본 논문은 여러 가지 장면 검출 방식들 중 강인한 특징 변수들의 선별과 신경망을 이용하여 향상된 장면 전환점 검출 기법을 제안한다. 기존의 장면 전환점 검출 방식에서는 인접한 프레임 간에 단일 특징과 고정된 임계값을 주로 사용하였다. 하지만, 비디오 시퀀스 내의 장면 전환점에서는 인접한 프레임 간의 내용(content)인 컬러, 모양, 배경 혹은 질감 등이 동시에 변화한다. 따라서 단일 특징보다는 상호 보완 관계를 갖는 강인한 특징을 이용하여 장면 전환점을 효율적으로 검출한다. 본 논문에서 강인한 특징 변수들을 선택하기 위해, 데이터 마이닝 기법 중 대표적인 CART(classification and regression tree)를 이용하고, 다차원 변수에 따른 임계값을 선정하기 위해 역전파 신경망(backpropagation neural net)을 이용한다. 제안한 방식과 대표적인 특징 추출인 PCA(principal component analysis)기법을 비교하여 특징 변수의 추출 성능을 평가한다. 실험 결과에 따라 제안된 방식이 PCA 기법과 비교하여 우수한 성능이 나타남을 확인한다.
A Study on Effects of the Runner and the Gate of double shot injection molded Parts using CAE Double shot injection molding can inject two different materials or two different colors in the same mold in a injection molding process. Double shot injection molded parts can be characterized that the base part maintains strength and specified part can inject soft-material. It can reduce the production cost by single automatic operations. In this paper, we designed double shot injection mold for automobile emote control To inject secondary part, this part is used as an insert after external appearance of product is injected. CAE analysis was progressed gate location and runner size as variables. The analysis result is reflected in mold design process. As a result, it could solve problems which are generated in the conventional mold. Additionally, cost can be downed by reducing runner weight. As well as it could omit painting process because the surface of finished product is improved through new mold.
한국마린엔지니어링학회 2001년도 추계학술대회 논문집(Proceeding of the KOSME 2001 Autumn Annual Meeting)
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pp.71-79
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2001
Recently the steel parts used at automobiles are required to be used under high stress more than ever before in need of the weight down. To achieve this requirement of a high strength steel, it must be necessary to decrease inclusion content and surface defect as like decarburization, surface roughness etc.. In this study, the surface conditions are measured to know the influence on fatigue properties by two cases of shot peening of two-stage shot peening and single-stage shot peening. And for this study, three kinds of spring steel(JISG4081-SUP ,SAE 9254, DIN 50CrV4, ) are made. This study shows the outstanding improvement of fatigue properties at the case of two-stage shot peening in the rotary bending fatigue test and this is assumed to be from (1) Decreasing the surface roughness (2) Unchanging the surface hardness (3) Increasing the compressive residual stress But, results also show fatigue failures originated at inclusion near surface, and this inclusion type is turned out to be a alumina of high hardness.
Recently the steel parts used at automobiles are required to be used under high stress more than ever before in need of the weight down. To achieve this requirement of a high strength steel, it must be necessary to decrease inclusion content and surface defect as like decarburization, surface roughness etc.. In this study, the surface conditions are measured to Dow the influence on fatigue properties by two cases of shot peening of two-stage shot peening and single-stage shot peening. And for this study, three kinds of spring steel (JISG4081-SUP7, SAE 9254, DON 50CrV4) are made. This study shows the outstanding improvement of fatigue properties at the case of two-stage shot peening in the rotary bending fatigue test and this is assumed to be from (1) Decreasing the surface roughness (2) Unchanging the surface hardness (3) Increasing the compressive residual stress. But, results also show fatigue failures originated at inclusion near surface, and this inclusion type is turned out to be a alumina of hish hardness.
샷 경계 검출 알고리즘은 영상 제작시 사용된 컷, 와이프, 디졸브 등의 편집 효과로 인해 완벽한 결과를 기대하기 어렵다. 따라서 정확한 샷 경계를 얻기 위해서는 수작업에 의한 검증이 필요하다. 본고에서는 시각 율동을 이용한 샷 경계 검증 방법을 제시한다. 시각 율동은 영상의 내용 변화를 요약한 한 장의 이미지이다. 편집 효과는 수직선, 사선, 곡선, 점진적 색상의 변화 등 시각적으로 인지 가능한 형태로 시각 율동에 표현된다. 따라서 영상을 재생시키지 않고도 시각 율동의 변화만을 파악하여 샷 경계로 의심되는 부분들을 쉽고 빠르게 찾아낼 수 있다. 또한 이 특성을 이용한 샷 검증기를 구현하여 시각 율동의 유용성을 보인다.
