• 제목/요약/키워드: 좌 고유벡터

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선회 고유진동수와 안정성을 고려한 회전자-베어링 시스템의 중량 최적설계 (Optimal Weight Design of Rotor-Bearing Systems Considering Whirl Natural Frequency and Stability)

  • 이동수;손윤호;최동훈
    • 대한기계학회논문집
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    • 제19권3호
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    • pp.639-646
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    • 1995
  • The objective of this study is to minimize the weight of a damped anisotropic roto-bearing system considering whirl natural frequency and stability. The system is modeled as an assemblage of rigid disks, flexible shafts and discrete bearings. The system design variables are the crosssectional areas of shaft elements and the properties of bearings. To analyze the system, the polynomial method which is derived by rearranging the calculations performed by a transfer matrix method is adopted. For the optimization, the optimization software IDOL (Integrated Design Optimization Library) which is based on the Augmented Lagrange Multiplier (ALM) method is employed. Also, an analytical design sensitivity analysis of the system is used for high accuracy and efficiency. To demonstrate the usefulness of the proposed optimal design program incorporating analysis, design sensitivity analysis, and optimization modules, a damped anisotropic rotor-bearing system is optimized to obtain 34$ weight reduction.

선형 다변수 입출력 시스템에서 좌 고유벡터의 방향 지정 (Direction Assignment of Left Eigenvector in Linear MIMO System)

  • 김성현;양현석
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제14권3호
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    • pp.226-231
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    • 2008
  • In this paper, we propose novel eigenstructure assignment method in full-state feedback for linear time-invariant MIMO system such that directions of some left eigenvectors are exactly assigned to the desired directions. It is required to consider the direction of left eigenvector in designing eigenstructure of closed-loop system, because the direction of left eigenvector has influence over excitation by associated input variables in time-domain response. Exact direction of a left eigenvector can be achieved by assigning proper right eigenvector set satisfying the conditions of the presented theorem based on Moore's theorem and the orthogonality of left and right eigenvector. The right eigenvector should reside in the subspace given by the desired eigenvalue, which restrict a number of designable left eigenvector. For the two cases in which desired eigenvalues are all real and contain complex number, design freedom of designable left eigenvector are given.

PCA와 얼굴방향 정보를 이용한 얼굴인식 (Face recognition using PCA and face direction information)

  • 김승재
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제10권6호
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    • pp.609-616
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    • 2017
  • 본 논문은 얼굴 인식에 있어 안정적인 인식률을 얻기 위해 입력 영상에 대한 좌우 회전정보를 사용하여 보다 안정적이며 높은 인식률을 내기위한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 웹 카메라 환경에서 얼굴 영상을 입력정보로 사용하여 향상된 인식률을 얻기 위해 영상의 사이즈 축소 및 밝기와 컬러에 대한 정보를 정규화한 후 전처리 과정을 거쳐 얼굴 영역만을 분할 검출한다. 검출된 후보 영역에 대해 주성분분석(PCA)을 적용하여 특징벡터를 구하여 얼굴을 분류한다. 또한 인식률의 오차 범위를 줄이기 위해 입력되는 얼굴 영상에 대한 방향성을 고려하여 좌 우 $45^{\circ}$ 회전 정보를 가진 영상을 대상으로 데이터 셋을 구성하여 PCA로 각각의 특징벡터를 구하였다. 구해진 특징벡터로 안정된 인식률을 얻기 위해 고유공간에 뿌린 후 각각의 특징들을 대상으로 유클리디안(euclidean distant) 거리를 비교하여 최종 얼굴을 인식한다. PCA에 의한 특징벡터는 저차원의 데이터이지만 얼굴을 표현하는데 있어 아무런 문제가 없으며 계산량이 적어 인식 속도도 빠를 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 다른 알고리즘에 비해 빠른 인식과 인식률의 안전성과 정확성을 향상시킬 수 있고 실시간 인식 시스템에도 사용할 수 있다.