Journal of Electrical Engineering and information Science
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제1권2호
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pp.77-86
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1996
In this paper we deal with the problem of recovering 3-D motion and structure from a time-varying 2-D velocity vector field. A great deal has been done on this topic, most of which has concentrated on finding necessary and sufficient conditions for there to be a unique 3-D solution corresponding to a given 2-D motion. While previous work provides useful theoretical insight, in most situations the known algorithms have turned out to be too sensitive to be of much practical use. It appears that any robust algorithm must improve the 3-D solutions over time. As a step toward such algorithm, we present a method for recovering 3-D motion and structure from a given time-varying 2-D velocity vector field. The surface of the object in the scene is assumed to be locally planar. It is also assumed that 3-D velocity vectors are piecewise constant over three consecutive frames (or two snapshots of flow field). Our formulation relates 3-D motion and object geometry with the optical flow vector as well as its spatial and temporal derivatives. The linearization parameters, or equivalently, the first-order flow approximation (in space and time) is sufficient to recover rigid body motion and local surface structure from the local instantaneous flow field. We also demonstrate, through a sensitivity analysis carried out for synthetic and natural motions in space, that 3-D motion can be recovered reliably.
A novel motion vector re-estimation technique for transcoding into lower spatial resolution is proposed. This technique is based on the fact that the block matching error is proportional to the complexity of the reference block with Taylor series expansion. It is shown that the motion vectors re-estimated by the proposed method are closer to optimal ones and offer better quality than those of previous techniques.
In this paper, an efficient quantization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook a with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individually quantized by the scalar quantizer. The utilization of ordering property of LSP parameters and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine after quantization procedure. The new vector-scalar hybrid quantizer using 26 bits/frame shows a transparent quality of speech that an average spectral distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distortion is less than 2%. The performances of proposed quantization method is evaluated in the transmission errors.
In this paper, an effiicent quatization method of line spectrum pairs(LSP) with cascaded structure of vector quantizer and scalar quantizer is proposed. First, input LSP parameters is vector-quantized using a codebook with a moderate number of entries. In the second stage of quantization, the components of residual vector are individution improve the quantizer by the scalar quantizer. The utilization of ordering property and the inclusion of interframe prediction improve the quantizer performance and remove the stability check routine. The new vector-scalar cascaded quantizer using 27 bits/frame shows a transparent quality that an average specytural distortion is 1 dB and the frame proportion with above 2 dB spectral distion is less than 2%.
The CSVM(Current Support Vector Machine) that is a digital architecture performing all phases of recognition process including kernel computing, learning, and recall of SVM(Support Vector Machine) on a chip is proposed. Concurrent operation by parallel architecture of elements generates high speed and throughput. The classification problems of bio data having high dimension are solved fast and easily using the CSVM. Quadratic programming in original SVM learning algorithm is not suitable for hardware implementation, due to its complexity and large memory consumption. Hardware-friendly SVM learning algorithms, kernel adatron and kernel perceptron, are embedded on a chip. Experiments on fixed-point algorithm having quantization error are performed and their results are compared with floating-point algorithm. CSVM implemented on FPGA chip generates fast and accurate results on high dimensional cancer data.
For a linear induction motor(LIM), the constants of each phase are different due to the structure. In this paper, a vector control analysis method of a LIM taking into consideration its asymmetrical constants are proposed. And, in order to prove the propriety of proposed vector control method and to analyze the dynamic characteristics of LIM's vector control, FEM taking into account of movement and using stator tapped winding is used in the analysis region. So, It is confirmed that the proposed asymetrical constants vector control theory and simulation method of mixing with FEM is appropriate to dynamic characteristics analysis of LIM.
