Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.444-449
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1996
The semiconductor, which is precision product, requires many inspection processes. The surface conditions of the semiconductor chip affect on the functions of the semiconductors. The defects of the chip surface are cracks or voids. As general inspection method requires many inspection procedure, the inspection system which searches immediately and precisely the defects of the semiconductor chip surface is required. We suggest the detection algorithm for inspecting the surface defects of the semiconductor surface. The proposed algorithm first regards the semiconductor surface as random texture and point spread function, and secondly presents the character of texture by linear estimation theorem. This paper assumes that the gray level of each pixel of an image is estimated from a weighted sum of gray levels of its neighbor pixels by linear estimation theorem. The weight coefficients are determined so that the mean square error is minimized. The obtained estimation window(two-dimensional estimation window) characterizes the surface texture of semiconductor and is used to discriminate the defects of semiconductor surface.
The differences of coping behaviors of professional and non-professional working mothers were assessed using data(n=704) from the working mothers with children under age 18. Professional working mothers' individual characters family and occupational conditions are more suitable than non-professionals for the coping behaviors. And such individual and situational aspects may relate to the differences of coping behaviors of he two groups. In general professional working mothers use coping behaviors more except the 'role reducation' and 'taking the support of fiends & neighbor' On the other hand the conservativeness and passive attitude in role strain coping is the same aspect of the two groups. Finally the relation of individual character family and occupational condition of working mothers to their coping behavios are slightly different in this two working mothers groups.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.4A
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pp.369-379
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2011
During the routing process between nodes on the CR(Cognitive Radio) network conducting for efficient use of limited frequency resources, spectrum handover process due to the appearance of the PU occupies most of the routing latency, and also decreases the reliability of the path. In this paper, a cooperative routing protocol in a multi-channel environment is proposed. The source node broadcasts a message with available channel lists and probability of PU appearance during its route guidance. The intermediate nodes re-transmit the message, received from the source node, and update and maintain the information, status table of the path. The destination node determines the optimal path and sends a reply message to the selected path after it receives the messages from the intermediate nodes. The average probability of the PU appearance and the average time of the PU appearance are updated while transferring data. During data transmission the channel with the lowest probability of appearance of the PU is selected dynamically and if a PU appears on the current channel partial repairment is performed. It is examined that reliability of the selected path considerably is improved and the routing cost is reduced significantly compared to traditional routing methods.
The purpose of this study was to gather baseline data to be used for improving housing environments and developing welfare policies for low-income groups by identifying the similarities and differences in housing environmental conditions and in the usages of community welfare services between the dwellers of Da-Ka-Gu rental housing and those of permanent rental apartment. This multifaceted diagnosis currently being undertaken can be utilized through the lowincome housing planning and welfare policies as the basis for future policy formulation. Self-administered questionnaires and interviews were carried out by 212 dwellers in Da-Ka-Gu rental housing (104) and permanent rental apartments (108) in the city of Gwangju from July to October of 2010. The main findings are as follows: 1. The dwellers living in both Da-Ka-Gu rental housing and permanent rental apartments are satisfied with their housing environment. Specifically, a higher satisfaction with transportation and a lower satisfaction with neighbor's inter-relationships were evident. The dwellers of Da-Ka-Gu rental housing appear to be more satisfied with community spaces and housing management than those of the permanent rental apartments, whereas the latter appear to be less satisfied with the noise of the housing complex than the former. 2. Of the community welfare service programs, a higher usage is shown for meals service, free health screenings, home repair, and after-school learning programs among all residents in the two housing types. In particular, for the residents of Da-Ka-Gu rental housing, the children's education and parent education programs are more popular, whereas for those of the permanent rental apartments, the housekeeping services and health services utilization are highest.
