In this article, a new method is introduced to improve the local search capability of meta-heuristic algorithms using the projection of the path on the border of constraints. In a mathematical point of view, the Gradient Projection Method is applied through a new approach, while the imposed limitations are removed. Accordingly, the gradient vector is replaced with a new meta-heuristic based vector. Besides, the active constraint identification algorithm, and the projection method are changed into less complex approaches. As a result, if a constraint is violated by an agent, a new path will be suggested to correct the direction of the agent's movement. The presented procedure includes three main steps: (1) the identification of the active constraint, (2) the neighboring point determination, and (3) the new direction and step length. Moreover, this method can be applied to some meta-heuristic algorithms. It increases the chance of convergence in the final phase of the search process, especially when the number of the violations of the constraints increases. The method is applied jointly with the authors' newly developed meta-heuristic algorithm, entitled Star Graph. The capability of the resulted hybrid method is examined using the optimal design of truss and frame structures. Eventually, the comparison of the results with other meta-heuristics of the literature shows that the hybrid method is successful in the global as well as local search.
MVDR(minimum variance distortionless response) 적응 어레이에서 조향벡터(steering vector)에 에러가 있으면 원하는 신호(desired signal)도 감쇠되어 성능이 심하게 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 에러에 대응할 수 있는 계산이 간편한 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 DCB(doubly constrained beamforming) 원리에 기초한 최소화 문제의 해 벡터를 구하고, 이벡터를 부공간에 투사하여 새로운 조향벡터로 사용한다. 최소화 문제의 해결과 부공간 투사에 필요한 주 고유쌍(principal eigenpairs)은 PASTd(projection approximation subspace tracking with deflation)를 변형한 MPASTd(modified PASTd)에 의거하여 직접 상관행렬(correlation matrix)을 추정함이 없이 수신 데이터로부터 구해진다. 그리고 고유쌍 계산에 있어, 기존에 알려진 MPASTd를 개선해서 계산량을 절감하면서 효과적으로 구하는 방법을 제시한다. 제안한 적응어레이 기법은 상관행렬을 추정하고 이를 고유분해(eigendecomposition)하는 기존방식보다 계산량을 크게 줄이고 우수한 성능을 가질 수 있다.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제19권2호
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pp.103-121
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2015
In this paper, we briefly review and describe a projection algorithm for numerically computing the two-dimensional time-dependent incompressible Navier-Stokes equation. The projection method, which was originally introduced by Alexandre Chorin [A.J. Chorin, Numerical solution of the Navier-Stokes equations, Math. Comput., 22 (1968), pp. 745-762], is an effective numerical method for solving time-dependent incompressible fluid flow problems. The key advantage of the projection method is that we do not compute the momentum and the continuity equations at the same time, which is computationally difficult and costly. In the projection method, we compute an intermediate velocity vector field that is then projected onto divergence-free fields to recover the divergence-free velocity. Numerical solutions for flows inside a driven cavity are presented. We also provide the source code for the programs so that interested readers can modify the programs and adapt them for their own purposes.
평사투영도에서 불연속면을 대표하는 유일한 점으로 정의되는 최대경사벡터를 해당 면의 경사와 경사방향에 의거하여 형성하였다. 평사투영해석에서 평면의 극점이 대원과 역방향에 제도되는 것에 비해 최대경사벡터는 대원의 최대 경사지점에 위치하여 불연속면의 미끄러짐 방향을 직접 투영도 상에서 지시한다. 투영도 상에서 불연속면의 거동방향을 직접적으로 지시하는 최대경사벡터를 활용하여 평면 및 전도파괴 양상을 직관적으로 확인하였다. 특히 평면 파괴의 경우 블록의 옆면을 형성하는 고 경사 절리의 존재를 확인하여 실제 미끄러짐 블록의 형성가능성을 산정하였다. 또한 사면 방향과 반대방향을 갖는 고경사절리들의 존재를 확인하여 3각형 단면을 갖는 미끄러짐 블록의 형성여부를 판별하고 안전율을 도출하였으며, 4각형 단면을 갖는 가장 취약한 블록의 안전율과 비교분석하였다. 쐐기파괴 경우에는 절리면 교차에 의해 형성되는 쐐기의 기저선 방향이 최대경사벡터 속성을 지니고 있어 쐐기파괴 영역을 평면 및 전도파괴 영역이 제도된 투영도 상에 함께 도시하여 분석을 수행하였다. 특히 쐐기 상부 면을 형성하는 절리를 추출할 수 있어 전체 쐐기형상을 추정하고 역학적 거동분석을 수행하는데 요구되는 쐐기의 기하학적 특성자료를 도출하는 토대를 확립하였다.
