The relationship between width of line target and distance at the limit of discrimination was examined by means of the behavioral method, for filefish Stephanolepis cirrhifer from 11 to 15cm body length. Target distance was distance from beginning of partition board to target plate, and was varied from 50cm to 200cm. The target plate was made of white acrylic resin with a vertical black line in the center. The width of line target was varied from 0.2mm to 8.0mm. Fish were trained to respond to a line target and the width of line target reduced until the minimum width required to elicit a response was established. Rate of success was expressed as the percentage of target choices in 90 trials. The line acuity of filefish was found to be 0.58 at a target distance of 50cm. The rate of success decreased slowly as line target width decreased from 8.0mm to 1.5mm, and decreased suddenly for target widths less than about 1.5mm. The width of the line target D(mm) at the limit of discrimination was shown to be an exponential function of the target distance L(cm) as follows : D=exp(9.947$\times$$10^-3$.L+0.146)
In this paper, we address a design problem and a case study of a K-stage back-light-unit(BLU) inspection system, which is composed of K stages, each of which includes an inspection process and a rework process. Assuming the type I, II errors and the inspection-free policy for items classified as good, we determine the smallest integer of K which can achieve a given target defective rate. If K does not exist, holding the current values of the type I, II errors, we search reversely the defective rate of an assembly line and the defective rate of a rework process, to meet the target defective rate. Our formulae and methodology based on a K-stage inspection system could be applied and extended to similar situations with slight modification.
다중 사물 환경에서 목표 사물만의 정밀한 파지를 위해서는 장애물과의 충돌 회피 지능과 정교한 파지 지능이 필요하다. 이 작업을 위해선 다중 사물 환경 인지, 목표 사물 인식, 경로 설정, 로봇손의 사물 파지 지능이 필요하다. 본 연구에서는 RGB-D 영상 센서를 이용하여 다중 사물 환경과 사물을 인지하고 3D 공간을 매핑한 후, 충돌 회피 경로 탐색 알고리즘을 활용하여 목표 사물까지의 경로를 탐색 및 설정하고, 강화학습을 통해 학습된 사람형 로봇손의 목표 사물 파지 지능을 활용해 최종적으로 시뮬레이션 및 하드웨어 사물 파지 시스템을 구현하고 검증하였다. 사람형 로봇손을 구현한 시뮬레이션 환경에서 5개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 78.8%의 성공률과 34%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 94%의 성공률과 평균 20%의 충돌률을 보였다. UR3와 QB-Soft Hand를 사용한 하드웨어 환경에서는 3개의 사물 중 목표 사물을 지정하고 파지한 결과 경로 탐색 없는 파지 시스템이 평균 30%의 성공률과 97%의 충돌률을 보일 때, 경로 탐색 지능과 결합된 시스템은 평균 90%의 성공률과 평균 23%의 충돌률을 보였다. 본 연구에서는 RGB-D 시각 지능, 충돌 회피 경로 탐색, 사물 파지 심층 강화학습 지능의 결합을 통하여, 사람형 로봇손의 목표 사물 파지가 가능함을 제시하였다.
The HANARO, a multi-purpose research reactor of 30 MWth, open-tank-in-pool type, has been under normal operation since its initial criticality in February, 1995. The HANARO is composed of inlet plenum, grid plate, core channel with flow tubes and chimney. The reactor core channel is located at about twelve m (12 m) depth of the reactor pool and cold by the upward flow that the coolant enters the lower inlet of the plenum, rises up through the grid plate and the core channel and exit through the outlet of chimney. A guide tube is extended from the reactor core to the top of the reactor chimney for easily un/loading a target under the reactor normal operation. But active coolant through the core can be Quickly raised up to the top of the chimney through the guide tube by jet flow. This paper is described an analytical analysis to study the flow behavior through the guide tube under reactor normal operation and unloading the target. As results, it was conformed through the analysis results that the flow rate, about fourteen kilogram per second (14 kg/s) suppressed the guide tube jet and met the design cooling flow rate in a circular flow tube, and that the fission moly target cooling flow rate met the minimum flow rate to cool the target.
본 논문은 적외선 영상 시퀀스에서 2차원 양방향 필터 (bilateral filter)를 이용하여 표적의 공간적 정보를 추출하고, 시퀀스의 시간적 프로파일에서는 1차원 양방향 필터를 이용하여 표적의 시간적 정보를 추출하여 표적의 궤적을 검출하는 3차원 양방향 필터를 제안하였다. 평탄 배경 및 표적 영역, 에지 영역을 구별하기 위하여 2차원 영상에서는 공간적 분산값을 이용하며, 배경 프로파일 및 표적 프로파일, 에지 프로파일을 구별하기 위하여 화소의 시간적 프로파일에서는 시간적 분산값을 이용하였다. 이를 통하여 공간적으로는 표적이 없는 배경을 예측하고, 시간적으로는 표적이 없는 배경 프로파일을 생성한다. 최종적으로 공간적으로 예측된 배경 및 시간적으로 예측된 배경 프로파일을 이용하여 표적의 궤적을 추출한다. 기존 방법과 제안한 방법의 성능 비교를 위하여, ROC (receiver operating characteristics) 곡선을 실험에서 사용하였다. 실험결과에서 제안된 방법이 기존방법들보다 오경보율 (false alarm rate)이 낮고, 표적 및 배경에 대한 향상된 식별력을 가졌음을 확인하였다.
