An economic signal in the real world usually reflects complex phenomena. One may have difficulty both extracting and interpreting information embedded in such a signal. A natural way to reduce complexity is to decompose the original signal into several simple components, and then analyze each component. Spectral analysis (Priestley, 1981) provides a tool to analyze such signals under the assumption that the time series is stationary. However when the signal is subject to non-stationary and nonlinear characteristics such as amplitude and frequency modulation along time scale, spectral analysis is not suitable. Huang et al. (1998b, 1999) proposed a data-adaptive decomposition method called empirical mode decomposition and then applied Hilbert spectral analysis to decomposed signals called intrinsic mode function. Huang et al. (1998b, 1999) named this two step procedure the Hilbert-Huang transform(HHT). Because of its robustness in the presence of nonlinearity and non-stationarity, HHT has been used in various fields. In this paper, we discuss the applications of the HHT and demonstrate its promising potential for non-stationary financial time series data provided through a Korean stock price index.
In this paper, we present a two-stage vision-based approach to detect multi views of pedestrian in road scene images. The first stage is HG (Hypothesis Generation), in which potential pedestrian are hypothesized. During the hypothesis generation step, we use a vertical, horizontal edge map, and different colors between road background and pedestrian's clothes to determine the leg position of pedestrian, then a novel symmetry peaks processing is performed to define how many pedestrians is covered in one potential candidate region. Finally, the real candidate region where pedestrian exists will be constructed. The second stage is HV (Hypothesis Verification). In this stage, all hypotheses are verified by Support Vector Machine for classification, which is robust for multi views of pedestrian detection and recognition problems.
Face detection is the first step in a wide range of face applications. However, detecting faces in the wild is still a challenging task due to the wide range of variations in pose, scale, and occlusions. Recently, many deep learning methods have been proposed for face detection. However, further improvements are required in the wild. Another important issue to be considered in the face detection is the computational complexity. Current state-of-the-art deep learning methods require a large number of patches to deal with varying scales and the arbitrary image sizes, which result in an increased computational complexity. To reduce the complexity while achieving better detection accuracy, we propose a fully convolutional network-based face detection that can take arbitrarily-sized input and produce feature maps (heat maps) corresponding to the input image size. To deal with the various face scales, a multi-scale network architecture that utilizes the facial components when learning the feature maps is proposed. On top of it, we design multi-task learning technique to improve detection performance. Extensive experiments have been conducted on the FDDB dataset. The experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods with the accuracy of 82.33% at 517 false alarms, while improving computational efficiency significantly.
본 연구는 에틸렌-공기 혼합물로 채워져 있는 변형 가능한 구리 관에서의 초음속 화염 전파를 수치적으로 살펴보았다. 탄화수소의 화염 전파를 해석하기 위하여 지배방정식으로 Navier-Stokes 방정식과 Arrhenius 형태의 1단계 화학 반응식을 활용하였으며 변형 가능한 관을 해석하기 위하여 Inviscid Euler 방정식을 활용하였다. 또한, 두 물질 간 경계면 추적을 위하여 Level-set 기법을, 경계값 결정을 위하여 ghost fluid 기법을 사용하였다. 이러한 수치적 기법을 바탕으로 관의 변화에 따른 초음속 화염 내 팽창파의 전파 및 그에 따른 간섭 현상을 밀도 및 속도 변화를 통해 확인하였으며 초음속 화염 전파에도 안전성이 확보되는 최소 관 두께를 예측할 수 있는 수치적 기반을 마련하였다.
This paper investigates to design a controller for maritime autonomous surface ship (MASS) by means of adaptive super-twisting algorithm (ASTA). A input-out feedback linearization method is considered for multi-input multi-output (MIMO) system. Sliding Mode Controller (SMC) is suitable for MASS subject to ocean environments due to its robustness against parameter uncertainties and disturbances. However, conventional SMC has inherent disadvantages so-called, chattering phenomenon, which resulted from the high frequency of switching terms. Chattering may cause harmful failure of actuators such as propeller and rudder of ships. The main contribution of this work is to address an appropriate controller for MASS, simultaneously controls surge and yaw motion in severe step inputs. Proposed control mechanism well provides convergence bewildered by external disturbances in the middle of steady-state responses as well as chattering attenuation. Also, the adaptive algorithm is contributed to reducing non-overestimated value of control gains. Control inputs of surge and yaw motion are displayed by smoother curves without excessive control activities of actuators. Finally, no overshoot can be seen in transient responses.
