본 논문에서는 한 장의 영상으로부터 물체의 형상을 복원하는shape from shading 문제에 접근하기 위한 새로운 알고리즘을 제안하였다. 제안된 반복 알고리즘에서 주어진 3차원 표면이 직교 다항식에 의해 근사화되고 주어진 표면과 그것이 미분치 사이의 관계를 다항식 개수를 이용한 행렬식으로 표현하였다. 또한 표면의 상대적인 높이와 그것이 미분치를 서로 반복적으로 갱신하면서 얻었다. 알고리즘의 성능을 밝기오차, 표면의 방향오차, 높이오차 측면에서 평가하였으며 제안된 방법과 기존의 여러 방법들과의 성능 비교를 보였다.
This paper proposes a study on the effects of motion errors for acceleration/ deceleration types. The proposed motion errors are consisted of two errors : one due to transient response of servomechanism and the other due to gain mismatching of positioning servo motor. They are derived from using laplace transformation for the block diagram of general purpose feed drive system. In order to minimize them, the paper proposes second order polynomial regression model by using orthogonal array method which describes one of experimental methodolgies. The validity and reliability of the study was veri lied on a vertical machining center equipped with FANUC 0MC through a series of experiments and analyses.
In this paper, we consider resource allocation with proportional fairness in the downlink orthogonal frequency division multiple access relay networks, in which relay nodes operate in decode-and-forward mode. A joint optimization problem is formulated for relay selection, subcarrier assignment and power allocation. Since the formulated primal problem is nondeterministic polynomial time-complete, we make continuous relaxation and solve the dual problem by Lagrangian dual decomposition method. A near-optimal solution is obtained using Karush-Kuhn-Tucker conditions. Simulation results show that the proposed algorithm provides superior system throughput and much better fairness among users comparing with a heuristic algorithm.
To find the working condition is one of the important factors in precision machining. In this study, we analyzed maximum working temperature by infra-red camera and surface roughness in side wall end milling using design of experiment (DOE): RSM(response surface methodology), ANOM(analysis of means) and ANOVA(analysis of variance) by table of orthogonal array. ANOM and ANOVA are well adapted to select sensitivity of design variables for maximum working temperature and surface roughness. The effective design variables and their levels should be determined using ANOM, ANOVA. RSM is presented 2nd order approximation polynomial of maximum working temperature and surface roughness is composed with design variables. Therefore, it is expected that the proposed procedure using design of experiment : table of orthogonal array, ANOM, ANOVA and RSM can be easily utilized to solve the problem of working condition.
Due to nonlinear-synthetic uncertainty including the total unknown nonlinear load torque, the total parameter variation and the fixed load torque, a synchronous reluctance motor (SynRM) driving a continuously variable transmission (CVT) system causes a lot of nonlinear effects. Linear control methods make it hard to achieve good control performance. To increase the control performance and reduce the influence of nonlinear time-synthetic uncertainty, an admixed recurrent Gegenbauer orthogonal polynomials neural network (ARGOPNN) with a modified particle swarm optimization (MPSO) control system is proposed to achieve better control performance. The ARGOPNN with a MPSO control system is composed of an observer controller, a recurrent Gegenbauer orthogonal polynomial neural network (RGOPNN) controller and a remunerated controller. To insure the stability of the control system, the RGOPNN controller with an adaptive law and the remunerated controller with a reckoned law are derived according to the Lyapunov stability theorem. In addition, the two learning rates of the weights in the RGOPNN are regulating by using the MPSO algorithm to enhance convergence. Finally, three types of experimental results with comparative studies are presented to confirm the usefulness of the proposed ARGOPNN with a MPSO control system.
For analytic functions we give an expression for the kernel $K_n$ of the remainder terms for the Gauss-Radau and the Gauss-Lobatto rules with end points of multiplicity r and prove the convergence of the kernel we obtained. The error bound are obtained for the type $$\mid$R_n(f)$\mid$ \leq \frac{1}{\pi}l(\Gamma) max_{z \in \Gamma} $\mid$K_n(z)$\mid$ max_{z \in \Gamma} $\mid$f(z)$\mid$$, where $l(\Gamma)$ denotes the length of contour $\Gamma$.
