Nikolai V. Rostov;Seog Chae;Oh, Young-Seok;Keum, Kyo-Un
한국지능시스템학회논문지
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제12권5호
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pp.473-480
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2002
The problems of quasi time-optimal digital control are discussed. A new design methodology of quasi time-optimal fuzzy controllers based on approximation of prototype discrete controller is suggested. Four kinds of practicable structures for fuzzy controllers are considered. Examples of computer design of quasi time-optimal fuzzy control systems are given.
Continuous-time controller design is proposed using feedback system identification in frequency domain. System stability imposed by a new controller is checked in the function of a conventional closed-loop system, instead of a poorly modeled plant due to non-linearity and disturbance as well as unstable components, etc. The stability of the system is evaluated in view of Nyquist stability. All the equations are formulated in the framework of the discrete-time system. Simulation results are shown on the plant with input saturation and DC disturbance.
In this paper, we study the first-order system least-squares (FOSLS) spectral method for parabolic partial differential equations. There were lots of least-squares approaches to solve elliptic partial differential equations using finite element approximation. Also, some approaches using spectral methods have been studied in recent. In order to solve the parabolic partial differential equations in parallel, we consider a parallel numerical method based on a hybrid method of the frequency-domain method and first-order system least-squares method. First, we transform the parabolic problem in the space-time domain to the elliptic problems in the space-frequency domain. Second, we solve each elliptic problem in parallel for some frequencies using the first-order system least-squares method. And then we take the discrete inverse Fourier transforms in order to obtain the approximate solution in the space-time domain. We will introduce such a hybrid method and then present a numerical experiment.
An image coding technique based on a segmentation, which utilizes a simplified description of regions composing an image, is investigated in this paper. The proposed coding technique consists of 3 stages: segmentation, contour coding. In this paper, emphasis was given to texture coding in order to improve a quality of an image. Split-and-merge method was employed for a segmentation. In the texture coding, a linear predictive coding(LPC), along with approximation technique based on a two-dimensional polynomial function was used to encode texture components. Depending on a size of region and a mean square error between an original and a reconstructed image, appropriate texture coding techniques were determined. A computer simulation on natural images indicates that an acceptable image quality at a compression ratio as high as 15-25 could be obtained. In comparison with a discrete cosine transform coding technique, which is the most typical coding technique in the first-generation coding, the proposed scheme leads to a better quality at compression ratio higher than 15-20.
Quantization for probability distributions concerns the best approximation of a d-dimensional probability distribution P by a discrete probability with a given number n of supporting points. In this paper, we have considered a probability measure generated by an infinite iterated function system associated with a probability vector on ℝ. For such a probability measure P, an induction formula to determine the optimal sets of n-means and the nth quantization error for every natural number n is given. In addition, using the induction formula we give some results and observations about the optimal sets of n-means for all n ≥ 2.
The basic goal of quantization for probability distribution is to reduce the number of values, which is typically uncountable, describing a probability distribution to some finite set and thus to make an approximation of a continuous probability distribution by a discrete distribution. It has broad application in signal processing and data compression. In this paper, first we define the uniform distributions on different curves such as a line segment, a circle, and the boundary of an equilateral triangle. Then, we give the exact formulas to determine the optimal sets of n-means and the nth quantization errors for different values of n with respect to the uniform distributions defined on the curves. In each case, we further calculate the quantization dimension and show that it is equal to the dimension of the object; and the quantization coefficient exists as a finite positive number. This supports the well-known result of Bucklew and Wise [2], which says that for a Borel probability measure P with non-vanishing absolutely continuous part the quantization coefficient exists as a finite positive number.