Experimental bioinformatics data obtained from an E. coli cell-based eukaryotic protein purification experiment were analyzed in order to identify any bottleneck as well as the factors affecting the target purification. All targets were expressed as His-tagged maltose-binding protein (MBP) fusion constructs and were initially purified by immobilized metal affinity chromatography (IMAC). The targets were subsequently separated from the His-tagged MBP through TEV protease cleavage followed by a second IMAC isolation. Of the 743 total purification trials, 342 yielded more than 3 mg of target proteins for structural studies. The major reason for failure of target purification was poor TEV proteolysis. The overall success rate for target purification decreased linearly as cysteine content or isoelectric point (pI) of the target increased. This pattern of pI versus overall success rate strongly suggests that pI should be incorporated into target scoring criteria with a threshold value.
In this paper, the Autocoast algorithm is proposed for EOTS to overcome the target occlusion status. Coast mode, one of tracking modes, is to maintain the servo slew rate with the tracking rate right before the loss of track. The Autocoast algorithm makes decision of entering coast mode by the prediction of target occlusion and tries to refind target after the coast time. This algorithm composes of 3 steps, the first step is the prediction process of the occlusion by target-like background, the second one is the check process of the occlusion happened after background intensity variation, and the last one is the process of refinding target. The result of computer simulation, test under laboratory, and real test with EOTS shows the applicability for the automatic video tracking system.
Characteristics of fruit tree canopies are important target information for adjusting the pesticide application rate in variable rate spraying in orchards. Therefore, the target detection of the canopy characteristics is very important. In this study, a canopy volume measurement method for peach trees was presented and a variable rate spraying system based on canopy volume measurement was developed using the ultrasonic sensing, one of the most effective target detection method. Ten ultrasonic sensors and two flow control units were mounted on the orchard air-assisted sprayer. The ultrasonic sensors were used to detect the canopy diameters and the flow controls were used to modify the flow rate of the nozzles in real time. Two treatments were established: a constant application rate of $300Lha^{-1}$ was set as the control treatment for the comparison with the variable rate application at a $0.095Lm^{-3}$ canopy. The tracer deposition at different parts of peach trees and the tracer losses to the ground (between rows and within rows) were analyzed in detail under constant rate and variable rate application. The results showed that there were no significant differences between two treatments in the liquid distribution and the capability to reach the inner parts of the crop canopies.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제5권1호
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pp.11-14
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2004
An rf triode magnetron sputtering system is designed and installed its construction in vacuum chamber. In order to calibrate the rf triode magnetron sputtering for thin films deposition processes, the effects of different glow discharge conditions were investigated in terms of the deposition rate measurements. The basic parameters for calibrating experiment in this sputtering system are rf power input, gas pressure, plasma current, and target-to-substrate distance. Because a knowledge of the deposition rate is necessary to control film thickness and to evaluate optimal conditions which are an important consideration in preparing better thin films, the deposition rates of copper as a testing material under the various sputtering conditions are investigated. Furthermore, a triode sputtering system designed in our team is simulated by the SIMION program. As a result, it is sure that the simulation of electron trajectories in the sputtering system is confined directly above the target surface by the force of E${\times}$B field. Finally, some teats with the above 4 different sputtering conditions demonstrate that the deposition rate of rf triode magnetron sputtering is relatively higher than that of the conventional sputtering system. This means that the higher deposition rate is probably caused by a high ion density in the triode and magnetron system. The erosion area of target surface bombarded by Ar ion is sputtered widely on the whole target except on both magnet sides. Therefore, the designed rf triode magnetron sputtering is a powerful deposition system.
A target adaptive guidance(TAG) algorithm is proposed employing the near-zone signal that can be measured from an infrared seeker. The guidance order is composed of a conventional PNG command and an additional command to be calculable from an additional LOS rate between a hot point of target and a required intercept point. The characteristic of the near-zone signal is similar to that of LOS rate that is inversely proportional to the square of time-to-go. Hence the proposed scheme can be applied to real systems with no estimator for time-to-go. From analysis results on the miss distance with perfect missile and perfect seeker, it follows that the proposed TAG algorithm guarantees missile to be ideally guided to the required intercept point. And it is less affected by the TAG start time and a proportional navigation ratio than other TAG schemes using a LOS rate such as a step bias or a ramp bias.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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