The method of moments is applied to numerically compute the electrostatic capacitance of a parallel-plate rectangular capacitor of finite area. Each plate is discretized into 900 patches per unit area to ensure a high accuracy of computation. To further enhance computational results, the impedance matrix elements are additionally evaluated in the case that the observation patch is located above or below the source patch in the vertical direction. To examine the fringing effect at the edges of the capacitor, the normalized capacitances are computed as a function of separation distance. After these results have been verified by Palmer's formula, this method is extended to the computation of capacitances between two different size plates.
We propose an efficient method for synthesizing mesh-based realistic computer-generated hologram (CGH). In a previous nonanalytic mesh-based CGH synthesis, the angular spectrum of the two-dimensional (2D) plane is calculated using the fast Fourier transform (FFT) with the same size as the resolution of the final hologram. Because FFT increases the computation time as the size of the input matrix increases, the previous method has a problem: The higher the resolution of the hologram, the greater the computational load, thereby delaying synthesis time. In this study, when calculating the angular spectrum of the 2D plane in mesh-based CGH synthesis, we propose a method to calculate the angular spectrum by defining the 2D plane with an arbitrary size smaller than the resolution of the final hologram. The resolution adjustment method reduces the computation time and can be applied to occlusion culling and texturing for the realistic effect of mesh-based CGH. We describe the principle, error analysis, application of realistic effect, and experimental results of the proposed method.
본 논문에서는 양자화 계수가 0이 되는 위치를 예측하여 축소된 영역내에서 DCT (Discrete Cosine Trans-form)를 수행하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 제안한 알고 리즘은 FDCT(Forward DCT)와 IDCT(Inverse DCT)의 계산량을 줄여 부호와 시간과 복호 화 시간을 감소시킬 뿐만 아니라, 허프만(huffiman) 부호화시에도 각각의 불럭에 대하여 분류된 블럭 크기에 따라 각기 다른 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 압축률 을 증가시킨다. 기존의 영상 부호화 방법은 모든 블럭에 대하여 똑같은 DCT 계산과 지그재그 스캔을 행한다. 그렇지만, 제안한 알고리즘은 부호화시에 분류된 블럭 크기 밖의 양자화 계수에 대해 FDCT를 계산하는 대신 0을 대입함FDCT 계산 시간을 줄인다. 또한, 복호화시에는 분류된 블럭 크기내에 존재하는 역양자화 계수만 가지고 IDCT를 수행함으로써 IDCT 계산 시간을 줄인다. 추가하여, 제안한 알고리즘은 분류된 블럭 특성에 적합한 수평 수직 지그재그 스캔을 수행함으로써 Run-length를 줄여서, 향상된 압축률을 제공한다. 한편, 제안한 알고리즘은 DCT에서 압축률과 화질면에서는 최적이지만 부호와 시간과 복호화 시간이 많이 걸리는 16*16 블럭의 처리에도 적용되어질 수 있다. 또한, 실시간을 요구하는 동영상 부호화로 확장되어 질 수 있다.
The Green's equivalence relations have played a fundamental role in the development of semigroup theory. They are concerned with mutual divisibility of various kinds, and all of them reduce to the universal equivalence in a group. Boolean matrices have been successfully used in various areas, and many researches have been performed on them. Studying Green's relations on a monoid of boolean matrices will reveal important characteristics about boolean matrices, which may be useful in diverse applications. Although there are known algorithms that can compute Green relations, most of them are concerned with finding one equivalence class in a specific Green's relation and only a few algorithms have been appeared quite recently to deal with the problem of finding the whole D or J equivalence relations on the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices. However, their results are far from satisfaction since their computational complexity is exponential-their computation requires multiplication of three Boolean matrices for each of all possible triples of $n{\times}n$ Boolean matrices and the size of the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices grows exponentially as n increases. As an effort to reduce the execution time, this paper shows an isomorphism between the R relation and L relation on the monoid of all $n{\times}n$ Boolean matrices in terms of transposition. introduces theorems based on it discusses an improved algorithm for the J relation computation whose design reflects those theorems and gives its execution results.
