This paper deals with robust control problems of linear systems with matched nonlinear uncertainties. In order to handle the uncertainties, a Lyapunov min-max control approach can usually be adopted. By the way, the min-max control input is required to be switched and provokes chattering phenomena which limit the practical implementation. The magnitude of switching control input which cause chattering is dependent on the size of uncertainties. In this paper, it is shown that the magnitude of the min-max control input can be made small using a well-known disturbance observer technique and only considers the disturbance observing errors. The chattering phenomena can be reduced as small as possible by selecting a high diturbance observer gain. The simulations show that the min-max control with a disturbance observer can reduce chattering phenomena much smaller and guarantee much better robust performance rather than the one without a disturbance observer.
Polarizer와 Analyzer의 Rotation 각에 의해 광의 luminance를 조절할 수 있다. Contrast Sensitivity에 대응한 luminance 값 $L_{max}$, $L_{min}$은 평균 luminance($L_m$)의 회전각 ${\theta}_m$ 최대 진폭과 최소 진폭에 대응하는 회전각 (${\theta}_{max}$, ${\theta}_{min}$)로 부터 구할 수 있다. $$L_{max}=I(0)e^{-2at}{\cdot}cos^2{\theta}_m(1+C_s^{-1})$$$$L_{min}=I(0)e^{-2at}{\cdot}cos^2{\theta}_m(1-C_s^{-1})$$ 평균 luminance($L_m$)의 회전각 ${\theta}_m$과 측정할 Contrast Sensitivity($C_s$)로부터 polarizer와 analyzer의 회전각(${\theta}_{max}$, ${\theta}_{min}$)을 얻었다. $${\theta}_{max}=cos^{-1}[cos{\theta}_m{\cdot}(1+C_s^{-1})^{1/2}]$$$${\theta}_{min}=cos^{-1}[cos{\theta}_m{\cdot}(1-C_s^{-1})^{1/2}]$$.
OLAP(Online analytical processing)은 의사지원시스템을 효과적으로 지원하기 위한 핵심요소이며 주로 집단함수를 포함한 분석 질의를 처리한다. 이러한 질의를 효율적으로 처리하기 위한 연구들이 많이 이루어져 왔으나, 기존의 연구들은 어떤 범위 내의 모든 값을 대상으로 하는 집단함수의 처리 방법들을 다루고 있다. 그러나 이러한 범위 질의 외에도 범위 내의 특정 값들, 즉 다중점에 대한 질의도 많이 사용될 수 있으며, 이러한 질의에는 기존의 연구가 적용되기 어렵다. 본 논문에서는 다중점 MAX/MIN 질의를 효율적으로 처리하는 방법으로 순위 색인과 순위 결정 트리를 제안한다. 최대/최소값을 구하기 위해, 비트맵 형태의 노드로 이루어진 순위 결정 트리를 사용하여 결과의 순위를 구하고, 순위 색인을 통하여 질의의 결과를 얻는다. 그리고 실험을 통하여 제안한 방법이 대부분의 MAX/MIN 질의에 대해 안정적으로 높은 성능을 나타낸다는 것을 보였다. 또한, 단일 선계산 자료만으로 MAX와 MIN 질의를 모두 처리할 수 있다는 것도 제안한 방법의 주요 장점이다.
MPEG-VCM(Video Coding for Machines)에서는 머신비전(machine vision) 네트워크의 백본(backbone)에서 추출된 이미지/비디오 특징 압축을 위한 표준화를 진행하고 있다. 현재 VCM 표준기술 탐색 과정에서 가장 좋은 압축 성능을 보이는 MSFC(Multi-Scale Feature compression) 기반 압축 네트워크 모델은 추출된 멀티-스케일 특징을 단일-스케일 특징으로 변환하여 특징맵으로 구성하고 이를 VVC 로 압축한다. 본 논문에서는 MSFC 기반 압축 모델에서 Min-Max 값 시그널링을 제외한 최소-최대(Min-Max) 정규화를 포함한 개선된 특징맵 생성 기법을 제시한다. 즉, 제안기법은 VCM 디코더에서의 특징맵 복원을 위한 Min-Max 값을 학습 기반으로 생성함으로써 Min-Max 시그널링의 비트 오버헤드 절감뿐만 아니라 별도의 시그널링 기제를 생략한 보다 단순한 전송 비트스트림 구성을 가능하게 한다. 실험결과 제안기법은 이미지 앵커(Anchor) 대비 BPP-mAP 성능에서 83.24% BD-rate 이득을 보이며, 이는 기존 MSFC 보다 1.74%정도 다소 떨어지지만 별도의 Min-Max 시그널링 없이도 기존의 성능을 유지할 수 있음을 보인다.
There are many results for Zadeh's max-min composition operators based on Zadeh's extension principle. We calculate Zadeh's max-min composition operators for two triangular fuzzy numbers defined on ℝ.
