The accurate estimation of software development cost is important to a successful development in software engineering. Until recent days, the model using regression analysis based on statistical algorithm and machine learning method have been used. However, this paper estimates the software cost using support vector regression, a sort of machine learning technique. Also, it finds the best set of optimized parameters applying genetic algorithm. The proposed GA-SVR model outperform some recent results reported in the literature.
This paper presents a implementation of speed sensorless vector control algorithm of induction motor using MATLAB/SIMULINK. The proposed method utilize the combination of the voltage model based on stator equivalent model and the current model based on rotor equivalent model, which enables stable estimation of rotor flux. Estimated rotor speed, which is used to speed controller of induction motor, is based on estimated flux. The overall system consisted of speed controller with the most general PI controller, current controller, flux controller. Speed sensorless vector control algorithm is implemeted as block diagrams using MATLAB/SIMULINK. Realtime control is perform by dSPACE DS1104 control board and Real-Time-Interface(RTI).
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.12
no.8
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pp.3697-3705
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2011
There is the temporal correlation of the video sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose a new prediction search algorithm for block matching using the temporal and spatial correlation of the video sequence and local statistics of neighboring motion vectors. The proposed ANBA(Adaptive Neighboring-Block Search Algorithm) determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(Sum of Absolute Difference) value by the predicted motion vectors of neighboring blocks around the same block of the previous frame and the current frame and use a previous motion vector. Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved up to the 1.06dB as depend on the video sequences and improved about 0.01~0.64dB over MVFAST and PMVFAST.
In this paper, we propose the prediction search algorithm for block matching using the temporal/spatial correlation of the video sequence and the renter-biased property of motion vectors The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(Sum of Absolute Difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate pint in each search region and the predicted motion vector from the neighbour blocks of the current frame. And the searching process after moving the starting point is processed a adaptive search pattern according to the magnitude of motion vector Simulation results show that PSNR(Peak-to-Signal Noise Ratio) values are improved up to the 0.75dB as depend on the video sequences and improved about 0.05∼0.34dB on an average except the FS (Full Search) algorithm.
By both in vitro hydroxylamine mutagenesis of the wild type 3-phosphoglycerate kinase gene (PGK) promoter DNA and insertion of the leu2-d gene, we have created yeast expression vectors potentially useful for production of eukaryotic genes in yeast. The guanine (G) to adenine (A) change at the -3 position from the ATG start codon of the PGK promoter-based vector rendered a 6~7 times elevated expression of the adjacent eukaryotic gene, and insertion of the leu2-d gene in the vector containing the mutated PGK promoter further enhanced the expression of the gene. When expression of the AIDS virus HIV1-gagP17 gene in a lacZ fusion form was examined with this new vector, a 15 times higher level of expression than that from the original PGK promoter was observed. Northern and Southern analysis showed that this elevated expression is due to the production of a high copy number of mRNA by leu2-d gene functioning and by efficient translation of the produced mRNA. Thus, the vector that contained the A at the -3 position from the ATG start codon in the promoter region and the leu2-d gene shows increased expression capability and will be potentially useful for production of eukaryotic genes in yeast.
This paper presents a method to display the 3D vector fields by analyzing phase space. This method is based on the connections between ordinary differential equations and the topology of vector fields. The phase space analysis should be geometric interpolation of an autonomous system of equation in the form of the phase space. Every solution of it system of equations corresponds not to a curve in a space, but the motion of a point along the curve. This analysis is the basis of this paper. This new method is required to decompose the hexahedral cell into five or six tetrahedral cells for 3D vector fields. The critical points can be easily found by solving a simple linear system for each tetrahedron. The tangent curves can be integrated by finding the intersection points of an integral curve traced out by the general solution of each tetrahedron and plane containing a face of the tetrahedron.
Kim, Mi-Young;Choi, Jang-Woon;Lee, Hyun;Lee, Young-Ho
Proceedings of the KSME Conference
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2001.11b
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pp.410-416
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2001
An algorithm of 3-D particle image velocimetry(3D-PIV) was developed for the measurement of 3-D velocity field of complex flows. The measurement system consists of two or three CCD camera and one RGB image grabber. In this study, stereo photogrammetty was applied for the 3-D matching of tracer particles. Epipolar line was used to decect the stereo pair. 3-D CFD data was used to estimate algorithm. 3-D position data of the first frame and the second frame was used to find velocity vector. Continuity equation was applied to extract error vector. The algorithm result involved error vecotor of about 0.13 %. In Pentium III 450MHz processor, the calculation time of cross-correlation for 1500 particles needed about 1 minute.
The position of a 3-dimensional(3D) point can be measured by using calibrated stereo camera. To obtain more accurate measurement ,more accurate camera calibration is required. There are many existing methods to calibrate camera. The simple linear methods are usually not accurate due to nonlinear lens distortion. The nonlinear methods are accurate more than linear method, but it increase computational cost and good initial guess is needed. The multi step methods need to know some camera parameters of used camera. Recent years, these explicit model based camera calibration work with the development of more precise camera models involving correction of lens distortion. But these explicit model based camera calibration have disadvantages. So implicit camera calibration methods have been derived. One of the popular implicit camera calibration method is to use neural network. In this paper, we propose implicit stereo camera calibration method for 3D reconstruction using support vector machine. SVM can learn the relationship between 3D coordinate and image coordinate, and it shows the robust property with the presence of noise and lens distortion, results of simulation are shown in section 4.
Park, Chan-Hyuk;Cho, Hyun-Jin;Yoon, Hee-Sung;Ha, Jung-Woo;Kim, Joong-Kyoung;Koh, Chang-Seop
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.8
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pp.1039-1045
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2014
Acoustic noise from a transformer, recently, has drawing more and more attentions. One of the main source of the noise is thought to be magnetostriction of the electrical steel sheets which compose transformer core. This paper deals with the magnetostriction of a highly grain-oriented electrical steel sheet measured by using a vector single sheet tester and a three-axial strain gauge. The results show that direction and axis ratio as well as the magnitude of the applied magnetic flux density contribute much to magnetostriction.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.1
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pp.242-259
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2015
Three-dimensional video coding is one of the main challenges restricting the widespread applications of 3D video and free viewpoint video. In this paper, a novel fractal coding algorithm with motion-vector-field-based motion estimation for depth map sequence is proposed. We firstly add pre-search restriction to rule the improper domain blocks out of the matching search process so that the number of blocks involved in the search process can be restricted to a smaller size. Some improvements for motion estimation including initial search point prediction, threshold transition condition and early termination condition are made based on the feature of fractal coding. The motion-vector-field-based adaptive hexagon search algorithm on the basis of center-biased distribution characteristics of depth motion vector is proposed to accelerate the search. Experimental results show that the proposed algorithm can reach optimum levels of quality and save the coding time. The PSNR of synthesized view is increased by 0.56 dB with 36.97% bit rate decrease on average compared with H.264 Full Search. And the depth encoding time is saved by up to 66.47%. Moreover, the proposed fractal depth map sequence codec outperforms the recent alternative codecs by improving the H.264/AVC, especially in much bitrate saving and encoding time reduction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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