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박진석(J. S. Park),윤두환(D. H. Yoon),정찬세(C. S. Jung),김용석(Y. S. Kim),양순용(S. Y. Yang) 유공압건설기계학회 2010 유공압건설기계학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.6
A punched pipe in a muffler for an automobile has many important variables, like location of holes in the pipe and length of the pipe related to noise reduction of a diffuser. This pipe is cut depending on length of product and this process, generally workers cut pipes by hands. In this process, there are many errors and it relies on the skill of workers, so it can happen that cycle time for complete product gets long and productivity gets low. Therefore, we need a vision system to distinguish holes in the punched pipe and a transfer system to set the cutting position automatically by moving the pipe depending on forward and backward part of the holes. This paper explains the development of an automatic transfer device which will cause the beating pipe to be cut correctly, exactly the same length as the product.
박지연(Ji-Yeon Park),서동호(Dong-Ho Seo),남해운(Hae-Woon Nam) 한국전자파학회 2021 한국전자파학회논문지 Vol.32 No.4
본 논문은 convolutional neural network (CNN) 모델에 이미지화 알고리즘을 적용한 자동 변조 분류 기법을 제안한다. 또한 다양한 이미지화 알고리즘을 이용하여 시계열 데이터의 이미지화 작업 후 이를 이용한 CNN 모델의 분류 성능을 비교 및 분석한다. 실험 결과, 원시 데이터를 Markov Transition Field (MTF)를 사용하여 이미지화한 후 CNN을 이용한 분류를 수행했을 시−6 ㏈ 환경에서는 오차율이 34 %에서 30 %로 감소하였으며, 0 ㏈ 환경에서는 오차율이 37 %에서 18 %로 감소하였다. 본 논문은 시계열 데이터의 이미지화가 CNN 기반 변조 분류 성능 개선으로 이어지는 것을 보여줌으로써 이미지화 알고리즘 적용의 유효성을 보여준다. This paper presents an automatic modulation classification method that involves the application of various imaging algorithms to a convolutional neural network (CNN). The effect of time-series data imaging on the performance of CNN-based modulation classification is analyzed. Our experiment suggests that converting raw signal data into image data using Markov transition field can reduce the error rate of CNN classification from 34 % to 30 % in case of −6 ㏈ signal to noise ratio (SNR) and from 37 % to 18 % in case of 0 ㏈ SNR. This study shows that time-series imaging is a viable preprocessing method for improving the performance of CNN-based modulation classification.