본 논문에서는 개방 단락 반사형 IQ 벡터 모듈레이터를 설계 제작하였다. 개방 단락 반사형은 구조의 특수성으로 인해 외부 회로의 첨가 없이 IQ 벡터 모듈레이터를 구현할 수 있다는 장점이 있다. 일반적으로 개방 및 단락의 반사구조로써 MESFET을 사용하여 구현되지만 이는 IQ 신호에 의해서 음 전압이 발생되어야 MESFET 를 동작시킬 수 있고, 이 때문에 IQ 신호에 대한 TTL 적용이 되어 동작케하기 위해서는 설계가 복잡해진다 반면 BJT특성의 구조적 변형으로 전자 이동도 특성이 향상된 HBT등의 소자가 등장하고 있고 높은 주파수에서도 문제없이 동작이 가능하도록 되었다. 이에 BJT 구조의 개방 단락 반사형 IQ 벡터 모듈레이터를 제안하고 제작하였으며, BJT 특성으로 인해 TTL 호환이 쉽다는 장점을 얻었다. 또한 AGC 기능을 갖도록 하기 위해 이득제어가 될 때 위상의 변화 없이 구현되도록 독립적으로 동작하는 가변 감쇠기를 적용하였다. 제작 결과 4사분면의 전체적으로 $\pm$ 1$^{\circ}$의 위상차와 $\pm$ 0.6 dB의 진폭 차를 가지고 동작하며, 20 dB 가변범위 전체적으로는 위상에 영향을 주지 않으며 이득을 가변시킬 수 있는 설계의 결과를 이루었다. 또한 온도 변화량에 대해서도 $\pm$ 6$^{\circ}$의 위상변화량과 $\pm$ 0.5 dB의 진폭 변화량만을 갖는 결과를 얻음으로써 온도 변화에 대한 특성도 만족함을 확인하였다.
전자기장을 포함한 대부분의 물리학적 시스템이 벡터 미분 연산자들로 기술되며 또한 벡터연산을 통하여 계산된다. 그러므로 이들 벡터장들이 유전 및 자성물질 시스템들과 상호작용할 때 물리적 체계를 기술하고 계산하려면 정확한 전자기 벡터장의 지식체계를 이해할 필요가 있다. 그런데 이들 대부분 추상적 개념들을 직관적으로 이해하기에는 쉽지 않기 때문에 이들 추상적 개념의 시각화 표현 작업은 오늘날 지식정보화 수행과정에서 매우 중요한 과제의 하나다. 우리는 전자기학 체계를 구성하는 가장 기본적인 벡터장: $\vec{E}=-\vec{\nabla}_{\varphi}$, $\vec{D}={\epsilon}\vec{E}$, $\vec{\nabla}{\times}\vec{A}$, $\vec{B}={\mu}\vec{H}$, $\vec{B}={\mu}_0(\vec{\nabla}_{\varphi}{^*}+\vec{M})$들의 가시화 시뮬레이션을 Mathematica 프로그램으로 작성하여 추상적인 전자기벡터장의 시각화 모델을 제시하였다. 이 시뮬레이션을 전자기 벡터장의 물리학적 지식체계를 탐구해 가는 기본 플랫폼으로 활용할 수 있다.
Tensor 하면 최근 3D로 white matter내의 섬유질을 멋있게 그려내는 diffusion tensor를 연상합니다. 하지만 여기서 다룰 tensor는 수학적 연산자(operator)입니다. NMR 혹은 MRI에서 스핀을 vector로 표시하고, 이 vector 스핀이 90도 rf pulse에 의해서 z축에서 x-y Plane으로 rotation되는 것을 vector diagram으로 나타냅니다. 그런데 이 vector notation으로는 스핀에 일어나는 여러 현상들을 수식적으로 모델 하는데 한계가 있습니다. 그래서 도입된 모델이 product operator와 tensor operator입니다 (1, 2, 3). 한 예로 우리가 다루는 proton NMR 신호가 single quantum인데 23Na 등에는 multiple quantum 신호가 생기게 되며 이는 vector로는 나타낼 수가 없으며 tensor로 분석이 가능합니다 (4, 5).
In this paper, the characteristics of single-phase line-start permanent magnet synchronous motor driven by constant voltage are analyzed on d-q axis vector diagram and compared with that of current controlled motor. The coupled method of symmetrical coordinates and d-q axis voltage equation are applied to the analysis method like the analysis of single-phase induction motor. From the result of the analysis, it is seen that motors driven by constant voltage source have effects on not only the amplitude of current and torque but also current and current phase angle, so overall characteristics such as power factor and load angle are affected by circuit parameters. For precise analysis and design of single-phase line-start synchronous motor, its characteristics should be analyzed on d-q axis vector plan in consideration of the variation of circuit parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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