A pulsed Nd:YAG laser is used widely for materials processing and medical instrument. It's very important to control the laser energy density in those fields using a pulsed Nd:YAG laser. A pulse repetition rate and a pulse width are regarded as the most dominant factors to control the energy density of laser beam. In this paper, the alternating charge and discharge system was designed to adjust a pulse repetition rate This system is controlled by microprocessor and allows to replace an expensive condenser for high frequency to cheap one for low frequency. In addition, The microcontroller monitors the flow of cooling water, short circuit. and miss firing and so on. We designed Nd:YAG laser firmware with smart microcontroller, and want to explain general matters about the firmware from now.
Domestic rice is more expensive than imported products, so it is necessary to reduce production costs to secure competitiveness. Low-density planting developed in Japan is a cultivation technology that reduces labor and production costs without yield loss. The area of low-density cultivation is continuously increasing. However, research on how rice transplanters adapt to low-density planting has not been conducted. Therefore, this study was carried out to determine the optimal working conditions of a rice transplanter for low-density planting. Three types of rice transplanters were used and treated based on 3 conveying distance levels. The number of picked seedlings, pick missing rate, the number of planted seedlings, and the mis-planted rate were investigated to evaluate planting accuracy according to the transfer distance to the seedling tray. The results showed that the number of planted seedlings was 4.31~4.95 EA with an L1 seedling tray transfer distance (horizontal 9 mm, vertical 8 mm), but the mis-planted rate was higher than in other conditions. At L2 (horizontal 9 mm, vertical 10 mm) and L3 (horizontal 11 mm, vertical 8 mm) transfer distance conditions, the number of planted seedlings were 4.89-5.68 EA and 4.69-5.66 EA, respectively, with a low mis-planted rate of less than 3%. The results showed that if the transfer distance is adjusted properly, a rice transplanter can be used for low-density planting with high planting accuracy.
캐쉬 교체 기법은 캐쉬 미스를 감소시키기 위해서 개발되었다. 마이크로프로세서와 주기억장치의 속도 차이를 해결하기 위해서는 캐쉬 교체 기법의 성능이 중요하다. 일반적인 캐쉬 교체 기법으로는 LRU 기법이 있으며 대부분의 마이크로프로세서에서 캐쉬 교체 기법으로 LRU 기법을 사용한다. 그러나, 최근의 연구에 따르면 LRU 기법과 최적 교체(OPT) 기법 간의 성능 차이는 매우 크다. LRU 기법의 성능은 많은 연구를 통해서 검증되었지만, 캐쉬 사상방식이 높아질수록 LRU 기법과 OPT 기법의 성능 차이는 증가한다. 본 논문에서는 기존의 LRU 기법을 활용하여 캐쉬 성능을 향상시키는 캐쉬 교체 기법을 제안하였다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 캐쉬 블록의 접근율에 따라 교체 대상을 선정하여 캐쉬 블록을 교체시킨다. 제안된 캐쉬 교체 기법은 512KB L2 캐쉬에서 기존의 LRU 기법과 비교하여 평균 15%의 미스율을 감소시켰고, 프로세서 성능은 4.7% 향상됨을 알 수 있다.
적외선 에너지를 추적하는 휴대용대공유도탄(MANPADS: Man Portable Air Defense System)은 개인이 휴대할 수 있을 정도로 가벼우며 다양한 항공기에 대응할 수 있어, 전 세계적으로 널리 배치되어 항공기의 큰 위협이 되고 있다. 이러한 유도탄을 기만하여 아군 항공기와 전투원의 생명을 보호하는 적외선대응책(IRCM: Infrared Countermeasure)으로 섬광탄이 개발되었다. 그러나 기존 적외선대응책의 문제점을 보완할 수 있는 지향성적외선방해장비(DIRCM: Directional Infrared Countermeasure)가 최근 일부 선진국을 중심으로 개발되고 있으며, 그 필요성이 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다양한 MANPADS 중 AM 변조 방식의 1세대 적외선탐색기, FM 변조 방식의 2세대 적외선탐색기, 펄스변조 방식의 3세대 적외선탐색기와 DIRCM에서 레이저빔이 조사될 때 탐색기에서 발생하는 산란광 현상을 모델링하였다. 이를 이용하여 MANPADS와 DIRCM을 장착한 항공기의 다양한 교전환경에서 기만 시뮬레이션을 수행하였고, 유도탄과 항공기의 최소거리인 Miss Distance를 분석하였다. 시뮬레이션 결과, 하나의 기만코드로 변조된 레이저빔을 조사하는 DIRCM이 교전거리 1km와 2km에서 1, 2, 3세대 MANPADS를 모두 기만하는 것을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 특히 교전거리가 1km에서 2km로 늘어날 때 DIRCM을 장착한 항공기의 생존율도 증가하였고, 교전거리 2km에서는 생존율이 최소 99% 이상으로 분석되었다.
