Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11a
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pp.64-66
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2005
본 논문에서는 GF($2^m$) 상에서 나눗셈 연산을 위한 고속 알고리듬을 제안하고, 제안한 알고리듬을 기본으로 한 나눗셈 연산기의 하드웨어 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 나눗셈을 위한 모듈러 연산은 개선된 이진 확장 유클리드 알고리듬 (Binary Extended Euclidian algorithm) 을 기본으로 하고 있다 성능비교 결과로부터 제안한 방법은 기존 방법에 비해 지연시간이 약 $26.7\%$ 정도 개선됨을 확인하였다.
In this paper, we introduce a new system of set-valued variational inclusion problems in semi-inner product spaces. We use resolvent operator technique to propose an iterative algorithm for computing the approximate solution of the system of set-valued variational inclusion problems. The results presented in this paper generalize, improve and unify many previously known results in the literature.
This paper proposes the H∞ norm based data association gate method to apply robustly the data association gate of passive sonar automatic target tracking which is on non-linear targets in dense cluttered environment. For target tracking, data association method selects the measurements within validated gate, which means validated measuring extent, as candidates for the data association. If the extent of the validated gate in the data association is not proper or the data association executes under dense cluttered environment, it is difficult to maintain the robustness of target tracking due to interference of clutter measurements. To resolve this problem, this paper proposes a novel gating method which applies H∞ norm based bisection algorithm combined with 3-σ gate method under Gaussian distribution assumption and tracking error covariance. The proposed method leads to alleviate the interference of clutters and to track the non-linear maneuvering target robustly. Through analytic method and simulation to utilize simulated data of horizontal and vertical bearing measurements, improvement of data association robustness is confirmed contrary to the conventional method.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.8
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pp.867-873
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2014
Since the computation of a multiplicative inverse using MONB includes many squarings and thus calculating inverse is expensive, we, in this paper, propose a low cost inverse algorithm requiring $nb(2^nm-1)+w(2^nm-1)-2$ multiplications and $2^n-1$ squarings to compute an inverse in $GF(2^{2^nm})^*$ using special normal basis over $GF(2^{2^n})$, and give some implementation results using the algorithm and, show that the timing results of our implementation is faster than that of Itoh et al.'s method.
In the extra and ultra high voltage system, the coupling capacitor voltage transformer (CCVT) measures the primary voltage with a small scale of voltage transformer (VT). However, the CCVT generates errors caused by the hysteresis characteristics of iron core and by the ferroresonance, inevitably. This paper proposes a compensation algorithm for the secondary voltage of a CCVT considering the hysteresis characteristics of an iron core. The proposed algorithm calculates the seconda교 current of a VT by summing the current flowing the ferroresonance circuit and the burden current; it estimates the secondary voltage of a VT; then the core flux is calculated by integrating of the secondary voltage of a VT, then estimates the exciting current using ${\lambda}-i$ characteristic of the core. The method calculates a primary voltage of a VT considering the estimated primary current. Finally, the correct voltage is estimated by compensating the voltage across the inductor and capacitor. The performance of the proposed algorithm was tested in a 345kV transmission system. The test results show that the proposed method can improve the accuracy of the seconda교 voltage of a CCVT.
H. S. Jin;T. S. Suh;R. H. Juh;J. Y. Song;C. B. Y. Choe;Lee, H .G.;C. Kwark
Proceedings of the Korean Society of Medical Physics Conference
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2002.09a
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pp.450-453
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2002
In radiotherapy treatment planning, it is critical to deliver the radiation dose to tumor and protect surrounding normal tissue. Recent developments in functional imaging and radiotherapy treatment technology have been raising chances to control tumor saving normal tissues. A brain phantom which could be used for image registration technique of CT-MR and CT-SPECT images using surface matching was developed. The brain phantom was specially designed to obtain imaging dataset of CT, MR, and SPECT. The phantom had an external frame with 4 N-shaped pipes filled with acryl rods, Pb rods for CT, MR, and SPECT imaging, respectively. 8 acrylic pipes were inserted into the empty space of the brain phantom to be imaged for geometric evaluation of the matching. For an optimization algorithm of image registration, we used Downhill simplex algorithm suggested as a fast surface matching algorithm. Accuracy of image fusion was assessed by the comparison between the center points of the section of N-shaped bars in the external frame and the inserted pipes of the phantom and minimized cost functions of the optimization algorithm. Technique with partially transparent, mixed images using color on gray was used for visual assessment of the image registration process. The errors of image registration of CT-MR and CT-SPECT were within 2mm and 4mm, respectively. Since these errors were considered within a reasonable margin from the phantom study, the phantom is expected to be used for conventional image registration between multimodal image datasets..
