Convection-dominated melting in a rectangular cavity is analyzed numerically with particular attention to the multi-cellular flows in the melt. At the earlier stage of the melting, the melt region is quite similar to a cavity with high aspect rati71, where the multi-cellular natural convection appears. Numerical results show that the formation and evolution of the multiple flow cells in the melt region is approximately similar to t]tat of a single-phase flow in a tall cavity with the same aspect ratio; however, the continuous change of the melt region due to the melting affects the detailed process. Also, numerical aspects for the prediction of the detailed flow structure in the melt are discussed.
In general, as a dynamic range of digital still camera is narrower than a real scene‘s, it is hard to represent the shadow region of scene. Thus, multi-scaled retinex algorithm is used to improve detail and local contrast of the shadow region in an image by dividing the image by its local average images through Gaussian filtering. However, if the chromatic distribution of the original image is not uniform and dominated by a certain chromaticity, the chromaticity of the local average image depends on the dominant chromaticity of original image, thereby the colors of the resulting image are shifted to a complement color to the dominant chromaticity. In this paper, a modified multi-scaled retinex method to reduce the influence of the dominant chromaticity is proposed. In multi-scaled retinex process, the local average images obtained by Gaussian filtering are divided by the average chromaticity values of the original image in order to reduce the influence of dominant chromaticity. Next, the chromaticity of illuminant is estimated in highlight region and the local average images are corrected by the estimated chromaticity of illuminant. In experiment, results show that the proposed method improved the local contrast and detail without color distortion.
This paper investigates the control problem of evaporator superheat, i.e., the difference between the temperature of the refrigerant at the entrance region of an evaporator and that at the exit region, for multi-type air-conditioning/refrigeration systems. Mathematical equations describing the characteristics of compressor, condenser, evaporator, and electronic expansion valve are first derived. Then, the transfer functions from the current input of the electronic expansion valve to wall temperatures of evaporator tube at two-phase region and superheated region, respectively, are derived. The stability and performance of the closed loop system with a PI controller are analyzed by Nyquist stability criterion. Simulation results are provided.
Multi-target tracking systems need to tracking several targets simultaneously. To track a target among the measurements of several targets, data association is needed. In this paper, a method using the cou-pled confidence region of predicted target position is proposed. The proposed method shows good performance in simulations of multi-target tracking systems.
피부색은 자동화된 얼굴 인식을 위한 매우 중요한 정보 중의 하나이다. 본 논문에서는 다층 신경망(Multi-Layer Perceptron)을 이용한 피부 영역 검출 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 적응적 조명 보정 기법을 통해 피부색 영역의 검출 성능을 개선하였고, 전처리 필터를 적용하여 피부색이 아닌 영역을 먼저 제거시킴으로써 처리 속도를 향상시켰다. 제안된 방법의 실험 결과 기존의 방법과 비교하여 보다 우수한 검출 결과를 나타냈으며, 처리 속도 또한 약 31~49% 향상시킬 수 있었다.
A low-cost, large area, random, maskless texturing scheme independent of crystal orientation is expected to significantly impact terrestrial photovoltaic technology. We investigated silicon surface microstructures formed by reactive ion etching (RIE) in Multi-Hollow cathode system. Desirable texturing effect has been achieved when radio-frequency (rf) power of about 20 Watt per one hollow cathode glow is applied for our RF Multi-Hollow cathode system. The black silicon etched surface shows almost zero reflectance in the visible region as well as in near IR region. The etched silicon surface is covered by columnar microstructures with diameters from 50 to 100 nm and depth of about 500 nm. We have successfully achieved 11.7% efficiency of mono-crystalline silicon solar cell and 10.2% multi-crystalline silicon solar cell.
The smart product market is growing year by year and is being used in many areas. There are various ways of interacting with smart products and users by inputting voice recognition, touch and finger movements. It is most important to detect an accurate hand region as a whole step to recognize hand movement. In this paper, we propose a method to detect accurate hand region in real time in various environments. A conventional method of detecting a hand region includes a method using depth information of a multi-sensor camera, a method of detecting a hand through machine learning, and a method of detecting a hand region using a color model. Among these methods, a method using a multi-sensor camera or a method using a machine learning requires a large amount of calculation and a high-performance PC is essential. Many computations are not suitable for embedded systems, and high-end PCs increase or decrease the price of smart products. The algorithm proposed in this paper detects the hand region using the color model, corrects the problems of the existing hand detection algorithm, and detects the accurate hand region based on various experimental environments.
For face recognition system, a face detector which can find exact face region from complex image is needed. Many face detection algorithms have been developed under the assumption that background of the source image is quite simple . this means that face region occupy more than a quarter of the area of the source image or the background is one-colored. Color-based face detection is fast but can't be applicable to the images of which the background color is similar to face color. And the algorithm using neural network needs so many non-face data for training and doesn't guarantee general performance. In this paper, A multi-scale, multi-face detection algorithm using PCA is suggested. This algorithm can find most multi-scaled faces contained in static images with small number of training data in reasonable time.
본 논문에서는 의료영상에서 특정 장기를 추출하여 질환 부위를 인식하는 알고리즘을 제안한다. 의료영상이 추출되어진 장기 부위에서 질환을 인식하기 위하여 단일 신경회로망을 이용하면 신경회로망의 학습 능력과 일반화 능력이 한정적이므로 성능개선에 많은 문제가 있다. 따라서 추출된 장기로부터 질환부위를 인식하는 것은 신경회로망을 복합적인 방법, 즉 RBF (Radial Basis Function), BP (Back Propagation)로 구성하여 단일 신경회로망의 단점을 극복하였다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 입력 의료영상의 다양한 형태 변화에 적응력이 뛰어남을 실험결과로 알 수 있었다. 그리고, 전체 알고리즘의 수행시간이 장기추출 알고리즘을 포함하여 일반적으로 10초 이내에 수행됨을 실험 결과 알 수 있었다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 의료영상의 질환부위를 인식하여 판별 자동화를 통해 원격의료에 사용 되어 질 수 있다.
The evaporation process of multi-component fuel is different from one of a single component, because the properties of each component affects among the components. In actual engine, the spatial distribution of fuel vapor concentration dominates auto-ignition and initial combustion, and depends on the volatility and diffusivity of each component fuel contained in the multi-component fuel. Then, this study proposes a simplified numerical scheme for analysis of evaporation process of multi-component fuel sprays. Evaporation process is calculated by KIVA-II code based on the simple two-phases region that is approximated by modified saturated liquid-vapor line, which was obtained by connecting the 50% distillation temperature for each component under several pressure fields. Consequently, it can be quantitatively simulated that vapor of low boiling fuel component mostly exists around nozzle and spray tip region, the high boiling duel component, on the other hand, mostly appears near the spray tip.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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