The non-metric multidimensional scaling (nMDS) is a method for analyzing the relation among objects by mapping them onto the Euclidean space. The nMDS is useful when it is difficult to use the concept of distance between pairs of objects due to non-metric dissimilarities between objects. The nMDS can be regarded as an optimization problem in which there are many local optima. Since the conventional nMDS algorithm utilizes the steepest descent method, it has a drawback in that the method can hardly find a better solution once it falls into a local optimum. To remedy this problem, in this paper, we applied the simulated annealing to the nMDS and proposed a new optimization algorithm which could search for a global optimum more effectively. We examined the algorithm using benchmarking problems and found that improvement rate of the proposed algorithm against the conventional algorithm ranged from 0.7% to 3.2%. In addition, the statistical hypothesis test also showed that the proposed algorithm outperformed the conventional one.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.4
no.1
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pp.27-35
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2003
Because of the lack of translation invariance of wavelet basis, traditional wavelet thresholding denoising leads to pseudo-Gibbs phenomena in the vicinity of discontinuities of signal. In this paper, in order to reduce the pseudo-Gibbs phenomena, wavelet coefficients are thresholded and reconstruction algorithm is implemented through minimizing the total variation of denoising signal using subgradient descent algorithm. Most of experiments were performed under the non-real-time and real-time environments. In the case of non-real-time experiments, the algorithm that this paper proposes was found more effective than that of wavelet hard thresholding denoising by 2.794㏈(SNR) based on the signal to noise ratio. And lots of pseudo-Gibbs phenomena was removed visually in the vicinity of discontinuities. In the case of real-time experiments, the number of iteration was restricted to 60 times considering the performance time. It took 0.49 seconds and most of the pseudo-Gibbs phenomena were also removed.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.9
no.2
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pp.129-134
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2008
In this paper, we carry out the simulation for an optimal solution of one-dimensional nonlinear photonic crystal structure using Genetic algorithm, and show the proposed method to apply for photonic transistors. Unlike a conventional steepest descent method for an optimization, the proposed method based on Genetic Algorithm has advantages for finding out excellent solutions without any analytic forms, which can easily apply to other applications. Also, as several solutions around global minimum solution can be obtained, it is very good optimization tool to give us the patterns about the optimal structure of a photonic crystal transistor. To design an all-optical filter transistor, Neural network algorithm is firstly performed for an initial design and then Genetic Algorithm is finally used to get the optimal solution. From the simulation of one-dimensional photonic crystal transistor, 27dB of the switching On/Off ratio is obtained.
A set of rice recombinant inbred lines was developed from a cross between a Tongil type variety, Nonganbyeo, and an indica variety, BG276, by the single seed descent method. The number of the lines in the population was 272. All the agronomic characters studied except ADV (alkali-digestion value) showed continuous variation among the RILs, implying that their inheritance mode should be quantitative. The patterns of the variation in the RILs were either normal or skewed distribution. ADVs of RILs were segregated into two groups with 1:1 ratio, indicating that ADVs in this KIL population might be controlled by one major gene. Transgressive variations were also observed in all characters. Heritability values of the characters varied from 0.488 in brown/rough rice ratio to 0.895 in alkali-digestion value. In the analysis of genotypic and phenotypic correlations, the character of yield was positively correlated with 8 different agronomic characters. The number of panicles per hill was negatively correlated with culm length, panicle length, and number of spikelets per panicle. Grain length was positively correlated with grain width, grain thickness, grain length/width ratio, white belly, ADV, and amylose. However, grain length/width ratio was negatively correlated with grain width. White core was also negatively correlated with white belly and ADV.
Flight of an autonomous unmanned aerial vehicle (UAV) generally consists of four steps; take-off, ascent, descent, and finally landing. Among them, autonomous landing is a challenging task due to high risks and reliability problem. In case the landing site where the UAV is supposed to land is moving or oscillating, the situation becomes more unpredictable and it is far more difficult than landing on a stationary site. For these reasons, the accurate and precise control is required for an autonomous landing system of a UAV on top of a moving vehicle which is rolling or oscillating while moving. In this paper, a vision-only based landing algorithm using dynamic gimbal control is proposed. The conventional camera systems which are applied to the previous studies are fixed as downward facing or forward facing. The main disadvantage of these system is a narrow field of view (FOV). By controlling the gimbal to track the target dynamically, this problem can be ameliorated. Furthermore, the system helps the UAV follow the target faster than using only a fixed camera. With the artificial tag on a landing pad, the relative position and orientation of the UAV are acquired, and those estimated poses are used for gimbal control and UAV control for safe and stable landing on a moving vehicle. The outdoor experimental results show that this vision-based algorithm performs fairly well and can be applied to real situations.