본 연구는 뇌줄기 확산강조영상검사 시 뒤틀림을 줄이기 위한 SS-TSE 기법의 신호대잡음비 감소를 수치적으로 정량화하여, 낮은 신호대잡음비로 인한 SS-TSE 기법의 문제점을 지적하고자 하였다. 연구방법은 2015년 7월부터 10월까지 뇌줄기 확산강조영상검사를 검사한 35명을 대상으로 하였으며, 기존의 SS-EPI 기법과 SS-TSE 기법을 적용하여 기법별 숨뇌의 신호대잡음비을 비교하였다. 연구결과 b=0 영상의 신호대잡음비는 새로운 SS-TSE 기법($314.41{\pm}42.96$) 적용 시 SS-EPI 기법($514.84{\pm}48.97$) 보다 38.9% 감소하였으며, b=1,000 영상의 경우도 SS-TSE 기법($117.33{\pm}14.04$) 적용 시 SS-EPI 기법($208.65{\pm}25.70$) 보다 43.8% 감소하였다. 결론적으로, 미세 병변을 진단하기 위한 뇌줄기의 확산강조 자기공명영상 검사 시 뒤틀림을 줄이기 위해 SS-TSE 기법을 적용할 경우 신호대잡음비가 저하됨으로 기존의 SS-EPI 기법이나 MS-EPI 기법을 병행하여 검사하는 것이 진단의 정확성을 높일 수 있으리라 사료된다.
Environmental and industrial aerosols can be analyzed on-line by laser plasma spectroscopy. The main problem in direct (no preparation or presorting) aerosol analysis is the extensive spectral fluctuations. A method to partially solve this problem is proposed. It is based on single shot measurements and application of a special rejection algorithm. The major factors that influence the spectral variations are discussed, in relation to the correction possibility by a rejection program. The method works well when average intensity of the single spectra is relatively high, as compared to detector's saturation limit. If intensities are too low, the accumulation of readout noise is critical, and no improvement is expected.
We demonstrate a frequency-resolved optical grating (FROG) device for measuring the intensity and phase versus time of several-tens-of-picoseconds laser pulses, using a thick nonlinear optical crystal. The huge pulse-front tilt generated by a holographic grating increases the temporal range of the device, which can make a single-shot measurement of laser pulses less than 100 ps in duration. To verify the measurement technique, we generate double pulses using a Michelson interferometer. The measured duration of a single pulse is about 300 fs and the measured maximum delay of two pulses is 60 ps, which implies that the proposed FROG device can measure laser pulses with maximum pulse width of about 120 ps.
생성적 적대 신경망(GAN, Generative Adversarial Networks)는 이미지 생성 분야에서 주목할 만한 발전을 이루었다. 하지만 큰 데이터 셋에서 불안정한 모습을 보인다는 한계 때문에 다양한 응용 분야에 쉽게 적용하기 어렵다. 단일 이미지 생성적 적대 신경망은 한장의 이미지의 내부 분포를 잘 학습하여 다양한 영상을 생성하는 분야이다. 큰 데이터셋이 아닌 단 한장만 학습함으로써 안정적인 학습이 가능하며 이미지 리타겟팅, 이미지 조작, super resolution 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 SinGAN, ConSinGAN, InGAN, DeepSIM, 그리고 One-Shot GAN 총 다섯 개의 단일 이미지 생성적 적대 신경망을 살펴본다. 우리는 각각의 단일 이미지 생성적 적대 신경망 모델들의 성능을 비교하고 장단점을 분석한다.
Recently the steel parts used in automobiles are required to be used under high stress more than ever before due to the need of keeping the weight down. To achieve this requirement of the high strength steel, it must be necessary to decrease inclusion contents and surface defects as like decarburization, surface roughness etc. In this study, the surface conditions are measured to know the influence on fatigue properties by two cases of two-stage shot peening and single-stage shot peening. And for this study, three kinds of spring steel (JISG408l-SUP7, SAE 9254 and DIN 50CrV4) are shaped. This study shows the outstanding improvement of fatigue properties at the case of two-stage shot peening in the rotating bending fatigue test and it results from (1) decreasing the surface roughness (2) unchanging the surface hardness (3) increasing the compressive residual stress. Moreover, results also show fatigue failures originated at the inclusion near the surface, and this inclusion type is turned out to be an alumina of high hardness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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