Multi-Layer Ceramic Circuit(MLCC) in the face of thousands of fine pitch multi hole is processed. However, the fine pitch multi hole has a size of only a few micrometers. Therefore, in order to curtail the measurement time and reduce error, the image processing measurement method is required. So, we proposed an image processing measurement algorithm which is required to accurately measure the fine pitch multi hole. The proposed algorithm gets image of the fine pitch multi hole, extracts object from the image by morphological process, and extracts the parameters of its position and feature by edge detecting process. In addition, we have used the sub-pixel algorithm to improve accuracy. As a result, the proposed algorithm shows 97% test-retest measurement reliability within 2 ${\mu}m$. We found that the algorithm was wellsuited for measuring the fine pitch multi hole.
Yang, J.S.;Lee, J.H.;Ko, T.G.;Kim, T.B.;Chae, B.J.;Kim, Y.Y.;Han, In K.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제14권9호
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pp.1308-1315
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2001
This study was conducted to evaluate the effects of different methods of feeding and processing of diets on performance, morphological changes in the small intestine and nutrient digestibility of young pigs. A total of 120 pigs (Youkshire${\times}$Landrace${\times}$Duroc; initial body weight of $5.83{\pm}0.67kg$) were randomly allotted into six treatments in a $2{\times}3$ factorial design. Treatments were 1) dry feeding with a mash diet (DM), 2) dry feeding with a pelleted diet (DP), 3) dry feeding with an expanded crumble diet (DEC), 4) wet feeding with a mash diet (WM), 5) wet feeding with a pelleted diet (WP), 6) wet feeding with an expanded crumble diet (WEC). Average daily gain (ADG) and average daily feed intake (ADFI) were not significantly (p>0.05) different among treatments. However, feed conversion ratio (FCR) was significantly improved when pigs fed a pelleted diet or an expanded crumble diet. Pigs fed an expanded crumble diet showed 9.2% and 17.3% improvement in ADG and FCR compared with those fed a mash diet. The morphological changes in the small intestine were examined at the termination (4 weeks after weaning) of the experiment. Differences in morphological changes of gastrointestinal tract were not significant among treatments. Though villus height was not significantly affected by feeding method or feed processing, the villus height of weaned pigs tended to be preserved by wet feeding. The use of a pelleted diet also helped to prevent the shortening of villus height. Pigs fed a WP diet maintained the highest villus height at all parts of the small intestine. There was no significant difference (p>0.05) in nutrient digestibility among treatments. However, nutrient digestibility for pigs fed a pelleted diet had a higher than that of pigs fed mash diets. Especially, pigs fed a WP diet digested 5.3% more P each day than those fed a DM diet. Compared with the mash diet, the expanded crumble diet decreased feed cost per kg weight gain by 15%. The net profit per pig was 79% higher in the expanded crumble diet pigs than in mash diet pigs. In conclusion, this study suggests that feeding processed diets to piglets can be more beneficial in terms of FCR and production cost.
본 논문에서는 농담구조소(濃淡構造素)(GSE, grayscale structuring element)를 갖는 형태학 필터의 실시간 처리를 위한 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 GSE로부터 유도된 basis matrix와 입력 샘플들로 구성된 input matrix를 이용하여 각 형태학 연산들을 소역행렬연산(local matrix operation)으로 새롭게 정의하고 있는데, 이를 이용하여 opening이나 closing과 같은 복합 형태학 연산들을 실시간으로 처리할 수 있음을 보였다. 제안된 알고리즘은 복원 형태학 연산들을 erosion과 dilation의 직렬조합(cascade combination)으로 처리하던 기존의 방법에 비해 적은 메모리를 필요로 하면서도, 출력을 얻기까지의 지연(遲延)(delay)이 훨씬 적다는 장점을 갖는다. 또한 본 논문에서는 형태학 필터를 VLSI로 구현하기 위한 효율적 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 p-bit으로 표현되는 신호에 대한 형태학 연산을 p개의 이진(binary) 형태학 연산자들의 조합으로 구현하였는데, 각 이진 연산자들은 MSB(most significant bit)부터 순차적으로 (bit-serial approach) 해당 레벨의 bit들을 처리하여 출력을 부를 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 형태학 필터의 VLSI 구현에 있어서 제안된 방법이 기존의 Threshold Decomposition 방법 등에 비해 보다 효율적이라는 것을 보였다.
한국어는 교착어이어서 형태소 분석 없이 품사 부착이 어려울 뿐 아니라 형태소를 분석할 때 다양한 어형 변화가 복원되어야 한다. 이것은 한국어 형태소 분석의 고질적인 문제 중 하나이며, 주로 규칙을 이용해서 해결한다. 규칙을 이용할 경우 주어진 문맥에 가장 적합한 복원을 어려워 여러 형태의 모호성을 생성하며, 이는 품사 부착에 의해서 해결된다. 본 논문에서는 이 문제를 기계학습 방법(Na$\ddot{i}$ve Bayes 모델)을 이용하여 해결한다. 기계학습 모델의 입력 자질은 어형 변화가 발생하는 주변 음절이며 출력 범주는 복원된 음절이다. ETRI 구문 말뭉치를 이용한 실험에서 제안된 형태소 복원 모델을 사용한 형태소 단위의 품사 부착 성능은 97.5%의 $F_1$점수를 보였으며 이 모델이 형태소 복원에 매우 유용함을 알 수 있었다.
