deposition system and a wafer surface scanner. Especially the relation between particle size($0.083{\sim}0.495{\mu}m$) and particle deposition velocity with ESA(Electrostatic Attraction) effect was studied. Spot deposition technique with the deposition system using nozzle type outlets of the chamber was newly conducted to derive particle deposition velocity and all experiment results were compared with the previous study and were in a good agreement as well.
본 논문은 이동노드의 클러스터링내에서 보다 효율적인클러스터링을 제공하고 유지하기위한 딥러닝의 선형회귀적 적응적 보정가중치에 따른 군집적 알고리즘을 제안한다. 대부분의 클러스터링 군집데이터를 처리함에 있어 상호관계에 따른 분류체계가 제공된다. 이러한 경우 이웃한 이동노드중 목적노드와는 연결가능성이 가장높은 이동노드를 클러스터내에서 중계노드로 선택해야 한다. 본 연구에서는 이러한 상황정보를 이해하고 동적이동노드간 속도와 방향속성정보간의 상관관계의 친밀도를 고려한 자율학습기반의 회귀적 모델에서 적응적 가중치에 따른 분류를 제시한다. 본 논문에서는 이러한 상황정보를 이해하고 클러스터링을 유지할 수 있는 자율학습기반의 적응적 가중치에 따른 딥러닝 모델을 제시 한다.
본 논문에서는 계층적 클러스터 구조에서 속도, 방향 등의 속성정보를 예측하여 연결성을 분석하는 EPCM(Efficient Prediction-based Context-awareness Matrix) 알고리즘을 제안한다. 기존 DTN에서는 제한 없는 중계노드 선정으로 인한 지연시간이 증가하고, 제한적인 저장용량 및 처리능력의 한계로 패킷손실 및 오버헤드가 발생한다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 속성정보를 주어진 매트릭으로부터 정의하고 예측하여 베이스스테이션과의 연결성에 따라 중계노드를 선정하는 EPCM 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 클러스터의 속성정보를 상황정보 매트릭스에 저장 및 분석하고, 적응적 보정가중치의 오차보정으로 클러스터의 속성정보를 예측한다. 또한 예측된 속성정보에 따른 연결성으로 베이스스테이션을 향하여 이동하는 중계노드를 선정하게 된다. 주어진 환경에 따른 모의실험에서 예측된 노드의 속성정보를 통한 연결성으로 중계노드를 선정함으로써 전송능력을 비교 분석한 결과 높은 패킷 전송률을 보여주었다.
지진해일은 진행속도가 빠르고 파장이 길며 파형의 변화 없이 먼 거리를 진행 할 수 있어 주변지역은 물론 멀리 떨어진 지역에도 심한 범람피해를 야기시킨다. 지진해일의 일반적인 특징으로 장파와 단파가 합성되어 있고 먼 거리를 전파할 경우 분산효과의 역할이 중요하게 된다. 특히 우리나라의 동해안에 영향을 주는 지진해일은 단주기파 성분이 강하고 파장에 비해 먼 거리를 전파하기에 분산을 고려하는 선형 Boussinesq 방정식을 지배방정식으로 사용하는 것이 바람직하다. 하지만 지금까지의 지진해일 전파모의를 위한 모형은 선형 Boussinesq 방정식의 복잡한 계산과 계산시간이 길다는 단점 때문에 선형 천수방정식을 지배방정식으로 사용하고 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려해왔다. 지진해일 해석 시 일반적으로 사용되어 오던 기존의 leap-frog 유한차분 모형(Imamura et al., 1988; 조용식, 1996)은 지배방정식으로 선형 천수방정식을 사용하고 파의 분산효과는 수치분산을 이용하여 고려하므로 정해진 시간 간격에 대해 수심에 따라 격자 간격을 적절히 선택해야 하는데 수심이 복잡하게 변하는 경우 격자간격 조정이 불가능하여 분산효과를 정도 높게 고려할 수 없다. 이 문제점을 해결하기 위하여 윤성범 등(2004)은 파동방정식의 인위적인 분산항을 이용하여 Boussinesq 방정식의 분산효과를 고려할 수 있는 능동적인 분산보정기법을 제안하였고 Cho et al.(2007)는 일정한 수심에서 수치적인 분산오차가 Boussinesq 방정식의 물리적인 분산항을 대체하도록 수심, 격자 간격 및 계산 시간 간격 사이의 관계식을 유도하고 Boussinesq 방정식의 분산항과 일치하는 수치분산을 이용하여 실용적인 분산보정기법을 개발하였다. 이에 Ahn(2010)은 현재 컴퓨터의 계산 능력이 향상되어 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분하여 계산하는데 무리가 없다고 판단하여 선형 Boussinesq 방정식을 직접 차분한 모형을 개발하였다. 본 연구에서는 기존의 원해 지진해일 전파모의에 이용되어왔던 선형 천수방정식에 수치분산을 고려한 모형 대신 선형 Boussinesq 방정식의 유한차분 모형을 제안하였으며 기존의 선형 Boussinesq 방정식 모형의 격자와 수심간의 제약을 없애기 위해 차분 기법을 달리 한 2차 정확도의 유한차분 모형을 제안하였다. 검증을 위하여 선형 Boussinesq 방정식의 해석해(Carrier, 1991)와 비교하였다.
