본 논문에서는 필터 계수를 효율적으로 추출하기 위한 고성능 ALF(Adaptive Loop Filter)의 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC의 ALF 기술은 고해상도 및 고화질의 영상을 높은 효율로 압축하고 주관적 화질을 향상시키기 위해 영상의 통계적인 특성을 이용한 필터 계수를 추출하여 필터링을 수행한다. 제안하는 ALF 하드웨어 구조는 필터 계수를 추출하기 위한 촐레스키 분해의 연산 관계를 분석하여 2단 파이프 구조로 설계함으로써 수행 사이클을 감소시켰다. 또한, 촐레스키 분해의 연산 과정에서 필요한 루트 연산은 멀티플렉서와 뺄셈기, 비교기 등을 이용하여 설계함으로써 적은 면적과 연산량, 복잡도를 갖는 하드웨어 구조로 설계하였다. 제안한 하드웨어는 Xilinx ISE 14.3 Vertex-7 XC7VCX485T FPGA 디바이스를 사용하여 합성한 결과 4K(3840x2160)@40fps의 영상을 실시간 처리할 수 있고, 최대 동작주파수는 186MHz이다.
허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.
In the present study a domain decomposition scheme using the substructuring method is developed for the computational efficiency of the finite element analysis of metal forming processes. in order to avoid calculation of an inverse matrix during the substructuring procedure, the modified Cholesky decomposition method is implemented. As obtaining the data independence by the substructuring method the program is easily paralleized using the Parallel Virtual machine(PVM) library on a work-station cluster connected on networks. A numerical example for a simple upsetting is calculated and the speed-up ratio with respect to various number of subdomains and number of processors. The efficiency of the parallel computation is discussed by comparing the results.
In the present study, domain decomposition using the substructuring method is developed for the computational efficiency of the finite element analysis of metal forming processes. In order to avoid calculation of an inverse matrix during the substructuring procedure, the modified Cholesky decomposition method is implemented. As obtaining the data independence by the substructuring method, the program is easily parallelized using the Parallel Virtual Machine(PVM) library on a workstation cluster connected on networks. A numerical example for a simple upsetting is calculated and the speed-up ratio with respect to various domain decompositions and number of processors. Comparing the results, it is concluded that the improvement of performance is obtained through the proposed method.
유한요소 적응분할 해석을 행할 경우 강도매트릭스의 요소배열 형태는 밴드 현상이 아닌 성긴 현상을 갖게 된다. 그러한 성긴 현상의 평형방정식들을 풀기 위해서는 컴퓨터 주기억 장소의 가용량이 중요한 관건이 된다. 따라서, 주기억 장소의 사용량을 최소로 줄이고 수렴속도가 높은 반복법에 의한 해를 구하는 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 '불완전 Cholesky 분해'를 이용한 선조정 공액구배법을 다른 종류의 선조정 구배법들과 비교, 연구해 본다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권2호
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pp.169-181
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2014
Marginalized random effects models (MREM) are commonly used to analyze longitudinal categorical data when the population-averaged effects is of interest. In these models, random effects are used to explain both subject and time variations. The estimation of the random effects covariance matrix is not simple in MREM because of the high dimension and the positive definiteness. A relatively simple structure for the correlation is assumed such as a homogeneous AR(1) structure; however, it is too strong of an assumption. In consequence, the estimates of the fixed effects can be biased. To avoid this problem, we introduce one approach to explain a heterogenous random effects covariance matrix using a modified Cholesky decomposition. The approach results in parameters that can be easily modeled without concern that the resulting estimator will not be positive definite. The interpretation of the parameters is sensible. We analyze metabolic syndrome data from a Korean Genomic Epidemiology Study using this method.
Pham, Van Su;Mai, Linh;Lee, Jae-Young;Yoon, Gi-Wan
Journal of information and communication convergence engineering
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제6권3호
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pp.261-265
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2008
This work presents a simplified efficient blind detection algorithm for orthogonal space-time codes(OSTBC). First, the proposed decoder exploits a proper decomposition approach of the upper triangular matrix R, which resulted from Cholesky-factorization of the composition channel matrix, to form an easy-to-solve blind detection equation. Secondly, in order to avoid suffering from the high computational load, the proposed decoder applies a sub-optimal QR-based decoder. Computer simulation results verify that the proposed decoder allows to significantly reduce computational complexity while still satisfying the bit-error-rate(BER) performance.
공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.
An improvement to the spectral representation algorithm for the simulation of wind velocity fields on large scale structures is proposed in this paper. The method proposed by Deodatis (1996) serves as the basis of the improved algorithm. Firstly, an interpolation approximation is introduced to simplify the computation of the lower triangular matrix with the Cholesky decomposition of the cross-spectral density (CSD) matrix, since each element of the triangular matrix varies continuously with the wind spectra frequency. Fast Fourier Transform (FFT) technique is used to further enhance the efficiency of computation. Secondly, as an alternative spectral representation, the vectors of the triangular matrix in the Deodatis formula are replaced using an appropriate number of eigenvectors with the spectral decomposition of the CSD matrix. Lastly, a turbulent wind velocity field through a vertical plane on a long-span bridge (span-wise) is simulated to illustrate the proposed schemes. It is noted that the proposed schemes require less computer memory and are more efficiently simulated than that obtained using the existing traditional method. Furthermore, the reliability of the interpolation approximation in the simulation of wind velocity field is confirmed.
Practical non-synoptic fluctuating wind often exhibits nonstationary features and should be modeled as nonstationary random processes. Generally, the coherence function of the fluctuating wind field has time-varying characteristics. Some studies have shown that there is a big difference between the fluctuating wind field of the coherent function model with and without time variability. Therefore, it is of significance to simulate nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherent function. However, current studies on the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field with time-varying coherence are very limited, and the proposed approaches are usually based on the traditional spectral representation method with low simulation efficiency. Especially, for the simulation of multi-variable wind field of large span structures such as transmission tower-line, not only the simulation is inefficient but also the matrix decomposition may have singularity problem. In this paper, it is proposed to conduct the numerical simulation of nonstationary fluctuating wind field in one-spatial dimension with time-varying coherence based on the wavenumber-frequency spectrum. The simulated multivariable nonstationary wind field with time-varying coherence is transformed into one-dimensional nonstationary random waves in the simulated spatial domain, and the simulation by wavenumber frequency spectrum is derived. So, the proposed simulation method can avoid the complicated Cholesky decomposition. Then, the proper orthogonal decomposition is employed to decompose the time-space dependent evolutionary power spectral density and the Fourier transform of time-varying coherent function, simultaneously, so that the two-dimensional Fast Fourier transform can be applied to further improve the simulation efficiency. Finally, the proposed method is applied to simulate the longitudinal nonstationary fluctuating wind velocity field along the transmission line to illustrate its performances.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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