The purpose of this paper is to prove strong convergence theorems for finding a common element of the set of fixed points of a weak relatively nonexpansive mapping and the set of solutions of the variational inequality for an inverse-strongly-monotone mapping by a new hybrid method in a Banach space. We shall give an example which is weak relatively nonexpansive mapping but not relatively nonexpansive mapping in Banach space $l^2$. Our results improve and extend the corresponding results announced by Ying Liu[Ying Liu, Strong convergence theorem for relatively nonexpansive mapping and inverse-strongly-monotone mapping in a Banach space, Appl. Math. Mech. -Engl. Ed. 30(7)(2009), 925-932] and some others.
The purpose of this article is to prove strong convergence theorems for weak relatively nonexpansive mapping which is firstly presented in this article. In order to get the strong convergence theorems for weak relatively nonexpansive mapping, the monotone CQ iteration method is presented and is used to approximate the fixed point of weak relatively nonexpansive mapping, therefore this article apply above results to prove the strong convergence theorems of zero point for maximal monotone operators in Banach spaces. Noting that, the CQ iteration method can be used for relatively nonexpansive mapping but it can not be used for weak relatively nonexpansive mapping. However, the monotone CQ method can be used for weak relatively nonexpansive mapping. The results of this paper modify and improve the results of S.Matsushita and W.Takahashi, and some others.
On the process of cross-media color reproduction, a key feature is the use of gamut mapping techniques to adjust the different color gamuts between displays and printers. Even though a number of GMAs have been published, but there are no method satisfactory enough for more exect color reproduction. In this paper, the gamut mapping methods of nearest point clipping(NPC), centroid clipping (SLIN), straight clipping and cusp clipping(CUSP) were tested and analyzed with color difference, and a new gamut mapping algorithm based on variable anchor point method was proposed.
본 논문에서 구현한 2.5D 맵핑(mapping) 시스템은 다양한 질감과 패턴에 따른 패션 의상의 모델 사진 이미지를 그대로 살려 외각선 영역 위에 드레이핑(draping)함으로써 새로운 디자인을 창출할 수 있고, 직접 샘플이나 시제품을 제작하지 않고도 시뮬레이션만으로 의상 작품을 확인할 수 있다. 또한 원단 디자인과 최종 제품의 상태를 정확하게 예측할 수 있는 기능을 제공하며, 원단과 모델 사진 이미지의 데이터베이스 구축으로 쉽고 빠르게 드레이핑함으로써 패션 업계의 경쟁력 향상과 비용 절감 효과를 가져 올 수 있다. 2.5D 맵핑 시스템은 보다 자연스러운 드레이핑을 위하여 메쉬 워프 알고리즘 모듈, 명암 추출과 적용 모듈, 맵핑 영역 추출 모듈, 메쉬 생성과 변형 모듈, 2.5D 맵핑 모듈로 구성하여 구현하였다. 향후 연구과제는 2.5D 맵핑 시스템의 구현 기술을 기반으로 하여 3D 의복 기술과 3D 인체 구현 기술을 접목한 3D 패션 디자인 시스템을 연구하여 2.5D 맵핑 기술의 표현 한계를 극복할 계획이다.
모바일 디바이스, PC, 서버 형 워크스테이션 시스템에서 널리 사용되고 있는 낸드 플래시 메모리는 기존의 하드 디스크에 비해 저 전력 소비, 높은 성능, 랜덤 접근 가능 등의 장점을 갖는 반면, 덮어쓰기가 불가능하여 데이터를 쓰기 전에는 항상 삭제 연산을 필요로 하는 구조적 약점을 지니고 있다. 이를 극복하기 위해 낸드 플래시 메모리의 제어기는 FTL을 사용하여 디바이스 내부 연산을 변형시킨다. 하지만 고성능 대용량 낸드 플래시 메모리 저장장치의 사용이 증가됨에 따라, 제한된 DRAM 크기에 비해 매핑 알고리즘에서 사용되는 매핑 테이블의 크기가 증가하는 문제가 발생한다. 본 논문은 이러한 DRAM의 용량 부족 문제를 해결하기 위해, 페이지 매핑 기법을 바탕으로한 적응적 매핑정보 캐싱 기법을 제안한다. 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 다양한 워크로드 분석을 기반으로 낸드 플래시 접근을 최소한으로 하는 매핑정보 캐싱 방식을 사용한다. 트레이스 기반 시뮬레이터를 통해 실험한 결과, 본 논문에서 제시하는 적응적 매핑정보 캐싱 알고리즘은 기존의 고정 매핑정보 캐싱 알고리즘에 비해 최소 7%에서 최대 70%의 성능향상을 보임을 확인할 수 있었다.
This paper proposes an efficient evolutionary programming algorithm for solving a generation expansion planning(GEP) problem known as a highly-nonlinear dynamic problem. Evolutionary programming(EP) is an optimization algorithm based on the simulated evolution (mutation, competition and selection). In this paper, new algorithm is presented to enhance the efficiency of the EP algorithm for solving the GEP problem. By a domain mapping procedure, yearly cumulative capacity vectors are transformed into one dummy vector, whose change can yield a kind of trend in the cost value. To validate the proposed approach, this algorithm is tested on two cases of expansion planning problems. Simulation results show that the proposed algorithm can provide successful results within a resonable computational time compared with conventional EP and dynamic programming.
