In the semiconductor manufacturing, yield enhancement is an urgent issue. It is ideal to prevent all the failures. However, when a failure occurs, it is important to quickly specify the cause stage and take countermeasure. Reviewing wafer level and composite lot level yield patterns has always been an effective way of identifying yield inhibitors and driving process improvement. This process is very time consuming and as such generally occurs only when the overall yield of a device has dropped significantly enough to warrant investigation. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. The automatic method of failure pattern extraction from fail bit map provides reduced time to analysis and facilitates yield enhancement. This paper describes the techniques to automatically classifies a failure pattern using a fail bit map.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.21
no.2
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pp.44-55
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2018
The importance of establishing a greenhouse gas inventory is emerging for policymaking and its implementation to cope with climate change. Thus, it is needed to establish Approach 3 level Land Use, Land-Use Change and Forestry (LULUCF) matrix that is spatially explicit regarding land use classifications and changes. In this study, four types of spatial information suitable for establishing the LULUCF matrix were analyzed - Cadastral Map, Land Cover Map, Forest Map, and Biotope Map. This research analyzed the classification properties of each type of spatial information and compared the quantitative and qualitative characteristics of the maps in Boryeong city. Drawn from the conclusions of the quantitative comparison, the forest area showed the maximum difference of 50.42% ($303.79km^2$) in the forest map and 46.09%($276.65km^2$) in the cadastral map. The qualitative comparison drew five qualitative characteristics: data construction scope difference, data construction purpose difference, classification standard difference, and classification item difference. As a result of the study, it was evident that the biotope map was the most appropriate spatial information for the establishment of the LULUCF matrix. In addition, if the LULUCF matrix is made by integrating the biotope, the forest map, and the land cover map, the limitations of each spatial information would be improved. The accuracy of the LULUCF matrix is expected to be improved when the map of the level-3 land cover map and the biotope map of 1:5,000 covering the whole country are completed.
In this paper, we propose a method for generating improved saliency map by learning multiple features to improve the accuracy and reliability of saliency map which has similar result to human visual perception type. In order to overcome the inaccurate result of reverse selection or partial loss in color based salient area estimation in existing salience map generation, the proposed method generates multi feature data based on learning. The features to be considered in the image are analyzed through the process of distinguishing the color pattern and the region having the specificity in the original image, and the learning data is composed by the combination of the similar protrusion area definition and the specificity area using the LAB color space based color analysis. After combining the training data with the extrinsic information obtained from low level features such as frequency, color, and focus information, we reconstructed the final saliency map to minimize the inaccurate saliency area. For the experiment, we compared the ground truth image with the experimental results and obtained the precision-recall value.
The information sharing is essential to make collaboration by participants in the collaboration environment. The sharing of the information is necessary to reduce time-to-market of new Product. In this paper, V2-model is proposed far supporting the sharing of the information on product development. V2-model supports collaborative product development in design and supply chain. Through viewpoints, V2-model supports 1) two-level structure that consist of private level and public level ,2) level-up process and 3) product development process. The public level information supports to share the product information on collaborative supply chain and design. The viewpoints in V2-model are divided into public viewpoints that point to the public level information and private viewpoints that point to the private level information. Private viewpoints are transformed into public viewpoints. The extended Topic Map has B-Topic, S-Topic and View for representing V2-model in this paper. The level-up process of V2-model is implemented through the merging of S-Topics. V2-model is implemented with washing machine model using extended Topic Maps. In this model, the public viewpoints and private viewpoints are represented and the level-up process, which transforms private viewpoints into public viewpoints, is implemented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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v.34S
no.2
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pp.63-70
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1997
This paper proposes a new algorithm for recognizing polyhedral objects using a single 2-D image. It is base don a new representation scheme having two level hierarchey. In the lower level, geometrical features of each primitive surface are represented using their signatures and the variation of signature due to rotation is represented suing the rotation map. In the higher level, topological features are represented in the inter-surface description table(SDT). Based on the proposed representaton scheme, loer level database searched to find a matching primitive surface. The srotation map determines the degree of rotation as well as the matchness. If all surfaces in a test object find their matching primitive surfaces, its structural information is compared with the SDTs of object models. If primitive surfaces of a test object equal to tha tof certain model and satisfy inter-surfaces relationship in SDT, a test object is recognized as the model.
