Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.9
no.2
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pp.175-182
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2004
As a bridge between design and manufacturing, process planning is to generate a sequenced set of instructions to manufacture the specified part. Automatic interpretation of manufacturing information incorporated in the design documentation such as CAD file has been a knotty subject for manufacturing engineers since no current data exchange format for product data provides a perfect interface between heterogeneous systems. The recent neutral data exchange format STEp, standard for the exchange of product model data, includes not only geometry but also technical and managerial information. STEP AP(Application Protocol) 224 is specifically dedicated to the mechanical product definition for process planning using machining features. Given a design information in STEP AP 224 format, process planning can be made without human intervention. This paper describes a method to determine the sequence of machining features by using the machining features and the manufacturing information expressed in STEP AP224.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.367-372
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2001
Feature restoration is that restore feature to 3D solid model using the feature information in STEP AP224. Feature is very important in CAPP, but feature information is defined very complicated in STEP AP224. This paper recommends the algorithm of extraction the feature information in physical STEP AP224file. This program import STEP AP224 file, parse the geometric and topological information, the tolerance data, and feature information line-by-line. After importation and parsing, store data into database. Feature restoration module analyze database including feature information, extract feature information, e.g. feature type, feature's parameter, etc., analyze the relationship and then restore feature to 3D solid model.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.145-149
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1997
STEP AP224 includes the information of machining feature and tolerances. Machining features are machined from raw material. Tolerance constrain feasible methods of manufacture, strongly influence the cost of manufacture. And tolerances influence the machining process. We need to decide the precedence between features .tool radius and tool direction for minimum tool changes. This paper deals with the method of decision of precedence between features and process parameters using feature information and tolerances in STEP AP224.
The positioning system based on wireless AP collects AP information distributed in the real world, stores it into database, and measures the position objects by comparing with searched AP information. The existing fingerprinting method is a probabilistic modeling method that acquires much of the data collected from one location upon database composition, and stores the average of the data for the sake of use it in positioning objects. Using the average value, however, may cause the probability of errors Such errors are fatal weaknesses for services based on the accurate position. This paper described the characteristics and problems of the previously used wireless AP positioning system, and proposed a method of using the AP DB and an MSS mechanism for outdoor positioning in order to solve the aforementioned problems. And the results obtained from experimental tests showed that the proposed method achieved very low error rate(27%) compared with the existing method.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.1
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pp.87-95
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2014
Under only authorized AP is allowable environment, rogue AP which is generated by a smartphone tethering can be a serious security breach. To solve rogue AP problem, this paper proposes classifying algorithm of Kernel Support Vector Machine using features of RTT data. Through our experiment, we can detect rogue AP from LTE mobile network.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2010.05a
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pp.411-413
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2010
The wireless AP positioning system is under active progress regarding research and commercialization due to its merit of being able to overcome the representing demerits of existing GPS positioning, which are signal distortion and poor signal reception. This system's feature is to collect AP information distributed throughout the real world, store it on database, and execute positioning by comparing with searched AP information. The positioning process uses collected data, whereas comparison of database data uses the fingerprinting method. The fingerprinting method is a probabilistic modeling method that acquires as much of the data collected from one location upon database composition, to store the value's average value and use it in positioning. Yet, using the average value may contain the probability of errors. Such errors are fatal weaknesses for services based on the background of accurate positioning. This paper deals with the characteristics and problems of the previously used wireless AP positioning system, and proposes measures of using AP information for outdoor positioning in order to solve the aforementioned problems.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.11
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pp.2411-2418
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2011
The most typically utilized positioning method in the existing indoor WPS that is a positioning method utilizing distributed wireless network is the finger print. Its positioning is carried out by calculating the difference between the AP information map and WiFi AP signal collected. However, there are problems like low accuracy and high cost when the existing method and the radio map formation are applied to outdoors. In this paper, the characteristics of the existing WPS are surveyed and their problems are examined. In addition, we propose a new WPS using weak signal and a method to construct radio map in order to solve the above problems. And then, the results of experimental test will be analyzed.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.11a
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pp.68-71
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2020
최근 딥러닝을 이용한 인체 자세 추정(human pose estimation) 연구가 활발히 진행되고 있다. 그 중 구조가 간단하면서도 성능이 강력하여 널리 사용되고 있는 딥러닝 네트워크 모델은 이미지 분류(image classification)에 사용되는 백본 네트워크(backbone network)와 디컨볼루션 출력망(deconvolution head network)을 이어 붙인 구조를 갖는다[1]. 기존의 디컨볼루션 출력망은 디컨볼루션 층을 쌓아 낮은 해상도의 특징맵을 모두 높은 해상도로 변환한 후 최종 인체 자세 추정을 하는데 이는 다양한 해상도에서 얻어낸 특징들을 골고루 활용하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 매 디컨볼루션 층 이후에 인체 자세 추정을 하여 다양한 해상도에서 연산을 하고 이를 종합하여 최종 인체 자세 추정을 하는 방법을 제안한다. 실험 결과 Res50 과 기존의 디컨볼루션 출력망의 경우 0.717 AP 를 얻었는데 Res101 과 기존의 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 50% 이상의 파라미터 수 증가와 함께 0.727 AP, 즉 0.010AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이에 반해 Res50 에 다중 해상도 디컨볼루션 출력망을 사용한 결과 약 1%의 파라미터 수 증가 만으로 0.720 AP, 즉 0.003 AP 의 성능 향상이 이루어졌다. 이를 통해 디컨볼루션 출력망 구조를 개선하면 매우 적은 파라미터 수 증가 만으로도 인체 자세 추정의 성능을 효과적으로 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.85-87
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2011
WPS_WS는 무선 AP의 정보를 통해 현재 이동 객체의 위치를 찾는 시스템이다. 실외 및 실내의 AP 신호 세기 특징을 활용하여 현재 위치를 판단하며 이를 위해 AP 정보를 저장하기 위한 Radio Map구축이 선행되어야 한다. 최초 서비스를 위하여 map을 구성하더라도 실외의 경우 AP신호의 가변성에 의해 구축된 DB의 map 정보를 100% 신뢰할 수 없다. 따라서 신호세기의 변동을 감지하여 능동적으로 map 정보를 변경해 줄 필요가 있다. 본 논문은 이동객체가 현재의 위치를 판단하기 위해 수집한 AP의 정보 중 오류 정보들을 저장하여 분석하고 이를 토대로 구축된 MAP을 실시간으로 변경 및 수정하여 AP의 신호 변경에 능동적으로 대처할 수 있는 Radio Map 최적화 모듈에 대하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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