전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 보다 적은 수의 영상으로부터 주변 장면(scene)에 대한 많은 정보를 취득할 수 있는 장점이 있기 때문에 전방향 영상을 이용한 자동교정(self-calibration)과 3차원 재구성 등의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 교정 방법들을 이용하여 추정된 사영모델(projection model)의 정확성을 검증하기 위한 새로운 방법이 제안된다. 실 세계에서 다양하게 존재하는 직선 성분들은 전방향 영상에 컨투어(contour)의 형태로 사영되며, 사영모델과 컨투어의 양 끝점 좌표 값을 이용하여 그 궤적을 추정할 수 있다. 추정된 컨투어의 궤적과 영상에 존재하는 컨투어와의 거리 오차(distance error)로부터 전방향 카메라의 사영모델의 정확성을 검증할 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 구 맵핑(spherical mapping)된 합성(synthetic) 영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상에 대해 제안된 알고리즘을 적용하여 사영모델의 정확성을 판단하였다.
In this paper, we introduce an iterative sequence by using a hybrid generalized $f$-projection algorithm for finding a common element of the set of fixed points of a relatively weak nonexpansive mapping an the set of solutions of a generalized variational inequality in a Banach space. Our results extend and improve the recent ones announced by Y. Liu [Strong convergence theorems for variational inequalities and relatively weak nonexpansive mappings, J. Glob. Optim. 46 (2010), 319-329], J. Fan, X. Liu and J. Li [Iterative schemes for approximating solutions of generalized variational inequalities in Banach spaces, Nonlinear Analysis 70 (2009), 3997-4007], and many others.
In this paper, we introduce new hybrid inertial contraction projection algorithms for solving variational inequality problems over the intersection of the fixed point sets of demicontractive mappings in a real Hilbert space. The proposed algorithms are based on the hybrid steepest-descent method for variational inequality problems and the inertial techniques for finding fixed points of nonexpansive mappings. Strong convergence of the iterative algorithms is proved. Several fundamental experiments are provided to illustrate computational efficiency of the given algorithm and comparison with other known algorithms
The successful performance of any numerical geotechnical simulation depends on the accuracy and efficiency of the numerical implementation of constitutive model used to simulate the stress-strain (constitutive) response of the soil. The corner stone of the numerical implementation of constitutive models is the numerical integration of the incremental form of soil-plasticity constitutive equations over a discrete sequence of time steps. In this paper a well known two-surface soil plasticity model is implemented using a generalized implicit return mapping algorithm to arbitrary convex yield surfaces referred to as the Closest-Point-Projection method (CPPM). The two-surface model describes the nonlinear behavior of coarse-grained materials by incorporating a bounding surface concept together with isotropic and kinematic hardening as well as fabric formulation to account for the effect of fabric formation on the unloading response. In the course of investigating the performance of the CPPM integration method, it is proven that the algorithm is an accurate, robust, and efficient integration technique useful in finite element contexts. It is also shown that the algorithm produces a consistent tangent operator $\frac{d\sigma}{d\varepsilon}$ during the iterative process with quadratic convergence rate of the global iteration process.
The purpose of this paper is to prove strong convergence theorems for common fixed points of two families of weak relatively nonexpansive mappings and a family of equilibrium problems by a new monotone hybrid method in Banach spaces. Because the hybrid method presented in this paper is monotone, so that the method of the proof is different from the original one. We shall give an example which is weak relatively nonexpansive mapping but not relatively nonexpansive mapping in Banach space $l^2$. Our results improve and extend the corresponding results announced in [W. Takahashi and K. Zembayashi, Strong convergence theorem by a new hybrid method for equilibrium problems and relatively nonexpansive mappings, Fixed Point Theory Appl. (2008), Article ID 528476, 11 pages; doi:10.1155/2008/528476] and [Y. Su, Z. Wang, and H. Xu, Strong convergence theorems for a common fixed point of two hemi-relatively nonexpansive mappings, Nonlinear Anal. 71 (2009), no. 11, 5616?5628] and some other papers.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2012.05a
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pp.276-276
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2012
일반적으로 기후변화영향에 관한 연구수행을 위해 전지구기후모형(GCM; Global Climate Model)이 사용되고 있다. 하지만 GCM은 공간해상도(Spatial resolution)가 거칠기 때문에 수문학 분야에서 주로 사용되는 유역규모의 지역적인 스케일특성과 물리적 특징을 표현하는데 한계가 있다. 또한 GCM 기후변수들 중 강수량의 경우 한반도 지역의 6월과 10월 사이에 연강수량의 67% 이상이 집중되는 계절성을 반영하지 못하고 있으며, 높은 불확실성을 보이고 있다. 본 연구에서는 GCM 기반의 다지점 인공신경망기법을 적용한 상세화(Downscaling)를 실시하였다. GCM의 24개 2D변수에 대한 주성분분석을 실시하여 신경망의 학습인자로 사용하였으며, 학습, 검증 및 예측기간은 각각 1981~1995년, 1996~2000년, 2011~2100년으로 A1B 시나리오를 대상으로 상세화를 실시하였다. 또한, 여름철 태풍사상을 모의하기 위한 Stochastic Typhoon Simulation기법과 Baseline과 Projection 사이의 강수량 보정을 위한 Dynamic Quantile Mapping 기법을 적용하여, 강수량의 불확실성을 최소화 하고자 하였다.
Fifty eight obsidian artifacts and four obsidian source samples have been analyzed by instrumental neutron activation analysis. Artifact samples have been classified into classes by unsupervised learning techniques such as eigenvector projection and nonlinear mapping. The source samples have thereafter been connected to the classes by the supervised learning techniques such as SLDA and SIMCA so as to characterize each class by possible source sites. Some difference attributable to different nonlinear mapping techniques and the elemental effects on the separation between classes have been discussed.
In this paper, we prove strong convergence theorems of Halpern iteration for relatively asymptotically nonexpansive mappings in the framework of Banach spaces. Our results extend and improve the recent ones announced by [C. Martinez-Yanes, H. K. Xu, Strong convergence of the CQ method for fixed point iteration processes, Nonlinear Anal. 64 (2006), 2400-2411], [X. Qin, Y. Su, Strong convergence theorem for relatively nonexpansive mappings in a Banach space, Nonlinear Anal. 67 (2007), 1958-1965] and many others.
The approximate solvability of a generalized system for relaxed cocoercive extended general variational inequalities is studied by using the project operator technique. The results presented in this paper are more general and include many previously known results as special cases.
In this paper we propose an iteration hybrid method for approximating a point in the intersection of the solution-sets of pseudomonotone equilibrium and variational inequality problems and the fixed points of a semigroup-nonexpensive mappings in Hilbert spaces. The method is a combination of projection, extragradient-Armijo algorithms and Manns method. We obtain a strong convergence for the sequences generated by the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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