SMT장비는 전자부품을 흡착하여 PCB위에 정확히 실장을 하는 장비이다. 이때 부품의 정확한 실장을 위해 비전 카메라로 부품을 인식하여 보정치를 찾고, 이 보정치를 참조하여 PCB 상의 원하는 정확한 위치에 실장 할 수 있다. 일반적으로 비전 카메라로 부품을 인식하기 위해서 카메라 앞에 정지하여 비전검사를 한 후 실장 위치로 이동한다. 그러나 카메라 앞에서 정지하지 않고 그대로 통과하면서 비전 검사를 한다면 정지하는 시간을 단축함으로써 생산성이 향상 될 것이다. 본 논문에서는 카메라 앞에서 정지하지 않고 지나가면서 비전 검사를 할 때 겐트리 구동의 여러 경로 중 가장 빠른 시간에 이동할 수 있는 방법을 제시한다. 카메라 위치를 지나가는 방식에서 거리만 고려하는 것이 아니라 카메라 위치를 지나가는 속도까지 고려한 겐트리 구동 궤적에 대하여 연구하였고, 본 논문에서 제시하는 방식으로 움직이면 시간 이득이 약 5%의 향상되는 것으로 확인되었다.
SBAS는 정지 궤도 위성을 이용하여 보정 정보와 GNSS 위성의 고장 유무 등을 메시지 형태로 전송하여 GNSS 항법 사용자의 정확성과 무결성, 가용성, 연속성을 보강하는 시스템이다. SBAS가 제공하는 보정 정보는 250 bps의 통신 속도로 제공되며, 의사거리 오차, 위성 궤도 오차, 위성 시계 오차, 이온층 지연 오차 등의 다수의 메시지 수신이 필요하다. 따라서 SBAS가 적용된 초기 위치 결정에는 기존 GNSS에 비해 많은 시간이 소요되며, 수신기 동작 초기부터 SBAS 보강 항법의 활용에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 SBAS 초기 위치 결정 시간의 단축을 위한 A-SGNSS 운용 개념을 제안한다. 그리고 제안한 A-SGNSS의 효용성 검토 및 운용 시 필요한 최소 메시지 정보를 정리하였으며, 제안한 방안을 적용한 SBAS 초기 위치 결정 소요 시간을 분석 하였다.
본 연구에서는 도로터널 환기시설 설계기준에 의한 소요환기량 산정 시 오염물질의 기준배출량을 환경부 고시기준에 대해 산정하여 차종별, 속도별로 산정된 기준배출량을 모델터널에 적용하여 시뮬레이션 한 결과 기존의 배출량 기준 적용에 대해 소요환기량은 약 49%로 감소되었다. 또한 터널 내 유동손실로서 작용하는 변수 중 터널마찰계수와 입구저항계수 및 등가저항면적을 통계적 분석기법을 이용하여 이들 계수 중 터널의 환기량 산정에 가장 민감하게 영향을 미치는 인자가 마찰계수이며 시뮬레이션을 통해 실제 적용 가능한 계수 범위가 0.018에서 0.021의 값으로 보정될 수 있을 것으로 예상된다. 검증사례로서 4개소의 터널에 적용하였을 때, 최대 약 19.2%의 소요환기량 감소가 예상되며 이에 대해 기존의 설계운용 중인 Jet Fan 설치 대수의 산정에 있어 감소될 수 있으며, 약 연간 운용비용의 저감에 적용 가능할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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