• 제목/요약/키워드: border control algorithm

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패턴이 있는 TFT-LCD 패널의 결함검사를 위하여 근접패턴비교와 경계확장 알고리즘을 이용한 자동광학검사기(AOI) 개발 (Development of AOI(Automatic Optical Inspection) System for Defect Inspection of Patterned TFT-LCD Panels Using Adjacent Pattern Comparison and Border Expansion Algorithms)

  • 강성범;이명선;박희재
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.444-452
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    • 2008
  • This paper presents an overall image processing approach of defect inspection of patterned TFT-LCD panels for the real manufacturing process. A prototype of AOI(Automatic Optical Inspection) system which is composed of air floating stage and multi line scan cameras is developed. Adjacent pattern comparison algorithm is enhanced and used for pattern elimination to extract defects in the patterned image of TFT-LCD panels. New region merging algorithm which is based on border expansion is proposed to identify defects from the pattern eliminated defect image. Experimental results show that a developed AOI system has acceptable performance and the proposed algorithm reduces environmental effects and processing time effectively for applying to the real manufacturing process.

ABMS와 NOLH을 이용한 한국군 GOP 경계시스템에 관한 분석 (Analysis of the GOP Border security systems of the ROK Army by Using ABMS and NOLH design)

  • 오경택
    • 한국시뮬레이션학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.25-33
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    • 2014
  • 본 논문은 에이전트 기반 모델링 및 시뮬레이션 개념과 그 플랫폼인 MANA를 적용한 연구이다. 유전학적 알고리즘을 이용하여 획득한 근사 최적화된 침투하는 적의 행동을 바탕으로 병력, 감시, 통신 시스템들로 이루어진 GOP 경계시스템의 효과를 평가하였다. 경계시스템의 효과 분석을 위해 4가지의 효과척도를 이용하였고, 모델을 구성하는 다수의 경계 자산을 고려하기 위해 NOLH 디자인을 적용하였다. NOLH 디자인을 적용함으로써, 시뮬레이션을 효과적으로 수행할 수 있었다. 이 연구의 결과는 경계시스템을 구성하는 경계자산의 효과적인 구성과 소초에 적정한 병력배치 등을 결정하는데 좋은 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

Implementation of Self-adaptive System using the Algorithm of Neural Network Learning Gain

  • Lee, Seong-Su;Kim, Yong-Wook;Oh, Hun;Park, Wal-Seo
    • International Journal of Control, Automation, and Systems
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    • 제6권3호
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    • pp.453-459
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    • 2008
  • The neural network is currently being used throughout numerous control system fields. However, it is not easy to obtain an input-output pattern when the neural network is used for the system of a single feedback controller and it is difficult to obtain satisfactory performance with when the load changes rapidly or disturbance is applied. To resolve these problems, this paper proposes a new mode to implement a neural network controller by installing a real object for control and an algorithm for this, which can replace the existing method of implementing a neural network controller by utilizing activation function at the output node. The real plant object for controlling of this mode implements a simple neural network controller replacing the activation function and provides the error back propagation path to calculate the error at the output node. As the controller is designed using a simple structure neural network, the input-output pattern problem is solved naturally and real-time learning becomes possible through the general error back propagation algorithm. The new algorithm applied neural network controller gives excellent performance for initial and tracking response and shows a robust performance for rapid load change and disturbance, in which the permissible error surpasses the range border. The effect of the proposed control algorithm was verified in a test that controlled the speed of a motor equipped with a high speed computing capable DSP on which the proposed algorithm was loaded.

WSN Lifetime Analysis: Intelligent UAV and Arc Selection Algorithm for Energy Conservation in Isolated Wireless Sensor Networks

  • Perumal, P.Shunmuga;Uthariaraj, V.Rhymend;Christo, V.R.Elgin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제9권3호
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    • pp.901-920
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    • 2015
  • Wireless Sensor Networks (WSNs) are widely used in geographically isolated applications like military border area monitoring, battle field surveillance, forest fire detection systems, etc. Uninterrupted power supply is not possible in isolated locations and hence sensor nodes live on their own battery power. Localization of sensor nodes in isolated locations is important to identify the location of event for further actions. Existing localization algorithms consume more energy at sensor nodes for computation and communication thereby reduce the lifetime of entire WSNs. Existing approaches also suffer with less localization coverage and localization accuracy. The objective of the proposed work is to increase the lifetime of WSNs while increasing the localization coverage and localization accuracy. A novel intelligent unmanned aerial vehicle anchor node (IUAN) is proposed to reduce the communication cost at sensor nodes during localization. Further, the localization computation cost is reduced at each sensor node by the proposed intelligent arc selection (IAS) algorithm. IUANs construct the location-distance messages (LDMs) for sensor nodes deployed in isolated locations and reach the Control Station (CS). Further, the CS aggregates the LDMs from different IUANs and computes the position of sensor nodes using IAS algorithm. The life time of WSN is analyzed in this paper to prove the efficiency of the proposed localization approach. The proposed localization approach considerably extends the lifetime of WSNs, localization coverage and localization accuracy in isolated environments.

