The aim of this research is comparing the existing approximation models (e.g. Affine Transformation and Direct Linear Transformation) with Rational Function Model as a substitute of rigorous sensor model of linear array scanner, especially push-broom sensor. To do so, this research investigates the mathematical model of each approximation method. This is followed by the assessments of accuracy of transformation from object space to image space by using simulated data generated by collinearity equations which incorporate or depict the physical aspects of linear array sensor.
본 연구는 네트워크 분석기법에 기반을 둔 생산물공간모형(product space model)의 분석도구들을 이용해 대구경북지역 산업을 분석한다. 분석대상기간을 2000~2001년과 2013~2015년의 두 기간으로 설정하고, 지역산업에 대한 현시비교우위의 동태적 변동을 추적해 HS 4단위의 421개 품목을 대상으로 전통(즉, 경쟁력 유지)품목, 신흥품목, 사양품목, 한계품목의 네 그룹으로 구분한 후 생산물공간 구조를 살펴보고 있다. 이를 통해 2000~2001년 이후 최근에 이르는 동안 지역산업은 상당한 구조전환을 겪었으며, 그 구조전환의 범위와 폭이 넓었다는 점을 확인할 수 있었다. 아울러 그러한 구조전환이 산업별 품목별로 어떻게 다르게 나타나는지를 확인할 수 있었는데 이는 정책대응이 필요한 대상영역에 대한 유용한 정보로 활용될 수 있어 보인다.
Kim, Jae-Hyuk;Park, Sang-Young;Kim, Young-Rok;Park, Eun-Seo;Jo, Jung-Hyun;Lim, Hyung-Chul;Park, Jang-Hyun;Park, Jong-Uk
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제28권3호
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pp.183-192
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2011
The current study analyzes the effects of the scaling parameters of the batch unscented transformation on precision satellite orbit determination. Satellite laser ranging (SLR) data are used in the orbit determination algorithm, which consists of dynamics model, observation model and filtering algorithm composed of the batch unscented transformation. TOPEX/Poseidon SLR data are used by utilizing the normal point (NP) data observed from ground station. The filtering algorithm includes a repeated series of processes to determine the appropriate scaling parameters for the batch unscented transformation. To determine appropriate scaling parameters, general ranges of the scaling parameters of ${\alpha}$, ${\beta}$, k, $\lambda$ are established. Depending on the range settings, each parameter was assigned to the filtering algorithm at regular intervals. Appropriate scaling parameters are determined for observation data obtained from several observatories, by analyzing the relationship between tuning properties of the scaling parameters and estimated orbit precision. The orbit determination of satellite using the batch unscented transformation can achieve levels of accuracy within several tens of cm with the appropriate scaling parameters. The analyses in the present study give insights into the roles of scaling parameters in the batch unscented transformation method.
In this paper, we propose a new approach to sequential linear regression adaptation of continuous density hidden Markov models (CDHMMs) based on transformation space model (TSM). The proposed TSM which characterizes the a priori knowledge of the training speakers associated with maximum likelihood linear regression (MLLR) matrix parameters is effectively described in terms of the latent variable models. The TSM provides various sources of information such as the correlation information, the prior distribution, and the prior knowledge of the regression parameters that are very useful for rapid adaptation. The quasi-Bayes (QB) estimation algorithm is formulated to incrementally update the hyperparameters of the TSM and regression matrices simultaneously. Experimental results showed that the proposed TSM approach is better than that of the conventional quasi-Bayes linear regression (QBLR) algorithm for a small amount of adaptation data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.340-346
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2022
The article examines the formation of the scientific paradigm of transformation of the potential-forming space of the regional economy under the influence of intellectual and innovative determinants. Based on the study of different scientific views on the nature and properties of potential-forming space through the study of approaches to understanding the concept of "space" clarified the complexity and multifaceted nature of the phenomenon and found that its characteristics are relevant to the industrial development model. It is revealed that the leading modern trends related to the spread of globalization and regionalization, rapid development of information and communication technologies, diffusion of innovations accompany the transition from industrial to post-industrial development and its development, which leads to new development: changes production, nature and relations between business entities, etc. It is proved that under such conditions, the region as a key element of the economic system, acquires a leading role in achieving sustainable and balanced development. These processes significantly affect the potential-forming space of the regional economy under the influence of intellectual and innovative determinants, leading to the need for its transformation and change in accordance with modern realities, which is reflected in thorough research on the formation of scientific paradigm based on the formation of its theoretical foundations and methodological basis. This study reveals the essence, role, functions, structure, process of formation of the scientific paradigm of transformation of the potential-forming space of the regional economy under the influence of intellectual and innovative determinants. It is proved that the formation of the modern scientific paradigm of transformation of the potential-forming space of the regional economy under the influence of intellectual and innovative determinants occurs in the context of building a post-industrial model of development, accompanied by consideration of the region as a spatial object territories from the physical plane to the spatial environment in which the development of human capital, innovation and self-development of the region. Taking into account the above, the article outlines the prerequisites and factors of formation of the scientific paradigm of transformation of the potential-forming space of the regional economy under the influence of intellectual and innovative determinants.
