Let 𝕽n be an Euclidean space and g : 𝕽n → 𝕽n be a monotone and continuous mapping. Suppose the convex constrained nonlinear monotone equation problem x ∈ 𝕮 s.t g(x) = 0 has a solution. In this paper, we construct an inertial-type algorithm based on the three-term derivative-free projection method (TTMDY) for convex constrained monotone nonlinear equations. Under some standard assumptions, we establish its global convergence to a solution of the convex constrained nonlinear monotone equation. Furthermore, the proposed algorithm converges much faster than the existing non-inertial algorithm (TTMDY) for convex constrained monotone equations.
In this paper, we consider the hybrid monotone projection algorithm for asymptotically quasi-pseudocontractive mappings. A strong convergence theorem is established in the framework of Hilbert spaces. Our results mainly improve the corresponding results announced by [H. Zhou, Demiclosedness principle with applications for asymptotically pseudo-contractions in Hilbert spaces, Nonlinear Anal. 70 (2009) 3140-3145] and also include Kim and Xu [T.H. Kim, H.K. Xu, Strong convergence of modified Mann iterations for asymptotically nonexpansive mappings and semigroups, Nonlinear Anal. 64 (2006) 1140-1152; Convergence of the modified Mann's iteration method for asymptotically strict pseudo-contractions, Nonlinear Anal. 68 (2008) 2828-2836] as special cases.
In this paper, we introduce an inertial self-adaptive projection method using Bregman distance techniques for solving pseudomonotone equilibrium problems in reflexive Banach spaces. The algorithm requires only one projection onto the feasible set without any Lipschitz-like condition on the bifunction. Using this method, a strong convergence theorem is proved under some mild conditions. Furthermore, we include numerical experiments to illustrate the behaviour of the new algorithm with respect to the Bregman function and other algorithms in the literature.
본 논문에서는 선분분류를 이용하여 실내영상의 소실점을 검출하는 방법을 제안한다. 실내영상을 효율적으로 검출하기 위하여 2 단계로 소실점을 추출한다. 1 단계에서는 이미지가 1 점 투시인지 2 점 투시인지 판별한다. 만일 이미지가 2 점 투시이면, 선분분류를 위하여 검출된 소실점을 지나는 수평선을 구한다. 2 단계에서는 선분분류를 이용하여 2 개의 소실점을 정확히 검출한다. 또 본 논문에서는 인공영상과 이미지 DB를 이용하여 제안한 방법을 평가하였다. 노이즈를 첨가한 인공 영상에 대해서는 노이즈가 60%를 차지할 때까지 검출한 소실점과 실제 소실점과의 차이가 16 픽셀 이하였다. A. Quattoni 와 A. Torralba가 제안한 이미지 DB를 이용한 평가에서는 87% 이상의 이미지에 대하여 소실점을 검출하였다.
The Hemi-sphere projection method produces an image that includes all surrounding visual landscape from a view point. This characteristic can solve the problem of perspective method that has only a limited view angle, and thus can be a potentially effective method for the analysis of visual landscape. This study tried to adopt the hemi-sphere projection method in the evaluation of streetscape, and examined its effectiveness and possibilities. Computer animations using the perspective method and the hemi-sphere method were produced for Bang-Hak Ro, Seoul, and the kames of the animations were reclassed to identify the visibility ratio of physical elements(buildings, sky and mountains). A preference questionnaire was given to 51 university students, and the relationships between the visibility ratio and visual preference were analyzed. The results showed that visual preference of streetscape can be explained by three factors: Openness, Uniformity, and Variousness, accounting for 63.2% of the total variance, and among which Openness showed the highest proportion at 32.1%. The visibility ratio calculated by the hemi-sphere method yielded strong correlation coefficients with Openness, and it was much higher than with the perspective method. The hemi-sphere method also produced significant correlation coefficients about Uniformity and Variousness, but the perspective method could not. The results demonstrated that the hemi-sphere method can provide more accurate observation of visual changes, and that it can be an effective method for the analysis of streetscape.
This paper presents a new method for post-processing of coded images based upon the low-pass filtering followed by the projection onto the NQCS (narrow quantization constraint set). We also investigate how the proposed method works on JPEG-coded real images. The starting point of the QCS-based post-processing techniques is the centroid of the QCS, where the original image belongs. The low-pass filtering followed by the projection onto the QCS makes the images lie on the boundary of the QCS. It is likely that, however, the original image is inside the QCS. Hence projection onto the NQCS gives a lower MSE (mean square error) than does the projection onto the QCS. Simulation results show that setting the narrowing coefficients of the NQCS to be 0.2 yields the best performance in most cases. Even though the JPEG-coded image is low-pass filtered and projected onto the NQCS repeatedly, there is no guarantee that the resultant image has a lower MSE and goes closer to the original image. Thus only one iteration is sufficient for the post-processing of the coded images. This is interesting because the main drawback of the iterative post-processing techniques is the heavy computational burden. The single iteration method reduces the computational burden and gives us an easy way to implement the real time VLSI post-processor.