Generalized Command Mode Finite Element Method Toolbox in CEMTool

  • Ahn, Choon-Ki;Kwon, Wook-Hyun
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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    • pp.1349-1353
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    • 2003
  • CEMTool is a command style design and analyzing package for scientific and technological algorithm and a matrix based computation language. In this paper, we present a compiler based approach to the implementation of the command mode generalized PDE solver in CEMTool. In contrast to the existing MATLAB PDE Toolbox, our proposed FEM package can deal with the combination of the reserved words such as "laplace" and "convect". Also, we can assign the border lines and the boundary conditions in a very easy way. With the introduction of the lexical analyzer and the parser, our FEM toolbox can handle the general boundary condition and the various PDEs represented by the combination of equations. That is why we need not classify PDE as elliptic, hyperbolic, parabolic equations. Consequently, with our new FEM toolbox, we can overcome some disadvantages of the existing MATLAB PDE Toolbox.

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BGP 네트워크 데이터 내의 이상징후 감지를 위한 인터랙티브 시각화 분석 기법 (Interactive Visual Analytic Approach for Anomaly Detection in BGP Network Data)

  • 최소미;김선영;이재연;고장혁;권구형;주재걸
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.135-143
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    • 2022
  • 지난 2020년부터 세계는 COVID-19 확산으로 인해 사회적 거리두기와 재택근무를 시행함에 따라 인터넷을 활용한 비디오 및 음성 관련 콘텐츠 서비스와 클라우드 컴퓨팅 활성화로 인터넷에 대한 의존도가 늘어나면서 라우팅 프로토콜 기반 실시간 스트리밍 세션이 증가하고 있다. BGP는 가장 많이 사용되는 라우팅 프로토콜로써 보안성을 향상시키기 위해 많은 연구들이 지속되고 있으나 분석의 실시간성과 알고리즘의 오탐을 판단하기 위한 시각적 분석이 부족하다. 본 논문은 정상 및 이상으로 분류된 BGP 데이터를 수집 및 전처리 후 통계적 기법과 Rule-based 기법을 융합한 이상징후 감지 알고리즘을 활용하여 실 데이터 기반으로 분석한다. 더불어 지도 및 Sankey Chart 기반 시각화 기법으로 알고리즘의 분석 결과와 직관적인 시각화 방안으로 인터랙티브한 시공간 분석 방안을 제시한다.

차량 애드혹 네트워크를 위한 영역 기반 릴레이 노드 선택 알고리즘 (A Range-based Relay Node Selecting Algorithm for Vehicular Ad-hoc Network)

  • 김태환;김희철;홍원기
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권9호
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    • pp.88-98
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    • 2006
  • VANET은 MANET과 달리 노드의 고속 이동성, 노드 밀도, 네트워크 토폴로지의 빈번한 변화와 같은 차량 환경 고유의 특징을 가진다. 이러한 특징들은 MANET의 네트워크 토폴로지 기반 프로토콜을 VANET에 적용할 수 없는 주요 원인이 된다. 본 논문에서는 영역 기반 릴레이 노드 선택 알고리즘을 사용한 긴급경고메시지 브로드캐스팅 프로토콜을 제안하였다. 영역 기반 릴레이 노드 선택 알고리즘은 긴급 경고 메시지를 전달하는 릴레이 노드가 통신 영역의 가장 자리에 위치하지 않더라도 최적의 전달 대기 시간을 부여함으로써 종단간 메시지 전달 지연 시간을 최소화 할 수 있다. 또한, 긴급경고메시지 브로드캐스팅을 위한 제어 메시지 교환이 필요 없기 때문에 낮은 네트워크 부하를 가진다. 제안한 알고리즘은 낮은 노드 밀도와 짧은 전송 거리의 VANET 환경에서도 종단간 메시지 전달 지연 시간을 줄여 줄 수 있다.

Evaluation of Source Identification Method Based on Energy-Weighting Level with Portal Monitoring System Using Plastic Scintillator