With the recent development of bathemetry technology, the hydrographic surveying method has been changed from single beam depth device use to multi beam acoustic sounding technology. Also, various studies have been reported to obtain high accuracy and precision in the process of river bed topographic data. Especially south korea is geographically on three sides of the sea and the river topography is very developed. To build information about the underwater, and riverbed status, the public investigations has been continuously progressed. In this study, We investigasted the riverbed topography near Baeckma river leisure park. for this purpose, In this study, as the first preliminary survey, location of navigational dangerous objects and reefs and the dangerous areas are identified. Also, ground control points is selected for the optimal GPS surveying. Secondary, through test surveying the Gain, TVG, and pulse length are determined. In addition, the investigation of dangerous objects for navigation is also conducted. As the last step, the error analysis are conducted for the acquired data, and this process involves the removal and adjustments of errors. This section includes the analysis of tide level and navigational contributions, and finally generates a submarine topographic map.
In this paper, a novel multi-feature model predictive control (MPC) framework with real-time and adaptive performances is proposed for intelligent structural control in which some drawbacks of the algorithm including, complex control rule and non-optimality, are alleviated. Hence, Linear Programming (LP) is utilized to simplify the resulted control rule. Afterward, the Whale Optimization Algorithm (WOA) is applied to the optimal and adaptive tuning of the LP weights independently at each time step. The stochastic control rule is also achieved using Kalman Filter (KF) to handle noisy measurements. The Extreme Learning Machine (ELM) is then adopted to develop a data-driven and real-time control algorithm. The efficiency of the developed algorithm is then demonstrated by numerical simulation of a twenty-story high-rise benchmark building subjected to earthquake excitations. The competency of the proposed method is proven from the aspects of optimality, stochasticity, and adaptivity compared to the KF-based MPC (KMPC) and constrained MPC (CMPC) algorithms in vibration suppression of building structures. The average value for performance indices in the near-field and far-field (El earthquakes demonstrates a reduction up to 38.3% and 32.5% compared with KMPC and CMPC, respectively.
This paper describes a multi-step method of intonation modeling for corpus-based Korean speech synthesizer. We selected 1833 sentences considering various syntactic structures and built a corresponding speech corpus uttered by a female announcer. We detected the pitch using laryngograph signals and manually marked the prosodic boundaries on recorded speech, and carried out the tagging of part-of-speech and syntactic analysis on the text. The detected pitch was separated into 3 frequency bands of low, mid, high frequency components which correspond to the baseline, the word tone, and the syllable tone. We predicted them using the CART method and the Viterbi search algorithm with a word-tone-dictionary. In the collected spoken sentences, 1500 sentences were trained and 333 sentences were tested. In the layer of word tone modeling, we compared two methods. One is to predict the word tone corresponding to the mid-frequency components directly and the other is to predict it by multiplying the ratio of the word tone to the baseline by the baseline. The former method resulted in a mean error of 12.37 Hz and the latter in one of 12.41 Hz, similar to each other. In the layer of syllable tone modeling, it resulted in a mean error rate less than 8.3% comparing with the mean pitch, 193.56 Hz of the announcer, so its performance was relatively good.
The OHT(Over Head Transportation) Vehicle transports heavy products quickly and repeatedly at the industrial workplace. The belt in the OHT vehicle is used to support the weight of the OHT Cage. The fatigue of the belt is caused by the dynamic load during the operation time. Since the fatigue fracture of the belt affects the safety at the workplace, the correct prediction of the dynamic load is necessary to calculate the fatigue life of the belt on the design step. In this paper a computer aided analysis method is proposed for the belt in the early design stage using dynamic analysis, stress analysis, belt tensile test, belt fatigue test and fatigue lift prediction method. From the dynamic load time histories and the stress of the belt FE model, a dynamic stress time history is produced. Using linear damage law and cycle counting method, fatigue life cycle is calculated. The method developed in this paper is used to reduce the time and cost for designing the OHT belt in different environment and condition.
In this paper, robust multi-level perturbation and observation (MLPO) maximum power point tracking (MPPT) control are presented of the environmental change including the solar radiation and temperature. Because the maximum power point of the Photovoltaic (PV) is changing according to the solar radiation and temperature, the technology which traces the maximum power point in order to increase the power efficiency is recognized as the very important part. The general requirement for the MPPT is that system is simple, the cost is inexpensive, the PV tracking function and output change are small. Conventional perturbation and observation (PO) method is a simple system but there is the disadvantage that an efficiency of system becomes low. In addation, the incremental conductance (IC) control is required expensive CPU because of a large of calculations. In order to solve this problem, in this paper, the MLPO MPPT control using the method diversifying the step size according to the environment condition is presented. The validity of the MLPO method presenting from this paper is proved through analyzing the solar power generation output error at the steady state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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