After the 3rd level autonomous driving vehicle, the 4th and 5th level of autonomous driving technology is trying to maintain the optimal condition of the passengers as well as the perfect driving of the vehicle. However current autonomous driving technology is too dependent on visual information such as LiDAR and front camera, so it is difficult to fully autonomously drive on roads other than designated roads. Therefore this paper proposes a Braking Strength Calculation System (BSCS), in which a vehicle classifies road conditions using data other than visual information and calculates optimal braking strength according to road conditions and driving conditions. The BSCS consists of RCDM (Road Condition Definition Module), which classifies road conditions based on KNN algorithm, and BSCM (Braking Strength Calculation Module), which calculates optimal braking strength while driving based on current driving conditions and road conditions. As a result of the experiment in this paper, it was possible to find the most suitable number of Ks for the KNN algorithm, and it was proved that the RCDM proposed in this paper is more accurate than the unsupervised K-means algorithm. By using not only visual information but also vibration data applied to the suspension, the BSCS of the paper can make the braking of autonomous vehicles smoother in various environments where visual information is limited.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.12
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pp.119-125
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1999
This paper gives an overview of the various approaches to designing statistical pattern recognition scheme based on Bayes discrimination rule and the artificial neural networks for rotating machine condition classification. Concerning to Bayes discrimination rule, this paper contains the linear discrimination rule applied to classification into several multivariate normal distributions with common covariance matrices, the quadratic discrimination rule under different covariance matrices. Also we discribes k-nearest neighbor method to directly estimate a posterior probability of each class. Five features are extracted in time domain vibration signals. Employing these five features, statistical pattern classifier and neural networks have been established to detect defects on rotating machine. Four different cases of rotation machine were observed. The effects of k number and neural networks structures on monitoring performance have also been investigated. For the comparison of diagnosis performance of these two method, their recognition success rates are calculated form the test data. The result of experiment which classifies the rotating machine conditions using each method presents that the neural networks shows the highest recognition rate.
We explored collective behaviors of indicator species to elucidate the effect of the chemical stress. After the treatments of an insecticide, diazinon, at low concentrations (1.0 and 10.0 ${\mu}g/L$), spatial dispersion patterns of Daphnia magna were checked in a test chamber. The I-index was used to characterize the movement data before (0~1 h) and after (1~2 h) the treatments in laboratory conditions. The slopes of the frequency distribution of I-index in semi-log scale decreased significantly, and the test populations appeared to be more dispersed with a lower degree of aggregation after the treatments. The index was feasible in indicating decrease in the ability of the specimens to keep desirable distances with neighbor individuals under chemical stress and showed a possibility of monitoring presence of toxic chemicals in environment through group behavior measurement.
An injective coloring of a graph G is an assignment of colors to the vertices of G so that any two vertices with a common neighbor receive distinct colors. A graph G is said to be injectively $k$-choosable if any list $L(v)$ of size at least $k$ for every vertex $v$ allows an injective coloring ${\phi}(v)$ such that ${\phi}(v){\in}L(v)$ for every $v{\in}V(G)$. The least $k$ for which G is injectively $k$-choosable is the injective choosability number of G, denoted by ${\chi}^l_i(G)$. In this paper, we obtain new sufficient conditions to be ${\chi}^l_i(G)={\Delta}(G)$. Maximum average degree, mad(G), is defined by mad(G) = max{2e(H)/n(H) : H is a subgraph of G}. We prove that if mad(G) < $\frac{8k-3}{3k}$, then ${\chi}^l_i(G)={\Delta}(G)$ where $k={\Delta}(G)$ and ${\Delta}(G){\geq}6$. In addition, when ${\Delta}(G)=5$ we prove that ${\chi}^l_i(G)={\Delta}(G)$ if mad(G) < $\frac{17}{7}$, and when ${\Delta}(G)=4$ we prove that ${\chi}^l_i(G)={\Delta}(G)$ if mad(G) < $\frac{7}{3}$. These results generalize some of previous results in [1, 4].
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.19
no.6
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pp.1158-1168
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1994
The paper proposes a distributed control self-healing algorithm for a line failure to improve the restoration time. This proposed self-healing algorithm acquired the fast restoration time by reducing the number of control messages and the queueing delay. And the reduction of queueing delay was attained by the ASC_NULL(Available Spare Channel_NULL) message which informs neighbor nodes that a source node has no available spare channel to reduce the waste of time during the rerouting. It is difficult for this proposed self-healing algorithm to be compared with other self-healing algorithms, because each self-healing algorithm has different simulation conditions. So, the performance of the proposed self-healing algorithm was compared with only NETRATS(NETwork Restoration Algorithm for Telecommunication Systems). The results of the simulation showed that the proposed self-healing algorithm was better than NETRATS in the restoration time.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.4
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pp.361-369
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2002
In order to extract motion features from an input image acquired by a static CCD-camera in a restricted area, we need a robust algorithm to cope with noise sensitivity and condition change. In this paper, we proposed an efficient algorithm to extract and track motion features in a noisy environment or with sudden condition changes. We extract motion features by considering a change of neighborhood pixels when moving objects exist in a current frame with an initial background. To remove noise in moving regions, we used a morphological filter and extracted a motion of each object using 8-connected component labeling. Finally, we provide experimental results and statistical analysis with various conditions and models.
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