KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.855-870
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2019
In this paper, an adaptive iterative algorithm is proposed for motion deblurring by using the salient intensity prior. Based on the observation that the salient intensity of the clear image is sparse, and the salient intensity of the blurred image is less sparse during the image blurring process. The salient intensity prior is proposed to enforce the sparsity of the distribution of the saliency in the latent image, which guides the blind deblurring in various scenarios. Furthermore, an adaptive iteration strategy is proposed to adjust the number of iterations by evaluating the performance of the latent image and the similarity of the estimated blur kernel. The negative influence of overabundant iterations in each scale is effectively restrained in this way. Experiments on publicly available image deblurring datasets demonstrate that the proposed algorithm achieves state-of-the-art deblurring results with small computational costs.
The objective of the present research is to develop a wavelet-based multiscale adaptive Galerkin method for membrane eigenvalue analysis. Since approximate eigensolutions at a certain resolution level can be good guesses, which play an important role in typical iterative solvers, at the next resolution level, the multiresolution iterative solution approach by wavelets can improve the solutionconvergence rate substantially. The intrinsic difference checking nature of wavelets can be also utilized effectively to develop an adaptive strategy. The present wavelet-based approach will be implemented for the simplest vector iteration method, but some important aspects, such as convergence speedup, and the reduction in the number of nodes can be clearly demonstrated.
적응적 랜덤 테스팅 (Adaptive Random Testing, ART)은 입력 도메인 내에 테스트 케이스를 넓고 고르게 분산시키는 방법을 통해 입력 도메인 내에 존재하는 오류 패턴을 순수 랜덤 테스팅 (Random Testing, RT)보다 효율적으로 찾아내기 위한 테스트 케이스 선택 기법이다. 테스트 케이스 선택에 많은 연산량을 필요로 하는 초기 ART 기법인 거리 기반 ART (Distance-based ART, D-ART)와 제한 영역 기반 ART (Restricted Random Testing, RRT)의 개선을 위해 입력 도메인을 반복 분할하는 기법들이 제안되었고, 이 기법들은 낮은 연산량 및 성능 향상등의 효과를 가져왔다. 하지만, 입력 도메인 반복 분할 기반 기법에서도 기존 ART 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포 불균일 문제가 존재하고, 이는 기법의 확장성에 장애 요소로 작용한다. 따라서 본 논문에서는 반복 분할 기반 기법에서 나타나는 테스트 케이스 분포의 특성을 파악하고, 이를 적정 수준으로 제어하기 위한 입력 도메인 확장 정책을 제안하였으며, 실험을 통해 2차원 입력 도메인에서 3%, 3차원 입력 도메인에서 10% 수준의 성능 향상을 확인하였다.
다중 안테나를 이용한 통신 시스템에서 반복 검출 및 복호 수신기 (iterative detction and decoding)는 비트 오류율은 상당히 줄일 수 있으나, 각 비트마다 연판정 값을 계산하여야 하므로 높은 계산 복잡도를 요구한다. 본 논문에서는 적은 계산 복잡도로 연판정 값을 얻을 수 있는 수신기 구조를 제안한다. 반복 검출 및 복호 수신기는 대부 복호기로 구 복호기 (sphere decoder)를 사용하고 외부 복호기로 저 밀도 패리티 부호 (low density parity check) 복호기를 사용한다. 연판정 값을 얻기 위한 구 복호기의 복잡도를 줄이기 위하여 트리 탐색을 레이어 별로 레이어 심볼 탐색 (Layer symbol search, LSS)를 제안한다. 그리고 채널과 잡음 상황에 따라 달라지는 구 복호기의 동작 시간을 제한하기 위하여 반복 복호 횟수를 줄이는 적응적 조기 종료를 제안한다. 제안한 알고리즘은 기존의 알고리즘 대비 20dB에서 70% 정도 낮은 계산 복잡도를 갖으며 유사한 성능을 얻을 수 있다.
The paper describes the integrated design system using MDO and approximation technique. In MDO related research, final target is an integrated and automated MDO framework systems. However, in order to construct the integrated design system, the prerequisite condition is how much save computational cost because of iterative process in optimization design and lots of data information in CAD/CAE integration. Therefore, this paper presents that an efficient approximation method, Adaptive Approximation, is a competent strategy via MDO framework systems.
본 논문은 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 관한 연구를 수행하였다. MDO 통합 설계 시스템을 구축하는데 있어서, 최적화 과정에서 발생하는 수많은 반복 계산, 광범위한 다분야 간 설계 및 CAD/CAE와의 연계를 고려함으로써 발생하는 방대한 계산량 및 데이터의 정보량으로 인해 수반되는 계산 비용을 현저히 줄이지 않고는 통합설계 시스템을 실제로 구축한다 해도 그 효용성은 비현실적일 수밖에 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 MDO 통합설계 시스템 프레임워크의 목적을 위해, 필수적으로 선행되어야 하는 다양한 근사기법의 적절한 활용을 통해 MDO에서 적용가능한 근사기법의 활용에 대한 연구를 수행하였다.
Pyke, Caroline K.;Hiller, Peter J.;Koma, Yoshikazu;Ohki, Keiichi
Nuclear Engineering and Technology
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제54권1호
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pp.414-422
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2022
Presented in this paper is a methodology for combining a Bayesian statistical approach with Data Quality Objectives (a structured decision-making method) to provide increased levels of confidence in analytical data when approaching a waste boundary. Development of sampling and analysis plans for the characterisation of radioactive waste often use a simple, one pass statistical approach as underpinning for the sampling schedule. Using a Bayesian statistical approach introduces the concept of Prior information giving an adaptive sample strategy based on previous knowledge. This aligns more closely with the iterative approach demanded of the most commonly used structured decision-making tool in this area (Data Quality Objectives) and the potential to provide a more fully underpinned justification than the more traditional statistical approach. The approach described has been developed in a UK regulatory context but is translated to a waste stream from the Fukushima Daiichi Nuclear Power Station to demonstrate how the methodology can be applied in this context to support decision making regarding the ultimate disposal option for radioactive waste in a more global context.
본 논문에서는 동일 채널 간섭이 존재하는 셀룰러 환경에서 OFDM 통신 시스템들이 각기 목표로 하는 전송속도를 달성하기 위한 송신 전력 조절 방안을 제시하였다. 일반적으로 다중 반송파 시스템에 대한 최적 또는 준 최적 송신 전력 할당 방안은 주파수 대역별로 채널 상태에 따라 송신 전력을 조절하는 형태인 것으로 알려져 있으며, 이는 WF(waterfilling)이나 IWF(iterative waterfilling) 형태로 발표된 바 있다. 하지만 반송파별로 송신 전력을 달리하는 방식을 구현하기 위해서는 각 대역별 채널 상태와 관련된 정보를 별도의 궤환 링크(feedback link)를 통해 수신기에서 송신기로 전송해야 한다. 만약 채널 상태가 빠르게 변하거나 반송파의 개수가 크다면 이로 인한 부담이 상당할 수가 있다. 이에 본 논문에서는 이런 부담을 줄이기 위한 방안으로 부반송파마다 동일한 송신 전력을 사용하는 방식에 대한 전력 조절 알고리듬을 제시한다. 그리고 제안한 알고리듬이 수렴한다는 것을 증명하고, 기존의 IWF 방식과 복잡도를 비교하며, 컴퓨터 실험을 통해 수렴 특성을 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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