본 논문에서는 일반화 공간변조 시스템을 위한 저복잡도 강인 최대우도 수신기를 제안한다. 이 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대우도 수신기의 계산량을 낮추기 위해 전송 안테나 조합 분할의 방법을 사용한다. 최소평균제곱오차 필터링 결과를 기반으로 전송 안테나 조합을 해일 가능성이 높은 영역과 낮은 영역으로 분할하고, 해일 가능성이 높은 영역에서 우선적으로 최대우도 탐색을 실시한다. 이렇게 구해진 해의 신뢰도를 판단하고, 그 결과에 따라 해일 가능성이 낮은 영역에서도 탐색을 실시할 지를 결정한다. 이와 같은 분할 탐색을 통해 기존 강인 최대우도 수신기의 성능을 유지하면서도 계산량을 크게 줄이도록 한다. 모의실험을 통해 제안 수신기가 기존 수신기의 성능을 유지하면서 계산량을 큰 폭으로 낮춘 이점을 확인하였다.
대부분의 자연현상은 다학제 특성을 갖고 표현된다. 유체-구조 연계(FSI) 문제의 경우 기존에 검증된 전산유체 해석 프로그램 및 구조해석 프로그램을 그대로 사용할 수 있다는 장점 때문에 약결합 방식이 일반적으로 이용된다. 그러나 약결합을 이용하여 해석을 수행하기 위해서는 서로 다른 특성을 갖는 격자시스템으로 발생되는 자료의 교환을 위해서 보간 및 사상이 필수적이다. 본 연구에서는 전역지지 및 국부지지 방사기저함수(RBF)를 이용한 보간 및 가상일의 원리를 적용한 사상의 성능을 단순 3차원 형상에 적용하여 검토하였다. 국부지지 RBF에 공간분할 트리의 일종으로 빠른 공간 탐색을 가능하게 해주는 kd-tree를 사용하는 경우 효과적으로 거대 구조물의 FSI에도 보간 및 사상이 적용 가능함을 여객기 형상의 항공기 모형을 이용하여 제시하였다.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
태양광을 이용한 태양광 발전시스템은 태양을 정면으로 바라 볼 때 가장 큰 효율을 얻을 수 있다. 즉, 태양의 위치에 대한 집광판(PV; Photovoltic)의 법선벡터를 일치시켜야 가장 높은 효율을 얻게 된다. 본 논문에서는 시간의 변화에 따라 태양의 이동경로를 추적할 수 있도록 태양의 그림자를 판독할 수 있는 8개의 CdS 센서 모듈을 통하여 태양의 위치를 판독하여 태양의 위치를 추적할 수 있는 시스템을 제시하고자 한다. 태양광 추적시스템의 퍼지제어기(fuzzy controller)는 퍼지 입력공간에 대한 격자형 퍼지분할(grid-type fuzzy partition) 영역으로 분할한 후 퍼지규칙(fuzzy rule)을 수립하여 시스템을 제어하도록 설계하였다. 본 논문에서는 태양광 추적을 위한 간단한 모형의 2축 제어시스템을 구성하였으며, CdS 모듈의 좌표축과 집광판의 좌표축을 일치시키도록 구성하였다. 이러한 시스템은 고정된 장소 및 선박과 같은 이동하는 환경에 효과적으로 태양광을 추적할 수 있는 지능형 퍼지제어기의 적용가능 성을 제시하고자 한다.
물리 기반 유체 시뮬레이션은 고해상도 연산을 위해 많은 시간이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 저해상도 유체 시뮬레이션의 한계를 딥 러닝으로 보완하는 연구들이 있으며, 그중에서는 저해상도의 시뮬레이션 데이터를 고해상도로 변환해주는 Super-resolution 분야가 있다. 하지만 기존 기법들은 전체 데이터 공간에서 밀도 데이터가 없는 부분까지 연산하므로 전체 시뮬레이션 속도 면에서 효율성이 떨어지며, 입력 해상도가 큰 경우에는 GPU 메모리가 부족해 연산할 수 없는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 공간 분할 법 중 하나인 쿼드 트리를 활용하여 시뮬레이션 공간을 분할 및 분류하여 Super-resolution 하는 기법을 제안한다. 본 기법은 필요 공간만 Super-resolution 하므로 전체 시뮬레이션 가속화가 가능하고, 입력 데이터를 분할 연산하므로 GPU 메모리 문제를 해결할 수 있게 된다.
