Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.21
no.5
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pp.653-659
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2011
In general, electrocardiogram(ECG) signals are sampled with a frequency over 200Hz and stored for a long time. It is required to compress data efficiently for storing and transmitting them. In this paper, a method for compression of ECG data is proposed, using by Non Uniform B-spline approximation, which has been widely used to approximation theory of applied mathematics and geometric modeling. ECG signals are compressed and reconstructed using B-spline basis function which curve has local controllability and control a shape and curve in part. The proposed method selected additional knot with each step for minimizing reconstruction error and reduced time complexity. It is established that the proposed method using B-spline approximation has good compression ratio and reconstruct besides preserving all feature point of ECG signals, through the experimental results from MIT-BIH Arrhythmia database.
Journal of the Computational Structural Engineering Institute of Korea
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v.31
no.6
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pp.331-337
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2018
This paper presents dynamic algorithm of the MLS(moving least squares) difference method using first order differential Approximation. The governing equations are only discretized by the first order MLS derivative approximation. The system equation consists of an assembly of the approximate function, so the shape of system equation is similar to FEM(finite element method). The CDM(central difference method) is used for time integration of dynamic equilibrium equation. The natural frequency analyses of the MLS difference method and FEM are performed, and two analysis results are compared. Also, the accuracy of the proposed numerical method is verified by displaying the dynamic analysis results together with the results by the existing second order differential approximation. In the process of assembling the first order MLS derivative approximation, the oscillation error was suppressed and the stress distribution was interpreted as relatively uniform.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.7
no.9
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pp.2827-2835
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2000
In recent years, much attention has been focused on improving I/O devices' processing speed which is essential in such large data processing areas as multimedia data processing. And studies on high-performance parallel file systems are considered to be one of such efforts. In this paper, an efficient disk allocation scheme is proposed for high-performance parallel file systems. In other words, the concept of a parallel disk file's parallelism is defined using data declustering characteristic of a given parallel file. With the concept, an efficient disk allocation scheme is proposed which calculates the appropriate degree of data declustering on disks for each parallel file in order to obtain the maximum throughput when more than one parallel file is used at the same time. Since, calculation for obtaining the maximum throughput is too complex as the number of parallel files increases, an approximate disk allocation algorithm is also proposed in this paper. The approximate algorithm is very simple and especially provides very good results when I/O workload is high. In addition, it has shown that the approximate algorithm provides the optimal disk allocation for the maximum throughput when the arrival rate of I/O requests is infinite.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.39
no.1
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pp.49-60
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2002
We propose an algorithm for extracting the boundary of a desired object with shape information obtained from sample images. Considering global shape obtained from sample images and edge orientation as well as edge magnitude, the Proposed method composed of two steps finds the boundary of an object. The first step is the approximate segmentation that extracts a rough boundary with a probability map and an edge map. And the second step is the detailed segmentation for finding more accurate boundary based on the SEEL (seed-point extraction and edge linking) algorithm. The experiment results using IR images show robustness to low-quality image and better performance than conventional segmentation methods.
The purpose of numerical analysis is to design an effective algorithm to realize some mathematical model on computer. In general the approximate value, which is obtained from computer operation, is not the same as the real value that is given by mathematical theory. Therefore the mr estimate measuring how approximate value is near to the real value, is the most significant task to evaluate the efficiency of algorithm. The limit of an error is used for mr estimation at the most case, but the exact mr evaluation could not be expected to get for there is no way to know the real value of the given problem. Wegmann's method has been researched, which is one of the solution to derive the numerical conformal mapping. We proposed an improved method for convergency by applying a low frequency filter to the Wegmann's method. In this paper we investigate error analysis based on some mathematical theory and propose an effective method which makes us able to estimate an error if the real value is not acquired. This kind of proposed method is also proved by numerical experiment.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.35-44
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2005
The degree reduction of B-splines is necessary in exchanging parametric curves and surfaces of the different geometric modeling systems because some systems limit the supported maximal degree. In this paper, We provide an our experimental results in approximate conversion for B-splines apply to degree reduction. We utilize the existing Bezier degree reduction methods, and analyze the methods. Also, knot removal algorithm is used to reduce data in the degree reduction Process.
TS 퍼지 모델은, 복잡한 비선형 시스템을 효과적으로 표현할 수 있는 주요한 근사 모델 중 하나이다. TS 퍼지 모델링을 위한 기존의 학습 방법론들은 대부분 전역적 근사 오차를 최소화하는 것을 목적으로 하는데, 이러한 경우에는 결과로서 얻어지는 75 퍼지 모델의 국소모델들이 근사 대상 시스템의 국소적 특성을 제대로 표현 할 수 없는 상황이 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 새로운 학습 알고리즘을 제시함으로써 전역 지역적 성능을 동시에 향상시킬 수 있는 TS 퍼지 모델을 구하고자 한다 모델을 구하는데 있어서는 LMI를 이용한 풀이를 이용한다. 그리고 간단한 예제를 통하여 그 성능을 입증한다.
Journal of the Korean Society of Fisheries and Ocean Technology
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v.19
no.1
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pp.71-78
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1983
A method is given for obtaining low-order models for a linear time-invariant system of high-order by minimizing a functional of the reduction error between the output response of the original system and the low-order model. The method is based on the Astrom's algorithm for the evaluation of complex integrals and the conjugate gradient method of Fletcher-Reeves. An example illustrating the application of this method is given for approximation of a 4-th order system to be used in the load frequency control of generator systems.
리튬 이온 배터리는 전압, 전류, 온도 등의 측정 정보를 기반으로 용량, 수명 등 배터리의 상태를 추정해야 하며 이를 위해 다양한 방법들이 활용되고 있다. 이러한 추정 정보들은 결국 배터리 관리 시스템에서 수행하는 핵심 기능이며 효율적이고 안전한 제어를 수행하기 위해 필수적인 정보이다. 본 연구에서는 배터리 팩의 실험 데이터를 이용하여 근사 모델을 개발하고 이를 이용하여 배터리 팩의 용량을 추정하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 기존 수학적 모델 기반의 알고리즘을 활용하는 방법과 통계적인 기법을 활용하는 방법으로 구현하는 것과 달리, 충분한 데이터 확보가 가능한 경우, 데이터를 표현하는 근사 모델을 생성하고 이에 대한 활용 가능성을 확인하였다.
Fitting a mixture of multivariate skew normal distribution (MSNMix) with multiple skewness parameter vectors via EM algorithm often requires a highly expensive computational cost to calculate the moments and probabilities of multivariate truncated normal distribution in E-step. Subsequently, it is common to fit an asymmetric data set with MSNMix with a simple skewness parameter vector since it allows us to compute them in E-step in an univariate manner that guarantees a cheap computational cost. However, the adaptation of a simple skewness parameter is unrealistic in many situations. This paper proposes an approximate estimation for the MSNMix with multiple skewness parameter vectors that also allows us to treat them in an univariate manner. We additionally provide some experiments to show its effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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