• Title/Summary/Keyword: 형태적 적응

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On Stable Adaptive Input-Output Linearizing Controller Design Using Normalized Estimator and Convergence Characteristics (정규화 추정기에 의한 안정한 적응 입출력 선형화 제어기의 설계 및 수렴특성에 관한 연구)

  • 이만형;백운보
    • Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers
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    • v.16 no.9
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    • pp.1722-1727
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    • 1992
  • In this study, techniques of adaptive input-output linearizing control of a class of uncertain nonlinear system are investigated. It is shown through concepts of signal growth rates that bounded trackings yield by adaptive input-output linearizing control law using normalized estimator. The convergence characteristics are improved significantly by using the normalized estimator. Simple example is presented as illustration.

An Adaptive Hexagon Based Search for Fast Motion Estimation (고속 움직임 추정을 위한 적응형 육각 탐색 방법)

  • 전병태;김병천
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.29 no.7A
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    • pp.828-835
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    • 2004
  • An adaptive hexagon based search(AHBS) algorithm is proposed in this paper to perform block motion estimation in video coding. The AHBS evaluates the value of a given objective function starting from a diamond-shaped checking block and then continues its process using two hexagon-shaped checking blocks until the minimum value is found at the center of checking blocks. Also, the determination of which checking block is used depends on the position of minimum value occurred in previous searching step. The AHBS is compared with other fast searching algorithms including full search(FS). Experimental results show that the proposed algorithm provides competitive performance with slightly reduced computational complexity.

Adaptive Sampling Approach for Efficient Representation of Wet Hairs (젖은 머리카락의 효율적인 표현을 위한 적응형 샘플링 방식)

  • Yun, Ju-Young;Kim, Donghui;Kim, Jong-Hyun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.559-562
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    • 2022
  • 본 논문에서는 젖은 머리카락의 응집력을 효율적으로 표현할 수 있는 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 젖은 헤어는 인접 머리카락과 달라붙어 머리카락 하단으로 뭉치는 응집력 형태를 지닌다. 헤어 동역학은 수많은 입자 구조로 연결되어있으며 머리카락의 상호작용을 고려하는 젖은 헤어의 경우 응집력 계산이 개별적인 머리카락 단위로 표현되기 때문에, 이를 위한 계산과정을 효율적으로 풀어내는 것은 중요하다. 본 논문에서는 젖은 헤어의 시뮬레이션을 효율적으로 계산하기 위해 밀도와 각도, 그리고 포화도를 고려한 적응형 샘플링 기법을 제안한다. 이는 속도와 메모리 측면에서 최적화가 가능하며 헤어 입자의 추가와 삭제를 통해 사실적인 젖은 머리카락의 응집력 표현을 실시간으로 표현할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 실제 젖은 헤어와 유사한 결과를 보여주며, 실시간 프로그램에서 사람의 젖은 모발 또는 동물의 젖은 털의 특징 등을 표현하는데 응용할 수 있다.

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Convergence Analysis of Adaptive L-Filter (적응 L-필터의 수렴성 해석)

  • Kim, Soo-Yong;Bae, Sung-Ho
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.12 no.9
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    • pp.1210-1216
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    • 2009
  • In this paper we analyze the convergence behavior of the recursive least rank (RLR) L-filter. The RLR L-filter is an order statistics filter, filter coefficients of which are the weights according to the order of magnitude of inputs. And RLR L-filter is a non-linear adaptive filter, that uses RLR algorithm for coefficient updating. The RLR algorithm is a non-linear adaptive algorithm based on rank estimates in Robust statistics. The mean and mean-squared convergence behavior of the RLR L-filter is examined with variable step-sizes. The RLR L-filter adapts the median filter type to the heavy-tailed distribution function of impulse noise, and adapts the average filter type to Gaussian noises.

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Generalized Adaptive Spatio-Temporal Auto-Regressive Model for Video Sequences (동영상에서 일반화된 시공간 적응적 Auto-Regressive 모델의 연구)

  • 두석주;강문기
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 1998.06a
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    • pp.131-134
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    • 1998
  • 본 논문에서는 시공간 적응적 기반영역 (Adaptive Spatio-Temporal Support Region : ASTSR)을 바탕으로 하는 일반화된 Auto-Regressive(AT)모델을 제안한다. 시공간 적응적 기반 영역은 영상 내 경계선의 특성과 동영상에서의 시간적 불연속 (temporal discontinuity) 개념을 이용하여 구성되어질 수 있다. 설정된 시공간 적응적 기반영역은 기존의 AR 모델에 적용되어지는 직사각형 형태의 기반영역에 비하여 보다 정상상태(stationarity)의 특성을 가지며 이로 인해 더 정확한 모델 파라미터들을 추출해 낼 수 있을 뿐 아니라 데이터의 처리량에서도 큰 이득을 얻을 수 있다. 제안된 방법은 손상된 동영상 데이터를 복원(motion picture restoration)하는 측면에 응용되어 실험되어졌으며 기존의 모델과 비교하여 우수한 성능을 보여주었다.

