GaN-based light-emitting diodes (LEDs) are attracting great interest as candidates for next-generation solid-state lighting, because of their long lifetime, small size, high efficacy, and low energy consumption. However, for general illumination applications, the external quantum efficiency of LEDs, determined by the internal quantum efficiency (IQE) and the light extraction efficiency, must be further increased. The IQE is determined by crystal quality and epitaxial layer structure and high value of IQE more than 70% for blue LEDs have been already reported. However, there is much room for improvement of light extraction efficiency because most of the generated photons from active layer remain inside LEDs by total internal reflection at the interface of semiconductor with air due to the high refractive index difference between LEDs epilayer (for GaN, n=2.5) and air (n=1). The light confining in LEDs will be reabsorbed by the metal electrode or active layer, reducing the efficacy of LEDs. Here, we present the first demonstration of enhanced light extraction by forming a MgO nano-pyramids structure on the surface of vertical-LEDs. The MgO nano-pyramids structure was successfully fabricated at room temperature using conventional electron-beam evaporation without any additional process. The nano-sized pyramids of MgO are formed on the surface during growth due to anisotropic characteristics between (111) and (200) plane of MgO. The ZnO layer with quarter-wavelength in thickness is inserted between GaN and MgO layers to increase the critical angle for total internal reflection, because the refractive index of ZnO (n=1.94) could be matched between GaN (n=2.5) and MgO (n=1.73). The MgO nano-pyramids structure and ZnO refractive-index modulation layer enhanced the light extraction efficiency ofV-LEDs with by 49%, comparing with the V-LEDs with a flat n-GaN surface. The angular-dependent emission intensity shows the enhanced light extraction through the side walls of V-LEDs as well as through the top surface of the n-GaN, because of the increase in critical angle for total internal reflection as well as light scattering at the MgO nano-pyramids surface.
실사 및 그래픽 기반 가상현실 콘텐츠는 360도 영상을 기반으로 하며, 시청자의 의도나 자동 추천 기능을 통한 뷰포트 추출이 필수적이다. 본 논문은 360도 영상에서 다중 객체 추적 기반의 뷰포트 추출 시스템을 설계하고, 다중 뷰포트 추출에 필요한 병렬화된 연산 구조를 제안한다. 360도 영상에서 뷰포트 추출 과정을 ERP 좌표의 3D 구 표면 좌표 변환과 3D 구 표면 좌표의 뷰포트 내 2D 좌표 변환 과정을 순서대로 픽셀 단위의 스레드로 구성하여 연산을 병렬화하였다. 제안 구조는 항공 360도 영상 시퀀스들에 대하여 최대 30개의 뷰포트 추출 과정에 대한 연산 시간이 평가되었으며, 뷰포트 수에 정비례하는 CPU 기반 연산 시간에 비해 최대 5240배 가속화됨을 확인하였다. ERP 프레임 I/O 시간을 줄일 수 있는 고속의 I/O나 메모리 버퍼를 사용 시 뷰포트 추출 시간을 7.82배 추가 가속화가 가능하다. 제안하는 뷰포트 추출 병렬화 구조는 360도 비디오나 가상현실 콘텐츠들에 대한 동시 다중 접속 서비스나 사용자별 영상 요약 서비스 등에 활용될 수 있다.
초분광 영상은 넓은 범위의 파장 영역의 유용한 정보를 많은 수의 밴드를 통해 취득한다. 하지만, 인접 밴드 간의 상관관계, 계산량, 노이즈로 인해 전처리없이 활용할 경우 부정확한 결과를 도출한다. 따라서 영상에서 노이즈 밴드 추출하여 제거하는 작업이 반드시 필요하다. 기존의 연구들은 영상 전체에 대한 특성치 만을 이용하였기 때문에 영상의 국지적 특성을 고려해야 한다. 본 연구에서는 Hyperion 영상을 대상으로 하였으며, 자료구조 기법 중 하나인 Quadtree와 이용하여 노이즈 밴드를 추출하였다. Quadtree 구조로 분할된 영역의 프랙탈 차원을 계산하고 프랙탈 차원의 분산을 이용하였다. Hyperion 영상에 존재하는 노이즈 종류 중 무작위 노이즈를 포함하고 있는 밴드 추출에 초점을 맞추었으며, 시각적으로 판단하여 작성한 참조자료와 비교하였다. 제안된 알고리즘 적용 결과 무작위 노이즈가 포함된 밴드 대부분이 추출되었으며, 영상에 관계없이 30개 이상의 노이즈 밴드를 제거할 수 있음을 확인하였다.
