nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
지능형 로봇 연구 분야에 있어, 손을 이용한 제스처 인식은 매우 중요한 연구 분야로 간주 되고 있으며, 스마트 폰, 스마트 TV 등에 상용화 되어왔다. 제스처 인식에 있어, 강인한 손 검출 기술을 필수적인데, 손의 모양이 일정치 않고, 복잡한 배경이나 조명변화 아래서는 손 검출이 쉽지 않다는 어려움이 있다. 본 논문은 실내 환경에서 사용자가 가리키는 방향을 인식하기 위한 손 검출 알고리즘을 제안한다. 손 검출에 대한 오검출을 최대한 줄이기 위해, 머리-어깨 검출 결과를 기반으로 손 검색 영역을 한정시키고, 피부색을 이용해 최소한의 후보군들을 발생시켜, HOG-SVM을 이용하여 손을 검출하였다. 그리고 머리-어깨, 손 검출 결과를 통해 팔의 방향 각도를 추정하였다. 제안된 방법은 실제 실내 환경에서 추출된 영상을 통해 실험을 진행하였고, 강인한 성능을 확인하였다.

In intelligent robot research, hand gesture recognition has been an important issue. And techniques that recognize simple gestures are commercialized in smart phone, smart TV for swiping screen or volume control. For gesture recognition, robust hand detection is important and necessary but it is challenging because hand shape is complex and hard to be detected in cluttered background, variant illumination. In this paper, we propose efficient hand detection algorithm for detecting pointing hand for recognition of place where user pointed. To minimize false detections, ROIs are generated within the compact search region using skin color detection result. The ROIs are verified by HOG-SVM and pointing direction is computed by both detection results of head-shoulder and hand. In experiment, it is shown that proposed method shows good performance for hand detection.

(게재일: 2013.12.25)
대시야 백색광간섭계(WSI ; White Light Scanning Interferometer)를 이용하여, Flip Chip Bump 검사 공정에 적용하는 것을 목적으로 한 인라인 형태의 플립칩 범프 3차원 검사 장치를 개발한다. 여러 서브스트레이트에 있는 플립칩 범프 높이 측정 결과와 이에 의한 동일한 여러 범프에 대한 반복성 측정 실험 결과를 제시한다. 테스트 벤치에서의 실험 결과와 개발된 플립칩 범프 3차원 검사 장치에서의 실험 결과를 비교하였으며 진동의 영향이 감소되어 개선된 반복성 실험 결과를 얻을 수 있었다. 플립칩 범프 3차원 검사 장치의 검사성능을 평가할 수 있는 기준을 제시한다.

In this paper, in-line type flip chip bump 3D inspection equipment, using white light interferometer with large F.O.V., which is aimed to be used in flip chip bump test process is developed. Results of flip chip bump height measurement in many substrates and repeatability test results for the bumps in fixed location of each substrate are shown. Test results from test bench and those from developed flip chip bump 3D inspection equipment are compared and as a result repeatability is improved by reducing the impact of system vibration. A valuation basis for the testing quality of flip chip bump 3D inspection equipment is proposed.

(게재일: 2013.08.25)
영장류 대뇌 피질 영역 중 거울 뉴런들이 분포한 것으로 추정되는 몇몇 영역은 목적성 행위에 대한 시각 정보를 기반으로 모방학습을 수행함으로써 관측 행동의 의도 인식 기능을 담당한다고 알려졌다. 본 논문은 이러한 거울 뉴런 영역을 모델링 하여 인간-로봇 상호작용 시스템에 적용함으로써, 자동화 된 의도인식 시스템을 개발하고자 한다. 거울 뉴런 시스템 계산 모델은 동적 신경망을 기반으로 구축하였으며, 모델의 입력은 객체와 행위자 동작에 대한 연속된 특징 벡터 집합이고 모델의 모방학습 및 추론과정을 통해 관측자가 수행할 수 있는 움직임 정보를 출력한다. 이를 위해 제한된 실험 공간 내에서 특정 객체와 그에 대한 행위자의 목적성 행동, 즉 의도에 대한 시나리오를 전제로 키넥트 센서를 통해 모델 입력 데이터를 수집하고 가상 로봇 시뮬레이션 환경에서 대응하는 움직임 정보를 계산하여 동작을 수행하는 프레임워크를 개발하였다.

