Flash memory는 device 특성상 peripheral circuit을 구성하는 transistor의 종류가 다양하고, 이에 따른 각 transistor의 동작 전압 영역이 넓다. 이에 따라 설계 초기의 전기적 특성 사양 결정을 위해서는, 실리콘상에서 소자의 scale down에 따른 전기적 특성을 선 검증하는 과정이 필수적이었으며, 이로 인해 설계 및 소자 개발의 기간을 단축하기 어려웠다. 본 연구에서는 TCAD tool을 사용하여 실리콘상에서의 제작 공정을 거치지 않고, 효과적으로 model parameter를 생성할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 전기적 특성 사양 결정과 설계 단계의 시간 지연을 감소할 수 있도록 한다. 또한 성공적 TCAD tool적용을 위해 필요한 process/device simulator의 calibration methodology와 이를 flash 메모리 소자에 대해 적용 검증한 결과를 분석한다.
각종 환경적, 기술적 요인으로 인하여 영상검지기는 사용연한에 따라 정확도는 감소하기 마련인데 변화정도에 대해서 체계적으로 연구된 바가 없다. 영상검지기의 정확도를 적정수준으로 유지하기 위해서는 교정작업이 필수적이지만 예산적, 제도적 문제로 인해 엄밀한 교정이 실시되지 못해 양질의 교통관리에 제약으로 작용하고 있다. 본 연구는 실제 현장에서 쓰이고 있는 영상검지기들을 대상으로 정확도 검사방안을 개발하였고, 현장 조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 최적 교정주기 설정방안을 개발하였다. 이는 정보의 질을 중시하는 ITS센터의 유지관리업무와 연계하여 정책적으로도 활용될 수 있을 것이다.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
In this study star photometry was applied to retrieve aerosol optical thickness (AOT) at night. The star photometry system consisted of small refractor, optical filters, CCD camera, and driving mount and was located in Suwon. The calibration constants were retrieved from the astronomical Langley method but standard deviations of these were more than 10% of the mean values. After the calibration the nighttime AOT was retrieved and cloud-screened in clear six days from 25 Nov. 2014 to 17 Jan. 2015. To estimate the quality of the measurements the nighttime AOT was combined with daytime AOT retrieved from sky-radiometer that was located in Seoul and 17 km away from the star photometry system. In spite of the uncertainty of the calibration constants and the spatial difference of two observation systems, the temporal changes of the nighttime AOT coincided with the daytime. The nighttime ${\AA}ngstr{\ddot{o}}m$ exponent was about 20% lower and more variable than the daytime because of the uncertainty of the calibration constants. If the calibration process is more precise, the combination of star and sun or sky photometry system can monitor the air pollution day and night constantly.
The calibration of Very Long Baseline Interferometry (VLBI) data has long been a time consuming process. The Korean VLBI Network (KVN) is a simple array consisting of three identical antennas. Because four frequencies are observed simultaneously, phase solutions can be transferred from lower frequencies to higher frequencies in order to improve phase coherence and hence sensitivity at higher frequencies. Due to the homogeneous nature of the array, the KVN is also well suited for automatic calibration. In this paper we describe the automatic calibration of single-polarisation KVN data using the KVN Pipeline and comparing the results against VLBI data that has been manually reduced. We find that the pipelined data using phase transfer produces better results than a manually reduced dataset not using the phase transfer. Additionally we compared the pipeline results with a manually reduced phase-transferred dataset and found the results to be identical.
As a shift control of automatic transmission was managed with the electronic control unit (ECU), shift quality which is a measure of shift shock during gear change has markedly improved. However, the initial clutch pressure control of the clutch filling phase should continue to rely on the predetermined control input since the input and output speeds are unchanged until the shifting process attains the inertia phase. It is critical to minimize the clutch response time and control the clutch pressure accurately at the end of clutch fill to achieve quick shift response and smoothness. Advanced transmission companies have adopted an auto calibration method which establishes the databases for the clutch piston fill-up attributes and the frictional characteristics of the disks. In this study, a distinctive auto calibration algorithm for forklift transmission under development is proposed and verified with the real-vehicle test. The experimental calibration results showed consistent turbine dynamics at the initial stage of shifts with the properly calibrated clutch-fill control parameters. By using this technique, it is necessary to finalize the shift control for the various operation conditions.