In this paper a novel feature extraction and selection is carried out in order to improve the discriminating capability between healthy and damaged structure using vibration signals. Although many feature extraction and selection algorithms have been proposed for vibration signals, most proposed approaches don't consider the discriminating ability of features since they are usually in unsupervised manner. We proposed a novel feature extraction and selection algorithm selecting few wavelet coefficients with higher class discriminating capability for damage detection and class visualization. We applied three class separability measures to evaluate the features, i.e. T test statistics, divergence, and Bhattacharyya distance. Experiments with vibration signals from truss structure demonstrate that class separabilities are significantly enhanced using our proposed algorithm compared to other two algorithms with original time-based features and Fourier-based ones.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.205-210
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2004
This paper deals with rule extraction from data using rough set theory. We construct the rule base in a hierarchical granulation structure by applying core as a classification criteria at each level. When more than one core exist, the coverage is used for the selection of an appropriate one among them to increase the classification rate and accuracy. In Addition, a probabilistic approach is suggested so that the partially useful information included in inconsistent data can be contributed to knowledge reduction in order to decrease the effect of the uncertainty or vagueness of data. As a result, the proposed method yields more proper and efficient rule base in compatability and size. The simulation result shows that it gives a good performance in spite of very simple rules and short conditionals.
Presently, the extraction of hand-crafted features is still the dominant method in radar emitter recognition. To solve the complicated problems of selection and updation of empirical features, we present a novel automatic feature extraction structure based on deep learning. In particular, a convolutional neural network (CNN) is adopted to extract high-level abstract representations from the time-frequency images of emitter signals. Thus, the redundant process of designing discriminative features can be avoided. Furthermore, to address the performance degradation of a single platform, we propose the construction of an ensemble learning-based architecture for multi-platform fusion recognition. Experimental results indicate that the proposed algorithms are feasible and effective, and they outperform other typical feature extraction and fusion recognition methods in terms of accuracy. Moreover, the proposed structure could be extended to other prevalent ensemble learning alternatives.
We propose an object extraction technique adequate for the radial shape's radar signal structure for the purpose of implementing ARPA(Automatic Radar Plotting Aid) installed in the vessel. The radar signal data are processed by interpolation and accumulation to acquire a qualified image. The objects of the radar image have characteristics of having different shape and size as it gets far from the center, and it is not adequate for clustering generally. Therefore, this study designs a new vigilance distance model of elliptical shape and adopts this model in the ART2 neural network. We prove that the proposed clustering method makes it possible to extract objects adaptively and to separate the connected objects effectively.
Currently most Internet documents including data are made based on predefined templates, but templates are usually formed only for main data and are not helpful for information retrieval against indexes, advertisements, header data etc. Templates in such forms are not appropriate when Internet documents are used as data for information retrieval. In order to process Internet documents in various areas of information retrieval, it is necessary to detect additional information such as advertisements and page indexes. Thus this study proposes a method of detecting the layout of Web pages by identifying the characteristics and structure of block tags that affect the layout of Web pages and calculating distances between Web pages. This method is purposed to reduce the cost of Web document automatic processing and improve processing efficiency by providing information about the structure of Web pages using templates through applying the method to information retrieval such as data extraction.
We present a detailed analysis of the light extraction efficiency (LEE) of a core-shell nanorod light emitting diode (LED) using finite-difference time-domain (FDTD) simulations. We found that the LEE has a deep dependence on source positions and polarization directions based on the calculated LEE results for every x and z position inside the core-shell nanorod structure. The LEEs are different for the upper part (pyramid) and the lower part (sidewall) of the core-shell nanorod owing to total internal reflection (TIR) and the generated optical modes in the structure. As a result, the LEE of sidewall is much larger than that of pyramid. The averaged LEE of the core-shell nanorod LED is also investigated with variable p-GaN thickness, n-GaN thickness, and height for the design guidelines for the optimized LEE of core-shell nanorod LEDs.
Based on extraction items derived from previous related studies on viewing experiences in art museums, this study is conducted to investigate extraction factors that affect viewing satisfactions and to suggest a guideline for an effective viewing environment by clarifying a hierarchy among the extraction factors. For this study, a survey was given to museum visitors, and statistical analyses were conducted on data obtained from the survey. The results of this study are summarized as follows; 1. From an analysis of extraction items that affect overall viewing satisfaction, space and art works were found to be relatively satisfactory. 2. From correlation analyses of extraction items, a degree of concentration on art works was found to most 'affect the viewing satisfactions of art museums. 3. From factor analyses, extraction items were reduced to 11 extraction factors, and a simple extraction structure affecting the viewing satisfactions in art museums. 4. From multiple regression analyses, a extraction factors were derived, and a relative hierarchy among the factors was found.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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