Purpose DMIDR(Discovery Molecular Imaging Digital Ready, General Electric Healthcare, USA) is a PET/CT scanner designed to allow application of PSF(Point Spread Function), TOF(Time of Flight) and Q.Clear algorithm. Especially, Q.Clear is a reconstruction algorithm which can overcome the limitation of OSEM(Ordered Subset Expectation Maximization) and reduce the image noise based on voxel unit. The aim of this paper is to evaluate the performance of reconstruction algorithms and optimize the algorithm combination to improve the accurate SUV(Standardized Uptake Value) measurement and lesion detectability. Materials and Methods PET phantom was filled with $^{18}F-FDG$ radioactivity concentration ratio of hot to background was in a ratio of 2:1, 4:1 and 8:1. Scan was performed using the NEMA protocols. Scan data was reconstructed using combination of (1)VPFX(VUE point FX(TOF)), (2)VPHD-S(VUE Point HD+PSF), (3)VPFX-S (TOF+PSF), (4)QCHD-S-400((VUE Point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (5)QCFX-S-400(TOF +Q.Clear(${\beta}-strength$ 400)+PSF), (6)QCHD-S-50(VUE Point HD+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF) and (7)QCFX-S-50(TOF+Q.Clear(${\beta}-strength$ 50)+PSF). CR(Contrast Recovery) and BV(Background Variability) were compared. Also, SNR(Signal to Noise Ratio) and RC(Recovery Coefficient) of counts and SUV were compared respectively. Results VPFX-S showed the highest CR value in sphere size of 10 and 13 mm, and QCFX-S-50 showed the highest value in spheres greater than 17 mm. In comparison of BV and SNR, QCFX-S-400 and QCHD-S-400 showed good results. The results of SUV measurement were proportional to the H/B ratio. RC for SUV is in inverse proportion to the H/B ratio and QCFX-S-50 showed highest value. In addition, reconstruction algorithm of Q.Clear using 400 of ${\beta}-strength$ showed lower value. Conclusion When higher ${\beta}-strength$ was applied Q.Clear showed better image quality by reducing the noise. On the contrary, lower ${\beta}-strength$ was applied Q.Clear showed that sharpness increase and PVE(Partial Volume Effect) decrease, so it is possible to measure SUV based on high RC comparing to conventional reconstruction conditions. An appropriate choice of these reconstruction algorithm can improve the accuracy and lesion detectability. In this reason, it is necessary to optimize the algorithm parameter according to the purpose.
A GA(Genetic Algorithm) based 3D-PTV technique has been developed. The measurement system consists of three CCD cameras, Ar-ion laser, an image grabber and a host computer. The fundamental of the developed technique was based on that one-to-one correspondence is found between two tracer particles selected at two different image frames taking advantage of combinatorial optimization of the genetic algorithm. The fitness function controlling reproductive success in the genetic algorithm was expressed by a kind of continuum theory on the sparsely distributed particles in space. In order to verify the capability of the constructed measurement system, a performance test was made using the LES data set of an impinging jet. The developed 3D-PTV system was applied to the measurement of flow characteristics of the wake of a circular cylinder.
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the shortest collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal of this paper, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy[3] and a traveling salesman problem strategy(TSP)[23]. The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Neural Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is proposed to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm[21] and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm[5].
Path planning is an important task for optimal motion of a robot in structured or unstructured environment. The goal of this paper is to plan the optimal collision-free path in 3D, when a robot is navigated to pick up some tools or to repair some parts from various locations. To accomplish the goal, the Path Coordinator is proposed to have the capabilities of an obstacle avoidance strategy and a traveling salesman problem strategy (TSP). The obstacle avoidance strategy is to plan the shortest collision-free path between each pair of n locations in 2D or in 3D. The TSP strategy is to compute a minimal system cost of a tour that is defined as a closed path navigating each location exactly once. The TSP strategy can be implemented by the Hopfield Network. The obstacle avoidance strategy in 2D can be implemented by the VGraph Algorithm. However, the VGraph Algorithm is not useful in 3D, because it can't compute the global optimality in 3D. Thus, the Path Coordinator is used to solve this problem, having the capabilities of selecting the optimal edges by the modified Genetic Algorithm and computing the optimal nodes along the optimal edges by the Recursive Compensation Algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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