This paper presents a method for analyzing the stiffness of full and low DOF (degree of freedom) planar parallel manipulators with serially connected legs. The individual stiffness of each leg is obtained by applying reciprocal screws to the leg twist using passive joints and elastic elements consisting of actuators and links. Because the legs are connected in parallel, the manipulator stiffness is determined by summing the individual leg stiffness values. This method does not require the assumption that springs should be located along reciprocal screws and is applicable to a planar parallel manipulator with a generic or singular configuration. The stiffness values of three planar parallel manipulators with different DOFs are analyzed. The numerical results are confirmed using ADAMS S/W.
오늘날 컴퓨터 네트워크 기술의 급속한 발전은 네트워크를 이용한 서비스를 다양하게 하였고, 많은 정보를 생산하게 되었다. 이에 따라 저장장치의 생존성(survivability)은 가장 중요한 사항으로 고려되고 있으며, 이러한 생존성을 높이기 위하여 새로운 분산저장기법의 연구개발이 절실히 필요한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 분산저장시스템의 생존성을 높이기 위해 필수적으로 필요한 새로운 분산/암호화 기법을 제안하고, 제안된 기법의 가용성을 평가한다 제안된 기법은 데이터의 분할과 암호화를 동시에 허락하여 보안성을 높임과 동시에 기존의 기법과 비교하여 10%정도의 가용성 향상을 보인다.
Kim, Dae-Sung;Kim, Dai-Gyoung;Lee, Yong-Woo;Won, Ho-Shik
Bulletin of the Korean Chemical Society
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제24권7호
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pp.971-974
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2003
By utilizing singular value decomposition (SVD) and shift averaged Harr wavelet transform (WT) with a set of Daubechies wavelet coefficients (1/2, -1/2), a method that can simultaneously eliminate an unwanted large solvent peak and noise peaks from NMR data has been developed. Noise elimination was accomplished by shift-averaging the time domain NMR data after a large solvent peak was suppressed by SVD. The algorithms took advantage of the WT, giving excellent results for the noise elimination in the Gaussian type NMR spectral lines of NMR data pretreated with SVD, providing superb results in the adjustment of phase and magnitude of the spectrum. SVD and shift averaged Haar wavelet methods were quantitatively evaluated in terms of threshold values and signal to noise (S/N) ratio values.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제26권4호
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pp.263-279
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2022
This paper presents an automatic inspection of defects in semiconductor images. We devise a statistical method to find defects on homogeneous background from the observation that it has a log-normal distribution. If computer aided design (CAD) data is available, we use it to construct a signed distance function (SDF) and change the pixel values so that the average of pixel values along the level curve of the SDF is zero, so that the image has a homogeneous background. In the absence of CAD data, we devise a hybrid method consisting of a model-based algorithm and two neural networks. The model-based algorithm uses the first right singular vector to determine whether the image has a linear or complex structure. For an image with a linear structure, we remove the structure using the rank 1 approximation so that it has a homogeneous background. An image with a complex structure is inspected by two neural networks. We provide results of numerical experiments for the proposed methods.
The one-parameter singular expression for stresses and displacements near a crack tip has been widely thought to be sufficiently accurate over a reasonable re ion for any geometry and loading conditions. In many cases, however subsequent terms of the series expansion are quantitatively significant, and so we now consider the evaluation of such terms and their effect on the predicted crack growth direction. For this purpose the problem of a cracked orthotropic plate subjected to a biaxial load is analysed. It is assumed that the material is ideal homogeneous anisotropic. BY considering the effect of the load applied parallel to the plane of the crack, the distribution of stresses and displacements at the crack tip is reanalyzed. In order to determine values for the angle of initial crack extension we employ the normal stress ratio criterion.
A precoding strategy is one of the representative interference management techniques in cognitive radio (CR) network which is a typical interference-limited environment. The interference minimization approach to precoding is an appropriate scheme to mitigate the interference efficiently while it may cause the capacity loss of the desired channel. The precoding scheme for the maximal capacity of the desired channel improves the capacity of the desired channel while it increases the interference power and finally causes the capacity loss of the interfered users. Therefore, we propose a precoding scheme which satisfies these two conflicting goals and manages the interference signal in such an interference-limited environment. The proposed scheme consists of two steps. First, the precoder nulls out the largest singular value of the interference channel to mitigate the dominant interference signal based on the interference minimization approach. Second, the transmitter calculates the sum capacities per mode and selects a mode to maximize the sum capacity. In the second step, each mode consists of the right singular vectors corresponding to the singular values except the largest singular value eliminated in the first step. Simulation results show that the proposed precoding scheme not only efficiently mitigate the interference signal, but also has the best performance in terms of the sum capacity in a MIMO-based CR network.
본 논문에서는 모델 함정에 의해 발생하는 정 자기장 신호 특성을 수학적으로 모델링하는 방법에 대해 기술하고 있다. 특정 위치에 설치된 자기센서들에 의해 계측된 자기장 신호 값들로 부터 특이치 분해(singular value decomposition) 방법을 이용한 등가 자기원 다이폴 모델링 기법을 제안하였으며, 제안된 기법의 타당성은 비자성 자기실험실에서 측정된 자기장 값들과의 비교를 통해 성공적으로 검증되었다. 본 논문에서 제안된 기법은 모델 함정 뿐 만 아니라 실 함정에서의 다양한 심도 변화에 따른 정 자기장 신호 분포 특성 예측 시 직접 활용이 가능하다.
로봇이 환경변화에 능동적으로 대처하기 위해서는 화상정보를 이용한 시각귀환제어(VFC)가 필요하다. 시각귀환 제어시스템은 매니퓰레이터와 카메라로 구성되는데, 고정된 시각시스템의 경우, 특징량이 동일선상에 위치하면 시각귀환제어를 할 수 없는 특이치 문제가 발생한다. 특이치 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 자코비안의 상태값을 정의하고, 여러가지 경우 특징량을 조합 평가하여 이용 가능한 특징량을 선택하는 방법이 있다. 그러나 이 방법은 특징량의 수를 증가해야하는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 시각귀환시스템의 카메라를 능동적으로 이동시키므로써 특이치가 발생하지 않는 알고리즘을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 그 유효성을 확인한다.
본 논문은 특이값 분해에 기반하여 다양한 화질을 지원하는 3차원 메쉬 동영상의 SNR 계층 부호화 기법을 제안한다. SVD는 메쉬 동영상을 적은 수의 기저 벡터들과 특이값들로 표현하여 부호화 성능을 높일 수 있다. 본 논문에서는 비트 평면 부호화를 적용한 후 각 이진화 단계와 화질 사이의 관계를 정량적으로 유도한다. 유도된 관계식을 이용하여 비트량-왜곡 측면에서 최적화된 부호화 순서를 정의한다. 또한 시공간 영역의 잉여 정보를 효율적으로 제거하는 예측 기법을 제시한다. 모의 실험을 통하여 제안하는 알고리듬이 다양한 SNR을 지원하며 기존의 기법에 비해 향상된 비트량-왜곡 성능을 발휘함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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