In this study a multi-site daily precipitation generator which generates the precipitation with similar spatial correlation, and at the same time, with conserving statistical properties of the observed data is developed. The proposed generator is intended to be a tool for down-scaling the data obtained from GCMs or RCMs into local scales. The occurrences of precipitation are simultaneously modeled in multi-sites by 2-parameter first-order Markov chain using random variables of spatially correlated while temporally independent, and then, the amount of precipitation is simulated by 3-parameter mixed exponential probability density function that resolves the issue of maintaining intermittence of precipitation field. This approach is applied to the Nakdong river basin and the observed data are daily precipitation data of 19 locations. The results show that spatial correlations of precipitation series are relatively well simulated and statistical properties of observed precipitation series are simulated properly.
In this work, the thermal buckling characteristics of zigzag single-walled boron nitride (SWBNNT) embedded in a one-parameter elastic medium modeled as Winkler-type foundation are investigated using a nonlocal first-order shear deformation theory (NFSDT). This model can take into account the small scale effect as well as the transverse shear deformation effects of nanotubes. A closed-form solution for nondimensional critical buckling temperature is obtained in this investigation. Further the effect of nonlocal parameter, Winkler elastic foundation modulus, the ratio of the length to the diameter, the transverse shear deformation and rotary inertia on the critical buckling temperature are being investigated and discussed. The results presented in this paper can provide useful guidance for the study and design of the next generation of nanodevices that make use of the thermal buckling properties of boron nitride nanotubes.
Kim, Yong-Guk;Yang, Jong-Yeol;Lee, Young-Han;Kim, Hong-Kook
한국HCI학회:학술대회논문집
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2009.02a
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pp.150-157
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2009
In this paper, we propose a person tracking based multi-channel audio panning system for multi-view broadcasting services. Multi-view broadcasting is to render the video sequences that are captured from a set of cameras based on different viewpoints, and multi-channel audio panning techniques are necessary for audio rendering in these services. In order to apply such a realistic audio technique to this multi-view broadcasting service, person tracking techniques which are to estimate the position of users are also necessary. For these reasons, proposed methods are composed of two parts. The first part is a person tracking method by using ultrasonic satellites and receiver. We could obtain user's coordinates of high resolution and short duration about 10 mm and 150 ms. The second part is MPEG Surround parameter-based multi-channel audio panning method. It is a method to obtain panned multi-channel audio by controlling the MPEG Surround spatial parameters. A MUSHRA test is conducted to objectively evaluate the perceptual quality and measure localization performance using a dummy head. From the experiments, it is shown that the proposed method provides better perceptual quality and localization performance than the conventional parameter-based audio panning method. In addition, we implement the prototype of person tracking based multi-view broadcasting system by integrating proposed methods with multi-view display system.
Although the development of transportation means has realized the right to mobility for the disabled who have difficulty in moving, it can be said that the improvement of the safety of passengers with disabilities that can occur in a car accident is lower than that of ordinary passenger seats. In particular, in the case of a rear-end collision that can occur suddenly, it is a reality that disabled passengers are vulnerable to head and neck injuries. Therefore, in this study, a multi-layer headrest foam that divides the headrest into three parts in the coronal plane was proposed to improve the head and neck injury index of disabled passengers in the vehicle in the event of a rear-end collision of a wheelchair transport vehicle. A range of stress scale factors was selected to give various compressive characteristics of the foam through low-speed rear-end collision analysis through a simple model, and GA optimization was performed by specifying the range as a parameter. Through the optimization result, the phase relationship between HIC and NIC was analyzed according to the compression characteristics of the layers. HIC responded most sensitively to the compression characteristics of the front layer and NIC responded to the compression characteristics of the mid layer, and the compression characteristics of the rear layer showed the lowest. A normal headrest and an optimized multi-layer headrest were placed in the validation model to analyze the low-speed rear-end collision sled test, and HIC and NIC were derived lower in the multi-layer headrest than in the general headrest. The compression behavior of the multi-layer headrest was also clearly shown, and it was verified that the multi-layer headrest was effective in improving the injury index of the head and neck compared to the general headrest.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2000.11a
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pp.195-198
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2000
Sliding mode control method is popularly used for robustness to distrurbance and variance of systems internal parameter. However, one of the serious problem of this method is Chattering which occurs in neighborhood of sliding manifold. Another problem is that we cannot expect robustness before system starts sliding mode. A new tuning method of sliding manifold which changes the parameter of sliding manifold dynamically using Wavelet Neural Network is proposed in this paper. We can expect the better performance in sliding mode control by the wavelet neural networks excellent property of approximating arbitrary function for multi-resolution analysis and decrease chattering drastically.
This paper proposes a new linear adaptive position controller of DC servo motor. The proposed method can improve the drive performance and rapidly reject the state error caused by both parameter variations and force disturbance. The structure of this adaptive control method is based multiloop feedback control and model reference control. Simulation results are presented to verify the improved response when parameter variations and load disturbance give relatively significant effects to the servo system.
A new transmission line parameter extraction method of iC interconnects on silicon substrate is presented. To extract the acurate parameters, the silicon substrate effects were taken into account. Since the electromagnetic fields under the silicon substrate are propagated with slow wave mode, effective dielectric constant and different ground plane with the multi-layer dielectric structures were employed for inductance and capacitance matrix determination. Then accurate signal transients simulation were performed with HSPICE by using the parameters. It was shown that the simulation resutls has an excellent agreement with TDR/TDT measurements.
In this paper we present a color image segmentation algorithm based on statistical models. A novel deterministic annealing Expectation Maximization(EM) formula is derived to estimate the parameters of the Gaussian Mixture Model(GMM) which represents the multi-colored objects statistically. The experimental results show that the proposed deterministic annealing EM is a global optimal solution for the ML parameter estimation and the image field is segmented efficiently by using the parameter estimates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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