본 연구에서는 통과대역폭, 리플, 저지대역 감쇠도의 필터특성을 고려하여 주어진 입력사양에 부합하는 withdrawal SAW 필터의 새로운 최적화 알고리즘을 개발하고자 하였다. 필터의 성능해석을 위해 델타함수 모델을 이용하였으며, 대표적인 필터구조로서 균일한 입력 IDT에 대해 출력단을 withdrawal weighting하는 경우를 선정, 해석하였다. 이를 위해 여덟개의 설계변수를 선정하였으며 각각의 변화가 성능변수에 미치는 영향을 고려하여 세 단계를 거쳐 최적화 알고리즘을 완성하였다. 첫 단계에서는 삽입손실을 고려하여 입출력 전극수와 형상의 규격을 결정하고 다음 단계에서는 위상반전 방법을 이용하여 대역폭을 조절하며, 마지막 단계에서는 전극을 추가, 제거하는 방법을 통해 저지대역의 특성규격을 만족시켰다. 본 연구를 통해 제시하는 새로운 withdrawal weighting 필터 설계방법은 기존의 설계 방법들과는 달리 통과대역폭, 리플. 저지대역 억압도, 삽입손실 등의 필터특성을 동시에 고려하며 주어진 입력사양에 부합하는 필터를 최적화할 수 있다.
본 논문에서는 사람의 신체 일부분을 추적하는 시스템을 위해서 피부영역을 추출하고 여러 개의 영역을 추적하는 칼만 필터와 가중 탐색 영역을 이용한 다중 CAMShift 알고리즘(KWMCAMShift)을 제안한다. 배경모델을 구성하고 손과 얼굴의 피부색영역을 탐색 영역으로 하는 CAMShift를 제안한다. 이때 CAMShift의 유동적인 탐색영역을 안정화하기 위해 칼만 필터를 이용한다. 손과 얼굴 등이 상호 겹쳐지는 경우 탐색영역의 손실을 막기 위해 주 탐색영역과 비 탐색영역에 대한 가중치를 부가하여 서로 폐색 영역에 대한 회피 알고리즘을 제안한다. 얼굴 영역과 양손의 영역을 중심으로 인간의 자세를 추정하여 어깨와 손과의 관계로 팔꿈치를 추정하였고, 가우시안 배경 모델에 생성되는 그림자를 제거하여 발끝을 찾아 신체 전체를 추정하였다. 제안된 KWMCAMShift 알고리즘을 적용하였을 때 폐색 시에도 96.82%의 인식률을 보였으며 실시간이 가능하였다.
본 논문에서는 2D 심초음파영상으로 부터 가중모델을 검출하고 이 모델로써 Hough변환을 수행하여 좌심실의 심내벽윤곽을 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법의 수행은 다음과 같이 크게 두단계로 나누어진다. 첫번째 단계에서는 근사적인 심내벽 모델과 모델의 중심을 검출하기 위하여 근사모델 검출 알고리듬이 수행되고 그런다음, 검출된 모델로써 가중모델을 구성한다. 두번째 단계에서는 가중모델과 에지영상을 이용한 Hough변환을 수행하므로써 좌심실 동공의 중심을 자동적으로 찾은 다음, 가중모델, 에지영상 및 동공의 중심과 같은 지식을 이용하여 심내벽 윤곽을 검출하였다.
이 논문은 영상내의 다양한 발광 효과를 선택적으로 다루기 위한 가중치 예측 생략 방법을 다루고 있다. 가중치 예측은 부호화 효율과 영상의 화질을 개선시키는 데에 지대한 역할을 하고 있으나, 방대한 연산 량으로 인해 실제로 구현하기 어려운 제점이 있다. 제안한 기술은 JM 표준의 가중치 예측에 비해 약 15%의 비트 율을 감소시키면서 지역적인 가중치 예측에 비해 30%의 연산 량을 감소시켰다.
Recently high dynamic range imaging technique is hot issue in computer graphic area. We present a progressive tone mapping algorithm, which is based on weighted least squares optimization framework. Our approach combines weighted leastsquaresfiltering with iCAM06, for showing more perceptual high dynamic range images in conventional display, while avoiding visual halo artifacts. We decompose high dynamic range image into base layer and detail layer. The base layer has large scale variation, it is obtained by using weighted least squares filtering, and then the base layer incorporates iCAM06 model. Then, adaptive compression on the base layer according to human visual system. Only the base layer reduces contrast, and preserving detail. The resultshows more perceptual color appearance and preserve fine detail, while avoiding common artifacts.
