MPEG-NNR (Compression of Neural Network for Multimedia Content Description and Analysis) aims to define a compressed and interoperable representation of trained neural networks. In this paper, we present a low-rank approximation to compress a CNN used for image compression, which is one of MPEG-NNR use cases. In the presented method, the low-rank approximation decomposes one 2D kernel matrix of weights into two 1D kernel matrix values in each convolution layer to reduce the data amount of weights. The evaluation results show that the model size of the original CNN is reduced to half as well as the inference runtime is reduced up to about 30% with negligible loss in PSNR.
For a large scaled optimization based on response surface methods, an efficient quadratic approximation method is presented in the context of the trust region model management strategy. If the number of design variables is η, the proposed method requires only 2η+1 design points for one approximation, which are a center point and tow additional axial points within a systematically adjusted trust region. These design points are used to uniquely determine the main effect terms such as the linear and quadratic regression coefficients. A quasi-Newton formula then uses these linear and quadratic coefficients to progressively update the two-factor interaction effect terms as the sequential approximate optimization progresses. In order to show the numerical performance of the proposed method, a typical unconstrained optimization problem and two dynamic response optimization problems with multiple objective are solved. Finally, their optimization results compared with those of the central composite designs (CCD) or the over-determined D-optimality criterion show that the proposed method gives more efficient results than others.
Ship design process requires lots of complicated analyses for determining a large number of design variables. Due to its complexity, the process is divided into several tractable designs or analysis problems. The interdependent relationship requires repetitive works. This paper employs collaborative optimization (CO), one of the multidisciplinary design optimization (MDO) techniques, for treating such complex relationship. CO guarantees disciplinary autonomy while maintaining interdisciplinary compatibility due to its bi-level optimization structure. However, the considerably increased computational time and the slow convergence have been reported as its drawbacks. This paper proposes the use of an approximation model in place of the disciplinary optimization in the system-level optimization. Neural network classification is employed as a classifier to determine whether a design point is feasible or not. Kriging is also combined with the classification to make up for the weakness that the classification cannot estimate the degree of infeasibility. For the purpose of enhancing the accuracy of a predicted optimum and reducing the required number of disciplinary optimizations, an approximation management framework is also employed in the system-level optimization.
본 논문에서는 대용량 지형 정보 데이터를 효과적으로 3차원 도시하기 위하여 wavelet 변환을 이용한 효과적이고 새로운 삼각형 메쉬 근사 기법과 압축 저장 기법을 제안한다. 제안된 방법은 wavelet 변환 계수의 공간-주파수 지역제한 특성을 이용하여 지형정보 데이터를 영역분할하고 각 영역에 대해 삼각형 메쉬를 생성하므로써 계산량이 적고 알고리즘이 간단하다는 장점이 있다. 또한 Embedded Zerotree Wavelet 부호화 기법을 도입하여 지형 정보데이터의 효과적인 저장, 관리는 물론 삼각형 메쉬 구성기법에 적용하였다. 제안된 지형정보 데이터의 3차원 고속도시기에는 데이터 압축, 저장 및 Level of Detail 구현에 이르는 모든 기법을 통합되었으며 모의실험을 통하여 높은 PSNR, 고속 수행, 간단한 구현 등의 장점들을 갖는 것이 확인되었다.
Quantum mechanical calculation is performed for the $O(^1D)$ + HCl ${\rightarrow}$OH + Cl reaction using Reactive Infinite Order Sudden Approximation. Shifting approximation is also employed for the l ${\neq}$ 0 partial wave contributions. Various dynamical quantities are calculated and compared with available experimental results and quasiclassical trajectory results. Vibrational distributions agree well with experimental results i.e. product states mostly populated at $v_f$ = 3, 4. Our results also show small peak at $v_f$ = 0, which indicates bimodal vibrational distribution. The results show two significant broad peaks in ${\gamma}_i$ dependence of the cross section, one is at ${\gamma}_i$ = $15^{\circ}-35^{\circ}$ and the another is at ${\gamma}_i$= $55^{\circ}-75^{\circ}$ which can be explained as steric effects. At smaller gi, the distribution is peaked only at higher state ($v_f$ = 3, 4) while at the larger gi, both lower state ($v_f$ = 0) and higher state ($v_f$ = 3, 4) are significantly populated. Such two competing contributions (smaller and larger ${\gamma}_i$) result in the bimodal distribution. From these points we suggest two mechanisms underlying in current reaction system: one is that reaction occurs in a direct way, while the another is that reaction occurs in a indirect way.