NLMS 알고리즘의 수렴 특성을 개선하기 위해 제안된 인접 투사 알고리즘의 성능을 향상시킨 알고리즘을 제안하였다. 기존의 인접 투사 또는 의사 인접 투사 알고리즘은 지연된 입력 신호 벡터 및 오차 신호 벡터를 기반으로 하기 때문에 복잡할 뿐만 아니라, 기존의 스칼라 오차를 기반으로 하는 LMS 형 알고리즘에서 개발된 기법을 적용하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 의사 인접 투사 알고리즘의 경우, 스칼라 오차 신호를 이용한다는 사실과 수렴 후 입력 신호가 오차 신호에 직교한다는 직교 원리에 근거하여 적은 연산량으로도 우수한 수렴 성능을 보이는 가변 스텝 사이즈 알고리즘을 제안하였다. 시스템 확인 모델 하에서 컴퓨터 모의 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘들에 비하여 적은 연산량에도 불구하고 정상 및 비정상 환경에서 수렴 특성이 우수함을 보였다.
In this paper we suggest a new two-wheelers detection algorithm using uniform local binary pattern weighting value for projection vectors. The first, we calculate feature vectors using projection method which has robustness for rotation invariant and reducing dimensionality for each cell from origin image. The second, we applied new weighting values which are calculated by the modified local binary pattern showing the fast compute and simple to implement. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. In this experiment, we can get the result that the detection rate of the proposed method is higher than that of the traditional method.
Feature detection and description are key ingredients of common image processing and computer vision applications. Most existing algorithms focus on robust feature matching under challenging conditions, such as inplane rotations and scale changes. Consequently, they usually fail when the scene is blurred by camera shake or an object's motion. To solve this problem, we propose a new feature description algorithm that is robust to image blur and significantly improves the feature matching performance. The proposed algorithm builds a feature descriptor by considering the integral projection along four angular directions ($0^{\circ}$, $45^{\circ}$, $90^{\circ}$, and $135^{\circ}$) and by combining four projection vectors into a single highdimensional vector. Intensive experiment shows that the proposed descriptor outperforms existing descriptors for different types of blur caused by linear motion, nonlinear motion, and defocus. Furthermore, the proposed descriptor is robust to intensity changes and image rotation.
인접투사 알고리즘(Affine Projection Algorithm: APA)에서 투사 차원은 적응필터 계수갱신에 사용하는 입력 벡터 요소 수이며, 이는 계수갱신을 위해 사용되는 투사 기저의 개수이다. 그리고 투사차원은 적응 필터의 수렴속도와 밀접한 관계가 있으며 알고리즘에서 필요한 계산량을 결정한다. 적응필터가 수렴함에 따라 수렴속도가 감소하게 되므로, 수렴속도를 결정하는 투사차원을 줄일 수 있다. 본 논문에서는 적응필터 계수갱신 시 계수벡터의 변화량을 수렴속도와 연관시켜 인접투사 알고리즘의 투사차원을 조정하는 가변 차원 인접투사 알고리즘(Variable Dimension APA: VDAPA)을 제안한다. 제안한 방법은 적응필터의 수렴정도에 따라 투사 기저 수를 조정함으로써 APA의 계산량을 줄인다. 컴퓨터 모의 실험을 통해 기존의 인접투사 알고리즘 및 NLMS 알고리즘과의 수렴속도, 계산량 면에서 성능을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 확인한다.
In this paper, a new type of color coordinate conversion is proposed as modified CIEXYZ from RGB to compress the color gamut. The proposed segmentation includes principal component analysis for the optimal projection of a feature vector into a one-dimensional feature. The final step adopted for lip segmentation is Otsu's threshold for a two-class problem. The performance of the proposed method was better than that of conventional methods, especially for the chromatic feature.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권2호
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pp.423-429
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2014
본 논문은 이원고정효과모형의 분산분석에서 오차의 독립성과 등분산성이 만족되지 않는 경우를 가정하고 있다. 자료분석을 위한 모수추정방법으로 가중최소제곱법을 가정하고 있으며 모수를 추정하기 위한 방법으로 모형의 순차적 적합방식을 이용하고 있다. 또한, 모형의 행렬표현식으로부터 벡터공간에서의 사영을 이용하여 자료를 분석하는 방법을 제시하고 있다. 모형의 순차적 적합에 해당하는 제1종 제곱합을 구하기 위하여 모형행렬에 의한 부분공간으로의 사영을 다루고 있다. 이 경우에 사영에 의한 제곱합을 사영제곱합으로 취급한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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