Metamodels using response surface methodology (RSM) are used for the optimality analysis of linear programming (LP). They have the form of a simple polynomial, and predict the optimal objective function value of an LP for various levels of the constraints. The metamodelling techniques for optimality analysis of LP can be applied to large-scale LP models. What is needed is some large-scale application of the techniques to verify how accurate they are. In this paper, we plan to use the large scale LP model, strategic transport optimal routing model (STORM). The developed metamodels of the large scale LP can provide some useful information.
The hierarchical approach method is proposed to sperate each different time scale sub-systems from linear time invariant multi-parameter singular perturbation systems. By means of this proposal, the original multi-parameter singular perturbation systems is completely separated into independent subsystems with each different time scale. It is also investigated that the controllability of the system is invariant. And this paper applies singular perturbation methods to the minimum control effort problem for linear time invariant systems with constrained controls. Also near-optimum control theory, which is based on dividing the total time interval with the time scales respectively, is proposed. As a result, the time scale separation method is show to be particularly useful in a near optimum design which can be otained through a decentralized control structure.
An algorithm for block-decomposition of a linear, time-invariant, discrete large-scale systems is presented, based upon the matrix sign function on Z-plane. The block-decomposition is performed by defining a reference circle, a circular stripe and projection operators. Simulation study shows that the presented algorithm is very useful for multivariable control system's analysis and design.
The control of a class of large scale systems formed by an arbitrary linear interconnections of linear time-invariant subsystems with unknown parameters is investigated. An approach is developed for improving the robustness of such a large scale system. In doing so, the new parameter adaptation algorithm(PAA) is used and a sufficient condition of stability is discussed by using the sector theory.
Decentralized iterative learning control methods are presented for a class of large scale interconnected linear dynamic systems, in which iterative learning controller in each subsystem operates on its local subsystem exclusively with no exchange of information between subsystems. Suffcient conditions for convergence of the algorithms are given and numerical examples are illustrated to show the validity of the algorithms. In particular, the algorithms are useful for the systems having large uncertainty of inter-connected terms.
영상 강조 기법은 영상의 낮은 명암 대비(contrast)를 노이즈나 블러링(blurring)의 제거, 명암 대비의 증가, 세밀함의 확장 등을 통해 시각적으로 향상시키는 작업을 말한다. 본 논문에서는 기존에 제안되어 온 여러 영상 강조 기법들의 장점을 기반으로 한 Adaptive dynamic range linear stretching(ADRLS) 영상 강조 기법을 제안한다. ADRLS 기법은 입력 영상의 히스토그램 분할과 동시에 adaptive scale factor를 적용하여 다수의 서브 히스토그램을 생성하는 것에 초점을 맞추고 있으며, 생성된 서브 히스토그램은 최종적으로 선형 강조(Linear Stretching, LS) 기법이 적용되어 영상 강조를 수행하게 된다. 제안된 기법의 성능을 검증하기 위해 기존의 히스토그램 선형 강조 기법, 히스토그램 평활화(Histogram Equalization, HE) 기법과 비교 평가하였으며, 그 결과 기존의 기법들에 비해 영상의 과도한 밝기 변화를 억제함으로써 영상의 시각적인 특성을 유지하고, 입력 영상이 갖고 있는 히스토그램의 특성을 보존하는 효과를 보였다.
본 논문에서는 대규모 이질 XML 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 처리하는 새로운 방법 XIR-Linear를 제안한다. XPath 질의는 XML 문서를 표현하는 트리 구조에 대한 경로 표현식 (path expression)으로 쓰여진다. 주요한 형태의 XPath 질의는 부분 매치 질의(partial match query)이다. XIR-Linear의 목적은 이질적인 스키마들을 가진 대규모 문서들에 대한 부분 매치 질의를 효과적으로 지원하는 것이다. XIR-Linear는 관계형 테이블을 이용한 스키마-레벨 방법에 기반을 두고, 역 인덱스 (inverted index) 기술을 사용하여 XPath 질의 처리의 효율성을 획기적으로 향상시킨다. 본 방법은 레이블 경로(label path)를 덱스트로 간주하고 레이블 경로 내의 레이블(label)들을 텍스트 내에 있는 키워드(keyword)로 간주한 후, 레이블들을 정보 검색 기술을 이용하여 인덱스 함으로써 전통적인 방법들에서 사용된 스트링 매치(string match) 보다 효율적인 방법으로 질의와 매치되는 레이블 경로들을 찾을 수 있도록 하였다. 성능 평가에서는 인터넷에서 수집한 XML 문서들을 사용하여 기존의 관계형 테이블을 이용하는 XRel, XParent와 비교 실험함으로써, 제안한 방법의 효율성을 입증한다. 실험을 통해 XIR-Linear가 실험 범위 내에서 XRel 이나 XParent에 비해 수십 배 이상 좋은 성능을 보이며, XML 문서 수의 증가함에 따라 더욱 우수하다는 것을 보인다.
본 논문은 어두운 영상의 낮은 인지적인 대비를 향상하기 위해 비선형 마스킹 기법을 이용한 영상의 인지적 대비 향상 방법을 제안한다. 영상의 주요 속성인 색도의 변화를 최소화 하면서 어두운 영역의 밝기를 향상시키기 위해, 비선형 마스킹 기법 기반으로 영상에 적응적인 파라미터를 이용한 대비 향상방법을 제안하 였다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 테스트 영상에 대해 SSR(Single-Scale Retinex), MSR(Multi-Scale Retinex), 기존의 비선형 마스킹 기법의 결과와 색도 및 채도에 대한 정량적인 평가와, z-score를 이용한 정성적 평가를 수행하였다. 결과 제안한 방법이 낮은 색도 변화와 향상된 인지적 대비를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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