• Journal of Bio-Environment Control
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• v.20 no.2
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• pp.63-71
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• 2011

Pattern recognition of a cucumber were conducted to detect directly the binary images by using thresholding method, which have the threshold level at the optimum intensity value. By restricting conditions of learning pattern, output patterns could be extracted from the same and similar input patterns by the algorithm. The algorithm of pattern recognition was developed to determine the position of the cucumber from a real image within working condition. The algorithm, designed and developed for this project, learned two, three or four learning pattern, and each learning pattern applied it to twenty sample patterns. The restored success rate of output pattern to sample pattern form two, three or four learning pattern was 65.0%, 45.0%, 12.5% respectively. The more number of learning pattern had, the more number of different out pattern detected when it was conversed. Detection of feature pattern of cucumber was processed by using auto scanning with real image of 30 by 30 pixel. The computing times required to execute the processing time of cucumber recognition took 0.5 to 1 second. Also, five real images tested, false pattern to the learning pattern is found that it has an elimination rate which is range from 96 to 98%. Some output patterns was recognized as a cucumber by the algorithm with the conditions. the rate of false recognition was range from 0.1 to 4.2%.

• Korean Journal of Optics and Photonics
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• v.21 no.3
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• pp.97-102
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• 2010

A pattern density function using simulation analysis for controlling LGP output distribution was proposed. The pattern density function was found as [Pexp(-y/70)+Qexp(+y/25)]R. We analyzed the LGP output distribution of a hemi-sphere pattern using the function and then found that its output distribution was clearly improved as compared with that of the equi-distance pattern. We found that the density function works well for the pyramid pattern case as well as.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.20 no.4
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• pp.277-282
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• 2011

We carried out shape recognition. We found out cucumber's feature shape by means of neural network and back propagation algorithm. We developed an algorithm which finds object position and shape in real image and we gained following conclusion as a result. It was processed for feature shape extraction of cucumber to detect automatic. The output pattern rates of the miss-detected objects was 0.1~4.2% in the output pattern which was recognized as cucumber. We were gained output pattern according to image resolution $445{\times}363$, $501{\times}391$, $450{\times}271$, $297{\times}421$. It was appeared that no change was detected. When learning pattern was increased to 25, miss-detection ratio was 16.02%, and when learning pattern had 2 pattern, it didn't detect 8 cucumber in 40 images.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.10 no.11
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• pp.3080-3086
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• 2009

We have analyzed the output characteristics of a LGP with pyramid shaped pattern by using a 3-D simulation tool. The influences on the LGP output of various parameters such as the pattern shape, pattern occupation ratio, pattern size, and etching angle were investigated. Comparing the pyramid shaped pattern with hemispherical patterns, little difference was observed. And, it was proved that the pattern occupation ratio and etching angle have relatively large effects on LGP output characteristics, while the pattern size has no effect. Therefore, we can improve the LGP characteristics by optimizing pattern structure and distribution.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.3 no.2
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• pp.69-76
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• 1998

To test all internal faults in the case that the number of Primary Input is N, we need patterns that are composed of PI's of maximum 2N. In this paper, we proposed the method to reduce a search space by dividing the multiple output circuit into subcircuit that is related with output. And this method, called PBM(Partition-Based Method), can generate a set of test pattern. The method can effectively generate a test pattern for evaluating all fault of circuit, because the length of input pattern is smaller than that of full circuit and PBM doesn't search any signal line that is not concerned with detecting fault.

• Proceedings of the Materials Research Society of Korea Conference
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• 2010.05a
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• pp.32.2-32.2
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• 2010

본 연구에서는 고출력, 고휘도를 위해서 개발되고 있는 수직형 LED소자의 광출력향상을 위한 나노 패터닝 공정을 진행하였다. 수직형 LED는 기존 측면형 LED에 비해서 열방출 특성이 우수하고 대면적 칩으로 제작이 가능하기 때문에 높은 광출력이 필요한 조명 분야로의 적용이 가능하다. 하지만 수직형 LED 역시 기존 측면형 LED와 마찬가지로 질화갈륨 및 외부 공기와의 계면에서 전반사가 심하기 때문에 광추출효율이 낮은 문제점이 있으며 이를 해결하는 것이 큰 이슈가 되고 있다. 이를 해결하기 위해서 광결정 패턴을 LED 소자에 형성하여 광추출효율을 향상시키려는 연구가 활발히 진행되고 있으나 아직까지 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 형성할 수 있는 기술 개발이 미진한 상황이다. 본 연구에서는 유연 고분자 몰드를 이용한 대면적 나노 임프린팅 및 나노 프린팅 기술을 통해서 2 inch 수직형 LED 웨이퍼 전면적에 균일한 패턴을 전사하는 공정을 진행하였다. 구체적으로는 나노임프린트 및 건식식각 공정을 통해서 수직형 LED의 n형 질화갈륨 층에 높은 가로세로비의 광결정 패턴을 형성하였으며 이를 통해서 약 40% 정도의 광출력이 향상되었다. 또한 고 굴절률의 산화아연 나노 패턴 형성공정을 대면적 LED 기판에 시도하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2011.07a
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• pp.1167-1168
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• 2011

