제품의 품질 수준 제고를 위해 통계적 공정 관리(SPC : Statistical Process Control)의 다양한 관리도가 기업의 생산 공정을 관리하는데 사용된다. 관리도에 기록되는 공정 데이터는 특정 요인(Assignable Cause)에 의한 이상이 발생했을 때 그 요인에 따라 서로 다른 패턴(Pattern)으로 변화한다. 이러한 패턴을 구별하는 관리도 패턴(CCP : Control Chart Pattern) 인식(Recognition)은 공정에 대한 관리자의 빠른 의사 결정을 위해 매우 중요하다. 앞 선 연구들은 수집되는 원 데이터를 가공 하지않고 그대로 사용하였기 때문에 인식기(Recognizer)의 성능과 학습 속도가 저하되는 문제점이 있었다. 따라서 최근 데이터의 차원 축소와 인식기의 성능 향상을 위해 특질 추출법(Feature Extraction)을 적용한 특질 기반 인식기(Feature based Recognizer)에 대한 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문은 BDK(Bi-Directional Kohonen Network)를 사용하여 CCP의 참조 벡터(Reference Vector)를 생성하고 참조 벡터와 CCP 데이터의 거리를 기반으로 하는 특질을 추출하였다. 추출된 특질을 인공 신경망 기반 인식기의 입력 벡터로 사용하여 학습하였으며 원 데이터를 사용하여 학습하는 인공신경망 인식기와 예측 정확도 비교를 통해 제안 알고리즘의 성능을 평가하였다.
In this paper we have proposed an efficient coding algorithm using directional filtering. First an image is transformed by using DCT which has better energy compaction and then the transformed image is divided into a low frequency component and several high frequency components. The transformed coefficients of each parts are transmitted respectively by using huffman code and these are transformed inversely at receiver. For the directional components total edge images are reconstructed at zero crossing points. We are able to reduce the amount of data by getting of complex component and making directional angles 90. As a results, this proposed method is better than that of Kunt in respect of processing time and memories. We have 38dB of image quality with objective measurement of PSNR and 0.26bpp of compression ratio which is acceptable.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권5호
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pp.1028-1048
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2011
The relation of multicast transmission and directional antennas is an open problem that has been debated for a long period of time. In this paper, we propose a group-aware multicast scheme of efficient multicast communication using the directional antennas for 60GHz millimeter wave wireless networks. For this purpose, we first derive the relation among beamwidth, distance between devices and most suitable data rate in the 60GHz frequency-based wireless network. In addition, for the dynamic beamforming of multicast communication, the x and y coordinates of any point with sender device at the center is generated, and a best-chosen group is deduced based on the Euclidean distance. Then the most suitable data rate for the group is obtained using the law of cosine. Using the Standard IEEE 802.11ad MAC protocol as an example, extensive simulation results demonstrate that the proposed scheme outperforms the existing multicast communication schemes with directional antennas under different situations.
Ad hoc MAC protocols using directional antennas can be used to improve the network capacity by improving spatial reuse. But, the directional MAC protocols have the problem of deafness and have a poor throughput performance. The dual-channel DMAC protocol has been proposed to mitigate deafness and improve spatial reuse. In this paper, we propose a dual-channel DMAC protocol using the omnidirectional antenna for an out-of-band tone and directional antennas for control/data channels. In the proposed MAC protocol, an omnidirectional out-of-band tone mitigates deafness and directional antennas used in control/data channels improve spatial reuse and reduce interference packets. The throughput performance of the proposed MAC protocol is confirmed by computer simulations using Qualnet ver. 3.8 simulator.
A region merging technique is suggested in this paper for the segmentation of high-spatial resolution imagery. It employs a region growing scheme based on the region adjacency graph (RAG). The proposed algorithm uses directional neighbor-line average feature vectors to improve the quality of segmentation. The feature vector consists of 9 components which includes an observation and 8 directional averages. Each directional average is the average of the pixel values along the neighbor line for a given neighbor line length at each direction. The merging coefficients of the segmentation process use a part of the feature components according to a given merging coefficient order. This study performed the extensive experiments using simulation data and a real high-spatial resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for the object-based analysis of high-spatial resolution images.
