Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2012.02a
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pp.499-499
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2012
This study was evaluated on etcher of capacitive coupled plasmas with OES (Optical Emission Spectroscopy) and impedance by VI probe that are widely used for process control and monitoring at semiconductor industry. The experiment was operated at conventional Ar and C4F8 plasma with variable change such as pressure and addition of gas (Atmospheric Leak: N2 and O2), RF, pressure, that are highly possible to impact wafer yield during wafer process, in order to observe OES and VI Probe signals. The sensitivity change on OES and Impedance by Vi probe was analyzed by statistical method to determine healthy of process. The main goal of this study is to understand unwanted tool performance to eventually improve productive capability. It is important for process engineers to actively adjust tool parameter before any serious problem occurs.
The detection of sandstorms and industrial pollutants has been the emphasis of this study. Data obtained from meteorological satellites, NOAA and GMS, have been used for detailed analysis. MODIS and Landsat images are also used for the application of future KOMPSAT- 2. Verification of satellite observations has been made with air pollution data obtained by ground-level monitors. It was found that satellite measurements agree well with concentrations and variations of air pollutants measured on the ground, and that satellite technique is a very useful device for monitoring large-scale air pollution in East Asia. The quantitative analysis of satellite image data on air pollution is the goal in the future studies.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.163-169
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2008
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. To achieve this goal, we propose a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers have been also presented. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
Almutairi, Amjad Rasmi;Al-Hagery, Muhammad Abdullah
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.112-119
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2021
Social media has become a global means of communication in people's lives. Most people are using Twitter for communication purposes and its inappropriate use, which has negative effects on people's lives. One of the widely common misuses of Twitter is cyberbullying. As the resources of dialectal Arabic are rare, so for cyberbullying most people are using dialectal Arabic. For this reason, the ultimate goal of this study is to detect and classify cyberbullying on Twitter in the Arabic context in Saudi Arabia. To help in the detection and classification of tweets, Pointwise Mutual Information (PMI) to generate a lexicon, and Support Vector Machine (SVM) algorithms are used. The evaluation is performed on both methods in terms of the F1-score. However, the F1-score after applying the PMI is 50%, while after the SVM application on the resampling data it is 82%. The analysis of the results shows that the SVM algorithm outperforms better.
This paper proposes a classifier based on rectangular feature to detect face in real time. The goal is to realize a strong detection algorithm which satisfies both efficiency in calculation and detection performance. The proposed algorithm consists of the following three stages: Feature creation, classifier study and real time facial domain detection. Feature creation organizes a feature set with the proposed five rectangular features and calculates the feature values efficiently by using SAT (Summed-Area Tables). Classifier learning creates classifiers hierarchically by using the AdaBoost algorithm. In addition, it gets excellent detection performance by applying important face patterns repeatedly at the next level. Real time facial domain detection finds facial domains rapidly and efficiently through the classifier based on the rectangular feature that was created. Also, the recognition rate was improved by using the domain which detected a face domain as the input image and by using PCA and KNN algorithms and a Class to Class rather than the existing Point to Point technique.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics T
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v.35T
no.1
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pp.67-74
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1998
The primary cause of air pollution by vehicles is imperfect combustion of fuel. One of the most usual causes of this imperfect combustion is the misfire in IC engins. The U.S. EPA(Environment Protection Agency) and the CARB(California air Resources Board) have imposed regulations for the detection of misfiring in automotive engines. The OBD-II regulations require that misfire should be monitored by the engine diagnostic system, and that the goal of OBD-II is to alert the driver to the presence of a malfunction of the emission control system. Several solutions to the misfire detection problem have been proposed for the detection of misfires. However, the performance of these methods in the presence of misfire is not altogether clear. This paper presents a precise method and system for internal combustion engine misfire. Present invention based upon measurements of engine roughness as derived from crankshaft angular velocity measurements with special signal processing method. Crankshaft angular velocity signals are processed by WDPT, so that the more reliable misfire detection than the time domain analysis. Experimental work confirms that it is possible to apply the WDFT for the detection of misfires in no-load idle and road testing.