The contact problem of two elastic bodies of arbitrary shape with a general kernel form, investigated from Hertz problem, is reduced to an integral equation of the second kind with Cauchy kernel. A numerical method is adapted to determine the unknown potential function between the two surfaces under certain conditions. Many cases are derived and discussed from the work.
본 논문은 감마보정을 위한 비선형 곡선 알고리즘의 개선에 관한 연구이다. 기존의 비선형 감마 곡선 생성 방법은 Gauss-Jordan 역행렬을 적용한 최소 자승 다항식(Least Square Polynomial)을 사용하였다. 이 방법은 다항식 계수 값 계산 과정 중 고차행렬의 역행렬 연산에서 $10^{-11}$ 이하의 매우 작은 값은 절단함으로써 곡선접합의 정밀도가 감소된다. 또한 입력으로 사용되는 샘플 포인트가 10-bit 기준으로 0~1023의 밝기 값에 대하여 고루 분포되어있는 경우에만 정확한 동작이 가능하다. 본 논문은 이러한 기존 알고리즘의 단점을 보완하기 위하여, 고차 다항식의 계수 값을 반데몬드 행렬(Vandemond Matrix)에 SVD분해(Singular Value Decomposition)와 QR분해법(QR Decomposition)을 적용하여 행렬의 고유치와 직교성분만으로 연산하였다 또한, 입력 데이터의 구간을 분할하여 각 구간의 다항식을 생성하고, 새롭게 생성된 다항식을 이용하여 곡선 접합을 수행하도록 하였다. 입력 데이터와 곡선 접합결과의 평균제곱오차(Mean Square Error: MSE)와 표준편차(Standard Deviation: STD)를 통한 오차율 비교 결과 최하위 비트(Least Significant Bit: LSB) 에러 범위에서 MSE가 약 $10^{-9}$ 이고 STD는 약 $10^{-5}$로 정밀도가 향상되었다.
In this study, we propose the method of optimally changing material of BIW for minimizing weight while satisfying vehicle requirements on static stiffness. First, we formulate a material selection optimization problem. Next, we establish the CAE procedure of evaluating static stiffness. Then, to enhance the efficiency of design work, we integrate and automate the established CAE procedure using a commercial process integration and design optimization (PIDO) tool, PIAnO. For effective optimization, we adopt the approach of metamodel based approximate optimization. As a sampling method, an orthogonal array (OA) is used for selecting sampling points. The response values are evaluated at the sampling points and then these response values are used to generate a metamodel of each response using the linear polynomial regression (PR) model. Using the linear PR model, optimization is carried out an evolutionary algorithm (EA) that can handle discrete design variables. Material optimization result reveals that the weight is reduced by 44.8% while satisfying all the design constraints.
본 연구에서는 직교 다항 회귀모델을 이용하여 수용설비의 소비전력을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 제시하는 추정모델은 수학적인 방법인 외삽법과 상관법을 이용할 수 있고, 저차의 방정식을 고차의 방정식에 어떤 수정도 없이 그대로 저차의 계수를 사용할 수 있어 다중 회귀모델에 비해 계산시간 및 계산용량이 절약되며, 이것의 반대 상황도 성립하여 소비전력을 추정하는데 매우 유용한 방법이라 할 수 있다. 추정 모델을 2차, 3차 4차로 구성하고 추정한 결과 4차 모델이 양호한 결과를 나타내었으며, 상관법에 의해 수용설비의 소비전력을 추정한 결과 추정 오차율이 2[%] 이하로 양호하였다. 그리고 외삽법에 의해 1997년의 소비전력을 추정한 결과 4차 모델의 추정 오차율이 1[%]대를 나와 추정모델의 유효성과 타당성을 검증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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