Because of the dynamic range limitation of digital equipment, it is impossible to obtain dark and bright areas at the same time with one shot. In order to solve this problem, an exposure fusion technique for fusing a plurality of images photographed at different exposure amounts into one is being studied. Among them, Laplacian pyramid decomposition based fusion method can generate natural HDR image by fusing images of various scales. But this requires a lot of computation time. Therefore, in this paper, we propose an approximation technique that achieves similar performance and greatly shortens computation time. The concept of vanishing point image for approximation is introduced, and the validity of the proposed approach is verified by comparing the computation time with the resultant image.
CFAR(Constant False Alarm Rate)는 레이다 시스템에서 표적 탐지에 주요 사용된다. 그 중에서 OS(Ordered Statistic) CFAR는 비균일 잡음환경에서 사용된다. 그러나 OS CFAR는 참조 셀을 오름차순으로 정렬하여 임계값을 계산하므로 많은 연산량이 필요하다. 이로 인하여 실시간 적용에 어려움이 있다. 본 논문에서는 OS CFAR의 연산량을 줄이는 방안을 서술한다. 단순 표적 유무만 판단하기 위하여 참조 셀들을 오름차순 정렬하는 대신 참조 셀과 크기 비교하는 방식으로 수행하였다. 그리고 3개의 테스트 셀을 묶어 구역을 나누고, 구역 내에서 공통 참조 셀을 구하였다. 공통 참조 셀과 테스트 셀과의 크기 비교를 우선 수행함으로써 연산시간을 단축한다.
We have developed an efficient and robust image reconstruction algorithm for static impedance imaging. This improved Newton-Raphson method produced more accurate images by reducing the undesirable effects of the ill-conditioned Hessian matrix. We found that our electrical impedance tomography (EIT) system could produce two-dimensional static images from a physical phantom with 7% spatial resolution at the center and 5% at the periphery. Static EIT image reconstruction requires a large amount of computation. In order to overcome the limitations on reducing the computation time by algorithmic approaches, we implemented the improved Newton-Raphson algorithm on a parallel computer system and showed that the parallel computation could reduce the computation time from hours to minutes.
In this paper, we propose an effective time-of-arrival (TOA)-based localization method with adaptive bias computation in indoor environments. The goal of the localization is to estimate an accurate target's location in wireless localization system. However, in indoor environments, non-line-of-sight (NLOS) errors block the signal propagation between target device and base station. The NLOS errors have significant effects on ranging between two devices for wireless localization. In TOA-based localization, finding the target's location inside the overlapped area in the TOA-circles is difficult. We present an effective localization method using compensated distance with adaptive bias computation. The proposed method is possible for the target's location to estimate an accurate location in the overlapped area using the measured distances with subtracted adaptive bias. Through localization experiments in indoor environments, estimation error is reduced comparing to the conventional localization methods.
Green's relations are five equivalence relations that characterize the elements of a semigroup in terms of the principal ideals. The J relation is one of Green's relations. Although there are known algorithms that can compute Green relations, they are not useful for finding all J relations in the semigroup of all $n{\times}n$ Boolean matrices. Its computation requires multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices. The size of the semigroup of all $n{\times}n$ Boolean matrices grows exponentially as n increases. It is easy to see that it involves exponential time complexity. The computation of J relations over the $5{\times}5$ Boolean matrix is left an unsolved problem. The paper shows theorems that can reduce the computation time, discusses an algorithm for efficient J relation computation whose design reflects those theorems and gives its execution results.
D-class computation requires multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices and search for equivalent $n{\times}n$ Boolean matrices according to a specific equivalence relation. It is easy to see that even multiplying all $n{\times}n$ Boolean matrices with themselves shows exponential time complexity and D-Class computation was left an unsolved problem due to its computational complexity. The vector-based multiplication theory shows that the multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices can be done much more efficiently. However, D-Class computation requires computation of equivalent classes in addition to the efficient multiplication. The paper discusses a theory and an algorithm for efficient D-class computation, and shows execution results of the algorithm.
WSOLA 방식은 음성 신호의 시간축 변환을 위한 고음질의 효율적인 알고리즘으로 알려져 있다. WSOLA의 계산량은 두 신호 파형 사이의 유사도를 평가하는 반복적인 정규상호상관도 계산에 집중되어 있다. 본 논문은 WSOLA 계산량 감축을 위해 고속의 정규상호상관도 계산 방법을 제안하며, 제안된 방법에서는 미리 계산된 합 테이블을 통해 인접한 구간에서의 반복적인 정규상호상관도 계산의 중복성을 제거한다. 정규상호상관도의 분모 부분은 시간축 변환 비율에 관계없이 높은 중복성을 가지는데 반해, 분자 부분은 보다 낮은 중복성을 가지며 중복 정도가 시간축 변환 비율과 최적 이동값에 의해 영향을 받기 때문에 고속 계산을 위해 보다 복잡한 알고리즘이 요구된다. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법이 기존의 WSOLA와 완전히 동일한 음질을 유지하면서도 시간축 압축의 경우 약 40%, 그리고 1/2배속 및 1/3배속으로의 시간축 신장의 경우 각각 약 47% 및 52%의 실행시간을 감소시킴을 보인다.
대규모 병렬 시스템의 MTBF(moon time between failures)는 아주 짧아 겨우 수 시간 단위에 불과하여 장시간의 연산 도중 연산 실패로 끝나 소중한 계산 시간이 낭비되는 경우가 많다. 그러나 현재의 MPI(Message Passing Interface) 표준은 이에 대한 대안을 제시하지 않고 있다. 본 논문에서는, 비표준의 결함 내성 MPI 라이브러리가 아닌 MPI 표준 함수들만을 사용하여, 일반적인 동기 병렬 연산에 적용할 수 있는 응용 수준의 결함 내성 연산 시스템을 제안한다.
Application of CAE analyses are wide spread in shaping processes and structural safety verification of plastic products. The importance of CAE analysis and its contributions are getting increase since the processibility and structural safety of product can be predicted. CAE analysis for complex shaped product need a lot of time for modeling and computation compare with simpler one. Therefore careful simulation modeling is required for complex shaped product. Structural analysis for plastic door handle of automobile has been performed and structural safety has been investigated for various load directions and modeling cases. Large stress occurred at the hinge in handle regardless of load direction and modeling case. Consequently hinge is considered structurally very weak among the parts in plastic door handle. It is concluded that simple modeling rather than total modeling with adequate boundary condition equivalent to real situation gives reasonable computational results with saving modeling effort and computation time.
This paper proposes a method of solving a unit commitment problem using parallel tabu search (PTS). The TS is efficient optimization method using meta-heuristic. In this paper, to reduce the computation time for evaluating the neighborhoods, an evaluating method only on changed part and a path relinking method as diversification strategy are proposed. To show the usefulness of the proposed method, we simulated for 10 units system and 110 units system. Numerical results show improvements in the generation costs and the computation time compared with conventional methods. Numerical results show improvements in the generation cost and the computation time compared to previously obtained results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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