칼라가 물체 인식에 아주 효율적인 단서를 제공하지만 칼라 분포는 시청 조건과 카메라의 위치에 아주 큰 영향을 받는다. 생김새와 모양의 변화에 의한 칼라 분포 변화 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 밝기 값의 변화에 영향을 받지 않고, 색상(hue) 성분에 민감한 칼라 벡터각(color vector angle)을 이용하여 칼라 에지를 추출한 후, 영상의 화소들을 평탄 화소와 에지 화소로 구분하여 칼라 특징 값을 추출하였다. 에지 화소의 경우에는 에지 주위 칼라 쌍의 전체 분포를 HLS 색좌표계의 비균일 양자화를 통해 칼라 인접 히스토그램(color adjacency histogram)으로 표현하고, 평탄 화소의 경우에는 HLS 색좌표계의 비균일 양자화와 칼라 벡터각 균일 양자화를 통해 칼라 벡터각 히스토그램(color vector angle histogram)을 구성하여 공간적인 칼라분포를 표현하였다. 제안한 칼라 히스토그램을 이용하여 영상 검색에 적용하여 성능을 실험한 결과, 작은 빈의 수를 가지는 제안한 방법이 기존의 방법들보다 훨씬 효율적이고, 생김새와 모양의 변화에 아주 강건한 영상 검색이 가능하였고, 기존의 칼라 히스토그램 역투사 방법보다 훨씬 정확한 물체 위치 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 얼굴인식을 위해 기존의 Fisherfaces와 퍼지개념을 도입한 퍼지 기반 Fisherfaces 방법을 제안한다. 기존의 얼굴인식 방법들은 학습영상에 해당되는 각 특징벡터에 대해 특정한 클래스를 할당하지만, 이와는 달리 제안된 방법은 각 특징벡터에 대해 퍼지 값으로 된 클래스 소속도를 부여하여 조명의 방향, 얼굴표정과 같은 큰 변화에 민감하지 않으면서도 닮은 얼굴 영상으로 인해 생기는 오분류(misclassification)의 문제점을 해결하고자 한다. 따라서, 본 논문에서는 ORL(Olivetti Research Laboratory) 얼굴 데이터 베이스에 대해 적용하여 이전의 연구인 Eigenfaces와 Fisherfaces보다 더 좋은 인식성능을 보이고자 한다.
IPMSM은 회전자 위치의 정확한 정보를 알기 위하여 엔코더와 리졸버와 같은 위치센서를 사용한다. 이러한 센서는 무게와 부피가 증가하고 가격이 높으며 온도와 외란 등에 매우 민감하다. 따라서 AC 드라이브의 센서리스 벡터제어에 많은 관심을 가지게 되었다. 센서리스는 수학적 모델, 물리적인 현상 및 제어이론을 이용하는 방법으로 분류되어 연구되고 있다. 수학적인 모델을 이용하는 방법에는 고장자 전압에서 고정자 저항에 의한 전압 강하분을 제거한 항을 적분하여 자속의 위치를 추정한다.(중략)
This paper is to estimate sizing design sensitivity of linear and nonlinear vehicle frame structure using structural ananlysis result from ANSYS. Using design sensitivity results, optimal design of plane vehicle frame structure with buckling constraint is carried out the gradient projection method. Optimal design results are compares gradient projection method resrult with SUMT result.
엄청난 성능에도 불구하고, 심층 신경망은 예측결과에 대한 설명이 없는 블랙 박스로 작동한다는 비판을 받고 있다. 이러한 불투명한 표현은 신뢰성을 제한하고 모델의 대한 과학적 이해를 방해한다. 본 연구는 여러 개의 교사 신경망으로부터 설명 중심의 학생 신경망으로 지식 증류를 통해 해석 가능성을 향상시키는 것을 제안한다. 구체적으로, 인간이 정의한 개념 활성화 벡터 (CAV)를 통해 교사 모델의 개념 민감도를 방향성 도함수를 사용하여 계량화한다. 목표 개념에 대한 민감도 점수에 비례하여 교사 지식 융합을 가중치를 부여함으로써 증류된 학생 모델은 양호한 성능을 달성하면서 네트워크 논리를 해석으로 집중시킨다. 실험 결과, ResNet50, DenseNet201 및 EfficientNetV2-S 앙상블을 7 배 작은 아키텍처로 압축하여 정확도가 6% 향상되었다. 이 방법은 모델 용량, 예측 능력 및 해석 가능성 사이의 트레이드오프를 조화하고자 한다. 이는 모바일 플랫폼부터 안정성이 중요한 도메인에 걸쳐 믿을 수 있는 AI 의 미래를 여는 데 도움이 될 것이다.
MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
유도전동기의 고성능 벡터제어를 수행하기 위해서는 회전자 자속의 정확한 추정이 필요하다. 유도전동기의 회전자 자속관측기들에서는 자속추정시에 전동기 상수들이 사용되므로 이들의 변동에 따라 자속추정에 영향을 받는다. 본 논문에서는 파라미터 민감도를 이용하여 파라미터 변동에 의한 자속관측기들의 추정자속 오차를 해석하였다. 파라미터 민감도는 시스템 파라미터의 변동분에 대한 시스템 전달함수의 변동분의 비로 정의되므로 실제 자속과 추정 자속의 비를 전달함수로 정의하고 해석을 수행하였다. 제안된 해석방법의 타당성을 확인하기 위해 시뮬레이션과 실험을 행하였다.
본 논문에서는 다양한 문제들의 형상 설계 민감도 해석에 대한 효율적인 경계기반 기법을 제시하였다 우선 문제에서 정의된 일반적인 함수들에 대한 연속체 형태의 식에 근거하여, 경계 적분 형태의 해석적 민감도 식을 유도하였다. 이 식은 다양한 형상 설계 문제들의 경사를 계산하는데 편리하게 사용할 수 있다. 그리고 경계법은 형상 변분 벡터가 전체 도메인이 아닌 경계에서만 요구된다는 장점이 있는데, 여기서 경계 형상 변분은 형상 함수의 복잡한 해석적 미분 대신 형상을 미소 증분시킴으로써 편리하게 계산할 수 있다. 제시한 방법의 효율성을 보이기 위해 포텐셜 유동 문제와 필렛(fillet)에서의 응력 집중 문제에 이를 적용하였다.
The Morton effect (ME) is an instability phenomenon occurring in rotating machineries supported by fluid film bearings and is induced by the thermal deformation of the overhung mass, which is a part of the rotating shaft. Herein, we describe the ME during the high-speed balancing test of a 20 MW class steam turbine. Additionally, to predict the rotating speed at which the ME occurs, we apply the sensitivity vector theory for the steam turbine. During the operation of the steam turbine, we observe a continuous increase in vibration and hysteresis near the rated speed, which is typical of the ME. Increasing the temperature of the lubricating oil supplied to the bearings from 40 to 60℃ suppresses the occurrence of the ME. The rotordynamic analysis for the steam turbine suggests the existence of a mode in which the overhung mass undergoes significant deformation near the rated speed, and we presume that such a mode will increase the occurrence of the ME. The predicted rotating speed of ME occurrence, obtained through the sensitivity vector method, correlates with the test results. Moreover, increasing the temperature of the supplied lubricating oil mitigates the occurrence of ME by reducing the sensitivity between the temperature deviation vector and unbalance mass vector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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