The mirror neuron regions which are distributed in cortical area handled a functionality of intention recognition on the basis of imitative learning of an observed action which is acquired from visual-information of a goal-directed action. In this paper an automated intention recognition system is proposed by applying computational model of mirror neuron system to the human-robot interaction system. The computational model of mirror neuron system is designed by using dynamic neural networks which have model input which includes sequential feature vector set from the behaviors from the target object and actor and produce results as a form of motor data which can be used to perform the corresponding intentional action through the imitative learning and estimation procedures of the proposed computational model. The intention recognition framework is designed by a system which has a model input from KINECT sensor and has a model output by calculating the corresponding motor data within a virtual robot simulation environment on the basis of intention-related scenario with the limited experimental space and specified target object.

(게재일: 2013.12.25)
스마트 기기의 보급 확대로 다양한 콘텐츠를 서비스하는 이동 단말기의 한정된 채널 할당 문제가 심화되고 있다. 이동통신망에서는 이동국에서 채널할당 요청이 있을 때 교환국에서 각 기지국에 속한 이동국에 채널을 할당한다. 이 때 한정된 채널을 효과적으로 할당하기 위한 다양한 방식들이 제안되고 있는데, 여기서는 하이브리드 채널 할당에 유전 알고리즘을 이용한 UHGA(Universal Hybrid Channel Assignment using Genetic Algorithm)이 농촌 지역이나 도심 지역과 같은 다양한 환경의 범용 망에 적용되어 효율성이 있음을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

As the spread of smart devices that service variety of content, limited mobile terminal channel assignment problem has intensified. In the channel assignment in mobile networks mobile switching center at the request belongs to each base station allocates the channel to the mobile station. This effectively allocate the limited channels of various methods have been proposed for, in this case a hybrid channel allocation using genetic algorithms UHGA (Universal Hybrid Channel Assignment using Genetic Algorithm) in rural areas or urban areas, such as universal network applied to a variety of environments that the efficiency is verified through simulation.

(게재일: 2013.12.25)
바이오인식 시스템은 변하지 않는 고유의 특성으로 인하여 범죄를 포함한 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 바이오인식정보가 불법 사용자에게 누설되었을 때 많은 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 지문과 얼굴 정보를 보호하기 위하여 실수형 오류정보 부호 코드화를 수행하는 실수형 퍼지 볼트를 이용한 다중 바이오 인식 시스템을 개발한다. 제안된 방법은 실수형 퍼지볼트를 이용함으로써 분실시 재생성할 수 없는 지문 및 얼굴 특징값과 달리 개인 킷값을 수시로 변경할 수 있다는 장점과 두 가지 바이오정보를 융합함으로써 보안이 강화된 바이오인식 시스템을 구현할 수 있다는 장점이 있다. 제안된 방법의 타당성을 검증하기 위하여 실험한 결과 기존 방법에 비하여 우수한 결과를 나타냈다.

Biometric techniques have been widely used for various areas including criminal identification due to their reliability. However, they have some drawbacks when the biometric information is divulged to illegal users. This paper proposed multimodal biometric system using a real fuzzy vault by RN-ECC for protecting fingerprint and face template. This proposed method has some advantages to regenerate a key value compared with face or fingerprint based verification system having non-regenerative nature and to implement advanced biometric verification system by fusion of both fingerprint and face recognition. From the various experiments, we found that the proposed method shows high recognition rates comparing with the conventional methods.

(게재일: 2013.08.25)
본 논문은 웹 브라우저 기반 통신 방식인 WebRTC를 이용하여 고사양 저가의 단말인 Set Top Box(STB)에서 인터렉션을 할 수 있는 다국어l 화상 안내 응용 서비스 개발에 관한 것이다. 서버는 원격으로 연결된 씬 클라이언트의 디지털 정보 디스플레이와 함께 웹 카메라에 액세스하고 사용자와 안내 정보를 교환한다. 또한, 서버는 고화질 비디오 압축의 가상화 전송 방식을 사용함으로써 STB의 성능에 종속되지 않고 thin client STB에서 재생되는 원격 영상 안내 서비스 시스템을 제안한다.