Kim, Mi-Ju;Lee, Shin-Young;Kim, Hyun-Joong;Lee, Jeong Su;Joo, In Sun;Kwak, Hyo Sun;Kim, Hae-Yeong
Journal of Microbiology and Biotechnology
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v.26
no.8
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pp.1398-1403
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2016
The simultaneous detection and accurate identification of hepatitis A virus (HAV) is critical in food safety and epidemiological studies to prevent the spread of HAV outbreaks. Towards this goal, a one-step duplex reverse-transcription (RT)-PCR method was developed targeting the VP1/P2B and VP3/VP1 regions of the HAV genome for the qualitative detection of HAV. An HAV RT-qPCR standard curve was produced for the quantification of HAV RNA. The detection limit of the duplex RT-PCR method was 2.8 × 101 copies of HAV. The PCR products enabled HAV genotyping analysis through DNA sequencing, which can be applied for epidemiological investigations. The ability of this duplex RT-PCR method to detect HAV was evaluated with HAV-spiked samples of fresh lettuce, frozen strawberries, and oysters. The limit of detection of the one-step duplex RT-PCR for each food model was 9.4 × 102 copies/20 g fresh lettuce, 9.7 × 103 copies/20 g frozen strawberries, and 4.1 × 103 copies/1.5 g oysters. Use of a one-step duplex RT-PCR method has advantages such as shorter time, decreased cost, and decreased labor owing to the single amplification reaction instead of four amplifications necessary for nested RT-PCR.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.6
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pp.9-16
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2019
Companies that want to improve their manufacturing processes have recently introduced the smart factory, which is particularly noticeable. The ultimate goal is to maximize the area of the smart factory that performs the process of the production facility completely with minimal manual control and to minimize errors of reasoning. This research is a part of a project for unmanned production, management, packaging, and delivery management and the detection of the start point of rebars to perform the automatic calibration of the rollers through the tracking of the automated facilities of unmanned production. It must meet the requirement to accurately track the position from the start point to the end point. In order to improve the tracking performance, it is important to set the accurate start point. However, the probability of tracking errors is high depending on environments such as illumination and dust through the conventional time-based detection method. In this paper, we propose a starting point detection method using the average brightness change of high speed IR camera to reduce the errors according to the environments, As a result, its performance is improved by more than 15%.
In this paper, a fuzzy logic implementation of the random early detection (RED) mechanism [1] is presented. The main objective of the proposed fuzzy controller is to reduce the loss probability of the RED mechanism without any change in channel utilization. Based on previous studies, it is clear that the performance of RED algorithm is extremely related to the traffic load as well as to its parameters setting. Using fuzzy logic capabilities, we try to dynamically tune the loss probability of the RED gateway. To achieve this goal, a two-input-single-output fuzzy controller is used. To achieve a low packet loss probability, the proposed fuzzy controller is responsible to control the $max_{p}$ parameter of the RED gateway. The inputs of the proposed fuzzy controller are 1) the difference between average queue size and a target point, and 2) the difference between the estimated value of incoming data rate and the target link capacity. To evaluate the performance of the proposed fuzzy mechanism, several trials with file transfer protocol (FTP) and burst traffic were performed. In this study, the ns-2 simulator [2] has been used to generate the experimental data. All simulation results indicate that the proposed fuzzy mechanism out performs remarkably both the traditional RED and Adaptive RED (ARED) mechanisms [3]-[5].
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.13
no.8
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pp.783-789
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2007
In this paper, firstly, we propose a generating method of the 3-D obstacle map using ultrasonic sensors. Secondly, we try to find the necessary stimulation conditions of compact tactile display device for effective transfer of obstacle information. The final goal of this research is the development of a walking guide system for the blind to walk safely. The walking guide system consists of a guide vehicle for the obstacle detection and a tactile display device for the transfer of the obstacle information. The guide vehicle, located in front of the walking blind, detects the obstacle using ultrasonic sensors. The processed information makes an obstacle map and transmits safe path and emergency situation to the blind by the tactile display. The tactile display device, located in the handle which is connected with the guide vehicle by cane, offers the processed obstacle information such as position, size, moving, shape of obstacle and safe path, etc. The concept of a walking guide system with tactile display is introduced, and experiments of 3-D obstacle detection and tactile perception are carried out and analyzed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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