본 논문에서는 경계점의 절대 오차 평균을 이용한 개선된 연속제거알고리즘을 제안 하였다. 움직임추정에서 탐색점은 경계점의 절대오차 평균을 이용하여 많은 연산량을 필요로 하는 정합 평가 없이 제거될 수 있다. 적응적 MAD계산 알고리즘을 적용하여 신속하게 탐색점을 제거한다. 따라서 제안된 알고리즘에서는 정합평가 횟수가 감소하게 되고 탐색점제거가 신속하게 발생하여 연산량이 감소하게 된다. 제안된 알고리즘의 효율성을 실험결과로 증명하였다.
블럭 정합 알고리즘의 VLSI 구현시 복잡도를 줄이고, 수행 속도를 높이기 위하여 새로운 정합 기준인 적응적 비트 축소 MAD(adaptive bit-reduced mean absolute difference:ABRMAD)를 제안한다. ABRMAD는 기존의 MAD에서 화소의 모든 비트를 비교하는 대신, 화소를 구성하는 중요한 비트만을 고려하여 축소된 화소 값을 비교하여 움직임 벡터를 찾는다. 실험을 통하여, 제안한 정합 기준은 기존의 MAD 정합 기준에 비하여 낮은 하드웨어 복잡도를 가지면서 MSE(mean square error) 측면에서 유사한 성능을 가짐을 보인다. 또한 기존의 비트 수 축소형 정합 기준인 DPC(difference pixel counting), BBME(binary-matching with edge-map), 그리고 BPM(bit-plane matching)과 비교하여 같은 수의 비트를 사용하였을 경우 좋은 MSE 성능을 가짐을 보인다.
고정자 전류 스펙트럼(stator current spectrum)은 유도전동기의 고장 검출에 널리 사용되어왔다. 본 논문에서는 고정자 전류 스펙트럼 중에서 회전자 고장에 의해서 큰 영향을 받는 주파수 성분들로 특징벡터(feature vector)를 구성하고, 특징벡터와 기준벡터(reference vector)와의 평균 절대치 차이(mean absolute difference)를 구함으로써, 회전자 고장을 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 전류 스펙트럼 중에서 추출된 매우 작은 크기(dimension)의 특징 벡터에 대한 평균 절대치 차이를 이용하기 때문에 신경회로망에 의한 고장 검출 알고리즘 둥에 비해서 훨씬 적은 계산량만으로 모터의 고장을 효율적으로 검출할 수 있다
This study was examined for effects of acupuncture of Chok-Samni(ST36) on the facial thermography in health subjects, The volunteers who participating in this study had taken rest for 15 mins in room temperature (19-21 ℃) before the examination and informed them what to prohibit smoking, drinking and administration of drug for the previous day, The thermography of face was taken using Digital Infrared Thermographic Imaging (D.I.T.I. : Dorex, DTI-16UT1, U.S.A.) by time interval of 35 minutes at 15 min before and 20 min after acupuncture stimulation. Thermal temperature of Yangbaek(GB14), Myon-koryo(ST3) and Chichang(ST4) was measured and compared, The results showed that acupuncture of Chok-Samni(ST36) decreased the Absolute difference of temperature between Myon-koryo(ST3) and Chichang(ST4) (p<0,05, Data were represented mean±S,E.M.(n=33)), But, acupuncture of Chok-Samni(ST36) particularly decreased the absolute difference of temperature between Yangbaek(GB14) and Chichang(ST4) and particularly decreased the absolute difference of temperature between Vangbaek(GB14) and Myon-koryo(ST3) (p<0,05, Data were represented mean±S,E.M.(n=33)). Also, it was observed that acupuncture of Chok-Samni(ST36) decreased variety of the color tone of thermographic contour line and decreased thermal distribution. The results showed that acupuncture of Chok-5amni(ST36) significantly decreased the absolute difference of temperature of partial facial surface. Hereafter, study about if acupuncture of Chok-Samni(ST36) significantly decrease the absolute difference of temperature of all the areas of facial surface is requested. Also, continued study of effects of acupuncture of other meridian on the facial thermography is requested.
