Research in the field of computer vision based on deep learning is being actively conducted. However, deep learning-based models have vulnerabilities in adversarial attacks that increase the model's misclassification rate by applying adversarial perturbation. In particular, in the case of FGSM, it is recognized as one of the effective attack methods because it is simple, fast and has a considerable attack success rate. Meanwhile, as one of the efforts to visualize deep learning models, Grad-CAM enables visual explanation of convolutional neural networks. In this paper, I propose a method to generate adversarial examples with high attack success rate by applying Grad-CAM to FGSM. The method chooses fixels, which are closely related to labels, by using Grad-CAM and add perturbations to the fixels intensively. The proposed method has a higher success rate than the FGSM model in the same perturbation for both targeted and untargeted examples. In addition, unlike FGSM, it has the advantage that the distribution of noise is not uniform, and when the success rate is increased by repeatedly applying noise, the attack is successful with fewer iterations.
This paper proposes a composite form of fuzzy adaptive control plan based on a robust observer. The fuzzy 2D control gains are regulated by the parameters in the LMIs. Then, control and learning performance indices with weight matrices are constructed as the cost functions, which allows the regulation of the trade-off between the two performance by setting appropriate weight matrices. The design of 2D control gains is equivalent to the LMIs-constrained multi-objective optimization problem under dual performance indices. By using this proposed smart tracking design via fuzzy nonlinear criterion, the data link can be further extended. To evaluate the performance of the controller, the proposed controller was compared with other control technologies. This ensures the execution of the control program used to track position and trajectory in the presence of great model uncertainty and external disturbances. The performance of monitoring and control is verified by quantitative analysis. The goals of this paper are towards access to adequate, safe and affordable housing and basic services, promotion of inclusive and sustainable urbanization and participation, implementation of sustainable and disaster-resilient buildings, sustainable human settlement planning and manage. Therefore, the goal is believed to achieved in the near future by the ongoing development of AI and control theory.
Adaptive control system has evolved as an attempt to avoid degradation of the dynamic performance of a control system when environmental variations occurs. While the feedback control system is oriented toward the elimination of the effect of state perturbations, the adaptive control system is oriented toward the elimination of the effect of structural perturbation, upon the performances of the control system. The model reference adaptive controller is utilized in velocity loop controller for positioning and tracking is designed based on the linear decoupled dynamics.
This paper presents an approach to the position control of a robot manipulator by using a self-tuning pole-placement controller with an inverse model. The linearized independent difference equations of manipulator motion are obtained, and the parameters of these models are estimated on line. The controller is composed of two parts, the primary controller obtains desired torques by using an inverse model and the secondary controller computes variational torques on the basis of induced perturbation equations by minimizing a quadratic criterion with a closed-loop pole-placement. Simulation is performed to demonstrate the effectiveness of this approach.
This paper deals with the theory for rotational motion of a two-layer Earth model (an inelastic mantle and liquid core) including the dissipation in the mantle-core boundary(CMB) along with tidal effects produced by Moon and Sun. An analytical solution being derived using Hori's perturbation technique at a second order Hamiltonian. Numerical nutation series will be deduced from the theory.
The effect of toxicants on ecological systems is an important issue from mathematical and experimental points of view. Here we have studied dynamical model of a single-species population-toxicant system. Two cases are studied: constant exogeneous input of toxicant and rapidly fluctuating random exogeneous input of toxicant into the environment. The dynamical behaviour of the system is analyzed by using deterministic linearized technique, Lyapunov method and stochastic linearization on the assumption that exogeneous input of toxicant into the environment behaves like ‘Coloured noise’.
This paper consider a new weighted model reduction using block diagonal solutions of Lyapunov inequalities. With the input and/or output weighting function, the stability of reduced order system is quaranteed and a priori error bound is proposed. to achieve this, after finding the solutions of two Lyapunov inequalities and balancing the full order system, we find the reduced order systems using the direct truncation and the singular perturbation approximation. The proposed method is compared with other existing methods using numerical example.
In this paper, a three level duty cycle controlled half bridge LLC converter for EV charger application is presented. The topology and operating regions of the converter are discussed. The equations of the converter are derived in time domain. A small signal model of the converter is developed by perturbation and linearization of the steady state model about their operating point using Extended Describing function.
포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.
전구영역 수치모델을 이용하여 순압 로스비-하우어비츠 파동의 안정성을 조사하였다. 본 연구에서 조사한 로스비-하우어비츠 파동은 강체 회전하는 동서 기본류와 유한한 진폭을 가지는 구면조화 파동으로 구성된다. 로스비-하우어비츠 파동은 강체 회전하는 동서 평균류의 강도에 따라 정상 또는 비정상의 구조로 나타난다. 수치 실험을 통해 임의의 다른 두 시간에서 섭동장의 진폭을 비교하여 파동의 안정성뿐만 아니라 성장률을 결정하였다. 로스비-하우어비츠 파동의 불안정 모드는 다양한 동서 파수 성분이 결합된 형태로 나타났다. 파동의 속도가 느린 지역에서 와도 섭동장은 불연속적인 형태를 보이는데, 이는 모델의 수평 해상도와 관계가 없는 것으로 밝혀졌다. 푸리에-유한 요소 모델에서 더 이른 적분 시간에 불안정 모드가 나타났는데, 이는 구면조화 스펙트럴 모델 대비 더 낮은 수치 정확도를 가지기 때문인 것으로 보인다. 모델의 전체적인 정확도를 고려하여, 불안정 모드가 구면 조화 파동을 전체적으로 지배하기 시작하는 시간을 추정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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