Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.33B
no.3
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pp.79-87
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1996
A new method for recognizing and locating partially occluded or overlapped two-dimensional objects regardless of their size, translation, and rotation, is presented. Dominant points approximating occuluding contoures of objects are generated by finding local maxima of smoothed k-cosine function, and then used to guide the contour segment matching procedure. Primitives between the dominant points are produced by projecting the local contours onto the line between the dominant points. Robust classification of primitives. Which is crucial for reliable partial shape matching, is performed using adaptive resonance theory (ART2). The matched primitives having similar scale factors and rotation angles are detected in the hough space to identify the presence of the given model in the object scene. Finally the translation vector is estimated by minimizing the mean squred error of the matched contur segment pairs. This model-based matching algorithm may be used in diveerse factory automation applications since models can be added or changed simply by training ART2 adaptively without modifying the matching algorithm.
Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference
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2002.10a
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pp.125-128
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2002
The uplift capacity and displacement of an earth anchor for improving the wind resistance of the 1-2W type plastic film pipe on greenhouse was tested using the steel circular vertical earth anchor with various diameters and embedded depths (L) in dry sand. The diameter (B) of the model anchor is 90mm, 120mm, 150mm, respectively. The model tests were performed embedded depth ratios (L/B) ranging from $1{\sim}3$ in loose density. In the case of diameter 90mm, as the uplift loading increased, the uplift capacity also increased until the loading was reached to ultimate uplift capacity. After that, the uplift capacity was continually increased or decreased until the experiment was finished. In general, the ultimate uplift capacity was different depending upon the anchor diameter and embedded depth ratios.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.23
no.1
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pp.82-91
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1999
A numerical analysis based on the three-dimensional Reynolds-averaged Navier-Stokes equation has been conducted to investigate the flow within a NASA rotor 67 transonic fan. General coordinate transformations are used to represent the complex blade geometry and an H-type grid is used. The governing equations are solved using implicit LU-SGS scheme for the time-marching integration and a standard ${\kappa}-{\varepsilon}$ model is used with wall functions for the turbulence modeling. The computations are compared with the experimental data and a detailed study of the flow structures near peak efficiency and near stall is presented. The calculated overall aerodynamic efficiency and three-dimensional shock system agree well with the laser anemometer data.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.12
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pp.1652-1662
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1995
In this paper, a hybrid neural network is proposed to improve the learning ability of a neural network. The union of the characteristics of a Self-Organizing Neural Network model and of multi-layer perceptron model using the backpropagation learning method gives us the advantage of reduction of the learning error and the learning time. In learning process, the proposed hybrid neural network reduces the number of nodes in hidden layers to reduce the calculation time. And this proposed neural network uses the fuzzy feedback values, when it updates the responding region of each node in the hidden layer. To show the effectiveness of this proposed hybrid neural network, the boolean function(XOR, 3Bit Parity) and the solution of inverse kinematics are used. Finally, this proposed hybrid neural network is applied to the visual tracking control of a PUMA560 robot, and the result data is presented.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.11-23
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1995
In this paper, a parallel pipelined processor model which acts as a small VLIW processor architecture and a scheduling algorithm for extracting instruction-level parallelism on this architecture are proposed. The proposed model has a dual-instruction mode which has maximum 4 basic operations being executed in parallel. By combining these basic operations, variable instruction set can be designed for various applications. The scheduling algorithm schedules basic operations for parallel execution and removes pipeline hazards by examining data dependency and resource conflict relations. In order to examine operation and evaluate the performance,a C compiler and a simulator are developed. By simulating various test programs with the compiler and the simulator, the characteristics and the performance result of the proposed architecture are measured.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.57-65
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1995
This paper presents a new classified vector quantization (VQ) technique using a neural network model in the transform domain. Prior to designing a codebook, the proposed approach extracts class features from a set of images using self-organizing feature map (SOFM) that has the pattern recognition characteristics and the same as VQ objective. Since we extract the class features from the training images unlike previous approaches, the reconstructed image quality is improved. Moreover, exploiting the adaptivity of the neural network model makes our approach be easily applied to designing a new vector quantizer when the processed image characteristics are changed. After the generalized BFOS algorithm allocates the given bits to each class, codebooks of each class are also generated using SOFM for the maximal reconstructed image quality. In experimental results using monochromatic images, we obtained a good visual quality in the reconstructed image. Also, PSNR is comparable to that of other classified VQ technique and is higher than that of JPEG baseline system.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.32B
no.3
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pp.48-56
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1995
This paper presents a method of implementing efficient optical flow estimation for dynamic scene analysis using the hierarchical Hopfield neural networks. Given the two consequent inages, Zhou and Chellappa suggested the Hopfield neural network for computing the optical flow. The major problem of this algorithm is that Zhou and Chellappa's network accompanies self-feedback term, which forces them to check the energy change every iteration and only to accept the case where the lower the energy level is guaranteed. This is not only undesirable but also inefficient in implementing the Hopfield network. The another problem is that this model cannot allow the exact computation of optical flow in the case that the disparities of the moving objects are large. This paper improves the Zhou and Chellapa's problems by modifying the structure of the network to satisfy the convergence condition of the Hopfield model and suggesting the hierarchical algorithm, which enables the computation of the optical flow using the hierarchical structure even in the presence of large disparities.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.12
no.1
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pp.1-8
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2013
This study investigates life and damage due to structural and fatigue load at speaker placer with wall hanger type. As the small stress and deformation are shown at the models of A, B and C shapes on structural analysis, there is no problem at installing speaker placer. As the largest stress is happened at the middle part of joint on the models of A, B and C shapes, this part must be considered at the design. A shape is thought to have most fatigue damage among 3 shape models. C shape model has most excellent, but A model has least at fatigue durability. This study result is applied with the design of speaker placer and it can be useful at predicting prevention and durability against its damage.
Kim, Hong-Gyu;Park, Gyeong-Yeop;Bae, Chae-Yun;Jo, Gyeong-Yeon;Jeong, Hyeon-Gyo
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers B
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v.51
no.3
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pp.107-115
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2002
This parer presents the analysis of hot gas flow in puffer-type circuit breakers using FVFLIC method. For the analysis of arc-flow interaction, the flow field is analyzed from the equations of conservation for mass, momentum and energy with the assumption of local thermodynamic equilibrium state. The arc is represented as the energy source term composed of ohmic heating and radiation term in the energy conservation equation. Ohmic heating is computed by the electric field analysis only within the conducting plasma region. An approximate radiation transport model is employed for the evaluation of emission and absorption of the radiation. The analysis method was applied to the real circuit breaker model and simulation results such as pressure rise and arc voltage were compared with the experimental ones.
This paper describes the operating characteristic analysis of magnetic actuator that is used in breaker using 3-D axisymmetry finite element method. To analyze the operating characteristic of magnetic actuator for configuration change is designed an A, B model and C. Also, For Transient analysis of Electromagnetic system is considered Non-linear characteristic for magnetizing of iron. The analysis results of A, B model and C for magnetic actuator compared with those characteristic respectively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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