In this paper, an experiment was done where the input device used the linear multiple regression and the sRGB color space to perform a color transformation. The output device used the GOG, GOGO and sRGB for the color transformation. After the input device underwent a color transformation, a $3\;{\times}\;20\;size$ matrix was used in a linear multiple regression and the scanner's color representation of scanner was better than a digital still camera's color representation. When using the sRGB color space, the original copy and the output copy had a color difference of 11. Therefore it was more efficient to use the linear multiple regression method than using the sRGB color space. After the input device underwent a color transformation, the additivity of the LCD monitor's R, G and B signal value improved and therefore the error in the linear formula transformation decreased. From this change, the LCD monitor with the GOG model applied to the color transformation became better than LCD monitors with other models applied to the color transformation. Also, the color difference varied more than 11 from the original target in CRT and LCD monitors when a sRGB color transformation was done in restricted conditions.
The CMS(color management system) software was to enable consistent color reproduction from original to reproduction. The CMS was to create RGB monitor and printer characterization profiles and then use the profiles for device independent color transformation. The implemented CMM(color management module) used the CIELAB color space for the profile connection. Various monitor characterization model was evaluated for proper color transformation. To construct output device profile, SLI(sequential linear interpolation) method was used for the color conversion from CMYK device color to device independent CIELAB color space and tetrahedral interpolation method was used for backward transformation. UCR(under color removal) based black generation algorithm was used to construct CIELAB to CMYK LUT(lookup table). When transforming the CIE Lab colour space to CMYK, it was possible to involve the gray revision method regularized in the brightness into colour transformation process and optimize the colour transformation by black generation method based on UCR technique. For soft copy colour proofing, evaluating several monitor specialism methods showed that LUT algorithm was useful. And it was possible to simplify colour gamut mapping by constructing both the look-up table and the colour gamut mapping algorithm to a reference table.
In this paper, we proposes a new fuzzy inference system for modeling nonlinear systems given input and output data. In the suggested fuzzy inference system, the number of fuzzy rules and parameter values of membership functions are automatically decided by using the kernel-based method. The kernel-based method individually performs linear transformation and kernel mapping. Linear transformation projects input space into linearly transformed input space. Kernel mapping projects linearly transformed input space into high dimensional feature space. The structure of the proposed fuzzy inference system is equal to a Takagi-Sugeno fuzzy model whose input variables are weighted linear combinations of input variables. In addition, the number of fuzzy rules can be reduced under the condition of optimizing a given criterion by adjusting linear transformation matrix and parameter values of kernel functions using the gradient descent method. Once a structure is selected, coefficients in consequent part are determined by the least square method. Simulated result illustrates the effectiveness of the proposed technique.
Three fuzzy input space partitoining methods, which are grid, tree, and scatter method, are mainly used until now. These partition methods represent good performance in the modeling of the linear system and nonlinear system with independent modeling variables. But in the case of the nonlinear system with the coupled modeling variables, there should be many fuzzy rules for acquiring the exact fuzzy model. In this paper, it shows that the fuzzy model is acquired using transformed modeling vector by linear transformation of the modeling vector.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권4호
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pp.458-467
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2012
In this study, the linear viscoelastic response of a rectangular laminated plate is investigated. The viscoelastic properties, expressed by two basic spring-dashpot models, that is Kelvin and Maxwell models, is assumed in the range to investigate the influence of viscoelastic coefficients to mechanical behavior. In the present study, viscoelastic responses are performed for two popular equivalent single-layered theories, such as the first-order shear deformation theory (FSDT) and third-order shear deformation theory (TSDT). Compliance and relaxation modulus of time-dependent viscoelastic behavior are approximately determined by Prony series. The constitutive equation for linear viscoelastic material as the Boltzmann superposition integral equation is simplified by the convolution theorem of Laplace transformation to avoid direct time integration as well as to improve both accuracy and computational efficiency. The viscoelastic responses of composite laminates in the real time domain are obtained by applying the inverse Laplace transformation. The numerical results of viscoelastic phenomena such as creep, cyclic creep and recovery creep are presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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