기존의 Matrix pencil 방식은 하나의 스냅샷으로 프로세싱 하기 때문에 신호의 다중경로가 존재하는 경우이거나 데이터 길이가 짧은 경우, 또는 환경이 nonstationary한 환경에서 DOA 추정에 적합한 방법이다. 그러나 array의 수가 많아지는 경우에는 복소수 계산으로 인하여 계산시간이 상당히 늘어나게 된다. 본 논문에서는 Matrix Pencil 방법의 계산량을 줄이기 위하여 unitary 변환을 이용한 Matrix Pencil방법을 제안 하였다. Unitary 변환이 Matrix Pencil에 성공적으로 적용되었으며, 컴퓨터 실험결과는 SNR에 따른 error을이 일치함을 보여 준다.
We present a matrix-based inference algorithm suitable for electronic commerce applications. For this purpose, an Extended AND-OR Graph (EAOG) was developed with the intention that fast inference process is enabled within the electronic commerce situations. The proposed EAOG inference mechanism has the following three characteristics. 1. Real-time inference: The EAOG inference mechanism is suitable for the real-time inference because its computational mechanism is based on matrix computation. 2. Matrix operation: All the subjective knowledge is delineated in a matrix form. so that inference process can proceed based on the matrix operation which is computationally efficient. 3. Bi-directional inference: Traditional inference method of expert systems is based on either forward chaining or backward chaining which is mutually exclusive in terms of logical process and computational efficiency. However, the proposed EAOG inference mechanism is generically bi-directional without loss of both speed and efficiency. We have proved the validity of our approach with several propositions and an illustrative EC example.
The present study proposes a theoretical model for predicting the matrix crack density growth of each layer in composite laminates subjected to thermo-mechanical loads. Each layer with matrix cracks is treated as an equivalent continuum of degraded elastic stiffnesses which are functions of the matrix crack density in each slyer. The energy release rate as a function of the degraded elastic stiffnesses is then calculated for each layer as functions of thermo-mechanical loads externally applied to the laminate. The matrix crack densities of each layer in general laminates are predicted as functions of the thermo-mechanical loads applied to a number of laminates. Comparisons of the present study with experimental data in the open literatures are also provided.
Contaminant retardation factor is derived from the colloidal and contaminant transport equations for a four-phase porous medium: an aqueous phase, two mobile colloidal phases, and a solid matrix. It is assumed that the contaminant sorption to solid matrix and colloidal particles and the colloidal deposition on solid matrix follow the linear isotherms. The behavior of the contaminant retardation factor in response to the change of model parameters is examined employing the experimental data of Magee et al. (1991) and Jenkins and Lion (1993). In the four-phase system, the contaminant retardation factor is determined by both the contaminant association with solid matrix and colloidal particles and the colloidal deposition on solid matrix. The contaminant mobility is enhanced when the affinity of contaminants to mobile colloids increases. In addition, as the affinity of colloids to solid matrix decreases, the contaminant mobility increases.
We investigate neural network image reconstruction for magnetic particle imaging. The network performance strongly depends on the convolution effects of the spectrum input data. The larger convolution effect appearing at a relatively smaller nanoparticle size obstructs the network training. The trained single-layer network reveals the weighting matrix consisting of a basis vector in the form of Chebyshev polynomials of the second kind. The weighting matrix corresponds to an inverse system matrix, where an incoherency of basis vectors due to low convolution effects, as well as a nonlinear activation function, plays a key role in retrieving the matrix elements. Test images are well reconstructed through trained networks having an inverse kernel matrix. We also confirm that a multi-layer network with one hidden layer improves the performance. Based on the results, a neural network architecture overcoming the low incoherence of the inverse kernel through the classification property is expected to become a better tool for image reconstruction.
The method of building the system state matrix described here is the direct method which constructs elements of state matrix directly by the algebraic expressions from the machine data with time constants. From this method, it is reasonable to confirm the structure of state matrix and the relation of submatrices and elements efficiently. In this paper the interrelationship of submatrices of system matrix is investigated and a constitution of system matrix considering time constants.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.39-48
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2009
피셔 정보행렬은 모수 추론에서 중요한 역할을 한다. 특히 비정보 사전분포를 이용한 사후분포로 유도하는 객관적 베이지안 추론에서 사용된다. 또한 기하학에서는 거리함수의 한 예로서 이용된다. 모수가 많아질수록 피셔 정보행렬의 계산이 복잡하여진다. 따라서 본 논문에서는 매스매티카를 이용하여 계산상 필요한 프로그램을 적용시켜 신뢰성 이론에서 사용되는 3-모수 와이블분포에 대한 피셔 정보행렬을 유도하였다.
동역학행렬제어(Dynamic Matrix Control) 기법은 각종 산업 현장에서 가장 활발하게 적용되고 있는 고급 제어 기법으로, 최근에는 공정제어의 표준 기법으로 인식되고 있다. 일반적으로 동역학행렬제어에서는 대상 플랜트의 거동을 묘사하기 위하여 계단 응답 모델을 이용한다. 본 논문에서는 화력발전의 보일러-터빈 시스템에 동역학행렬제어 기법을 적용하기 위하여, 두 가지 방식으로 선정된 계단응답모델의 제어 성능을 비교하였다. 먼저 주어진 대상 플랜트의 정확한 비선형 모델을 알고 있다고 가정하여 이의 선형화를 통한 계단응답 모델과 대상시스템의 계단응답 실험을 통하여 얻어진 두 가지 계단응답 모델의 유효성을 비교 분석하였다. 분석 결과 실험적인 계단 응답 모델을 사용한 경우가 우월한 제어 성능을 나타냄을 확인하였다.
This paper describes a hardware implementation method of a Petri Net-based controller. A flexible and systematic implementation method, based on look-up tables, is suggested, which enables to build high speed Petri net-based controllers. The suggested method overcomes the inherent speed limit that arises from the microprocessors by using of matrix-based look-up tables. Based on the matrix framework, this paper suggests various specific data path structures as well as a basic data path structure, accompanied by evolution algorithms, for sub-class Petri nets. A new sub-class Petri net, named Biarced Petri Net, resolves memory explosion problem that usually comes with matrix-based look-up tables. The suggested matrix-based method based on the Biarced Petri net has as good efficiency and expendability as the list-based methods. This paper shows the usefulness of the suggested method, evaluating the size of the look-up tables and introducing an architecture of the signal processing unit of a programmable controller. The suggested implementation method is supported by an automatic design support program.
This study investigated college students' time management behavior and time satisfaction according to the use of the time-matrix. Data were collected from 400 college students in Seoul by a self-administered questionnaire. Collected data were subjected to descriptive and comparative statistical analyses using the software SPSS(version 12.0). The conclusions of this study were as follows; 1. The use of time-matrix was categorized into 4 task groups: (1) not urgent but important, (2) urgent but notimportant, (3) neither urgent nor important, (4) urgent and important. 2. Time-management-behavior of planning was categorized into 3 components: standard setting, reality overlapping and implementing into 3 components(i.e., checking, adjusting, facilitating condition). 3. In all domains except overlapping, 'not urgent but importance' was the most popular managerial behavior. 4. However, 'neither urgent nor important' was voted the most popular in terms of managerial satisfaction. This study provides useful knowledge on managerial time-use categorization. Furthermore also contributes towards the knowledge base of time-managerial behaviors and dispels stereotypical-thinking that only bing busy all the time using is an indication of good time management behavior. Finally, this study advocates use of the time-matrix to achieve efficient time management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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