In this paper, we defined some new classes of analytic functions in conic domains. We investigate some important properties such as necessary and sufficient conditions, coefficient estimates, convolution results, linear combination, weighted mean, arithmetic mean, radii of starlikeness and distortion for functions in these classes. It is important to mentioned that our results are generalization of number of existing results in the literature.
효과적인 영상의 압축을 위하여 여러 가지 기법들이 연구되고 있는데, 그 중에 2 차원 필터링은 2 차원 영상 처리를 위해 많이 사용되고 있다. 2 차원 영상 필터링은 수평과 수직 방향으로 각각 1 차원 선형 필터를 수행함으로서 구현할 수 있으며, 필터링 방법에 따라 압축 효율에 많은 영향을 미치게 된다. 일반적으로 순환 콘볼루션을 이용한 필터링 기법은 영상을 감축하는데 가장 많이 사용되고 있는데, 경계 부분에서의 상관성 등이 전혀 고려되지 않기 때문에 필터링 효율이 떨어지는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 루프 콘볼루션을 이용한 필터링 기법을 제안 하였다. 제안된 필터링 기법은 경계 부분의 필터링 시 상관성이 높은 데이터를 이용하기 때문에 필터링의 효율을 높일 수가 있다. 제안된 필터링의 효율을 정확하게 분석하기 위하여 대역분할 부호화에 적용하였고, 자바 기반의 시뮬레이터를 사용하여 성능을 평가하였다.
본 논문은 이동 선형 보간법에서 영상에 종속적인 이동 매개변수를 제안한다. 기존의 이동 선형 보간법에서는 최적 이동 매개변수 값을 0.21로 제시하였다. 이는 이동된 선형 보간 커널의 스펙트럼 해석에 의해서 얻어진 것이다. 하지만, 이동된 보간 커널의 스펙트럼 뿐 만 아니라 입력 영상의 스펙트럼을 반영하면 최적 이동 매개변수 값이 달라질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 영상에 종속적인 이동 매개변수를 도입하였다. 실제 예제 영상을 이용하여 평균적으로 최적인 이동 매개변수 값은 0.19로 확인되었다. 실험결과는 제안된 방법이 기존의 방법들인 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법, 이동선형보간법과 비교하여 주관적으로나 객관적으로 우수하다는 것을 보였다.
본 논문에서는 부화소 단위의 적응적인 선형 보간법을 제안한다. 보통의 선형 보간법에 화소 마다 매개변수가 도입되고 이 매개 변수를 최적으로 구하기 위해서 저역 필터와 MMSE (minimum mean square error) 방법을 이용한 일반적인 보간 구조를 제안한다. 또한 제안된 일반적인 적응 선형 보간 구조에서 복잡도를 최소화한 방법을 유도하여 간단한 닫힌 형태의 식으로 제시한다. 기존 방법인 보통의 선형 보간법, 3차 컨볼루션 보간법에 비교하여 주관적으로나 객관적으로 제안된 방법의 우수함을 실험 결과로 알 수 있을 뿐만 아니라 왜곡 거리 선형 보간법(warped distance linear interpolation), 이동 선형 보간법(shifted linear interpolation) 등의 최근 기술과 비교하여도 우수함을 실험결과는 보여준다.
길이 250cm, 간격 10cm의 25개의 수동계 직선배열 hydrophone을 0, $\pm1$의 거형파 weighting을 부가하여 신호와 weighting과의 convolution을 구하고 이것을 동기가산하는 방법으로 얻는 방향검출과 spectrum분석은 그 실현방법을 증대시키고 정현파 weighting을 부가하는 것보다 3dB정 도 낮으나 지향성을 준 방향보다 타방향의 spectrum성분의 Power level을 적어도 16dB 정도 이상 억제할 수가 있었다. 또 신호까지 0, $\pm1$의 거형파로 바꾸는 경우는 전술한 성분을 적어도 8 dB 이상 억제할 수 있었다.
Transient linear elastodynamic problems are numerically analyzed in a time-domain by the Finite Element Method, for which the variational formulation based upon the equations of motion in convolution integral is newly derived. This formulation is implicit and does not include the time derivative terms so that the computation procedure is simple and less assumptions are required comparing to the conventional time-domain dynamic numerical algorithms, being able to get the improved numerical accuracy and stability. That formulation is expanded using the semi-discrete approximation to obtain the finite element equations. In the temporal approximation, the time axis is divided equally and constant and linear time variations are assumed in those intervals. It is found that unconditionally stable numerical results are obtained in case of the constant time variation. Some numerical examples are given to show the versatility of the presented formulation.
