• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
• /
• 제12권1호
• /
• pp.680-690
• /
• 2020

In ocean environment, the sound speed gradient of seawater has an important influence on far field sound propagation. The FEM/BEM is used to decouple the vibroacoustic radiation of the spherical shell, and the Green function of the virtual source chain is adopted for decoupling. For far field radiated Sound Pressure Level (SPL), the Beam Displacement Ray normal Mode (BDRM) is employed. The vibration and near-/far-field radiated SPL of spherical shell is analyzed in shallow sea uniform layer, negative/positive gradient, negative thermocline environment, and deep-sea sound channel. Results show that the vibroacoustic radiation of spherical shell acted at 300Hz can be analogous to dipole. When the radiated field of the spherical shell is dominated by large-grazing-angle waves, it can be analogous to vertically distributed dipole, and the far field radiated SPL is lower; while similar to horizontally distributed dipole if dominated by small-grazing-angle waves, and the far field SPL is high.

• 한국음향학회지
• /
• 제28권7호
• /
• pp.640-645
• /
• 2009

블라인드 채널 등화기의 일종인 CMA방식의 수렴 속도는 일반적을 훈련열을 바탕으로 한 방법에 비해서 느린 경향이 있다. 또 그 수렴 속도는 정해진 스텝사이즈에 따라 정해진다. 본 논문은 기존 고정 스텝사이즈 CMA 알고리즘의 수렴 속도를 개선하기 위한 직교 정사형 망각인자를 도입하여 수렴성능이 개선된 새로운 알고리즘을 제안한다.

• ETRI Journal
• /
• 제33권3호
• /
• pp.401-406
• /
• 2011

This paper presents a fast block-matching algorithm based on the normalized cross-correlation, where the elimination order is determined based on the gradient magnitudes of subblocks in the current macroblock. Multilevel Cauchy-Schwartz inequality is derived to skip unnecessary block-matching calculations in the proposed algorithm. Also, additional complexity reduction is achieved re-using the normalized cross correlation values for the spatially neighboring macroblock because the search areas of adjacent macroblocks are overlapped. Simulation results show that the proposed algorithm can improve the speed-up ratio up to about 3 times in comparison with the existing algorithm.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권4호
• /
• pp.471-477
• /
• 2018

As an important key technology using on electronic devices, face recognition has become one of the hottest technology recently. The traditional BP Neural network has a strong ability of self-learning, adaptive and powerful non-linear mapping but it also has disadvantages such as slow convergence speed, easy to be traversed in the training process and easy to fall into local minimum points. So we come up with an algorithm based on BP neural network but also combined with the PCA algorithm and other methods such as the elastic gradient descent method which can improve the original network to try to improve the whole recognition efficiency and has the advantages of both PCA algorithm and BP neural network.

• 한국음향학회:학술대회논문집
• /
• 한국음향학회 1991년도 학술발표회 논문집
• /
• pp.38-41
• /
• 1991

RLS algorithms are required for applications to adaptive line enhancers, adaptive equalizers for voiceband telephone and HF modems, and wide-badn digital spectrum mobile raio in which their convergence time and tracking speed are significant. The fast QR RLS algorithm satisfies above the requirements. Its computational complexity is linearly proportional to the tap number of a filter, N and its performance remains numerically stable. From the result of simumulation, the fast QR RLS algorithm represented Cioffi is better than gradient based algorithm in its initial performance when being applied to an adaptive line enhancer for cancelling noise.

• 전력전자학회:학술대회논문집
• /
• 전력전자학회 1999년도 전력전자학술대회 논문집
• /
• pp.526-530
• /
• 1999

This paper presents a newly developed speed sensorless drive using Neural Network algorithm. Neural Network algorithm can be divided into three categories. In the first one, a Back Propagation-based NN algorithm is well-known to gradient descent method. In the second scheme, a Extended Kalman Filter-based NN algorithm has just the time varying learning rate. In the last scheme, a Recursive Least Square-based NN algorithm is faster and more stable than the classical back-propagation algorithm for training multilayer perceptrons. The number of iterations required to converge and the mean-squared error between the desired and actual outputs is compared with respect to each method. The theoretical analysis and experimental results are discussed.

