In this paper, we propose a distance measurement system for automatic berthing control using a stereo camera mounted on a rotation control device, and a radial pattern target. Automatically controlling the position and attitude of a ship aims to prevent maritime accidents due to human error. Our goal is to measure the relative distance between a ship and an onshore or offshore target for berthing. Therefore, the distance should be continuously measured while tracking a fixed point on a target. To this end, we developed a stereo camerabased distance measurement system that satisfied these requirements. This paper describes the structure and principle of the measurement system. We validate the distance error for target incline due to the relative position and attitude between a camera and a target in miniature scale. In addition, the findings of an experiment in an outdoor environment demonstrate that the proposed measurement system has accuracy within 1 m at a range of 20-100 m which is the acceptable accuracy for automatic berthing.
최근 차량의 경우 미리 설정된 쉬프트 패턴에 의해 변속되도록 고안된 자동변속기가 장착되어 있다. 자동변속기는 기존에 운전자가 수동으로 조작하는 방식과 달리, 자동으로 변속되므로 편안하고 편리하지만, 고정된 패턴을 이용해 변속하기 때문에 운전자의 의지를 반영하지 못한다. 운전자의 의지를 반영하기 위해서는 운전자의 성향뿐만 아니라, 차량의 상태도 같이고려해야한다. 이에, 차량의 상태와 운전자의 조작상태를 모듈 화시켜 학습하여 종합적인 운전성향을 판단하고, 반영하여 변속을 결정하고자 한다. 본 논문에서는 모듈화된 신경망을 이용한 운전의지 판단 알고리즘을 자동차의 자동변속기에 적용하여, 기존에 운전자마다 동일하게 적용되던 고정된 패턴에 의해 변속되던 결과와 비교해 봄으로서, 운전자마다 다른 유동적인 운전의지를 반영한 결과가 우수함을 보이고자 한다.
The purpose of this research was to utilize of Pattern Design System(P.D.S) by using AM-300 The conclusion were like these : 1. A coat of basic pattern was selected by design sketch. 2. The basic pattern was input into computer by digitizing. 3. The basic pattern was change into designed shape by using various skills. This system were enabled to draw straight lines, curves, delete lines, sections of lines, extend lines, cut pattern into sections, measure line or section reproduce whole pattern shape of section, rotate and mirror pattern and complete patterns. 4. Automatic grading of finished master pattern have been developed by creation and modification of grading rules of basic pattern. 5. Production pattern added seam allowance, not-ches was generated by P.D.S menu option. 6. Finished pattern design was plotted out 100% and 20% size by AM-300 Plotter. This results will be the basic materials to develop the CAD SYSTEM if some problems were improve. Furthermore, the utilization of P.D.S is expected to be developing in pattern making process.
Recent advancements in optics technology enable us to realize fast scans of hands using two-dimensional (2D) image scanners. In this paper, we propose an automatic hand measurement system using 2D image scanners for customized glove production. To develop the automatic hand measurement system, firstly hand scanning devices has been constructed. The devices are designed to block external lights and have user interface to guide hand posture during scanning. After hands are scanned, hand contour is extracted using binary image processing, noise elimination and outline tracing. And then, 19 hand landmarks are automatically detected using an automatic hand landmark detection algorithm based on geometric feature analysis. Then, automatic hand measurement program is executed based on the automatically extracted landmarks and measurement algorithms. The automatic hand measurement algorithms have been developed for 18 hand measurements required for custom-made glove pattern making. The program has been coded using the C++ programming language. We have implemented experiments to demonstrate the validity of the system using 11 subjects (8 males, 3 females) by comparing automatic 2D scan measurements with manual measurements. The result shows that the automatic 2D scan measurements are acceptable in the customized glove making industry. Our evaluation results confirm its effectiveness and robustness.