The multivariate analysis techniques of cluster analysis are examined in this article. The theory and applications of the techniques and computer software concerning these techniques are discussed and sample jobs are included. A hierarchical cluster analysis algorithm, available in the IMSL software package, is applied to a set of data extracted from a group of subjects for the purpose of partitioning a collection of 26 attributes of a weapon system into six clusters of superattributes. A nonhierarchical clustering procedure were applied to a collection of data of tanks considering of twenty-four observations of ten attributes of tanks. The cluster analysis shows that the tanks cluster somewhat naturally by nationality. The principal componant analysis and the discriminant analysis show that tank weight is the single most important discriminator among nationality although they are not shown in this article because of the space restriction. This is a part of thesis for master's degree in operations research.
It has been shown that the structure identification of a neuro-fuzzy model improves their accuracy performances in a various modeling problems. In this paper, we claim that the structure identification of a neuro-fuzzy model can also reduce the degree of inconsistency of its fuzzy rulebase. Thus, the resulting neuro-fuzzy model serves as more like a structured knowledge representation scheme. For this, we briefly review a structure identification method of a neuro-fuzzy model and propose a systematic method to measure inconsistency of a fuzzy rulebase. The proposed method is applied to problems or fuzzy system reproduction and nonlinear system modeling in order to validate our claim.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.137-140
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1996
Finding line segments in an intensity image has been one of the most fundamental issues in computer vision. In complex scenes, it is hard to detect the locations of point features. Line features are more robust in providing greater positional accuracy. In this paper we present a robust "line features extraction" algorithm which extracts line feature in a single pass without using any assumptions and constraints. Our algorithm consists of five steps: (1) edge scanning, (2) edge normalization, (3) line-blob extraction, (4) line-feature computation, and (5) line linking. By using edge scanning, the computational complexity due to too many edge pixels is drastically reduced. Edge normalization improves the local quantization error induced from the gradient space partitioning and minimizes perturbations on edge orientation. We also analyze the effects of edge processing, and the least squares-based method and the principal axis-based method on the computation of line orientation. We show its efficiency with some real images.al images.
We present results from an extensive synthetic observation analysis of numerically-simulated radio galaxy (RG) jets. This analysis is based on the first three-dimensional simulations to treat cosmic ray acceleration and transport self-consistently within a magnetohydrodynamical calculation. We use standard observational techniques to calculate both minimum-energy and inverse-Compton field values for our simulated objects. The latter technique provides meaningful information about the field. Minimum-energy calculations retrieve reasonable field estimates in regions physically close to the minimum-energy partitioning, though the technique is highly susceptible to deviations from the underlying assumptions. We also study the reliability of published rotation measure analysis techniques. We find that gradient alignment statistics accurately reflect the physical situation, and can uncover otherwise hidden information about the source. Furthermore, correlations between rotation measure (RM) and position angle (PA) can be significant even when the RM is completely dominated by an external cluster medium.
Selectivity estimation of queries not only provides useful information to the query processing optimization but also may give users with a preview of processing results. In this paper, we investigate the problem of selectivity estimation in the context of a spatial dataset. Although several techniques have been proposed in the literature to estimate spatial query result sizes, most of those techniques still have some drawback in the case that a large amount of memory is required to retain accurate selectivity. To eliminate the drawback of estimation techniques in previous works, we propose a new method called MW Histogram. Our method is based on two techniques: (a) MinSkew partitioning algorithm that processes skewed spatial datasets efficiently (b) Wavelet transformation which compression effect is proven. We evaluate our method via real datasets. With the experimental result, we prove that the MW Histogram has the ability of providing estimates with low relative error and retaining the similar estimates even if memory space is small.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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