When a camera is employed for 3D sensing, accurate camera calibration is vital as it is a prerequisite for the subsequent steps of the sensing process. Camera calibration is usually performed by complex mathematical modeling and geometric analysis. On the other contrary, data learning using an artificial neural network can establish a transformation relation between the 3D space and the 2D camera image without explicit camera modeling. However, a neural network requires a large amount of accurate data for its learning. A significantly large amount of time and work using a precise system setup is needed to collect extensive data accurately in practice. In this study, we propose a two-step neural calibration method that is effective when only a small amount of learning data is available. In the first step, the camera projection transformation matrix is determined using the limited available data. In the second step, the transformation matrix is used for generating a large amount of synthetic data, and the neural network is trained using the generated data. Results of simulation study have shown that the proposed method as valid and effective.
Rohe, Thomas;Koelle, Sabine;Becker, Wolfgang;Eisenreich, Norbert;Eyerer, Peter
한국근적외분광분석학회:학술대회논문집
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한국근적외분광분석학회 2001년도 NIR-2001
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pp.1082-1082
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2001
Extrusion is one of the most important processes in polymer industry. The characterization of the polymer melt during processing will improve this process noticeably, One possibility of characterizing the actual processed polymer melt is the inline near infrared (NIR) spectroscopy, With this method several polymer properties can be observed during processing, e.g. composition, moisture ormechanical properties of the melt. For this purpose probes for transmission and reflection measurements have been developed, withstanding the high temperatures and pressures appearing during extrusion process (tested up to 300$^{\circ}C$ and 10 ㎫). For the transmission system an optical bypass was developed to eliminate disturbing spectral influences and hence increase the long term stability, which is the prerequisite for an industrial application. Measurements in transmission and reflection produced comparable results (or blending processes, where the prediction error was less than 1%. An optimum RMSEP of only 0.24% was found for preprocessed polymer blends measured in transmission on a laboratory extruder. A transflection measurement allowed for the first time the recording of relevant NIR-spectra in the screw area of an extruder. The application to a (PE+PP) blending process delivered promising results. This new measurement mode allows the observation of the ongoing processes within the screw area, which is of maximum Interest for reactive extrusion processes. Due to economic reasons the calibration transfer between different extrusion systems is also of high importance. Investigations on simulated and real-world spectra showed that a calibration transfer is possible. A new method alternatively to the well-known direct standardization procedures was developed, which is based on an automatic data pretreatment. This procedure delivers comparable results for the calibration transfer. Overall this paper presents concepts, components and algorithms for the inline near infrared (NIR) spectroscopy for polymer extrusion, which allows the use of it in a real industrial extrusion process.
In this paper, we propose calibration methods that can be applied to the markerless surgical robotic system for Intracerebral Hematoma (ICH) Surgery. This surgical robotic system does not require additional process of patient imaging but only uses CT images that are initially taken for a diagnosis purpose. Furthermore, the system applies markerless registration method other than using stereotactic frames. Thus, in overall, our system has many advantages when compared to other conventional ICH surgeries in that they are non-invasive, much less exposed to radiation exposure, and most importantly reduces a total operation time. In the paper, we specifically focus on the application of calibration methods and their verification which is one of the most critical factors that determine the accuracy of the system. We implemented three applications of calibration methods between the coordinates of robot's end-effector and the coordinates of 3D facial surface scanner, based on the hand-eye calibration method. Phantom tests were conducted to validate the feasibility and accuracy of our proposed calibration methods and the surgical robotic system.
최근 항공측량분야에서 항측용 디지털카메라와 라이다 및 GPS/INS와 같은 센서들을 이용해 다양한 공간정보를 획득하고 있다. 또한 GPS/INS와 항측용 디지털카메라의 연계를 통한 Direct Georeferencing 기술이 널리 활용되고 있다. 하지만 여러 센서의 결합에 따른 센서검정(Sensor Calibration)을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 특히, 통합센서의 Boresight Calibration은 GPS/INS 항공삼각측량 및 Direct-georeferencing을 사용하는 작업절차에서 중요한 요소이다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 항공기용 센서의 검정을 위한 국가차원의 테스트베드를 세종시 부지에 설치하고 항공영상의 항공삼각측량에 의해 함께 사용되는 GPS와 INS 센서결합에 따른 정확한 검정을 수행하여 시스템 변수의 정의, 시스템적인 에러를 평가하고 Direct Georeferencing에 필요한 외부표정요소 직접결정을 위한 효율적인 방법의 조사와 통합된 센서의 정확도 평가를 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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