Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.46
no.3
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pp.60-67
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2009
The phase retrieval problem is a problem of reconstructing a signal or the phase of Fourier transform of the signal from the magnitude of its Fourier transform. In this paper we address the problem of reconstructing an unknown signal from the magnitude of its Fourier transform and the magnitude of Fourier transform of another signal that is given by the addition of the desired signal. After we briefly mention the uniqueness conditions under which a signal can be uniquely specified from the given information and key equations of the iterative algorithm, we present mathematical background that the iterative algorithm converges to the desired signal, present an example that illustrates the performance of the reconstruction algorithm, and show its convergence property.
Many of the current visual odometry algorithms suffer from some extreme limitations such as requiring a high amount of computation time, complex algorithms, and not working in urban environments. In this paper, we present an approach that can solve all the above problems using a single camera. Using a planar motion assumption and Ackermann's principle of motion, we construct the vehicle's motion model as a circular planar motion (2DOF). Then, we adopt a 1-point method to improve the Ransac algorithm and the relative motion estimation. In the Ransac algorithm, we use a 1-point method to generate the hypothesis and then adopt the Levenberg-Marquardt method to minimize the geometric error function and verify inliers. In motion estimation, we combine the 1-point method with a simple least-square minimization solution to handle cases in which only a few feature points are present. The 1-point method is the key to speed up our visual odometry application to real-time systems. Finally, a Bundle Adjustment algorithm is adopted to refine the pose estimation. The results on real datasets in urban dynamic environments demonstrate the effectiveness of our proposed algorithm.
A new approach has been proposed for the incremental analysis of the nonsteady state large deformation of planar anisotropic elastic-plastic sheet forming. A mathematical brief review of a constitutive law for the incremental deformation theory has been presented from flow theory using the minimum plastic work path for elastic-plastic material. Since the material embedded coordinate system(Lagrangian quantity) is used in the proposed theory the stress integration procedure is completely objective. A new return mapping algorithm has been also developed from the general midpoint rule so as to achieve numerically large strain increment by successive control of yield function residuals. Some numerical tests for the return mapping algorithm were performed using Barlat's six component anisotropic stress potential. Performance of the proposed algorithm was shown to be good and stable for a large strain increment, For planar anisotropic sheet forming updating algorithm of planar anisotropic axes has been newly proposed. In order to show the effectiveness and validity of the present formulation earing simulation for a cylindrical cup drawing and front fender stamping analysis are performed. From the results it has been shown that the present formulation can provide a good basis for analysis for analysis of elastic-plastic sheet metal forming processes.
Journal of the Earthquake Engineering Society of Korea
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v.9
no.6
s.46
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pp.59-65
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2005
In this paper a constitutive model for large cracks in concrete and other brittle materials subject to dynamic and cyclic leading is presented. The suggested model is based on the plastic-damage model for cyclic leading. A numerical formulation based on the three-step return-mapping algorithm for the proposed large crack model is also present. The numerical examples show that the present algorithm works appropriately under dynamic leading and should be used in large crack problems to prevent excessive tensive plastic strain development causing unrealistic results.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.26
no.3
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pp.79-94
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2001
This paper presents a new algorithm for the K shortest paths Problem which develops initial K shortest paths, and repeat to expose hidden shortest paths with dual approach and to replace the longest path in the present K paths. The initial solution comprises K shortest paths among shortest paths to traverse each arc in a Double Shortest Arborescence which is made from bidirectional Dijkstra algorithm. When a crossing node that have two or more inward arcs is found at least three time by turns in this K shortest paths, there may be some hidden paths which are shorter than present k-th path. To expose a hidden shortest path, one inward arc of this crossing node is chose by means of minimum detouring distance calculated with dual variables, and then the hidden shortest path is exposed with joining a detouring subpath from source to this inward arc and a spur of a feasible path from this crossing node to sink. If this exposed path is shorter than the k-th path, the exposed path replaces the k-th path. This algorithm requires worst case time complexity of O(Kn$^2$), and O(n$^2$) in the case k$\leq$3.
The present study investigates the employing of piezoelectric patches in active control of a sandwich plate. Indeed, the active control and optimal patch distribution on this structure are presented together. A sandwich plate with honeycomb core and composite reinforced by carbon nanotubes in facesheet layers is considered so that the optimum position of actuator/sensor patches pair is guaranteed to suppress the vibration of sandwich structures. The sandwich panel consists of a search space which is a square of 200 × 200 mm with a numerous number of candidates for the optimum position. Also, different dimension of square and rectangular plates to obtain the optimal placement of piezoelectric actuator/senor patches pair is considered. Based on genetic algorithm and LQR, the optimum position of patches and fitness function is determined, respectively. The present study reveals that the efficiency and performance of LQR control is affected by the optimal placement of the actuator/sensor patches pair to a large extent. It is also shown that an intelligent selection of the parent, repeated genes filtering, and 80% crossover and 20% mutation would increase the convergence of the algorithm. It is noted that a fitness function is achieved by collection actuator/sensor patches pair cost functions in the same position (controllability). It is worth mentioning that the study of the optimal location of actuator/sensor patches pair is carried out for different boundary conditions of a sandwich plate such as simply supported and clamped boundary conditions.
Ethernet passive optical networks (PONs) are an emerging access network technology that provides a low-cost method of deploying optical access lines between a carrier's central office and a customer site. In this paper, we propose a new algorithm of dynamic bandwidth allocation for multimedia services over Ethernet PONs. To implement the suggested dynamic bandwidth allocation algorithm, we present control message formats that handle classified bandwidths in a multi-point control protocol of Ethernet PONs.
In this paper, we present the implementation of filterbank for MPEG-2 Advanced Audio Coding (AAC) decoder with VHDL. The filterbank of AAC employs a technique called time-domain aliasing cancellation (TDAC). In order to make the algorithm more efficiently, we decompose and reorganize the filterbank algorithm lot the high speed decoding process and lower computational cost. And we make this filterbank algorithm to be used with other modules of AAC decoder in parallel processing.
This paper discusses and searches for mathematical analysis and efficient algorithm for types of wallpapers. We study some previous classification methods, develop a systematic process, and present some examples of determining types of wallpaper through our algorithm. Through this approach, we expect to introduce a mathematical perspective on relation between real life and mathematics.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics B
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v.31B
no.1
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pp.107-114
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1994
Hardware implementation of the on-chip learning artificial neural networks is important for real-time processing. A pRAM model is based on probabilistic firing of a biological neuron and can be implemented in the VLSI circuit with learning capability. We derive a backpropagation learning algorithm for the pRAM networks and present its circuit implementation with stochastic computation. The simulation results confirm the good convergence of the learning algorithm for the pRAM networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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