두 대의 동일한 H-bridge 모듈로 구성되는 Cascaded H-bridge 멀티레벨인버터는 출력전압에 5-레벨을 형성할 수 있으며 출력전압의 THD를 개선시키기 위해 PWM 스위칭을 적용할 수 있다. 출력필터 사이즈를 줄이기 위해 PWM 스위칭 주파수를 높일 수 있지만 스위칭 손실이 증가하게 된다. 본 논문에서는 이러한 경우 스위칭 손실을 저감시킬 수 있는 변형된 스위칭 패턴을 제안한다. Cascaded H-bridge 멀티레벨인버터의 특성을 고려하여 하단 H-bridge 모듈의 스위치는 기본 출력전압 레벨을 형성하도록 동작시키며, 상단 H-bridge 모듈 스위칭에 의한 출력값이 기본 전압레벨에 가감되어 PWM 출력전압 형성하도록 동작시킨다. 제안된 스위칭 패턴을 Cascaded H-bridge 멀티레벨인버터에 적용하여 기존 스위칭 방법과 비교 분석한다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.38 no.3
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• pp.11-11
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• 2001

일반적 칼라 출력 장치는 제한된 범위의 색만을 재현 할 수 있다. 특히 프린터와 같이 색의 재현성이 부족한 장비에서는 하드웨어 특성에 따른 채색 면적이나 인쇄에 사용되는 용지의 특성에 따라 염료의 확산 등에 대해서도 고려해야 한다. 특히, 색을 프린트하기 위해서는 출력 과정에서 색의 선형적인 증가와 감소가 이루어져야 하며 또한 정확한 색의 모델링이 가능하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 이를 위해 프린터 출력시 실제 채색 면적과 시각적 색감을 고려할 수 있는 디더링 방법을 제안한다. 제안된 방법은 실제 채색 면적을 고려한 패턴 데이터 베이스를 만들어 이를 디더링 패턴으로 이용하게 된다. 그리고 이 데이터 베이스에서 정확한 패턴을 선택하기 위해서는 인간시각의 색 인지력을 모델링한 대조 민감도 함수를 사용하게 된다. 따라서 본 논문에서는 저해상도의 칼라 출력장치에서도 고화질의 색을 재현할 수 있게 해준다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2009.05a
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• pp.387-389
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• 2009

본 논문에서는 다항식 기반 Radial Basis Function(RBF)신경 회로망을 설계하고 이를 패턴분류 문제에 적용하여 그 성능을 분석한다. 제안된 RBF 신경회로망은 입력층, 은닉층, 출력층으로 이루어진다. 입력층의 연결가중치는 1로서 입력층의 입력벡터는 그대로 은닉층으로 전달되고 은닉층은 FCM(Fuzzy C-means Clustering)방법을 통하여 뉴런의 출력 값으로 내보낸다. 은닉층과 출력층사이의 연결가중치는 상수, 선형식 또는 이차식으로 이루어지며 경사 하강법에 의해 학습되어진다. 네트워크의 최종 출력은 연결가중치와 은닉층 출력의 곱에 의한 퍼지추론의 결과로 얻어진다. 제안된 RBF 신경회로망은 여러 종류의 machine learning 데이터에 적용하여 패턴분류기로서의 성능을 평가받는다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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• v.48 no.6
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• pp.39-44
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• 2011

This purpose of this study is to propose the characteristics analysis of the PCB pattern designed two modes for the output voltage value on the PMIC through converting the limited voltage value inputted from a battery. The PCB design technology has been undergoing difficulty in getting the related technology in a domestic market because of increasing EMI/EMC, Cross-talk, Impedance. And it requires to have the appropriate clearance between the patterns and the technology of PCB pattern width with a amperage according to various uses. The study carried out the characteristics analysis of the PCB pattern designed from a direct output method without a capacitor[mode1], to an output method through a capacitor[mode2] for PMIC output voltage value. Besides, we calculated the pattern width with a amperage using the equation suggested by IPC-2221, presenting the right way of the layout design to analyze the trouble with the test. Therefore, this study is expected to contribute not only to applying the PMIC design for the mobile panel power supply, but also helping the design and application technology in various areas such as car control, camera, note-book, computer, PDA, etc.