In this paper, we have developed the application of a remote multi-lingual video guide that allows interaction with Set Top Box of a thin client by using the WebRTC, an web browser-based communication method. A server accesses a web camera in conjunction with digital information display of a thin client connected remotely and is exchanged guide information with user. This server can be played in thin client STB using virtualization based the high-quality video compression technology. Further, it is not dependent on the performance of the STB and provides a video guide remotely.

(게재일: 2013.12.25)
심전도 신호는 P, Q, R, S, T파를 한 주기로 하여 반복되는 특징을 가지고 있으며 일반적으로 높은 표본화 주파수로 샘플링 된다. 이러한 심전도 신호의 주기적인 특징을 이용하여 진단에 중요한 정보의 손실을 최소화하면서 압축 효율을 극대화시키는 방법이 필요하다. 그러나 이러한 주기적인 특징은 심검자와 측정 시기에 따라 진폭과 주기가 일정하지가 않다. 또한 환자의 경우, 같은 시기에 측정하더라도 주기적 특징이 다르게 나타나는 구간이 존재한다. 본 논문에서는 적응적 멀티 레벨 코드를 이용하여 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간의 심전도 신호를 적응적으로 코드화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방식은 주도적인 신호 구간과 비주도적인 신호 구간에 따른 손실 대비 압축률을 차등 적용함으로써 반복적인 신호를 멀티 레벨 코드를 이용하여 압축의 효율성을 극대화하는 것이다. 이는 심전도 신호의 주기성을 이용하지 않은 기존의 압축 방식에 비해 장시간 측정 데이터의 압축률을 극대화시키고 비주도적인 신호를 코드화하여 무손실 압축을 함으로써 진단에 중요한 정보를 손실 없이 보존할 수 있는 장점이 있다. MIT-BIH 부정맥 데이터베이스에 있는 심전도 신호에 대한 실험을 통하여 압축의 효용성을 검증하였다.

ECG signal has the feature that is repeated in a cycle of P, Q, R, S, and T waves and is sampled at a high sampling frequency in general. By using the feature of periodic ECG signals, maximizing compression efficiency while minimizing the loss of important information for diagnosis is required. However, the periodic characteristics of such amplitude and period is not constant by measuring time and patients. Even though measured at the same time, the patient's characteristics display different periodic intervals. In this paper, an adaptive multi-level coding is provided by coding adaptively the dominant and non-dominant signal interval of the ECG signal. The proposed method can maximize the compression efficiency by using a multi-level code that applies different compression ratios considering information loss associated with the dominant signal intervals and non-dominant signal intervals. For the case of long time measurement, this method has a merit of maximizing compression ratio compared with existing compression methods that do not use the periodicity of the ECG signal and for the lossless compression coding of non-dominant signal intervals, the method has an advantage that can be stored without loss of information. The effectiveness of the ECG signal compression is proved throughout the experiment on ECG signal of MIT-BIH arrhythmia database.

(게재일: 2013.12.25)
최근 빈번히 일어나는 국지성 집중호우로 인해 피해가 급격히 증가하고 있다. 인구가 밀집한 수도권과 같은 경우 산사태와 토석류 및 홍수로 인해 인명 및 재산피해가 심각하다. 따라서 집중호우에 대한 예측의 중요성이 증가하고 있다. 우리나라 악천후 강수의 특징으로는 태풍과 집중호우로 구분된다. 이는 지속시간과 지역에 따라 차이를 보인다. 또한, 지역적인 강수는 계절에 따라 변동성이 크고 비선형적이기 때문에 강수를 예측하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 기상청에서 현업으로 사용하는 초단기 기상 분석 및 예측시스템 (Korea Local Analysis and Prediction System; KLAPS)의 기상 관측 자료를 이용하여 초단기 호우 예측 패턴 모델을 구현한다. 그리고 악천후 시 피해가 큰 수도권을 중심으로 여름철 호우 특보를 예측한다. 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm; GA) 기반 다항식 방사형 기저함수 신경회로망(Radial Basis Function Neural Networks; RBFNNs)을 이용하여 초단기 강수 예측 패턴 모델을 설계한다. 최적화된 분류기를 설계하기 위하여 유전자 알고리즘을 이용하여 주요 파라미터인 입력변수의 수, 다항식 차수, 퍼지화 계수, FCM(Fuzzy C-mean) 클러스터 수를 동조한다.