Recently the research on the system using images taken from camera phones as input is actively conducted. This paper proposed a system that shows wine pictures which are similar to the input wine label in order. For the calculation of the similarity of images, the representative color of each cell of the image, the recognized text color, background color and distribution of feature points are used as the features. In order to calculate the difference of the colors, RGB is converted into CIE-Lab and the feature points are extracted by using Harris Corner Detection Algorithm. The weights of representative color of each cell of image, text color and background color are applied. The image similarity is calculated by normalizing the difference of color similarity and distribution of feature points. After calculating the similarity between the input image and the images in the database, the images in Database are shown in the descent order of the similarity so that the effort of users to search for similar wine labels again from the searched result is reduced.
As well as "Sangyeongpyo," "Gogyeong-Jeongripyo," table of national road transportation system is important to comprehend identity of national geography in Joseon era even if it had not been researched yet. The aim of this study is to divide type of these tables and find its genealogy through mainly analyzing the road network and land names. As the result of this research, "Yeojigo," topographical researches of Korea, edited by Shin Gyeong-Jun as a palt of "Dongguk-Munheonbigo" official book in natural history of the Joseon Dynasty published in 1770, might be identified as the origin for all copy of "Gogyeong-Jeongripyo." Then "Gogyeong-Jeongripyo," can be divided into at least three major types; almost direct descent of "Yeoji go" as 'type1', minor modification as 'type2', and hybrid edition(type3) with second type that quoted many land names as route information from "Dorogo," another topography specialized for road transportation. Since "Dorogo" was also composed by Shin, after all, all genealogy of "Gogyeong-Jeongripyo" came from him.
Park, Yong Soo;Yu, Ying-Xiao;Yun, Jin Su;Do, Tri Cuong;Han, Sung Min;Shin, Jung Woo;Yu, Choong Mok;Ahn, Kyoung Kwan
Journal of Drive and Control
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v.17
no.3
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pp.26-32
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2020
In modern society, the energy-saving problem of industrial vehicles is economically and environmentally critical. Energy savings using the potential energy of forklifts are one of the viable solutions to resolving this problem. The basic concept of this study is to operate the hydraulic motor and recharge the battery using the flow rate from the cylinder when loading heavy objects and lowering the fork. To save energy, the torque and rotational speed of the generator should be optimized according to the load and descent speed to increase efficiency. To this end, we propose a system that optimizes energy saving efficiency by controlling the swashplate angle of the variable hydraulic motor through the GA(Genetic-Algorithm). The results were verified by building and comparing fixed motor models and variable motor models using the AMEsim. The results of the study show that the proposed optimized swashplate angle increases the energy saving efficiency by approximately 6%-8%, depending on the working conditions.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.4
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pp.457-466
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2005
In this paper, we propose a wavelet neural network(WNN) based predictive control method for path tracking of mobile robots with multi-input and multi-output. In our control method, we use a WNN as a state predictor which combines the capability of artificial neural networks in learning processes and the capability of wavelet decomposition. A WNN predictor is tuned to minimize errors between the WNN outputs and the states of mobile robot using the gradient descent rule. And control signals, linear velocity and angular velocity, are calculated to minimize the predefined cost function using errors between the reference states and the predicted states. Through a computer simulation for the tracking performance according to varied track, we demonstrate the efficiency and the feasibility of our predictive control system.
Park, Kyeongjin;Kim, Jinhwan;Lim, Kyung Taek;Kim, Junhyeok;Chang, Hojong;Kim, Hyunduk;Sharma, Manish;Cho, Gyuseong
Nuclear Engineering and Technology
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v.51
no.8
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pp.1991-1997
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2019
In this manuscript, we present a method for the direct calculation of an ambient dose equivalent (H* (10)) for the external gamma-ray exposure with an energy range of 40 keV to 2 MeV in an electronic personal dosimeter (EPD). The designed EPD consists of a 3 × 3 ㎟ PIN diode coupled to a 3 × 3 × 3 ㎣ CsI (Tl) scintillator block. The spectrum-to-dose conversion function (G(E)) for estimating H* (10) was calculated by applying the gradient-descent method based on the Monte-Carlo simulation. The optimal parameters for the G(E) were found and this conversion of the H* (10) from the gamma spectra was verified by using 241Am, 137Cs, 22Na, 54Mn, and 60Co radioisotopes. Furthermore, gamma spectra and H* (10) were obtained for an arbitrarily mixed multiple isotope case through Monte-Carlo simulation in order to expand the verification to more general cases. The H* (10) based on the G(E) function for the gamma spectra was then compared with H* (10) calculated by simulation. The relative difference of H* (10) from various single-source spectra was in the range of ±2.89%, and the relative difference of H* (10) for a multiple isotope case was in the range of ±5.56%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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