본 논문에서는 영상 응용프로그램의 처리 속도를 향상하기 위한 병렬처리 시스템을 제안한다. 병렬처리 시스템은 Pipelined SIMD 구조를 갖고 있으며, 다수개의 처리기와 다중접근 기억장치로 구성된다. 다중접근 기억장치는 메모리 모듈들과 메모리 제어부로 구성되며, 메모리 제어부는 메모리 모듈 선택 모듈, 데이터 라우팅 모듈, 그리고 주소 계산 및 라우팅 모듈로 구성되어 있으며, 블록, 행, 그리고 열 내의 데이터를 동시에 접근할 수 있는 기능을 제공한다. 제안한 병렬처리 시스템을 검증하기 위해서 형태학적 필터를 적용하여 기능 검증 및 처리속도를 확인하였다.
최근 들어 인간의 의지를 컴퓨터에 전달하기 위한 수단으로 컴퓨터 시각기반 방식으로 제스처를 인식하고자 하는 연구가 널리 진행되고 있다. 제스처 인식에서 가장 중요한 이슈는 알고리즘의 단순화와 처리시간의 감소이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 기하학적 집합론에 근거하고 있는 수학적 형태론을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 중요한 아이디어는 형태론적 형상 분해를 적용하여 제스처를 인식하는 것이다. 손짓 형상으로부터 얻은 원시형상요소들의 방향성은 손짓에 관한 중요한 정보를 내포하고 있다. 이러한 특징에 근거하여 본 연구에서는 주 원시형상요소와 부 원시형상요소의 중심점을 연결하는 직선으로부터 특징벡터를 이용한 형태론적 손짓 인식 알고리즘을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 증명하였다. 자연스러운 손짓을 이용한 인터페이스 설계는 TV 스위치 조정이나 비디오 컨텐츠 검색용 시스템으로 널리 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 최소자승오차법(LMSE, least mean square error)을 이용하여 function processing(FP) 형태학 필터를 최적화하는 알고리즘을 제안한다. Erosion이나 dilation 연산들은 원하는 신호와 실제 필터의 출력 신호 사이의 평균자승오차(MSE, mean square error)를 최소화하는 농담(農談) 구조요소(GSE. grayscale structuring element)를 결정함으로써 최적화 된다. 본 논문에서는 LMS 트레이닝 알고리즘을 형태학 필터의 최적화에 적용하기 위하여 스텝 사이즈 매개변수 n가 만족해야 하는 조건을 보이고, 이를 이용하여 erosion이나 dilation 형태학 필터들의 최적 GSE를 결정할 수 있음을 보였다. 또한, 본 논문에서는 행렬을 사용하여 복합 형상한 연산들을 소역 행열 연산자로 새롭게 정의하고, 이소역 연산들에 LMS 알고리즘과 back-propagation 알고리즘을 적용하여 복합 형태학 필터들을 최적화할 수 있음을 보였다. 실험 부분에서는 제안된 최적 형상학 필터들을 2-D 영상에 적용한 결과를 보였다.
본 논문은 자동차 자율주행에 필요한 신호등 신호의 검출 성능을 개선시키는 방법을 제안한다. 일반적인 교통신호등 검출연구는 색상 임계치, 템플릿 매칭, 학습기 기반 등의 방법을 사용한다. 그러나 조도 차이로 인한 인식률 저하와 느린 처리속도 문제가 있다. 제안한 방법은 형태학적 전처리 후 검출마스크를 통해 교통신호등 영역검출 및 인식을 제안한다. 먼저 영상을 조도에 강건하게 하기 위해 입력 영상을 YCbCr로 변환하고, Y채널에서 수평에지 성분을 추출한다. 그 후 신호등의 형태학적 특징을 이용하여 영역을 검출한다. 마지막으로 색상을 이용하여 신호등을 검출한다. 제안 방법을 다양한 환경에서 적용하여 기존 알고리즘보다 검출율과 처리 속도가 향상되었음을 확인하였다.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
본 논문은 형태소의 접속 특성과 대형 말뭉치(corpus)로부터 추출된 중의성 말마 디의 인접 정보를 이용해서 한국어 형태소 분석기를 구현한다. 일반적으로 말마디는 형태소의 접속 특성과 결합규칙을 적용함으로써 하나의 결과로 분석될 수 있으나 중 의성 말마디는 가능한 결과들로부터 적절한 하나를 선택하기 위해서 인접말마디 정보 나 문법 정보 또는 문맥 정보 등이 요구된다. 그러나 문법 정보와 문맥정보는 구문 분석과 의미분석 단계를 거쳐야만 가능하기 때문에 여기서는 표층적인 정보로서 인접 말마디 정보를 이용한 중의성 해결을 시도하였다. 형태소의 접속 특성과 중의성 말마 디의 인접 정보를 사전에 수록함으로써 축약어와 불필요한 결과를 제시하는 말마디 그리고 중의성 말마디까지도 형태소 분석이 거의 가능하게 된다. 본 분석기의 효능은 정확하고 풍부한 정보를 사전에 효율적으로 수록함으로써 이룩될 것이며, 이를 위해 형태소 사전과 말마디 사전을 데이타베이스로 설계하고, 필요한 정보 들을 대형 말뭉 치로부터 추출하여 사전에 저장한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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