Abstract:
본 출원의 일 실시예에 따르는 배경이미지 복원장치는, 단일 이미지로부터 실물객체 영역에 대응되는 실물객체 마스크와 고정객체 영역에 대응되는 고정객체 마스크를 획득하는 전처리부, 상기 실물객체 마스크의 영역별 통계정보와 상기 고정객체 마스크의 레이어 정보에 대해 신경망을 통해 딥러닝을 수행하여, 배경특징 정보를 추출하는 배경특징 추출부 및 상기 실물객체 마스크, 상기 고정객체 마스크 및 상기 배경특징 정보에 대해상기 신경망을 통해 딥러닝을 수행하여, 배경복원 이미지를 생성하는 이미지 생성부를 포함한다.
Abstract:
A nano-floating gate memory using nano-particles and a manufacturing method thereof are provided to reduce a process time required for a manufacturing process by using semiconductor nano-particles as a channel. A buffer layer(21) is deposited on a substrate, and then a nano-particle film(22) is formed on the buffer layer and a heat treatment is performed. A source electrode(23) and a drain electrode(24) are formed on the nano-particle film, and then an insulation material is deposited on the nano-particle film to form a tunneling gate insulation layer(25). Nano-particles are deposited on the tunneling gate insulation layer to form a nano-floating gate(26). An insulation material is deposited on the nano-floating gate to form a control gate insulation layer(27). A top gate electrode(28) is formed on the control gate insulation layer.
Abstract:
A top gate thin film transistor using nano particles and a method for manufacturing the same are provided to form easily a nano-particle film by forming a buffer layer on a plastic substrate. A buffer layer(15) is deposited on a flexible substrate(10) by using a hydrophilic material. A nano-particle solution is formed by distributing nano-particles into a solvent on the buffer layer. A precipitant is mixed with the nano-particle solution. The nano-particle solution including the precipitant is coated on the substrate to form a nano-particle film(20). A low-temperature process is performed. A source electrode(31) and a drain electrode(32) are formed on the nano-particle film. An insulator is deposited on the nano-particle film to form a gate insulating layer(40). A top gate electrode(50) is formed on the gate insulating layer.
Abstract:
A method for designing a walk control system of a walking robot, a recording medium thereof, an apparatus for designing a walk control system of a walking robot and a robot designed by the apparatus are provided to allow the robot to stably walk on a hill as well as a flat land. A method for designing a walk control system of a walking robot, includes a step(210) of fuzzifying a plurality of joint angles during walking of the walking robot; a step(220) of creating a balancing point trajectory model of the walking robot by applying the fuzzified joint angles to a predetermined fuzzy rule; a step(230) of creating a fuzzy model by applying a least square method to the balancing point trajectory model; and a step(240) of applying the fuzzy model to the control system of the walking robot.
Abstract:
보행 로봇의 보행 제어 시스템 설계 방법 및 그 기록매체, 보행 로봇의 보행 제어 시스템 설계 장치 및 그 장치로 설계된 보행 로봇이 개시된다. 본 발명은 본 발명은 보행로봇의 보행 동작 중에 복수의 조인트 각들을 퍼지화하는 단계, 상기 퍼지화된 조인트 각들을 소정의 퍼지 룰에 적용하여 상기 보행로봇의 균형점 궤적 모델을 생성하는 단계, 상기 균형점 궤적 모델에 최소 자승법을 적용하여 퍼지 모델을 생성하는 단계 및 상기 퍼지 모델을 상기 보행로봇의 제어 시스템에 적용하는 단계를 포함한다. 본 발명에 의하면, 보행 로봇의 균형점 궤적을 퍼지 시스템으로 모델링함으로써, 과중한 연산 부담없이, 로봇 보행의 비선형성 및 불확실성을 정확하게 예측할 수 있고, 잡음과 노이즈에 강한 지능제어를 구현할 수 있으며, 평지 및 경사면에서도 보행의 안정성을 향상시키고, 로봇의 보행 동작을 유연하게 할 수 있다.
Abstract:
분리막, 분리막의 제조 방법, 이를 포함하는 리튬 폴리머 이차 전지, 및 이를 이용한 리튬 폴리머 이차 전지의 제조 방법에 관한 것으로, 반응성 작용기가 표면에 위치하는 무기 입자; 및 상기 무기 입자를 포함하는 코팅층이 표면에 위치하는 기재;를 포함하는 분리막을 제공할 수 있다.
Abstract:
본 발명은 RBFN(Radial Basis Function Network) 관측기를 이용한 유도 전동기의 지능형 속도 제어 시스템에 대한 것으로, 기존 적분비례 또는 비례적분 제어 시스템 설계 방법에 있어서의 문제점인 모델의 불확실성과 이에 따라 시스템이 오차에 민감하게 반응하는 것을 극복하여, 강인한 고성능, 저가의 유도전동기 서보시스템을 구축하기 위한 것이다. 실제적인 유도 전동기 시스템에 있어서 시스템 고유의 불확실성이 반드시 존재하게 된다. 이러한 파라미터의 불확실성이나, 외란, 설계에 포함되지 않은 동역학적인 요인과 같은 시스템 고유의 불확실성을 극복하기 위하여, 본 발명에서는 RBFN이 고유의 불확실성을 근사하기 위한 불확실성 관측기로서 사용되었고, 시스템의 구조적인 오차를 보상하기 위한 RBFN 내의 많은 수의 규칙과 추가적인 갱신 파라미터들 대신에 부가적인 강인제어항이 추가되었다. 이에 따라 전체 폐루프 시스템에서 속도 센서 없는 유도 전동기가 리아프노프 안정도를 갖도록 설계되었다. 따라서 본 발명은 속도 센서가 없는 중저가의 유도 전동기가 내재된 고유의 불확실성을 극복하여 입력에 대한 출력의 오차를 줄이고 동작하도록 한다. 유도전동기, RBFN(Radial Basis Function Network), 속도제어 시스템, 불확실성 관측기, 적응제어, 리아프노프 안정도, 직접 토크제어(DTC)