This article is an approach to improving the clustering of Web images by using high-level semantic features from text information relevant to Web images as well as low-level visual features of image itself. These high-level text features can be obtained from image URLs and file names, page titles, hyperlinks, and surrounding text. As a clustering algorithm, a self-organizing map (SOM) proposed by Kohonen is used. To evaluate the clustering efficiencies of SOMs, we propose a simple but effective measure indicating the accumulativeness of same class images and the perplexities of class distributions. Our approach is to advance the existing measures through defining and using new measures accumulativeness on the most superior clustering node and concentricity to evaluate clustering efficiencies of SOMs. The experimental results show that the high-level text features are more useful in SOM-based Web image clustering.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.12
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pp.17-25
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2017
Owing to recent climate change, the scale of rainfall tends to increase gradually and the risk of flooding has increased. Therefore, the importance of improving the levee management and disaster response is increasing. Levee management in Korea is carried out at the level of damage recovery after the occurrence of damage. Therefore, it is necessary to develop a technology for predicting and managing the levee safety with proactive river management. In this study, a method to estimate the safety against erosion and overflow was suggested. A map of levee safety that can be used as basic data is presented by displaying the levee safety on the map. The levee erosion safety was calculated as the ratio of the internal and external force for each shore type. The levee overflow safety was calculated as the ratio of the maximum conveyance and design flood. The maximum conveyance was a discharge when the level of the river was equal to the level of the levee crown. The levee safety was classified into 5 grades: very safe, safe, normal, dangerous, and very dangerous. As a research area from downstream of Nam River Dam to Nakdong River Junction, the levee safety against erosion and overflow was estimated for all levees and all cross-sections of the river. The levee safety was displayed on a map using GIS. Through the levee safety map as a result of this study, the levee safety can be observed intuitively. Using the levee safety map, a maintenance plan for a river can be easy to build. This levee safety map can be used to help determine the priority of investment for efficient budget used.
It is very necessary to know about child recognition of residential environment to plan and design an environment proper for children's growth and development. The research method using Cognitive Map, which may be defined as "an overall mental image of representation of the space and layout of a setting" can be a good tool for studying child recognition of residential environment. This study analyzed the child recognition of the size of home range, the number of residential environment elements, the types of Cognitive Map and the levels of Cognitive Map to understand the contents of child recognition about their residential environment. Subjects were 206 children in age6, 8 and 10 in Gwanju and Jeonnam area. As the result of the study, we found that 70% of child recognized 100~500 M as the size of home range, and that the number of the elements of residential environment was 7, average. And we also found that sequential map was more popular than spatial map in child's Cognitive Map type and that almost 60% of child respondents drew the Cognitive Map of level 1 complexity type. As the result of this study, we could know that the research method using Cognitive Map was very useful for understanding the child recognition of residential environment.
Many queueing systems such as M/M/s/K retrial queue with impatient customers, MAP/PH/1 retrial queue, retrial queue with two types of customers and MAP/M/$\infty$ queue can be modeled by a level dependent quasi-birth-death(LDQBD) process with linear transition rates of the form ${\lambda}_k$={\alpga}{+}{\beta}k$ at each level $\kappa$. The purpose of this paper is to propose an algorithm to find transient distributions for LDQBD processes with linear transition rates based on the adaptive uniformization technique introduced by van Moorsel and Sanders [11]. We apply the algorithm to some retrial queues and present numerical results.
The hazard maps for predicting collapse on natural slopes consist of a combination of topographic, hydrological, and geological factors. Topographic factors are extracted from DEM, including aspect, slope, curvature, and topographic index. Hydrological factors, such as soil drainage, stream-power index, and wetness index are most important factors for slope instability. However, most of the urban areas are located on the plains and it is difficult to apply the hazard map using the topography and hydrological factors. In order to evaluate the risk of subsidence of flat and low slope areas, soil depth and groundwater level data were collected and used as a factor for interpretation. In addition, the reliability of the hazard map was compared with the disaster history of the study area (Gangnam-gu and Yeouido district). In the disaster map of the disaster prevention agency, the urban area was mostly classified as the stable area and did not reflect the collapse history. Soil depth, drainage conditions and groundwater level obtained from boreholes were added as input data of hazard map, and disaster vulnerability increased at the location where the actual subsidence points. In the study area where damage occurred, the moderate and low grades of the vulnerability of previous hazard map were 12% and 88%, respectively. While, the improved map showed 2% high grade, moderate grade 29%, low grade 66% and very low grade 2%. These results were similar to actual damage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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