The damage caused by Recent frequently occurring locality torrential rains is increasing rapidly. In case of densely populated metropolitan area, casualties and property damage is a serious due to landslides and debris flows and floods. Therefore, the importance of predictions about the torrential is increasing. Precipitation characteristic of the bad weather in Korea is divided into typhoons and torrential rains. This seems to vary depending on the duration and area. Rainfall is difficult to predict because regional precipitation is large volatility and nonlinear. In this paper, Very short-term precipitation forecasting pattern model is implemented using KLAPS data used by Korea Meteorological Administration. we designed very short term precipitation forecasting pattern model using GA-based RBFNNs. the structural and parametric values such as the number of Inputs, polynomial type,number of fcm cluster, and fuzzification coefficient are optimized by GA optimization algorithm.

(게재일: 2013.12.25)
본 논문에서는 다항식 기반 RBFNNs를 이용하여 3차원 얼굴인식 알고리즘을 설계하고 인식률을 산출하는 방법을 제시한다. 2차원 얼굴인식의 경우 얼굴 포즈, 조명 등과 같은 외부 환경에 의해 인식률이 저하된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 3차원 영상을 획득하여 얼굴인식을 수행한다. 얼굴인식을 수행하기 전에 3D스캐너를 통해 얻은 얼굴영상의 포즈 보상을 실시하고 얼굴의 형상을 정면으로 향하게 한다. 그리고 Point Signature 기법을 이용하여 얼굴의 깊이 값을 추출하게 된다. 추출된 데이터는 고차원 데이터로서 학습 및 인식을 수행함에 있어 문제가 생길 수 있기 때문에 PCA알고리즘을 수행하여 차원을 축소한 데이터를 사용한다. 효율적인 학습을 위해 최적화 알고리즘을 통해 파라미터 최적화를 수행하며 PSO, DE, GA 알고리즘을 사용하여 인식 성능을 확인한다.

In this paper, we was designed three-dimensional face recognition algorithm using polynomial based RBFNNs and proposed method to calculate the recognition performance. In case of two-dimensional face recognition, the recognition performance is reduced by the external environment like facial pose and lighting. In order to compensate for these shortcomings, we perform face recognition by obtaining three-dimensional images. obtain face image using three-dimension scanner before the face recognition and obtain the front facial form using pose-compensation. And the depth value of the face is extracting using Point Signature method. The extracted data as high-dimensional data may cause problems in accompany the training and recognition. so use dimension reduction data using PCA algorithm. accompany parameter optimization using optimization algorithm for effective training. Each recognition performance confirm using PSO, DE, GA algorithm.

(게재일: 2013.12.25)
본 논문을 통해서 우리는 최적화 알고리즘인 binary harmony search (BHS) 알고리즘을 이용하여 unsupervised nonlinear classifier를 구현하는 방안을 제시하였다. 패턴인식을 위한 기계학습이나 뇌파 신호의 분석 과정과 같이 벡터로 표현되는 특징들을 분류하는데 있어 다양한 알고리즘들이 제시되었다. 교사 학습기반의 분류 방식으로는 support vector machine과 같은 기법이 사용되어왔고, 비교사 학습 방법을 통한 분류 기법으로는 fuzzy c-mean (FCM)과 같은 알고리즘들이 사용되어 왔다. 그러나 기존에 사용해 왔던 분류 방법들은 비선형 데이터 분류에 적용하기 힘들거나 교사 학습을 적용하기 위해서 사전정보를 필요로 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 경험적 접근을 통해 공간상에 분포된 벡터 사이의 기하학적 거리를 최소로 만드는 벡터 집합을 선택하고 이를 하나의 클래스로 간주하는 방법을 적용한 분류법을 제시하였다. 비교 대상으로 FCM과 artificial neural network (ANN) 기반의 self-organizing map (SOM)을 제시하였다. 시뮬레이션에는 KEEL machine learing dataset을 사용하였고 그 결과, 제안된 방식이 기존 알고리즘에 비해 더 나은 우수성을 지니고 있음을 확인하였다.