This study explores whether Russian, known to have a process of syllable-final devoicing, reveals differences in vowel duration as a function of the underlying voicing of the coda stop. This paper also examines whether non-native speakers of Russian and English learn typical L2 values in vowel duration. The results indicate that vowels in Russian have a slightly longer mean duration before a voiced stop than before a voiceless stop (a mean difference of 9.52 ms), but in most cases the differences did not exhibit statistical significance. In English the mean difference was 60.05 ms, and the differences were in most cases statistically significant. All native Russian speakers of English produced larger absolute differences in vowel duration for English than for Russian, and all native English speakers of Russian produced smaller absolute differences for Russian than for English. More experienced learners seemed to achieve more native-like values of vowel duration than less experienced learners did, suggesting that learning occurs gradually as the learners gain more experience with the L2.
In this paper, the multi feature extraction algorithm for estimation of wrist movements based on Electromyogram(EMG) is proposed. For the extraction of precise features from the EMG signals, the difference absolute mean value(DAMV), the mean absolute value(MAV), the root mean square(RMS) and the difference absolute standard deviation value(DASDV) to consider amplitude characteristic of EMG signals are used. We figure out a more accurate feature-set by combination of two features out of these, because of multi feature extraction algorithm is more precise than single feature method. Also, for the motion classification based on EMG, the linear discriminant analysis(LDA), the quadratic discriminant analysis(QDA) and k-nearest neighbor(k-NN) are used. We implemented a test targeting twenty adult male to identify the accuracy of EMG pattern classification of wrist movements such as up, down, right, left and rest. As a result of our study, the LDA, QDA and k-NN classification method using feature-set with MAV and DASDV showed respectively 87.59%, 89.06%, 91.75% accuracy.
본 논문에서는 고차통계에 의한 적응알고리즘 가운데 오차의 평균절대값삼승(LMAT)을 최소화하는 알고리즘의 수렴특성에 대하여 분석하였다. 사용된 입력신호가 Gaussian 분포를 갖는다는 가정하에 알고리즘의 평균자승 추정오차와 필터계수의 평균 및 평균자승 특성에 대해 정량적인 분석을 수행하였으며, 이에 대한 관계식을 각각 유도하였다. 이론적으로 분석된 결과는 컴퓨터 모의실험에 의하여 그 타당성을 검증하였고, 이론치와 실험치가 거의 일치함을 확인하였다.
The TCD is used as one of the indicators for determining whether TSV Hole is defective. If the TCD is not normal size, it can lead to contamination of the CMP equipment or failure to connect the upper and lower chips. We propose a deep learning model for measuring the TCD. To verify the performance of the proposed model, we compared the prediction results of the proposed model for 2461 via holes with the CD-SEM measurement data and the prediction results of the existing model. Although the number of trainable parameters in the proposed model was about one two-thousandth of the existing model, the results were comparable. The experiment showed that the correlation between CD-SEM and the prediction results of the proposed model measured 98%, the mean absolute difference was 0.051um, the standard deviation of the absolute difference was 0.045um, and the maximum absolute difference was 0.299um on average.
Purpose: To evaluate the influence of threshold value of computed tomography on the accuracy of rapid prototyping (RP) medical model Material and Methods : CT datas of a human dry skull were transferred from CT scanner via compact disk to a personal computer (PC). 3-dimensional image reconstruction on PC by V-works/sup TM/ 3.0 (CyberMed. Inc.) software and RP models fabrication were followed. 2-RP models were produced by threshold value of 500 and 800 selected in surface rendering process. Linear measurements between arbitrary 12 anatomical landmarks on dry skull, 3-D image model, and 2-RP models were done and compared. Thus, the accuracy of 500 RP and 800RP models was respectively evaluated. Results: There was mean difference (% difference) in absolute value of 2.27 mm (2.73%) between linear measurements of dry skull and 500 RP model. There was mean difference (% difference) in absolute value of 1.94 mm (2.52%) between linear measurements of dry skull and 800 RP model. Conclusion: Slight difference of threshold value in rendering process of 3-D modelling made a influence on the accuracy of RP medical model.
In this paper, an efficient FFT-based fault detection algorithm is proposed. In our proposed method, fault detection is accomplished by process similar to the conventional FFT-based fault detection. However, the proposed technique adopts fast algorithms for preprocessing, where the conventional operation such as averaging is replaced with recursive average operation that outperforms the former in computational cost. And, the proposed approach utilizes the feature vector with the small dimension, which is extracted from spectral components of the lower and upper sidebands around the fundamental frequency. The mean absolute difference (MAD) criterion is used to finally determine whether motor...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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