최근 데이터의 폭발적인 증가로 인해 대규모 데이터의 분석에 대한 요구를 충족할 수 있는 방법들이 계속 연구되고 있다. 본 논문에서는 맵리듀스를 이용한 분산 병렬 처리를 통해 대규모 데이터 큐브의 효율적인 계산이 가능한 MRIterativeBUC 알고리즘을 제안하였다. MRIterativeBUC 알고리즘은 기존의 BUC 알고리즘을 맵리듀스의 반복적 단계에 따른 효율적인 동작이 가능하도록 개발되었고, 기존의 대규모 데이터 큐브 계산에 따른 문제인 데이터 크기와 저장 및 처리 능력의 한계를 해결하였다. 또한, 분석자의 관심 부분에 대해서만 계산하는 빙산 큐브 개념의 도입과 파티셔닝, 정렬과 같은 큐브 계산을 분산 병렬 처리하는 방법 등의 장점들을 통해 데이터 방출량을 줄여서 네트워크 부하를 줄이고, 각 노드의 처리량을 줄이며, 궁극적으로 전체 큐브 계산 비용을 줄일 수 있다. 본 연구 결과는 맵리듀스를 이용한 데이터 큐브 계산에 대해서 상향식 처리와 반복적 알고리즘을 통해 다양한 확장이 가능하며, 여러 응용 분야에서 활용이 가능할 것으로 예상된다.
HEVC 가변 블록 크기 움직임 추정 기법에서는 동일 탐색 영역의 데이터가 블록 크기 별로 중복 사용되어 탐색 영역 데이터의 사용량이 많고 조기중단 기법의 적용이 어렵다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최상위 블록 크기 PU를 탐색의 기준으로 두어, 최상위 블록 크기 PU의 탐색과 동일 지점에서의 하위 블록 크기 PU의 탐색을 동시에 진행하여 메모리 대역폭을 줄였고, 최상위 블록 크기 PU의 연산 결과값을 재사용하여 연산량 또한 줄였다. 조기중단 기법을 적용했을 때 또한 최상위 블록 크기 PU를 기준으로 판별하면 하위 블록 크기 PU의 위치에 따라 탐색 기회가 고르게 반영되지 않아 화질의 저하로 이어질 수 있으므로 이를 방지하기 위해 조기중단 기법의 적용 순서를 최상위 블록 크기 PU 내의 최하위 블록 크기 PU를 기준으로 위아래로 번갈아 수행하도록 변형하였다. 설계된 ME 엔진은 Verilog HDL로 기술하고 0.18um 공정에서 합성 및 검증하였으며, 하드웨어 크기는 36,101 게이트이고 최대 동작 속도는 263.15 MHz이다.
핀테크에 적용되는 소프트웨어의 규모 추정은 매우 난해하며, 오랜 시간이 소요되는 작업이기에 발주 기업과 개발 업체들이 정확하게 소프트웨어 개발 규모를 산정하기 어려운 상황이다. 일반적으로 프로젝트 관리자들의 경험과, 일반적인 기능 점수 방식에 의하여 규모를 추정하고 있다. 본 논문에서는 기능 점수 모형을 사용자 관점에서 요구 기능들을 정량적으로 산정하고, 규모를 측정하여, 실시간으로 규모를 산정하여 핀테크 개발 프로젝트에 적용할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 개발 전에 업무량을 예상하여 규모를 측정할 수 있으며, 레이어 별 프로그램 목록을 기준으로 M/M 및 견적 금액을 산출할 수 있다. 향후 연구에서는 기존 핀테크 프로젝트의 규모 산정 데이터를 다량 확보하여 정확한 규모 산정에 대한 연구가 필요하다.
This paper proposes a computationally efficient learning-based super-resolution algorithm using k-means clustering. Conventional learning-based super-resolution requires a huge dictionary for reliable performance, which brings about a tremendous memory cost as well as a burdensome matching computation. In order to overcome this problem, the proposed algorithm significantly reduces the size of the trained dictionary by properly clustering similar patches at the learning phase. Experimental results show that the proposed algorithm provides superior visual quality to the conventional algorithms, while needing much less computational complexity.
Goda formula (Goda, 1973) has been used in the determination of wave pressures acting on a large size caisson such as the pier of the cable stayed bridge at sea. Goda formula, however, is to evaluate the wave pressures acting the infinite vertical caisson of composite breakwater so that it can`t be applied to a large caisson with finite width and length because of diffraction effects. In the present study, three dimensional nonlinear frequence domain method based on perturbation method and boundary integral method is applied to the computation of the linear and nonlinear wave pressures acting on the front of a large size caisson under the variation of its width and length, and angle of incident wave. The numerical results are compared to Goda\`s ones, and then the characteristics of wave pressure distributions acting on a large size caisson are discussed.
One of the problems brought up in the effective execution of genetic algorithms is that if they come under any influences according as the population size is large or small. In the case of small population size the opportunities of premature convergence are increased when the greatly powerful or no good individual is generated during search of the solution space. And searching the solution space in the case of large population size, the difficulties under the execution cause to searching all for one by one individual in every generation applied is limited, this gives the many interruptions to the convergence of final solution. Now this paper gives a suggestion to set up the adaptive population size which could compute the more correct solution and simplify the development of computation performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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