In this paper, we suggested the method for implementation of unsupervised nonlinear classification using Binary Harmony Search (BHS) algorithm, which is known as a optimization algorithm. Various algorithms have been suggested for classification of feature vectors from the process of machine learning for pattern recognition or EEG signal analysis processing. Supervised learning based support vector machine or fuzzy c-mean (FCM) based on unsupervised learning have been used for classification in the field. However, conventional methods were hard to apply nonlinear dataset classification or required prior information for supervised learning. We solved this problems with proposed classification method using heuristic approach which took the minimal Euclidean distance between vectors, then we assumed them as same class and the others were another class. For the comparison, we used FCM, self-organizing map (SOM) based on artificial neural network (ANN). KEEL machine learning datset was used for simulation. We concluded that proposed method was superior than other algorithms.

(게재일: 2013.08.25)
본 논문은 불확실한 연속시 단일입력 단일출력 pure-feedback 비선형 계통에 대해서 참고문헌 [15]에서 제안된 상태변수 궤환 적응 신경망 제어 알고리듬을 바탕으로 출력만이 측정 가능한 계통에 적용할 수 있는 출력 궤환 제어기를 제시한다. 고려하는 계통에 대한 출력 궤환 적응 신경망 제어기는 이 분야에서 아직까지 어느 문헌에서도 다루지 않은 주제이다. 제안된 출력 궤환 제어기는 백스테핑을 회피하여 상대적으로 간결한 제어 규칙과 단 하나의 신경망만이 사용된다는 [15]의 장점을 그대로 계승하며 적용되는 비선형 계통의 범주를 더 넓힌다는 의미를 가진다.

Based on the state-feedback adaptive neuro-control algorithm for a SISO nonaffine pure-feedback nonlinear system proposed in [15], an output-feedback controller is proposed in this paper. The output-feedback adaptive neural-net controller for the considered nonlinear system has not been previously proposed in any other literatures yet. The proposed output-feedback controller inherits all the advantages of [15] such that it does not adopt backstepping and this results in relatively simple control and adapting laws. Only one neural network is required for the proposed adaptive controller. The proposed neural-net control scheme expands the applicable class of nonlinear systems.

(게재일: 2013.12.25)
고 정밀도와 고 속응성의 물류 이송을 위한 자동피킹 시스템 (Automatic Picking System; APS) 구동용 선형 유도 모터 드라이브의 설계 및 강인한 위치 제어 기법이 제안된다. 모델 불확실성에 대한 강인한 위치 제어기 설계를 위해서 적분형 가변구조 제어 기법이 고려된다. APS의 외란추력, 질량 및 마찰계수 등의 기계적 파라미터 변화는 위치 제어 성능에 직접적 영향을 주며 이러한 불확실성 하에서도 강인한 위치 응답 성능을 보유하는 위치 제어기가 설계된다. 선형 유도 모터의 모델을 위한 Simulink 라이브러리가 상태방정식으로부터 개발되며 이를 활용한 Matlab - Simulink 기반의 비교 시뮬레이션을 통해 제안된 방식이 강인한 위치 응답 성능을 가지며 고 정밀도와 고 속응성을 요구하는 APS에 적합함이 입증된다.

To implement an automatic picking system (APS) in distribution center with high precision and high dynamics, this paper presents a design of a linear induction motor (LIM) drive and robust position controller based on integral variable structure control (IVSC) scheme. The force disturbance as well as the mechanical parameter variation such as the mass and friction coefficient gives a direct influence on the position control performance of APS. To guarantee a robust control performance in the presence of such uncertainty, a robust position controller is designed. A Simulink library is developed for the LIM model from the state equation. Through this model and comparative simulation based on Matlab - Simulink, it is proved that the proposed scheme has a robust control nature and is most suitable for APS.

(게재일: 2013.12.25)
본 논문에서는 불응기(Refractory Period)에 기반한 부정맥 심전도 신호의 특이 파형 검출 알고리즘을 제안한다. 부정맥 심전도 신호는 대부분 평균 10% 정도의 특이 파형을 갖는다. 따라서 장시간 심전도 신호를 관찰 및 분석해야 하는 의료진에게 심전도 신호 샘플의 90%이상이 축소된 특이 파형만을 제공함으로써 시간과 비용 측면에서 매우 큰 효과를 볼 수 있다. 제안 알고리즘은 R-파의 특징과 가변 불응기를 이용하여 R-peak를 검출한다. 검출된 R-peak에 대해 특이 파형에 포함되지 않은 R-peak들의 전위 및 첨도의 평균과 표준편차를 이용하여 특이 파형을 검출한다. 제안한 알고리즘을 MIT-BIH 부정맥 데이터베이스의 모든 레코드에 적용한 결과 평균 90% 이상의 압축률을 보였다.