In this paper, the finite element equations for the transient linear viscoelastic stress analysis are presented in time domain, whose variational formulation is derived by using the Galerkin's method based on the equations of motion in time integral. Since the inertia terms are not included in the variational formulation, the time integration schemes such as the Newmark's method widely used in the classical dynamic analysis based on the equations of motion in time differential are not required in the development of that formulation, resulting in a computationally simple and stable numerical algorithm. The viscoelastic material is assumed to behave as a standard linear solid in shear and an elastic solid in dilatation. To show the validity of the presented method, two numerical examples are solved nuder plane strain and plane stress conditions and good results are obtained.
뇌파를 이용한 Brain-computer interface (BCI) 연구에서는 다른 그룹보다 그 성능을 발휘하지 못하는 소위 BCI-illiteracy 그룹이라고 알려진 사용자 집단에 대한 이해와 처리가 중요하다. 본 연구는 사용자로부터 사전 휴지 상태의 뇌파 신호를 미리 측정하고 그 신호로부터 주파수 기반의 특징 변수를 생성하여 이를 피험자 개인의 특성 변수로 사용하고, 추정된 개인 특성 변수를 이용하여 이후 움직임 상상 패러다임이 적용된 BCI 시행의 성능과 어느 정도의 정량적 연관성을 가지며 이를 정확하게 예측할 수 있는지를 밝히고자 하였다. 결과에 대한 신뢰성을 높이기 위해서 검증된 공개 뇌파 데이터베이스를 활용하고 Convolution neural network 기반의 딥러닝 기법을 활용하여 이진 BCI 성능 계산을 실시하였으며 Lasso 정규화가 적용된 선형 회귀 분석을 통해서 각 특징 변수와의 예측 관련성을 조사하였다. 첫 번째로 휴지 상태 뇌파 모든 특징 변수들과 BCI 성능 간의 연관성을 파악하기 위해서 전통적인 통계 방법들을 적용하였고 이를 통해서 전두엽에서 측정된 뇌파 신호들의 13 Hz를 기준으로 이보다 낮은 주파수와 높은 주파수 파워 간의 비율이 BCI 성능 사이와 통계적 유의미한 높은 상관성이 가지고 있다는 사실을 확인할 수 있었다. 이를 근거로 상대 주파수 비율 값이 BCI 성능을 예측해볼 수 있는 좋은 지표 후보군으로 지정하였다. 두 번째로 Lasso를 이용한 회귀 분석을 통해서 휴식 상태의 상대 주파수 비율 변수를 이용하여 BCI 성능 사이에 최대 선형 계수 0.544 수준의 선형 관계를 찾을 수 있었으며, BCI 과제를 잘 시행할 수 있는 그룹과 못할 그룹을 AUC 0.817 수준으로 예측할 수 있었다. 본 연구에서는 각 사용자마다 측정된 휴지 상태의 뇌파로부터 앞으로 있을 BCI 성능을 예측할 수 있는 방법론 제시함으로써 일반인을 대상으로 좀 더 신뢰성 있고 응용 가능한 BCI 시스템 개발에 기여하고자 한다.
Declutching control is applied to a hemispherical wave energy converter with direct linear electric Power-Take-Off systems oscillating in heave direction in both regular and irregular waves. The direct linear Power-Take-Off system can be simplified as a mechanical spring and damper system. Time domain model is applied to dynamics of the hemispherical wave energy converter in both regular and irregular waves. And state space model is used to replace the convolution term in time domain equation of the heave oscillation of the converter due to its inconvenience in analyzing the controlled motion of the converters. The declutching control strategy is conducted by optimal command theory based on Pontryagin's maximum principle to gain the controlled optimum sequence of Power-Take-Off forces. The results show that the wave energy converter with declutching control captures more energy than that without control and the former's amplitude and velocity is relatively larger. However, the amplification ratio of the absorbed power by declutching control is only slightly larger than 1. This may indicate that declutching control method may be inapplicable for oscillating wave energy converters with direct linear Power-Take-Off systems in real random sea state, considering the error of prediction of the wave excitation force.
Darwish, Hanan Elsayed;Lashin, Abdel Moneim Yousof;Sowileh, Suliman Mohammed
Kyungpook Mathematical Journal
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제59권4호
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pp.651-663
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2019
In this paper, we introduce and study a new subclass of p-valent harmonic functions defined by modified operator and obtain the basic properties such as coefficient characterization, distortion properties, extreme points, convolution properties, convex combination and also we apply integral operator for this class.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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