  • Lee, Hyun Cheol;Koo, Bon Tack;Choi, Chang Il;Park, Chang Su;Kwon, Jeongwan;Kim, Hong-Suk;Chung, Heejun;Min, Chul Hee
    • Journal of Radiation Protection and Research
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    • 제45권3호
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    • pp.117-129
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    • 2020
  • Background: Radiation portal monitors (RPMs) involving plastic scintillators installed at the border inspection sites can detect illicit trafficking of radioactive sources in cargo containers within seconds. However, RPMs may generate false alarms because of the naturally occurring radioactive materials. To manage these false alarms, we previously suggested an energy-weighted algorithm that emphasizes the Compton-edge area as an outstanding peak. This study intends to evaluate the identification of radioactive sources using an improved energy-weighted algorithm. Materials and Methods: The algorithm was modified by increasing the energy weighting factor, and different peak combinations of the energy-weighted spectra were tested for source identification. A commercialized RPM system was used to measure the energy-weighted spectra. The RPM comprised two large plastic scintillators with dimensions of 174 × 29 × 7 ㎤ facing each other at a distance of 4.6 m. In addition, the in-house-fabricated signal processing boards were connected to collect the signal converted into a spectrum. Further, the spectra from eight radioactive sources, including special nuclear materials (SNMs), which were set in motion using a linear motion system (LMS) and a cargo truck, were estimated to identify the source identification rate. Results and Discussion: Each energy-weighted spectrum exhibited a specific peak location, although high statistical fluctuation errors could be observed in the spectrum with the increasing source speed. In particular, 137Cs and 60Co in motion were identified completely (100%) at speeds of 5 and 10 km/hr. Further, SNMs, which trigger the RPM alarm, were identified approximately 80% of the time at both the aforementioned speeds. Conclusion: Using the modified energy-weighted algorithm, several characteristics of the energy weighted spectra could be observed when the used sources were in motion and when the geometric efficiency was low. In particular, the discrimination between 60Co and 40K, which triggers false alarms at the primary inspection sites, can be improved using the proposed algorithm.

인공지능 알고리즘은 사람을 차별하는가? (Does Artificial Intelligence Algorithm Discriminate Certain Groups of Humans?)

  • 오요한;홍성욱
    • 과학기술학연구
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    • 제18권3호
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    • pp.153-216
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    • 2018
  • 빅데이터에 근거하여 자동적인 의사결정을 내리는 알고리즘이 사회의 각종 영역에서 점차 널리 사용되고 있는 저변에는 알고리즘의 의사결정이 사회의 자원을 보다 효율적으로 분배하리라는 기대 뿐만 아니라 그 결정이 선입견, 편향, 자의적 판단 등이 개입될 수 있는 인간의 의사결정보다 더 공정한 결과를 낳으리라는 희망 또한 자리잡고 있다. 하지만 알고리즘 의사결정이 그 결정에 의해 영향 받는 이들을 공정하게 다루지 않는다는 주장이 여러 사례와 함께 거듭 제기되면서, 의사결정이 어떻게 절차화되었는지, 또한 특정한 의사결정을 공정하다고 판단하는 데에 어떤 요인이 고려되는지에 대한 근본적인 질문들이 새롭게 제기되고 있다. 본 논문은 사법, 치안, 국가 안보의 세 가지 알고리즘 활용 영역에서 차별의 문제가 제기되는 상황을 구체적으로 분석한 연구들을 검토함으로써, 인공지능 알고리즘이 과연 특정 집단의 인간을 차별하는지, 그리고 공정한 의사결정을 분별하는 기준은 무엇인지 살펴보고자 한다. 본격적인 검토에 앞서 데이터 마이닝 각 단계에서 의도적으로 그리고 비의도적으로 편향적인 결과가 산출될 수 있는 원인에는 무엇이 있는지를 살필 것이다. 결론에서는 이러한 이론적이고 실질적인 검토가 현대 한국 사회에 시사하는 바가 무엇인지 간추려 제시할 것이다.

적응형 총변이 기법을 이용한 가우시안 잡음 제거 방법: CBCT 치과 영상에 적용 (Gaussian Noise Reduction Method using Adaptive Total Variation : Application to Cone-Beam Computed Tomography Dental Image)

  • 김중혁;김정채;김기덕;유선국
    • 전자공학회논문지SC
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    • 제49권1호
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    • pp.29-38
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    • 2012
  • 의료 영상의 획득하는 과정에서 발생하는 잡음은 영상판독 및 진단을 방해하는 요소로 작용한다. 이러한 잡음으로 오염된 영상으로부터 원본영상을 복원하기 위하여 R.O.F(L.Rudin, S Osher, E. Fatemi)에 의해서 제안된 총변이 최적화 알고리즘은 정규화와 합도의 균형을 맞춰 잡음을 제거할 수 있는 방법이다. 그러나 잡음 제거율을 높이기 위한 반복연산을 수행하는 과정에서 발생하는 경계영역의 몽롱화 현상은 피할 수 없다. 본 논문에서는 총변이 최적화 알고리즘의 제어 파라미터를 잡음 분산과 영상의 지역분산 특성에 따라서 가변적으로 변환시켜 치아영상의 경계 영역의 왜곡을 최소화하고 전체 영상의 잡음을 제거하고자 하였다. CBCT 치아영상 464장을 대상으로 제안된 알고리즘을 적용한 결과, 기존의 R.O.F가 제안한 방법에 비해 PSNR측면에서 약 3dB 정도 향상됨을 보였다. 또한 처리된 결과영상을 3D 볼륨으로 재구성하여 비교한 결과, 기존의 방법보다 치아모델의 경계영역이 더 잘 보존됨을 보여주었다.