In this paper, unusual waveform detection algorithm based on Refractory Period in arrhythmia ECG signal is proposed. Most of arrhythmia ECG signals consist of unusual waveforms with average 10% rate. Thus tremendous benefit can be obtained in terms of time and cost by providing unusual waveform samples reduced more than 90% to medical staffs who have to monitor and analyze for a long time. The proposed algorithm detects the R-peak using the features of R wave and variable refractory period. For the detected R-peak, unusual waveforms are found using means and standard deviation of electric potential and kurtosis of the R-peaks which are not included in unusual waveform. The proposed algorithm was applied to all records of the MIT-BIH arrhythmia database and showed more than average 90% of compression ratio.

(게재일: 2013.08.25)
본 논문은 실제 환경과 모의실험에서 이동 로봇의 위치 추정과 자율주행 구현을 위한 프로그래밍 툴킷에 대해 서술한다. 기존에 사용되고 있는 라이브러리들은 복잡성과 유용성의 결함으로 사용에 어려움이 있다. 제안된 툴킷은 추측항법, 운동 모델, 측정 모델, 그리고 방향 또는 지향각의 연산을 위한 툴킷들로 구성된다. 추측 항법과 운동 모델은 차륜 구동 로봇과 전, 후륜 속도에 의한 이륜차 로봇에 대해 다룬다. 툴킷들은 실제 환경과 모의실험에서의 자율주행을 위해 사용 가능하다. 툴킷의 사용가능성은 모의실험의 결과와 실제 실험의 결과를 보임으로써 증명한다. 제안된 툴킷은 이동 로봇의 위치추정, 지도 작성, 그리고 장애물 회피와 같은 자율주행의 구성 기술을 위한 알고리즘의 검사에 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

This paper reports a programming toolkit for implementing localization and navigation of a mobile robot both in real world and simulation. Many of the previous function libraries are difficult to use because of their complexity or lack of usability. The proposed toolkit consist of functions for dead reckoning, motion model, measurement model, and operations on directions or heading angles. The dead reckoning and motion model deals with differential drive robot and bicycle type robot driven by front wheel or rear wheel. The functions can be used for navigation in both real environment and simulation. To prove the feasibility of the toolkit, simulation results are shown along with the results in real environment. It is expected the proposed toolkit is used for test of algorithms for mobile robot navigation such as localization, map building, and obstacle avoidance.

(게재일: 2013.08.25)
본 논문에서는 가변템포를 반영한 단일음악 채보의 정확성을 증가시키기 위한 기존의 방법을 개선하는 세 가지 방안을 제시하였다. 첫째는 TV 필터를 활용한 음정 데이터의 평활화로 음정분할 결과의 파편화 현상이 줄어들게 하였다. 또한 음정과 에너지, 규칙기반 방법을 융합한 마디탐색 방법으로 마디 탐색결과의 안정성을 향상시켰다. 뿐만 아니라 마디 내에서 음표의 합이 박자수와 같으면서 양자화 오차의 합을 최소화하는 최적의 방법으로 임시 음길이 부호화 결과를 보정하였다. 그 결과 16개의 동요 음원에서 완벽한 마디위치를 탐색하였으며, 음길이 부호의 정확도 약 91.3%, 음정 부호화 정확도는 약 86.7%의 개선된 결과를 얻을 수 있었다.

This paper proposes three methods for improving the accuracy of auto-music transcription considering with time-varying tempo from monophonic sound. The first one that uses TV(Total Variation) filter for smoothing the pitch data reduces the fragmentation in the pitch segmentation result. Also, the measure finding method that combines three different ways based on pitch and energy of sound data, respectively as well as based on rules produces more stable result. In addition the temporal result of note-length encoding is corrected in optimal way that the resulted encoding minimizes the sum of quantization error in a measure while the sum of note-lengths is equal to the number of beats. In the experiment with 16 children songs, we obtained the improved result in which measure finding was complete, the accuracy of encoding for note-length and pitch was about 91.3 and 86.7, respectively.

