재산권을 보호하기 위한 주요한 수단의 하나로 한국에서는 인감이 주로 사용되고 있다 본 논문에서는 인감의 동정(identification)을 위한 경제적이면서도 성능이 우수한 방법을 제안한다. 이 방법은 위상한 정상관을 이용하고 있다 이 방법을 이용하면 인감 패턴의 2치화, 세선화, 특징점 추출과 같은 복잡한 전처리과정을 거치지 않고도 등록된 인감과 입력인감이 같은 종류인지를 비교적 용이하게 구분해 낼 수 있다. 실험에서는 7종류의 각각의 인감에 대한 5가지 입력인감인 35개 인감화상을 사용하여 본 방법이 효과적임을 보인다.
An estimation scheme is used for solving two practical problems of the single current sensor technique. To improve the effect of parameter uncertainties the method that identifies motor parameters for AC motor drive systems using the single current sensor technique is presented. And the parameter identification error and its cause atre examined. It gives good performances for identify in parameters and reconstructing phase currents.
In this study, we deals with the implementation of an optimal basis identification procedure for interior point methods. Our implementation is based on Megiddo’s strongly polynomial algorithm applied to Andersen and Ye’s approximate LP construction. Several techniques are explained such as the use of effective indicator for obtaining optimal partition when constructing the approximate LP, the efficient implementation of the problem reduction technique proposed by Andersen, the crashing procedure needed for fast dual phase of Megiddo’s algorithm and the construction of the stable initial basis. By experimental comparison, we show that our implementation is superior to the crossover scheme implementation.
In this paper a new method is proposed to identify a modulation method in the case of unknown digitally modulated input signals. The proposed identification method is implemented with an artificial neural network which is based on characteristic feature extracted from the instantaneous amplitude the instantaneous phase and the instantaneous frequency of the input signals. The proposed method was simulated with 9 type signals (ASK2, FSK2, FSK4, PSK2, PSK4, PSK8, QAM8, QAM16) in a noisy communication environment. The results show that the artificial neural network can accurately recognize all kinds of patterns.
Strain SA72 was isolated from Jeot-gal and identified as producer of a bacteriocin, which showed some bactericidal activity against Lactobacillus delbrueckii ATCC 4797. Strain SA72 was tentatively identified as Lactococcus lactis according to the AOI test. Lactococcus lactis SA72 showed a broad spectrum of microorganisms, tested by the modified deferred method. The activity of lacticion SA72, named tentatively as a bacteriocin produced by Lactococcus lactis SA72, was detected during the mid-lon growth phase, reached a maximum during the early stationary phase, and then declined after the late stationary phase. Lacticin SA72 also showed a relatively broad spectrum of activity against non-pathogenic and pathogenic microorganisms when assessed by the spot-on-lawn method. Its anitimicrobial activity on sensitive indicator cells disappeared completely by protease XIV treatment. The inhibitory activity of lacticin SA72 remained after treatment for 15 min at $121^{\circ}C$, 문 was stable in a pH range of 2.0 to 9.0 and all organic solvents examined. It demonstrated a typical bactericidal mode of inhibition against Lactobacillus delbrueckii ATCC 4797. The apparent molecular mass of lacticin SA72 was in the region of 3-3.5 kDa, determined by SDS-PAGE.
본 논문에서는 자동 지문 인식 시스템을 구성하기 위하여 MSF에서 위상 신호만으로 상관이 가능한 POC를 기본 시스템으로 하여, 입력 지문 영상에서 위상 신호를 추출하고 기준 지문 영상의 순환 고조파 필터와 2차원 위상 신호 정합을 시키는 방법을 통해 회전 불변 지문 인식 시스템을 구현하였다. 지문 영상은 내부 전반사 모드로 동작하는 프리즘을 통해 얻고, 지문 영상에 대한 2차원 주파수 발생은 광학적으로 수행하고 위상 신호 추출은 디지털 시스템을 이용하는 광-디지털 하이브리드 형태로 광학의 실시간 병렬 처리 특성과 디지털 알고리즘의 유연성 및 정확성을 상호 보완적으로 이용하였다.
기존의 무접점 전원공급 시스템은 비접촉 변압기의 1, 2차측 간 RFID/ID 통신 방식을 이용하여 무접점으로 전원을 공급하고, 이물질을 감지한다. 이러한 시스템은 ID 신호를 발생시켜주는 회로가 추가 되어야 하고, 2차측에서 발생한 ID 신호의 인식과 제어는 1차측에서 수행하기 때문에 회로의 복잡성이 야기된다. 따라서 본 논문에서는 전압위상을 이용한 무접점 전원공급 시스템을 제안하고, 타당성을 증명하기 위하여 3[W]급 무접점 전원공급 장치를 설계하고, 시뮬레이션 및 실험을 수행하였다.
Accurate prediction of the radiated noise is important to reduce the noise of the washing machine. It is also necessary to predict the excitation force accurately because excitation force can induce noise. In order to predict the excitation force acting on the washing machine, this paper conducts source identification method by use of phase reference spectrum. In this method, the transfer function between the cabinet and the motor through FEM and the measured response from the surface of the cabinet is used. The analysis of the radiation noise from the identified exciting force has been investigated. The comparison between the predicted SPL and the measured SPL at 1m apart from the front side of the washing machine showed good tendency.
Park, Woon-Young;Lee, Hung-Kyu;Park, Suk-Kun;Lee, Hyun-Jik
한국측량학회:학술대회논문집
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한국측량학회 2004년도 Korea-Russia Joint Conference on Geometics
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pp.82-94
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2004
This paper addresses solutions to the challenges of carrier phase integer ambiguity resolution and cycle slip detection/identification, for maintaining high accuracy of an integrated GPS/Pseudolite/INS system. Such a hybrid positioning and navigation system is an augmentation of standard GPS/INS systems in localized areas. To achieve the goal of high accuracy, the carrier phase measurements with correctly estimated integer ambiguities must be utilized to update the system integration filter's states. The occurrence of a cycle slip that is undetected is, however, can significantly degrade the filter's performance. This contribution presents an effective approach to increase the reliability and speed of integer ambiguity resolution through using pseudolite and INS measurements, with special emphasis on reducing the ambiguity search space. In addition, an algorithm which can effectively detect and correct the cycle slips is described as well. The algorithm utilizes additional position information provided by the INS, and applies a statistical technique known as the cumulative-sum (CUSUM) test that is very sensitive to abrupt changes of mean values. Results of simulation studies and field tests indicate that the algorithms are performed pretty well, so that the accuracy and performance of the integrated system can be maintained, even if cycle slips exist in the raw GPS measurements.
Two-phase flow may almost exist in every branch of the energy industry. For the corresponding engineering design, it is very essential and crucial to monitor flow patterns and their transitions accurately. With the high-speed development and success of deep learning based on convolutional neural network (CNN), the study of flow pattern identification recently almost focused on this methodology. Additionally, the photographing technique has attractive implementation features as well, since it is normally considerably less expensive than other techniques. The development of such a two-phase flow pattern online monitoring system is the objective of this work, which seldom studied before. The ongoing preliminary engineering design (including hardware and software) of the system are introduced. The flow pattern identification method based on CNNs and transfer learning was discussed in detail. Several potential CNN candidates such as ALexNet, VggNet16 and ResNets were introduced and compared with each other based on a flow pattern dataset. According to the results, ResNet50 is the most promising CNN network for the system owing to its high precision, fast classification and strong robustness. This work can be a reference for the online monitoring system design in the energy system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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