• 전기학회논문지
• /
• 제59권10호
• /
• pp.1816-1822
• /
• 2010

In this research TPS (Train Performance Simulation) blocks are designed using Simulink and applied to generate speed profiles for energy-efficient train operation. With a train operation mode of maximum powering, coasting, and maximum breaking, a breaking point is calculated from forward-backward running profiles. Then, GA (Genetic Algorithm) is used to solve a running time constraint, and a coasting point is produced from the searching process of GA. With the breaking point and the coasting point a speed profile is plotted. Train performance under a speed limit and gradient variations is simulated and resultant speed profiles are analyzed.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.66-74
• /
• 1994

고속의 패킷 교환망에서 최적 경로 제어 문제(ORP: Optical Routing Poblem)를 해결하기 위해 gradient projection (GP) 기법을 적용하였따. 망 평균 패킷의 손실율을 최소화하는 ORP는 교환 노드들에서 패킷들이 손실됨으로써 non-convex가 되어, GP 알고리즘에 의해서는 그 경로해를 직접 구할 수가 없다. 따라서, 이 non-convex ORP를 reduced ORP (R-ORP)라 불리는 convex 문제로 변형시킨후, 그 경로해를 구하고자 GP 알고리즘을 이용하였다. 컴퓨터 모의 실험에 의해서는 R-ORP를 통해 얻어진 경로해가 원래 ORP의 최적 경로해에 아주 근사함을 보여준다. 또한 ORP 와 R-ORP들을 통해 얻어진 두 경로해간의 차이에 있어서의 이론적인 상한이 유도된다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제4권10호
• /
• pp.731-740
• /
• 2003

움직임 추정은 연속한 비디오 프레임간의 시간적 상관성을 이용하여 동영상 내에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 동영상 부호화에 있어서 중요한 역할을 한다. 그리고 서로 다른 형태와 크기를 가지는 탐색 패턴과 움직임 벡터의 분포는 블록 정합 기법에서 탐색 속도와 화질을 좌우하는 중요한 요소이다. 본 논문에서는 작은 크로스 탐색 패턴과 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용한 새로운 고속 블록 정합 알고리즘을 제안한다 이 방법은 작은 크로스 탐색 패턴을 이용하여 적은 탐색점으로 움직임이 적은 벡터를 우선 찾은 다음에 움직임이 큰 벡터에 대해서는 블록 기반 경사 하강 탐색 패턴을 이용하여 고속으로 움직임 벡터를 찾게 하였다. 실험결과, 제안된 알고리즘은 블록 기반 경사 하강 탐색 기법에 비하여 움직임 벡터 예측의 속도에 있어서 약 26-40% 이상의 높은 성능 향상을 보였다.

• 인지과학
• /
• 제4권2호
• /
• pp.181-200
• /
• 1994

다층 신경망의 학습에 있어서 역전파 알고리즘은 시스템이 지역적 최소치에 빠질수 있고,탐색공간의 피라미터들에 의해 신경망 시스템의 성능이 크게 좌우된다는 단점이 있다.이러한 단점을 보완하기 의해 유전자 알고리즘이 신경망의 학습에 도입도었다.그러나 유전자 알고리즘에는 역전파 알고리즘과 같은 미세 조정되는 지역적 탐색(fine-tuned local search) 을 위한 메카니즘이 존재하지 않으므로 시스템이 전역적 최적해로 수렴하는데 많은 시간을 필요로 한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 역전파 알고리즘의 기울기 강하 기법(gradient descent method)을 교배나 돌연변이와 같은 유전 연산자로 둠으로써 유전자 알고리즘에 지역적 미세 조정(local fine-tuning)을 위한 메카니즘을 제공해주는 새로운 형태의 GA-BP 방법을 제안한다.제안된 방법의 유용성을 보이기 위해 3-패러티 비트(3-parity bit) 문제에 실험하였다.