본 논문에서는인공지능(AI; Artificial Intelligence)알고리즘을 활용한 조음 장애 아동들의 '개인화된 맞춤형 학습' 모바일 애플리케이션을 제시한다. 조음과 관련된 빅데이터(Big Data)를 수집-정제-가공한 데이터 셋(Data Set)으로 학습자의 조음 상황 및 정도를 분석, 판단, 예측한다. 특히, 인공지능 활용 시 기존 애플리케이션에 비해 어떻게 개선되고 고도화할수 있는지를 UX/UI(GUI) 측면에서 바라보고 프로토타입 모델을 설계해 보았다. 지금까지 시각적 경험에 많이 치중해 있었다면, 이제는 데이터를 어떻게 가공하여 사용자에게 UX/UI(GUI) 경험을 제공할 수 있는지가 중요한 시점이다. 제시한 모바일 애플리케이션의 UX/UI(GUI)는 딥러닝(Deep Learning)의 CRNN(Convolution Recurrent Neural Network)과 Auto Encoder GPT-3 (Generative Pretrained Transformer)를 활용하여 학습자의 조음 정도와 상황에 맞게 제공하고자 하였다. 인공지능 알고리즘의 활용은 조음 장애 아동들에게 완성도 높은 학습환경을 제공하여 학습효과를 높일 수 있를 것이다. '개인화된 맞춤형 학습'으로 조음의 완성도를 높여서, 대화에 대한 두려움이나 불편함을 갖지 않길 바란다.
화재감지 시간을 단축하기 위해서 연기감지기가 활용되는 추세이며, 발신기와 수신기가 100m이상 이격되어 설치되는 구조의 연기감지기는 외부환경의 영향으로 인한 발신기의 각도변화에 따라 수광부 레이저 포인트 위치가 매우 민감하게 변화한다. 본 논문에서는 레이저 발신기와 수신기 간의 원거리 설치에 따른 레이저 초점 설정의 어려움을 해결하고 외부 환경에 따른 초점 정합의 문제를 해결하기 위해서 다중 웜기어를 활용한 고정밀 제어장치와 레이저 광선의 틀어진 각도를 조정 할 수 있는 자동초점 정합 알고리즘을 제시한다.
CNC tools contribute to the production of high-precision and consistent results. However, employing damaged CNC tools or utilizing compromised numerical control can lead to significant issues, including equipment damage, overheating, and system-wide errors. Typically, the assessment of external damage to CNC tools involves capturing a single viewpoint through a camera to evaluate tool wear. This study aims to enhance existing methods by using only a single manually focused Microscope camera to enable comprehensive external analysis from multiple perspectives. Applying the NeRF (Neural Radiance Fields) algorithm to images captured with a single manual focus microscope camera, we construct a 3D rendering system. Through this system, it is possible to generate scenes of areas that cannot be captured even with a fixed camera setup, thereby assisting in the analysis of exterior features. However, the NeRF model requires considerable training time, ranging from several hours to over two days. To overcome these limitations of NeRF, various subsequent models have been developed. Therefore, this study aims to compare and apply the performance of Instant NGP, Mip-NeRF, and DS-NeRF, which have garnered attention following NeRF.
This paper presents design results of anultra-small actuator for auto focus or optical zoom function of mobile phone cameras. The consideration of the actuator is tubular type having a large hole in its center to arrange some optical lenses. The stator consists of 3-phase windings, and the mover is designed to an Nd injection permanent magnet(PM) which magnetized with multi-pole polar pattern. From the numerical analysis that taking into account the magnetizing pattern of the PM, the thrust of the designed actuator is about 40mN with the outer diameter of 7mm.
본 논문에서는 시간 동기 추정을 위한 잡음 예측이 불완전한 경우에 직교분할 주파수 다중화 (OFDM) 시스템의 시간 동기 확률을 다중 경로 레일레이 페이딩 채널 환경에서 분석한다. 시간 동기 방식은 반복되는 CAZAC 시퀀스에 대한 상관기 구조를 가지며, 심벌간 간섭을 줄이기 위한 pre-advancement 기법을 적용한다. 시스템의 성능 평가 척도로서, 다중 경로 레일레이 채널 환경에서 유도된 동기 검파 확률을 분석한다.
A remote controlled mobile robot system has been developed and tested to monitor the radiation area in the nuclear power plant. The mobile robot system operates according to car-driving-like commands and is capable of radiation measurement and visual inspection in unmanned situations under radiation. The robot system is equipped with a radiation sensor and two cameras with appropriate illumination set-ups. The camera with auto-focus function and 8-times zoom lens is mounted on the pan/tilt rotational base and the other is mounted on the front panel of the robot system. All commands regarding the motion of the mobile robot and various sensors are given through the monitoring system which is designed to provide an integrated man-machine interface.
자동초점이란 영상을 획득하는 시스템에서 고정된 촬상면에 자동으로 초점이 맺히도록 렌즈를 구동시키는 방식으로 컴퓨터비전과 카메라 등에서 매우 중요하게 사용된다. 소형 카메라의 경우 자동초점에서 렌즈구동부인 actuator의 기술은 대량생산이 이용이하고, 위치센서가 불필요하며, 회로구성이 용이한 VCM방식이 널리 사용되고 있으며, 구동의 안정성에 비해 크기와 소음이 큰 스테핑모터 방식, 크기는 가장 작지만 납 함유문제 및 습도 취약성을 갖는 피에조 방식이 있다. 그 외에 액체렌즈방식이 있는데, 소형 구조에 저전력의 장점이 있지만 화질 및 신뢰성 검증 그리고 고압이 필요한 특징을 가지는 구조도 있다. 본 논문에서 5Mpixel급 이미지 센서를 통해 획득한 영상의 선예도를 이용하여 VCM의 actuator처럼 액체렌지를 제어하여 자동으로 초점을 맞추는 제어방식을 구현하고 검증하였다.
In this paper, there was finding laser beam focal length using the camera at the work with laser preprocess. A process have some similarity that the laser direct writing was condition of unused other light source in order to a partical object of working substrate, so we worked finding focal length using yellow light. As we found focal lengths from three points of substrate edges, The focal length of all substrates was able to be computed by calculating a plane equation using these three point. Also we make a device and software that can automatically perform all of the processes.
An automatic white blood cell differential counting system was developed, which consists of feature extractor, main control computer, auto focus and search part and data acquisition part. This system is used as a clinical instrument whose purpose is to classify white blood cell images. It may also be used for other binary image processing.
In this study, based on numerical map GIS-T Dataset build and by using ArcGIS Network Analysis emergency vehicle's reach time were analyzed. AutoCad using 1: 50,000 based on roads and hospitals of numerical map were creating a Polyline and Point and Network Dataset made using ArcCatalog. ArcGIS Analysis setting the interval for the period reached 3 minutes, 5 minutes, 15 minutes was set and then U-Turn was set to not allow because U-turn takes a long time to calculate and does not happen often on the real road. Intersection of the passage of time, considering that the emergency vehicles were set to 3 seconds. To expand by taking advantage of this facility on Vulnerable area will be used as base material. If we focus on analyzing the emergency activity to convert little data, To prepare for disaster and disaster will be able to use the materials.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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