지속적인 사망률 개선으로 인한 평균 수명연장은 인구 고령화의 주요인이며 연금 공급자의 재정건전성에 심각한 영향을 미치는 원인으로 지목되기에 정확한 미래 사망률의 예측은 현 시점에서 선행되어야할 중요한 과제다. 본 연구는 미래 사망률을 예측하는 대표적인 확률적 사망률 모형인 Lee-Carter 모형을 사용하여 과거 생명표로 산출한 왜도를 기반으로 미래 사망률 지수를 간접적으로 예측하는 왜도예측방식을 제시한다. 기존의 Lee-Carter 모형을 이용한 사망률 예측방식은 사망률 지수를 추정하고 미래값을 직접 예측함으로써 미래 사망률이 지나치게 개선되는 현상을 보이며, 이를 바탕으로 산출된 연금액과 지급기간 추정 등 연금 공급자의 리스크 관리에 영향을 미친다. 본 연구는 기존 예측 방식의 사망률 예측 결과와 제시한 왜도 예측 방식의 사망률 예측 결과를 비교함으로써 기존 사망률 예측 방식의 문제점을 지적한다. 분석결과 왜도 예측을 통한 Lee-Carter 모형의 사망률 예측은 기존 방식보다 사망률 개선효과를 더 적게 반영하며 장수리스크를 덜 왜곡한다는 데 의의가 있다고 할 수 있다. 하지만 기존 방식 간 차이를 감안하여 적정한 미래 사망률 수준을 찾기 위해 임의로 부여한 가중치에 대해 향후 검토가 필요할 것으로 보인다.
미디어 아트는 새로운 경로의 인식과 지각을 동반하고, 기존의 미술과는 다른 인간의 신체를 도구화 하여 상호작용을 만들어내는 새로운 감상방식을 제안한다. 시각적인 영상을 제작하는 방식 중 포인트 클라우드는 점으로 형태를 표현한다는 점에 있어 서양미술의 점묘법과 유사하며 이는 전통회화 기법을 디지털 기술을 활용해 재구성한다는 의미를 가진다. 본 논문에서는 미학적 요소와 디지털 기술을 융합한 새로운 감상방식으로 포인트 클라우드 형태의 영상을 제작하여 홀로그램 필름에 투사하고, 관람자의 손짓이 영상과 상호작용하는 콘텐츠를 제시한다. 콘텐츠 제작은 콘텐츠 제작 배경 의도를 기획하고 포인트 클라우드 형태의 이미지 제작, 상호작용을 위한 3D 제스처 디자인 과정을 거쳐 최종적으로 홀로그램 필름에 투사하는 과정을 거친다. 콘텐츠는 사람의 의식 속에서 일어나는 기억의 회상 과정을 시각적, 체감적으로 표현한다. 이를 위해 기억의 회상 과정을 불확실한 기억, 기억의 구체화, 완전한 회상으로 설정하였다. 불확실한 기억은 포인트 클라우드 형태의 이미지를 통해 모호한 형태의 이미지로 표현되고, 상호작용으로 이미지를 조작하는 행위를 통해 기억을 구체화 해 나가면서 완전한 회상을 하게 된다.
3D Point Cloud는 3D 콘텐츠를 더욱 실감 나게 표현하기 위한 데이터 포맷이다. Point Cloud 데이터는 3차원 공간상에 존재하는 데이터로 기존의 2D 영상에 비해 거대한 용량을 가지고 있다. 최근 대용량 Point Cloud의 3D 데이터를 압축하기 위해 V-PCC(Video-based Point Cloud Compression)와 같은 다양한 방법이 제시되고 있다. 따라서 Point Cloud 데이터의 원활한 전송 및 저장을 위해서는 V-PCC와 같은 압축 기술이 요구된다. V-PCC는 Point Cloud의 데이터들을 Patch로써 뜯어내고 2D에 Projection 시켜 3D의 영상을 2D 형식으로 변환하고 2D로 변환된 Point Cloud 영상을 기존의 2D 압축 코덱을 활용하여 압축하는 기술이다. 이 V-PCC로 변환된 2D 영상은 기존 2D 영상을 전송하는 방식을 활용하여 네트워크 기반 전송이 가능하다. 본 논문에서는 V-PCC 방식으로 압축한 V3C 데이터를 방송망으로 전송 및 소비하기 위해 MPEG Media Transport(MMT) Packet을 만드는 패킷화 방안을 제안한다. 또한 Server와 Client에서 주고받은 V3C(Visual Volumetric Video Coding) 데이터의 비트스트림을 비교하여 검증한다.
의사결정단위의 효율성 평가 도구로 사용되는 DEA 모형은 효율적 프론티어를 구해 의사결정단위를 평가하는 모형이다. 효율적 프론티어상의 참조집합이 무엇이냐에 따라 평가 단위의 효율성과 비효율을 제거하기 위한 대안이 다르게 된다. 다목적 선형계획법에서 프론티어를 구하기 위해 사용되는 참조점 방법은 제약 조건과 목적함수 간의 상충관계를 고려하면서 자유롭게 효율적 프론티어를 찾아 주는 장점이 있다. 또한 그 구조가 DEA모형과는 유사하므로 DEA모형을 참조점 방법의 방식으로 재 표현할 수 있다. 의사결정자가 단지 방사형 투사만에 의한 효율성 분석에 만족하지 못하거나 의사결정자의 선호구조에 의해 곡면상의 다른 점을 가장 선호한다면 이 점을 기준으로 대상을 평가하는 것이 올바른 결과에 도달 할 수 있을 것이다. 따라서 본 연구에서 는 DEA모형을 참조점 방법에 따라 재해석하고 4 개의 의사결정단위로 이루어진 표본을 이용하여 다양한 유형의 DEA모형에 의한 효율성을 평가하고 참조점 방법에 의한 확장된 형태의 효율적 프론티어를 구한다. 이를 통해 참조점 방법이 DEA 모형의 적용과 해석에 있어 많은 도움을 줄 수 있다는 점을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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