탐사 시스템을 포함하여 대부분의 센싱 및 계측 시스템은 중요한 정보를 놓치지 않기 위하여 필요한 정보 보다 높은 샘플주기로 정보를 수집 한다. 이는 경우에 따라 센싱 및 계측 시스템이 비효율적일 수 있음을 의미한다. 본 논문에서는 적은 샘플자료로부터 높은 정밀도의 정보 취득에 관한 새로운 두 가지 연구분야를 소개하고자 한다. 하나는 가능한 적은 샘플로 원래의 정보를 복원하는 압축센싱(Compressed Sensing)기술이며, 또 다른 하나는 이미 얻어진 한정된 샘플로부터 높은 해상도의 정보를 추정하는 초고해상도(Super-Resolution)기술이다. 본 논문에서는 압축센싱 기술의 기본이론과 복원기술에 대해 설명하고, 탐사분야의 적용 사례, 초고해상도 기술의 배경 및 최근의 기술인 FRI (Finite Rate of Innovation) 개념과 LIMS (Least-squares based Iterative Multipath Super-resolution)기술의 적용사례를 소개한다. 결론으로는 이러한 새로운 기술들이 지구물리 탐사분야에 어떻게 활용될 수 있는지 논의한다.
Purpose: It is important to consider both clinical factors and epidemiological factors in treating burn patients in emergency rooms. However, many emergency medical staffs happen to miss their chances of treating burns based on these considerations. This study is designed to find a better treatment for burn patients in emergency rooms along this approach. Methods: This study was conducted based on the data of the burn patients visiting the emergency room of a single general hospital from January 2015 to December 2019. The epidemiological and clinical factors were extracted out of the data, then the relationship between the prognosis and these factors were analyzed. Results: Most of burn accidents occurred at home, and were caused by hot water, soup, drinks, oil, etc. Especially, flame burns showed high hospitalization rate, surgical rate and mortality. In addition, their prognosis was poor when the affected area included facial, limb and perineal areas etc., or any inhalation burn co-existed. Also, the hospitalization rate and period increased when the treatment time was delayed or the pre-treatment was taken. There was a strong relationship between prognosis and the period of follow-up when patients were admitted during the period. Conclusion: It is difficult for medical staffs to evaluate prognosis of burns in emergency rooms due to progressive damages. Precise treatment and disposition are essential for patients' good prognosis. Therefore, medical staffs should establish treatment plans by identifying the patient's epidemiological and clinical factors, rather than giving prescriptions based on fragmentary and superficial symptoms.
CDMA 역방향 링크에서 슬롯 모드로 전송되는 프리엠블을 탐색하기 위한 최대우도 동기획득 방식의 성능을 분석한다. CDMA 복조기 출력의 통계적 특성에 기초하여 신호검출 성능을 주파수 선택성 레일라이 페이딩 채널에서 다중 $H_1$ 셀의 경우에 대해 이론적으로 분석한다. 복조기 출력으로 구성되는 판정 변수의 확률밀도 함수를 수신신호의 페이딩 특성을 고려하여 단일 및 이중 안테나 시스템의 경우에 대해 유도하고 후치 적분의 수. 페이딩 율 및 안테나 다이버시티에 따른 효과를 고려하여 성능을 분석한다.
A mismatch between the training and the test conditions often causes a drastic decrease in the performance of the speech recognition systems. In this paper, non-linear transformation techniques based on histogram equalization in the acoustic feature space are studied for reducing the mismatched condition. The purpose of histogram equalization(HEQ) is to convert the probability distribution of test speech into the probability distribution of training speech. While conventional histogram equalization methods consider only the probability distribution of a test speech, for noise-corrupted test speech, its probability distribution is also distorted. The transformation function obtained by this distorted probability distribution maybe bring about miss-transformation of feature vectors, and this causes the performance of histogram equalization to decrease. Therefore, this paper proposes a new method of calculating noise-removed probability distribution by using assumption that the CDF of noisy speech feature vectors consists of component of speech feature vectors and component of noise feature vectors, and this compensated probability distribution is used in HEQ process. In the AURORA-2 framework, the proposed method reduced the error rate by over $44\%$ in clean training condition compared to the baseline system. For multi training condition, the proposed methods are also better than the baseline system.
다중 물체의 왜곡불변 인식을 위하여 수정합성형태소를 이용한 HMT를 제안하였다. HMT에서 중요한 문제 중의 하나는 오인식을 줄이고 다양한 모양의 왜곡된 물체를 검출하기 위하여 필요한 최적의 형태소를 결정하는 것이다. 제안된 형태소 합성방법은 이런 문제를 해결하는데 적절하다. 한 방법은 집합이론만을 이용하여 참영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이고, 다른 한 방법은 집합이론과 SDF합성법을 이용하여 참영상과 거짓영상의 형태소를 다단계로 합성하는 것이다. 시뮬레이션을 통하여 제안된 방법이 동일 집단의 왜곡된 물체를 인식하고, 다른 집단의 유사한 물체를 구분하여 인식할 수 있음을 확인하였다.
We present real-time pedestrian detection that exploit accuracy of Faster R-CNN network. Faster R-CNN has shown to success at PASCAL VOC multi-object detection tasks, and their ability to operate on raw pixel input without the need to design special features is very engaging. Therefore, in this work we apply and adjust Faster R-CNN to single object detection, which is pedestrian detection. The drawback of Faster R-CNN is its failure when object size is small. Previously, small sized object problem was solved by Scale-aware Network. We incorporate Scale-aware Network to Faster R-CNN. This made our method Scale-aware Faster R-CNN (DF R-CNN) that is both fast and very accurate. We separated Faster R-CNN networks into two sub-network, that is one for large-size objects and another one for small-size objects. The resulting approach achieves a 28.3% average miss rate on the Caltech Pedestrian detection benchmark, which is competitive with the other best reported results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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