Eigenvalue reduction schemes approximate the lower eigenmodes that represent the global behavior of the structures. In the, we proposed a two-level condensation scheme(TLCS) for the construction of a reduced system. In first step, the of candidate elements by energy estimation, Rayleigh quotient, through Ritz vector calculation, and next, the primary degrees of freedom is selected by sequential elimination from the degrees of freedom connected the candidate elements in the first step. In the present study, we propose TLCS combined with iterative improved reduced system(IIRS) to increase accuracy of higher modes intermediate range. Also, it possible to control the accuracy of the eigenvalues and eigenmodes of the reduced system. Numerical examples demonstrate performance of proposed method.
구조 역섭동 문제에서, 신뢰할 만한 결과를 얻기 위해서는 정의되지 않은 모든 자유도가 미지변수로 간주되기 때문에 많은 전산자원이 필요하다. 본 연구에서는 축소시스템 기법과의 연동을 통해 정의되지 않은 자유도를 축소시스템에서 정의된 자유도 정보로 대체함으로써 해의 정확성과 계산의 효율성을 확보하는 기법을 제안한다. 일반적으로 구조 시스템을 축소할 경우, 시스템 축소변환 행렬에 오차가 포함되게 된다. 이 오차로 인해 축소기법을 적용하여 역섭동 문제의 정확한 해를 구하는 것은 쉽지 않은 문제이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 자유도 변환행렬을 매 단계마다 개선하는 반복적 축소 시스템 기법을 적용한다. 자유도 기반 축소시스템의 신뢰성은 주자유도 선정 위치와 변환행렬의 반복 계산 횟수에 의해 결정되며, 변환행렬의 반복 계산을 줄이기 위해서는 시스템 구축 초기에 주자유도가 잘 선정되어야 한다. 따라서, 본 연구에서는 축소모델의 정확도를 향상시키고 변환 행렬의 반복 계산을 최소화하기 위해 2단계 축소기법을 적용하여 주자유도 위치를 선정한다. 최종적으로 수치예제를 통해서 반복적 역섭동법의 효용성을 확인한다.
This paper presents improved direct method for calculating the closest saddle node bifurcation (CSNB) point, which is also applicable to the selection of appropriate load shedding, reactive power compensation point detection. The proposed method reduced dimension of nonlinear equation compared with that of Dobson's direct method. The improved direct method, utilizing Newton Iterative method converges very quickly. But it diverges if the initial guess is not very close to CSNB. So the direct method is performed with the initial values obtained by carrying out the iterative method twice, which is considered most efficient at this time. Since sparsity techniques can be employed, this method is a good choice to a large scale system on-line application. Proposed method has been tested for 5-bus, New England 30-bus system.
축소시스템 기법은 전체 구조의 거동을 나타내는 저차 고유모드를 근사화한다. 지난 연구에서 축소 시스템을 구축하기 위한 2단계 축소기법을 제안하였다. 첫 단계에서 리츠벡터를 이용한 각 요소의 레일리 지수를 통해 요소 에너지를 예측 하고 이를 토대로 후보영역을 선정한다. 다음 단계에서 후보영역에 포함된 자유도로 축소된 1단계 축소 시스템에 순차적 소거법을 적용하여 최종적인 주자유도를 선정한다. 이번 연구에서는 2단계 축소 기법에 축소시스템 개선을 위한 반복적 기법을 적용하여 중간영역에서의 고차모드의 정확도를 추가적인 시스템의 확장없이 구하는 방법을 제안한다. 이 방법은 축소시스템에서 고유치와 고유모드의 정확도를 조절하는 것까지도 가능하다. 최종적으로 제안된 기법의 성능을 수치 예제를 통해 검증한다.
In sensitivity analysis, semi-analytical method(SAM) reveals severe inaccuracy problem when relatively large rigid body motions are identified for individual elements. Recently such errors of SAM resulted by the finite difference scheme have been improved by the separation of rigid body mode. But the eigenvalue should be obtained first before the sensitivity analysis is performed and it takes much time in the case that large system is considered. In the present study, by constructing a reduced one from the original system, iterative method combined with mode decomposition technique is proposed to compute reliable semi-analytical design sensitivities. The sensitivity analysis is performed by the eigenvector acquired from the reduced system. The error of SAM caused by difference scheme is alleviated by Von Neumann series approximation.