본 논문에서는 gradient inverse weighted filtering(GIWF) 보간법 기반의 화면 내 디인터레이싱 알고리듬을 제안한다. 소실된 화소 줄을 보간하기 위해서 먼저 선 처리 과정을 통해 정해진 마스크의 중간 지점의 예측 값을 생성한다. 이 때는 4-tap 필터를 이용을 한다. 다음으로 이웃 픽셀들 사이에서 마스크 내의 기울기 정보를 이용하여 gradient-weighted 필터의 가중치 계수를 계산한다. 그리고 마지막으로 새롭게 제시된 GIWF 보간법을 이용하여 소실된 화소 줄을 보간하게 된다. GIWF를 이용하여 영상의 디테일을 보존하고 잡음을 제거하는 효과를 얻게 되었다. 제안된 방법의 영상 시퀀스에 대한 실험 결과는 기존의 방법들에 비하여 성능의 우수함을 보여준다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제7권1호
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pp.85-89
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2007
Many authors considered the computational aspect of sup-min convolution when applied to weighted average operations. They used a computational algorithm based on a-cut representation of fuzzy sets, nonlinear programming implementation of the extension principle, and interval analysis. It is well known that $T_W$(the weakest t-norm)-based addition and multiplication preserve the shape of L-R type fuzzy numbers. In this paper, we consider the computational aspect of the extension principle by the use of $T_W$ when the principle is applied to fuzzy weighted average operations. We give the exact solution for the case where variables and coefficients are L-L fuzzy numbers without programming or the aid of computer resources.
본 연구는 반도체 제조공정에서 사용되는 단일 Burn-In oven에서의 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하기 위한 생산 스케줄링을 결정하는 문제를 다룬다. 본 연구에서는 모든 작업은 상시에 시작가능하고 각각은 서로 다른 가중치를 가지고 있다고 가정하였다. 일반적으로 단일 Burn-In oven은 다양한 작업들이 동시에 가능한 Batch processing 기계이다. 따라서 다양한 작업들로 구성된 하나의 Batch의 Processing time은 그 Batch 내에 있는 가장 긴 Processing time을 가지는 작업에 의해 결정된다. 본 연구에서 Batch size는 미리 결정되지 않은 상황이라고 가정한 후, 최적의 Batch 개수와 작업의 순서를 결정하기 위해 유전자 알고리즘을 적용하였다. 수리적 예제를 통해서 다양한 접근방법의 성능들을 비교한 결과, 유전자 알고리즘이 Total weighted earliness와 Tardiness를 최소화하는데 가장 뛰어난 성능을 가지고 있음을 알 수 있다.
본 연구에서 이기종으로 구성된 웹 클러스터 시스템의 부하분산 알고리즘을 개발하고자 한다. 다수의 알고리즘을 제안하고, 동시 사용자수에 의거하여 응답시간을 측정하고자 한다. 동적 가중치에 의한 부하분산 알고리즘과 고정가중치에 의한 부하분산 알고리즘을 비교하고 동적 가중치 알고리즘이 우수함을 입증하고자 한다. 또한 클러스터 시스템의 효율은 사용자수가 증가함에 따라 향상됨을 보이고자 한다.
최근 인터넷이 발달하면서 인터넷 상의 다양한 컴퓨터들을 연결함으로써 이기종 클러스터 환경 구축이 용이해졌다. 이러한 이기종 클러스터 환경에서 알고리즘의 이식성을 높이기 위해서는 네트워크의 특성 및 노드의 이질성에 따른 부하 불균형에 효과적으로 적응할 수 있어야 한다 본 논문에서는 이기종 클러스터 환경에서 Message Passing 방식을 이용한 고성능 클러스터 컴퓨팅 작업 시 최적의 효율을 얻을 수 있는 Enhanced-WF 알고리즘을 제시한다 Enhanced-WF 알고리즘은 부하공유를 위하여 Weighted Factoring 알고리즘을 기반으로 적응할당정책을 적용하는 동시에 네트워크 통신시간과 계산시간을 겹치게 한다. Enhanced-WF 알고리즘의 성능을 측정하기 위해 이기종 PC클러스터 환경에서 PVM을 이용한 행렬곱셈 프로그램을 이용하였다. 그 결과, Enhanced-WF 알고리즘이 이기종 클러스터 환경에서 Send, GSS, Weighted Factoring 알고리즘과 같은 기존의 부하공유 알고리즘보다 효과적임을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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