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Convergence Characteristics of LMAD Blind Adaptive Equalization Algorithms in Impulsive Noise Environment (임펄스 잡음하에서의 LMAD 블라인드 적응 등화 알고리즘의 수렴 특성)

  • 윤태성;변윤식
    • The Journal of the Acoustical Society of Korea
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    • v.17 no.4
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    • pp.60-66
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    • 1998
  • 본 연구에서는 임펄스 잡음 환경 하에서, 대표적인 Bussgang계열의 블라인드 등화 알고리즘인 LMS-Sato 및 LMS-CMA 블라인드 등와 알고리즘의 수렴특성을 컴퓨터 모의 실험을 통하여 살펴보았다. LMAD-Sato 및 LMAD-CMA 블라인드 등화 알고리즘을 유도 하고, 동일한 조건하에서 그 수렴특성을 살펴보았다. 16-QAM 데이터에 대한 실험 결과 임 펄스 잡음 환경 하에서 LMAD 형태의 블라인드 등화 알고리즘이 LMS 형태의 블라인드 등 화 알고리즘 보다 안정적인 수렴특성을 보여 주었다. 또한, normalized 형태의 LMAD-Sato 및 CMA 블라인드 등화 알고리즘을 제안하였으며, 실험 결과 이들 알고리즘들이 임펄스 잡 음 환경에서 LMAD 형태의 알고리즘 보다 더 우수한 수렴 특성을 보여 주었다.

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Adaptive ROI Extraction Method for Palmprint Recognition (장문인식을 위한 적응적 관심영역 추출 방법)

  • Kim, Min-Ki
    • Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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    • 2010.05a
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    • pp.336-338
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    • 2010
  • 장문인식은 손바닥 중앙부에 나타난 손금과 주름의 패턴을 이용하여 개인을 식별하는 것으로, 효과적인 장문인식을 위해서는 이러한 패턴이 나타나는 관심영역(ROI: region of interest)에 대한 안정적인 추출이 필요하다. 본 논문에서는 윤곽선의 형태 정보를 토대로 적응적으로 굴곡점의 위치를 찾아내고 이로부터 ROI를 추출하는 방법을 제안한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 유도 막대가 없는 자연스런 장문획득 장치에 의해 수집된 장문영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 실험결과 제안된 방법은 손의 위치 변화나 회전에 무관하게 장문영상으로부터 안정적으로 ROI를 추출함을 확인할 수 있었다.

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pH 공정의 적응제어

  • 이지태;최진영
    • ICROS
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    • v.3 no.5
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    • pp.58-64
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    • 1997
  • pH 공정은 비선형이며, 입력흐름의 성분과 농도가 바뀜에 따라 비선형성이 급격히 바뀌는 적응제어가 요구되는 공정이다. 최근 이 공정에 대한 모델링 기법이 확립되고, 매우 작은 수의 변수를 갖는 parameterization이 제안되어 간단한 형태의 우수한 적응제어법이 구성되어 있다. 그러나 estimation의 windup은 선형 시스템의 적응제어법에서와 마찬가지로 큰 문제점으로 남아있다. 본 고에서는 pH 공정의 적응제어법을 간략히 살펴보았으며 좀 더 견실하고 우수한 성능을 주는 방법을 위하여 두 가지 제안을 하였다. 한 제안은 기존의 변수 estimation의 목적함수가 제어기 성능에 직접적이지 못한 것을 바로 잡으려는 것이다. 새로 제안한 것을 적응제어에 바로 이용하는데 아직 걸림돌이 몇몇 남아 있어 연구가 요구되고 있다. 또 한 제안은 estimation windup을 해결하려는 것으로 pH 공정 특성상 나타나는 것으로 바로 pH 공정 적응제어에 이용될 수 있다.

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Physically-Based View-Dependent Liquid Animation (물리 기반 시점 의존 액체 애니메이션)

  • Kim, Jang-Hee;Ihm, In-Sung;Cha, Deuk-Hyun
    • Journal of the Korea Computer Graphics Society
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    • v.11 no.2
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    • pp.16-25
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    • 2005
  • 계산유체 역학 분야에서는 유체 시뮬레이션 계산에 있어 계산 시간과 컴퓨터 메모리의 한계를 뛰어 넘는 유효 해상도를 달성하기 위하여 다양한 형태의 적응적 메쉬 기법들이 제시되어 왔다. 특히 최근에 컴퓨터 그래픽스 분야에서는 팔진 트리 기반의 메쉬 구조를 사용하여 중요 지역에 높은 해상도를 적용하려는 유체 애니메이션 방법이 제시되었다 [1]. 본 논문에서는 계산시간과 메모리 사용량을 보다 절약하기 위해, 이러한 적응적 방법을 확장하여 카메라의 특성을 이용하여 보이는 지역에 상대적으로 높은 해상도의 메쉬를 적용해주는 시점의존 방법을 제시한다. 이와 함께 시뮬레이션 과정에서 동적으로 변하는 메쉬 구조를 효율적으로 구현하기 위하여 기존의 팔진 트리와는 다른, 단순한 형태의 가변 메쉬 구조를 제시한다. 또한 실제 구현을 통하여 본 논문이 제시하는 시점의존기법이 유체 시뮬레이션 결과의 질을 비교적 잘 유지하면서, 계산에 필요한 자원을 효과적으로 줄일 수 있다는 사실을 보이도록 한다.

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