In object analysis by image processing, finding lines plays a universal role. And these lines can be easily found by detecting ridges and valleys in digital gray scale images. In this paper, a new method of detecting ridges and valleys by using local min/max operations was presented. This method detects ridges and valleys of desired width by using erosion and dilation properties of local min/max operations, and requires no information of ridge or valley direction. Therefore the method is efficient and computationally simple in comparision with the conventional analytical method.
A new gray-scale thinning algorithm using local min/max operations is proposed. In this method, erosion and dilation properties of local min/max operations are using for generating new rides and detecting ridges in gray scale image, and gray-scale skeletons are gradually obtained by accumulating the detected ridges. This method can be applicable to the unsegmented image in which object are not specified, and the obtained skeletons correspond to the ridges (high gray values) of an input image.
When the bandwidth resources in a packet-switched network are shared among sessions by MAX-MIN flow control each session is required to transmit its data into the network subject to the MAX-MIN fair rate which is solely determined by network loadings. This passive behavior of sessions if fact can cause seri-ous QoS(Quality of Service) degradation particularly for real-time multimedia sessions such as video since the rate allocated by the network can mismatch with what is demanded by each session for its QoS. In order to alleviate this problem we extend the concept of MAX-MIN fair bandwidth allocations as follows: Individual bandwidth demands are guaranteed if the network can accommodate them and only the residual network band-width is shared in the MAX-MIN fair sense. On the other hand if sum of the individual bandwidth demands exceeds the network capacity the shortage of the bandwidth is shared by all the sessions by reducing each bandwidth guarantee by the MAX-MIN fair division of the shortage. we present a novel flow control algorithm to achieve this extended MAX-MIN fairness and show that this algorithm can be implemented by the existing ATM ABR service protocol with minor changes. We not only analyze the steady state asymptotic stability and convergence rate of the algorithm by appealing to control theories but also verify its practical performance through simulations in a variety of network scenarios.
전산화단층촬영기법은 투영 영상을 재구성하여 단면 영상을 획득하는 기법으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 재구성된 영상의 공간분해능은 장치, 대상, 재구성 과정에 의존한다. 본 논문은 평행빔 구조에서 투영 영상의 개수 및 검출기의 픽셀 크기가 재구성된 영상의 공간분해능에 미치는 영향을 조사하였다. 재구성 프로그램은 Visual C++로 작성하였으며 단면 영상은 $512{\times}512$ 크기로 하였다. 공간분해능의 특성을 평가하기 위해 수학적 막대 팬텀을 구성하였고, Min-Max 방법을 도입하였다. 재구성에 사용되는 투영의 개수가 작은 경우 허상이 나타났으며 Min-Max도 낮았다. 투영의 개수를 지속적으로 증가시키면 재구성된 영상의 공간분해능을 나타내는 Min-Max는 상향 포화되었다. 검출기의 픽셀 크기를 재구성되는 단면 영상의 픽셀 크기의 50%로 줄이면 영상은 거의 완벽하게 복원되고, 검출기픽셀 크기가 증가할수록 Min-Max는 감소하였다. 본 연구는 CT장치 설계 시 요구되는 공간분해능을 달성하기 위해 필요한 검출기 및 회전 스테이지의 정밀도를 결정하는데 도움이 될 것이다.
본 연구의 목적은 공업 기술 영어 교과의 교수요목을 설계하기 위한 요구분석의 한 모형을 제안하는 데 있다. 이는 학습자 중심의 교육이 보편화됨에 따라 학습자들의 요구를 학습 내용에 효율적으로 반영하기 위한 방법론을 모색하고자 하는 것이다. 기존의 표준화 점수에 의해 교수요목 순위 선정을 하는 연구에서는 최댓값과 최솟값의 차이가 설문지에서의 Likert 5점 척도보다 크기 때문에 자료를 해석할 때 왜곡될 수 있는 단점을 갖고 있으므로 이에 대한 보완책이 필요하다. 이러한 자료해석의 왜곡을 최소화 해줄 수 있는 방법이 Max-Min 방법이다. 이 논문에서는 기존의 표준화 점수 방법을 이용한 교수요목 선정과 Max-Min 점수 방법에 의한 교수요목 선정의 차이를 밝히고 그 의의를 제시해 본다. 순위 변화율은 기계 금속 관련 항목, 토목 건축 관련, 화공 섬유 관련이 각각 25%, 25%, 55%의 변화율을 보였다. 요구분석은 상황에 맞게 다양하게 선택되어야 하며, 또한 요구분석이 언어 교수요목 설계의 출발점이라고 할 때 이에 대한 정교한 방법론이 필요하다. 따라서 앞으로의 요구분석과 관련한 연구에서는 표준화 방법이나 Max-Min 방법 문제뿐만 아니라 심층연구를 통해서 각 집단의 중요도 차이를 반영할 수 있는 방법론에 대해서도 다각도의 연구가 진행되어 궁극적으로는 요구분석 전반을 아우를 수 있는 방법론 개발이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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