This paper describes a low-power, SNDR (signal-to-noise and distortion ration) enhanced SAR (successive approximation register) type 12b ADC (analog-to-digital converter) with noise shaping technique. For low power consumption and small chip size of the DAC (digital-to-analog converter), the top plate sampling technique and the dummy capacitor switching technique are used to implement 12b operation with a 10b capacitor array in DAC. Noise shaping technique is applied to improve the SNDR by reducing the errors from the mismatching of DAC capacitor arrays, the errors caused by attenuation capacitor and the errors from the comparator noise. The proposed SAR ADC is designed with a $0.18{\mu}m$ CMOS process. The simulation results show that the SNDR of the SAR ADC without the noise shaping technique is 71 dB and that of the SAR ADC with the noise shaping technique is 84 dB. We can achieve the 13 dB improvement in SNDR with this noise shaping technique. The power consumption is $73.8{\mu}W$ and the FoM (figure-of-merit) is 5.2fJ/conversion-step.
본 논문에서는 일반적인 큐잉 시스팀의 큐길이 분포에 대한 근사 이론을 제안하였다. 제안된 근사 이론은 하한치와 상한치를 단계적으로 찾는 2단계 해석적인 근사 방법을 기초로 한다. 이를 이용하면 다양한 트래픽원이 다중화된 모델의 큐길이 분포를 신속히 계산할 수 있다. 본 논문에서는 M+ N D /M / 1 큐잉 시스팀에서 도착하는 고객이나 떠나는 고객이 관측한 큐길이 분포를 계산하고 시뮬레이션을 통해 얻은 결과와 비교하여 제안된 근사이론이 시뮬레이션 결과에 근접함을 확인하였다. 특히 M/M/1큐에 대해 근사이론으로 유도된 공식은 정해와 같았으며, D/M/1 큐에 대해서는 간단한 해석적인 공식을 얻을 수 있었다.
본 논문에서는 체적형 결함과 균열형 결함에 대한초음파산란 현상을 모델링하기 위한 두가지 이론을 설명하였다. 동탄성 Kirchhoff 근사 (EKA)와 기하학적 회절이론 (GTD)이 각각 원주형 기공과 반무한 균열에 적용되었다. 이 두 이론은 고주파수 근사법으로 알려져 있다. 모델 결함들에 평면파가 입사하는 경우의 2차원 동탄성 산란 문제를 고려하였으며 산란장을 반사계수와 회절계수의 항으로 구하였다. 원거리에서 산란파의 변위에 대한 입사파 변위의 비를 관찰 방향의 함수로 구했으며 그 결과를 경계요소법과 비교하였다.
This paper deals with a approximation and tracking control of hydraulic servo system using a real time recurrent neural networks (RTRN) with 2-dimensional iterative learning rule. And it was driven that 2-dimensional iterative learning rule in discrete time. In order to control the trajectory of position, two RTRN with same network architecture were used. Simulation results show that two RTRN using 2-D learning algorithm is able to approximate the plant output and desired trajectory to a very high degree of a accuracy respectively and the control algorithm using two same RTRN was very effective to control trajectory tracking of electro-hydraulic servo system.
본 논문에서는 IoT 센서 처리를 위한 1.8V 공급전압의 CMOS SAR(Successive Approximation Register) A/D 변환기를 설계하였다. 본 논문에서 2개의 A/D 변환기를 병렬로 사용하여 샘플링 속도를 향상시킨 12비트 SAR A/D 변환기를 제안한다. 2개의 A/D 변환기 중 1개의 A/D 변환기는 12자리 비트를 모두 결정하고, 또 다른 A/D 변환기는 다른 A/D 변환기의 상위 6비트를 그대로 사용하여 전력소모와 스위칭 에너지를 최소화하였다. 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않기 때문에 컨트롤 회로와 SAR 로직이 필요하지 않아 면적을 최소화하였다. 또한 스위칭 에너지는 커패시터 용량과 C-DAC 내 전압 변화가 클수록 값이 커지는데 두 번째 A/D 변환기는 상위 6비트를 결정하지 않아 스위칭 에너지를 줄일 수 있다. 또한 커패시터 내 스플릿 커패시터 용량을 유닛 커패시터 용량과 동일하게 회로를 구성하여 C-DAC 내 공정오차를 줄일 수 있다. 제안하는 SAR A/D 변환기는 180nm CMOS 공정을 이용하여 설계하였고, 1.8V의 공급전압, 10MS/s의 변환속도, 10.2비트의 ENOB(Effective Number of Bit)이 측정되었다. 핵심 블록의 면적은 $600{\times}900um^2$, 총 전력소모는 $79.58{\mu}W$, FoM(Figure of Merit)는 6.716fJ/step로 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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