최근 반도체 칩의 집적도가 올라가고 System-on-Chip(Soc)환경이 보편화되면서 Automatic Test Equipment(ATE)를 이용한 테스트 수행시 테스트 패턴의 크기 문제와 스캔체인에서의 전력 소모문제가 크게 부각되고 있다. 또한, 테스트 패턴 크기문제를 해결하기 위해 테스트 패턴을 압축하게 되면 테스트 패턴의 소모하는 전력량이 커지게 되어 저전력 테스트를 수행하는데 어려움이 있어 두 가지 문제를 해결할 수 없었다 본 논문에서는 이러한 문제점들을 동시에 해결하기 위해서 Run-length code를 기반으로 하여 저전력 테스트가 가능하면서 테스트 패턴의 크기도 줄일 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 기존에 제시되었던 알고리즘과 비교ㆍ분석하는 실험을 통하여 이 알고리즘의 효율성을 보여주고 있다.
The goal of the sound-based mechanical fault diagnosis technique is to automatically find abnormal signals in the machine using acoustic emission. Conventional methods of using mathematical models have been found to be inaccurate due to the complexity of industrial mechanical systems and the existence of nonlinear factors such as noise. Therefore, any fault diagnosis issue can be treated as a pattern recognition problem. We propose an automatic fault diagnosis method using discrete wavelet transform and power spectrum density using multi pattern recognition. First, we perform DWT-based filtering analysis for noise cancelling and effective feature extraction. Next, the power spectral density(PSD) is performed on each subband of the DWT in order to effectively extract feature vectors of sound. Finally, each PSD data is extracted with the features of the classifier using multi pattern recognition. The results show that the proposed method can not only be used effectively to detect faults as well as apply to various automatic diagnosis system based on sound.
주어진 입력 프로그램과 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 바꾸는 것을 코드 최적화라 하며, 이런 과정은 코드 최적화기예 의해 수행된다. 본 논문에서는 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 도구인 코트 최적화긴 생성기를 설계하고 구현하였다. 즉 패턴 형식에 대한 표현을 입력으로 받아 기술된 형태의 최적화 코드를 찾아내는 DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기를 자동적으로 생성하는 것이다. DFA 패턴 매칭은 패턴들의 정규화 과정을 통해 패턴 검색 시 발생하는 중복 비교를 제거하여, 패턴 형태의 단순화 및 구조를 개선함으로 비용이 적게든다. DFA 패턴 매칭을 위한 코드 최적화기의 자동적 생성은 다양한 형태의 중간코드로 바뀌더라도 해당하는 코트 최적화기를 만들어야 하는 수고를 덜어줌으로써 코드 최적화에 대한 정형화(formalism)를 할 수 있다. 또한, DFA로 구성되어 최적화를 하기 때문에 최적화 속도가 빠르고, 코드 최적화기를 만드는데 필요한 시간과 비용을 절약할 수 있는 장점을 가진다.
소리 기반 기계 고장 진단은 기계의 음향 방출 신호에서 비정상적인 소리를 자동으로 감지하는 것이다. 수학적 모델을 사용하는 기존의 방법은 기계 시스템의 복잡성과 잡음과 같은 비선형 요인이 존재하기 때문에 기계 고장 진단이 어려웠다. 따라서 기계 고장 진단의 문제를 패턴 인식 문제로 해결하고자 한다. 본 논문에서 DWT와 인공신경망 기반 패턴 인식 기법을 이용한 자동화 기계 고장 진단 기법을 제안한다. 기계의 결함을 효과적으로 탐지하기 위해 DWT를 이용해 대역별 분해 후 최상위 고주파 부대역과 최하위 저주파 부대역을 제외한 나머지 부대역의 PSD를 구하여 인공신경망 기반 분류기의 입력으로 사용한다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법은 효과적으로 결함을 탐지할 뿐만 아니라 소리 기반의 다양한 자동 진단 시스템에도 효과적으로 활용될 수 있음을 보여준다.
The computer pattern sewing machine is an automatic sewing machine that is controlled by an input pattern. Even a novice can run this machine for various tasks fast and reliably such as sewing a button, a belt ring and an airbag, etc. The pattern processing software, which is the main software of this machine, is for editing and modifying pattern data by online teaching or off-line editing, setting up parameters, and calculate a moving distance of working area on the x-y axes. In this paper we propose an algorithm to generate pattern data for sewing by simplifying image data. The pattern data are composed of outline data like dot, line, circle, arc, curve, etc. We need converting this data into sewing data which involve sewing parameter, moving distance of working are an the x-y axes, thread, spindle speed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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