재구성 구조를 위한 자동화된 툴의 개발에 있어서 명령들을 재구성 구조에 맵핑하기 위한 알고리즘의 개발은 가장 중요한 부분 중의 하나이다. 본 논문에서는 리소스가 한정된 Coarse-Grained 재구성 구조에 명령들을 맵핑하기 위한 알고리즘을 개발하고 이를 위한 휴리스틱을 제시하였다. 제안된 알고리즘에서는 하드웨어 리소스 사용에 대한 명령 할당과 라우팅 경로 할당을 사이클 기반의 타이밍 모델을 통해서 동시에 고려하였다. 제안된 알고리즘은 통신에 사용되는 리소스의 사용 및 전역 메모리 접근을 리스트 스케줄링을 기반으로 최소화한다. 리스트 스케줄링에서 맵핑되어야 할 명령들은 대상 어플리케이션의 데이터 플로우의 일반적인 특성들로 우선순위가 결정되게 된다. 제안된 맵핑 알고리즘의 대한 평가를 통해서 볼 때 전역 메모리 자원의 소모 및 수행 시간면에서 상당한 성능향상을 얻을 수 있었다.
Han-Sol Jin;Hyungjoo Kang;Min-Gyu Kim;Mun-Jik Lee;Ji-Hong Li
한국해양공학회지
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제38권4호
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pp.187-198
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2024
Autonomous underwater vehicles (AUVs) have a limited bandwidth for real-time communication, limiting rapid responses to unexpected obstacles. This study addressed how AUVs can navigate to a target without a pre-existing obstacle map by generating one in real-time and avoiding obstacles. This paper proposes using forward-looking sonar with an occupancy grid map (OGM) for real-time obstacle mapping and a potential field algorithm for avoiding obstacles. The OGM segments the map into grids, updating the obstacle probability of each cell for precise, quick mapping. The potential field algorithm attracts the AUV towards the target and uses repulsive forces from obstacles for path planning, enhancing computational efficiency in a dynamic environment. Experiments were conducted in coastal waters with obstacles to verify the real-time obstacle mapping and avoidance algorithm. Despite the high noise in sonar data, the experimental results confirmed effective obstacle mapping and avoidance. The OGM-based potential field algorithm was computationally efficient, suitable for single-board computers, and demonstrated proper parameter adjustments through two distinct scenarios. The experiments also identified some of challenges, such as dynamic changes in detection rates, propulsion bubbles, and changes in repulsive forces caused by sudden obstacles. An enhanced algorithm to address these issues is currently under development.
최근 MR영상을 허혈성 뇌졸중의 초급성기에 뇌조직의 관류 이상을 조기에 진단하려는 연구들이 진행되고 있으나 아직 일반적인 진단용 소프트웨어만 있을 뿐 영상 자료를 후처리하여 뇌조직의 구조 및 기능적인 정보를 제공하는 mapping 영상을 특수 소프트웨어는 실용화되어 있지 않다. 본 논문에서는 Gamma-variate 곡선 정합을 이용한 뇌관류 파라미터 영상 mapping의 알고리즘 구현에 관해 연구하였다. 관류 MR영상의 각 화소마다 측정된 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선은 비선형적이어서 뇌관류에 관한 여러 가지 혈역학적 변수들을 보다 정확하게 계산할 수 없었다. 그래서 수렴속도가 빠르고 안정성이 높은 비선형 최적화 알고리즘인 Levenberg-Marquardt 알고리즘(LMA)을 활용하였다. 즉 시간에 따른 신호강도의 변화 곡선을 Gamma-variate 함수를 이용하여 곡선 정합한 후, CBV, MTT, CBF, TTP, BAT, MS의 여러 가지 혈역학적 변수를 LMA에 의해 계산하였다. 그 결과로 관류 MR영상으로부터 얻은 mapping 영상은 초급성 허혈성 뇌졸중에서 관류에 관한 혈역학적 변화를 평가함으로써 나중에 생길 뇌경색의 범위를 예견하는 데에 유용하였다.
본 논문에서는 병렬 프로그램을 구성하는 $2^n$개의 타스크 모듈들을 n-차원 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에 전체 통신 비용이 최소가 되도록 일대일 매핑하는 문제를 다룬다. 하이퍼큐브에서 최적 매핑을 구한 것은 NP-complete문제이다. 본 논문에서는 먼저 하이퍼큐브 다중 컴퓨터에서의 매핑 문제를 그래프 상에서의 최대 컷세트 집합을 구하는 문제로 변환시키는 그래프 변형 기법을 제안한다. 이러한 그래프 변형 기법을 사용하여 기존의 그래프 이분할 방법을 변형된 그래프 상에 반복 적용함으로써 하이퍼큐브에 타스크 모듈들을 효율적으로 일대일 매핑하는 반복 매핑 알고리즘을 제안한다. 여러가지 타스크그래프 상에서의 실험을 통해, 제안된 반복 매핑 알고리즘이 기존의 greedy나 recursive 매핑 알고리즘들 보다 성능이 우수함을 보인다. 특히 제안된 알고리즘은 하이퍼큐브-isomorphic, 메쉬등과 같은 정형 그래프 상에서 성능이 우수하며 거의 모든 정형 그래프에서 최적 매핑을 찾음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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