The impacts of ice clouds on the energy budget of the Earth and their representation in climate models have been identified as important and unsolved problems. Ice clouds consist almost exclusively of non-spherical ice crystals with various shapes and sizes. To determine the influences of ice clouds on solar and infrared radiation as required for remote sensing retrievals and numerical models, knowledge of scattering and microphysical properties of ice crystals is required. A conventional method for representing the radiative properties of ice clouds in satellite retrieval algorithms and numerical models is to combine measured microphysical properties of ice crystals from field campaigns and pre-calculated single-scattering libraries of different shapes and sizes of ice crystals, which depend heavily on microphysical and scattering properties of ice crystals. However, large discrepancies between theoretical calculations and observations of the radiative properties of ice clouds have been reported. Electron microscopy images of ice crystals grown in laboratories and captured by balloons show varying degrees of complex morphologies in sub-micron (e.g., surface roughness) and super-micron (e.g., inhomogeneous internal and external structures) scales that may cause these discrepancies. In this study, the current idealized models representing morphologies of ice crystals and the corresponding numerical methods (e.g., geometric optics, discrete dipole approximation, T-matrix, etc.) to calculate the single-scattering properties of ice crystals are reviewed. Current problems and difficulties in the calculations of the single-scattering properties of atmospheric ice crystals are addressed in terms of cloud microphysics. Future directions to develop physically consistent ice-crystal models are also discussed.
이동 보상 예측과 DCT 기법을 이용하는 비디오 부호화에서 전형적인 데이터 분할 (data partitioning) 기법은 움직임 정보와 매크로블록 헤더를 texture 정보와 분리시키는 것이다. 이 방식은 에러가 있는 환경에서 비디오의 전송에 효율적이다. 그러나, 화면내 부호화 프레임 (Intra frame)의 경우에는 따로 분리시킬 움직임 정보가 없기 때문에 DCT 계수의 손실은 치명적이다. 그리고 화면간 부호화 프레임 (Inter frame)의 경우에도 DCT 계수 부분에 에러가 발생하면, 패킷 내의 모든 DCT 계수를 버리게 되므로 이로 인한 화질 저하가 발생한다. 본 논문에서는 비디오의 에러내성(error-resilient) 전송을 위한 DCT 계수의 효율적인 분할 기법과 부호화 기법을 제안한다. 양자화된 DCT 계수는 짝수-근사(even-value approximation) 부분과 그 나머지 부분으로 분리된다. 모의실험을 통해 제안 방식이 기존의 기법에 비해 우선순위 (선순위) 분할 데이터 부분에서 더 좋은 화질을 제공하고, 에러환경에서도 에러에 더 강인한 성능을 나타냄을 보였다
본 논문에서는 파이프라인드 구조의 빠른 변환 속도와 축차비교 구조의 저전력 구조를 이용하여 고속, 저전력 아날로그 디지털 변환기를 제안하였다. 제안된 구조의 변환 방법은 축차비교 구조의 변환에서 비교기를 파이프라인드 구조로 연결하여 홀드된 주기에 비교기의 기준 전위를 전 비교기의 출력 값에 의해 변환하도록 하여 고속 동작이 가능하도록 하였다. 제안된 구조에 의해 8비트 아날로그 디지털 변환기를 0.8㎛ CMOS공정으로 HSPICE를 이용하여 시뮬레이션한 결과, INL/DNL(Integral Non-Linearity/Differential Non-Linearity)은 각각 ±0.5/±1이었으며, 100㎑ 사인 입력 신호를 10MS/s로 샘플링 하여 DFT(Discrete Fourier Transform)측정 결과 SNR(Signal to Noise Ratio)은 41㏈를 얻을 수 있었다. 10MS/s의 변환 속도에서 전력 소모는 4.14㎽로 측정되었다.
본 논문은 음선 경로법에 기반한 광대역 수중음향 전달 채널을 모델링하는 방법을 다루었다. 수중음향 전달 채널은 종종 주파수 영역에서 시간 조화 함수로 취급되어, 광대역 시계열 신호 모의 시 활용이 어렵다. 따라서 수중 음파 전달 환경을 반영한 광대역 시간영역 모델링 기법이 요구되며, 본 논문에서는 이를 위해 시간영역에서 다중 경로의 도달 시간지연이 계산 가능한 고유 음선 분석 기법을 활용하였다. 또한 연속 시간의 파동방정식으로부터 산출된 고유 음선의 분석 결과를 컴퓨터 모의가 가능한 이산시간 시스템에 적용하기 위해, 음선의 위상, 주파수별 손실 및 도달 시간지연을 유한 임펄스 응답으로 근사하여, 광대역 수중음향 전달 채널을 모의하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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