Most autonomous mobile robots view only things in front of them, and as a result, they may collide with objects moving from the side or behind. To overcome this problem. an Active Omni-directional Range Sensor System has been built that can obtain an omni-directional range data through the use of a laser conic plane and a conic mirror. Also, mobile robot has to know its current location and heading angle by itself as accurately as possible to successfully navigate in real environments. To achieve this capability, we propose a self-localization algorithm of a mobile robot using an active omni-directional range sensor in an unknown environment. The proposed algorithm estimates the current position and head angle of a mobile robot by a registration of the range data obtained at two positions, current and previous. To show the effectiveness of the proposed algorithm, a series of simulations was conducted and the results show that the proposed algorithm is very efficient, and can be utilized for self-localization of a mobile robot in an unknown environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1293-1316
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2021
Using directional antennas in wireless Ad hoc networks has many superiorities, including reducing interference, extending transmission range, and increasing space division multiplexing. However, directional transmission introduces two problems: deafness and directional hidden terminals problems. We observe that these problems result in saturation throughput disparity among the competing flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks and bring challenges for modeling the saturation throughput of the flows. In this article, we concentrate on how to model and analyze the saturation throughput disparity of different flows in directional CSMA/CA based Ad hoc networks. We first divide the collisions occurring in the transmission process into directional instantaneous collisions and directional persistent collisions. Then we propose a four-dimensional Markov chain to analyze the transmission state for a specific node. Our model has three different kinds of processes, namely back-off process, transmission process and freezing process. Each process contains a certain amount of continuous time slots which is defined as the basic time unit of the directional CSMA/CA protocols and the time length of each slot is fixed. We characterize the collision probabilities of the node by the one-step transition probability matrix in our Markov chain model. Accordingly, we can finally deduce the saturation throughput for each directional data stream and evaluate saturation throughput disparity for a given network topology. Finally, we verify the accuracy of our model by comparing the deviation of analytical results and simulation results.
The typhoon wind characteristics designing for buildings or bridges located in complex terrain and typhoon prone region normally cannot be achieved by the very often few field measurement data, or by physical simulation in wind tunnel. This study proposes a numerical simulation procedure for predicting directional typhoon design wind speeds and profiles for sites over complex terrain by integrating typhoon wind field model, Monte Carlo simulation technique, CFD simulation and artificial neural networks (ANN). The site of Stonecutters Bridge in Hong Kong is chosen as a case study to examine the feasibility of the proposed numerical simulation procedure. Directional typhoon wind fields on the upstream of complex terrain are first generated by using typhoon wind field model together with Monte Carlo simulation method. Then, ANN for predicting directional typhoon wind field at the site are trained using representative directional typhoon wind fields for upstream and these at the site obtained from CFD simulation. Finally, based on the trained ANN model, thousands of directional typhoon wind fields for the site can be generated, and the directional design wind speeds by using extreme wind speed analysis and the directional averaged mean wind profiles can be produced for the site. The case study demonstrated that the proposed procedure is feasible and applicable, and that the effects of complex terrain on design typhoon wind speeds and wind profiles are significant.
높은 방향성 소음환경하에서 DIFAR (Directional Frequency Analysis and Recording) 소노부이 (sonobuoy)와 같이 채널의 자유도가 낮은 시스템에서 넓은 빔폭과 낮은 신호 대 잡음비를 갖는 일반 빔형성 기법을 이용하여 음원의 방위 정보를 획득하는 것은 비효율적이다. 본 논문에서는 높은 방향성 소음환경에서 DIFAR 수신센서와 같이 센서의 수가 극히 제한된 경우에 적응 빔형성 기법을 응용하여 적용성을 검증하였다. 일반 빔형성 기법과 적응 빔형성 기법들은 모의된 방향성 신호에 의해 비교 평가되었으며, 최종적으로 실 신호를 적용하여 성능을 검증하였다.
The hydrodynamic interaction characteristics between multiple floating bodies of semisubmersible type are examined to present the basic data for the design of huge offshore structures supported by a large number of the floating bodies in multi-directional irregular waves. The numerical approach is based on a combination of a three-dimensional source distribution method, the wave interaction theory and the spectral analysis method. The effects of wave directionality on the wave exciting forces acting on multiple floating bodies in multi-directional irregular waves also have been pointed out.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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