(게재일: 2013.08.25)
본 논문에서는 전기 자동차의 정속 주행을 위하여 구간제어기법을 이용한 속도제어기의 설계방안을 제안한다. 전기자동차의 정속주행은 주요한 성능요소중의 하나이다. 정속주행을 위해서는 이상적으로 선형적 특성을 가진 구동 모터가 필요하다. 하지만 실용화된 모터는 비선형적인 구간이 존재하며 이를 보상하기 위해 폐루프 제어를 통해 성능을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 비선형적인 특성이 매우 큰 구동모터는 폐루프 제어만으로 적합한 성능을 얻기 어렵기 때문에 구간제어기법을 적용하여 성능을 향상시켰다. 제안한 방법을 실험하기 위하여 비선형 특성이 큰 구동모터를 장착한 전기자동차를 구성하고 제안한 방법을 적용하여 실험하였다. 실험 결과 폐루프 제어보다 제안한 구간제어기법이 우수한 성능을 보임을 확인하였다.

In this paper, a design scheme of a cruise control system for an electric vehicle using piece-wised PD control is proposed. Cruise control of electric vehicles is one of the major performance elements. Drive motors having linear characteristics ideally is required in order to achieve the cruise driving. But practical motors have nonlinear characteristics and the performance of the motors can be improved by the closed-loop control to compensate it. In this paper, we improved the performance of by applying piece-wised PD control because the driving motors having nonlinear characteristics are difficult to obtain adequate performance only using closed-loop control. In order to test the proposed method, the experiments were carried out by applying the proposed method after setting up an electric vehicle equiped with a driving motors having large nonlinear characteristics. The experiment results of the proposed piece-wised PD control shows better performance than that of closed-loop control.

(게재일: 2013.08.25)
본 연구는 가을 배추 산지로 알려진 지역의 토양내 P. brassicae 의 오염 조사를 통하여 배추 뿌리혹병 방제의 기초 기술을 확립하고자 수행하였다. 배추과 작물에 뿌리혹을 유발하는 P. brassicae를 검출하기 위한 PCR primer를 개발하였다. PbbtgF761과 PbbtgR961의 primer 세트는 P. brassicae에 특이적인 245 bp 크기의 밴드를 증폭하였다. 가을 배추 재배지로 알려진 해남군은 33곳 중 10곳, 영암군 및 영광군은 13곳 중 5곳, 고창군은 6곳 중 1곳, 홍성군은 12곳 중 2곳, 당진시는 17곳 중 5곳이 P. brassicae에 오염된 것으로 나타났다. 토양내 P. brassicae에 의한 오염률 조사에서 해남군 30.3%, 영암군 및 영광군 38.5%, 고창군 16.7%, 홍성군 16.7%, 당진시 29.4%로 나타났다. 배추 뿌리혹이 육안으로 확인된 6곳은 PCR 검정에서 토양내 P. brassicae를 100% 확인할 수 있었다. 따라서 토양내 P. brassicae의 오염을 PCR 진단을 통해 화학적 방제여부를 결정하는 지표로 활용할 수 있을 것이다.

This research was performed to establish basic technology for Chinese cabbage clubroot chemical control by investigating the soil contamination of Plasmodiophora brassicae in major producing regions of fall Chinese cabbage. PCR primers were developed to detect P. brassicae, a causal agent of Chinese cabbage club-root that generally occurs in Cruciferae family. A primer set, PbbtgF761 and PbbtgR961, specifically amplified a 245 bp fragment from P. brassicae only. At places well known for fall Chinese cabbage, 10 out of 33 in Haenam-gun, 5 out of 13 in Yeongam-gun and Yeonggwang-gun, 1 out of 6 in Gochang-gun, 2 out of 12 in Hongseong-gun, and 5 out of 17 in Dangjin-si resulted positive for P. brassicae contamination. The results show that the soil contamination rate of P. brassicae was 30.3% in Haenam-gun, 38.5% in Yeongam-gun and Yeonggwang-gun, 16.7% in Gochang-gun, 16.7% in Hongseong-gun, and 29.4% in Dangjin-si. The six places where Chinese cabbage clubroot was visible by naked eye were 100% confirmed by the PCR test of the P. brassicae contaminated soil. Thus, simple PCR test may be utilized as an index to decide on chemical control of P. brassicae.

(게재일: 2013.09.30)