본 논문에서는 비디오에서의 특징점 추적을 통해 얻은 2차원 좌표를 이용하여 3차원 구조를 계산하고 부분적으로 복원된 형상들을 점진적으로 융합하여 전체 형상을 생성하는 기법을 제안한다. 영상의 각 프레임에서 공통적으로 추적된 특징점들을 이용하여 형상을 추정한다. 3차원 좌표 추정 방법으로 개선된 직교분해기법을 사용하였다. 개선된 직교분해기법에서는 3차원 좌표를 복원함과 동시에 카메라의 위치와 방향을 계산할 수 있다. 복원된 부분 형상의 융합을 통해 입체적인 전체 형상을 만든다. 복원된 부분 데이터들의 서로 다른 좌표계를 기준 좌표계로 변환하여 하나의 전체 형상으로 융합한다. 형상 추정 과정과 융합 과정이 통합적으로 수행되며 반복적 최적화 작업을 수행하지 않고 선형적으로 이루어진다. 이는 기존 융합 방법인 ICP(Iterative Closest Point) 방법보다 융합 속도를 향상시켜 빠른 형상 복원이 가능하다. 융합 시간은 평균 0.01초 이내의 수행 속도를 보이며 융합의 오차는 평균 1.0mm 이하의 오차를 보였다.
본 논문은 다중반송파로 인한 높은 최대 전력 대 평균 전력 비 감소를 위한 PTS 방식에서 시스템의 복잡도를 줄이기 위해 임계간을 활용하여 부 블록 계수를 최적화시키는 적응 부 최적 PTS 알고리즘을 제안한다. 제안 방법의 성능은 부 블록수가 4인 경우, $10^{-3}$에서 PAPR은 Cimini방법보다 0.4dB 향상된 8.1dB로 PTS성능과 거의 동일하였고, 평균 계산은 임계값 8dB를 적용할 경우, PTS방법에 비해 대략 22%로 감소하였으며, Cimini 방법에 비해서는 44%정도로 감소하였다. 부 블록수가 8인 경우, 10-3에서 제안방법의 PAPR은 PTS방법에 비해 0.7dB성능이 열화 되었으나, Cimini방법에 비해서는 0.4dB 성능이 향상되었다. 평균 계산은 임계값 7.5dB를 적용할 경우. PTS방법에 비해 대략 2.4%로 감소하였으며, Cimini방법에 비해서는 39%정도로 감소하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.188-210
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2022
As a promising technique to support tremendous numbers of Internet of Things devices and a variety of applications efficiently, mobile edge computing (MEC) has attracted extensive studies recently. In this paper, we consider a MEC-assisted peer-to-peer (P2P) mobile communication system where MEC servers are deployed at access points to accelerate the communication process between mobile terminals. To capture the tradeoff between the time delay and the energy consumption of the system, a cost function is introduced to facilitate the optimization of the computation and communication resources. The formulated optimization problem is non-convex and is tackled by an iterative block coordinate descent algorithm that decouples the original optimization problem into two subproblems and alternately optimizes the computation and communication resources. Moreover, the MEC-assisted P2P communication system is compared with the conventional P2P communication system, then a condition is provided in closed-form expression when the MEC-assisted P2P communication system performs better. Simulation results show that the advantage of this system is enhanced when the computing capability of the receiver increases whereas it is reduced when the computing capability of the transmitter increases. In addition, the performance of this system is significantly improved when the signal-to-noise ratio of hop-1 exceeds that of hop-2.
전기 임피던스 단층촬영법을 이용한 정적 영상 복원에서 대표적으로 사용되고 있는 복원 알고리즘은 modified Newton-Raphson(mNR) 알고리즘으로 수렴 속도 및 추정 정확도 측면에서 비교적 다른 알고리즘들에 비해 좋은 성능을 나타낸다. mNR 알고리즘에서는 측정 전압과 계산 전압과의 차이, 즉 잔류오차를 최소화하도록 목적함수를 설정하고 이를 반복 연산하여 내부의 저항률 분포를 추정한다. 이때 EIT 역문제의 비정치성을 완화시키기 위해 조정방법을 사용하며 조정인자에 따라 서로 다른 영상 복원 성능을 나타낸다. 기존 기법에서는 반복 연산마다 일정한 상수 값의 조정인자를 사용하기 때문에 대상 물체의 내부 상태가 변하거나 측정 잡음 등이 있는 경우 때때로 조정인자에 따라 영상 복원이 수렴되지 않는다. 따라서 본 논문에서는 영상 복원 수렴 및 성능을 개선하기 위하여 잔류오차에 기반하여 반복 연산마다 자동적으로 조정인자를 수정하는 기법을 제안하였다. 시뮬레이션과 실험을 수행하여 제안된 기법의 영상 복원성능을 평가한 결과 비교적 양호한 성능을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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