Although orthogonal function is introduced in control theory in early 1970's, it is not perfect. Since the concept of integral operator by Chen and Hsiao in mid 1970's, orthogonal function (for example Walsh, Block-pulse, Haar, Laguerre, Legendre, Chebychev etc) has been widely applied In system's analysis and identification, model reduction, state estimation, optimal control, signal processing, image processing, EEG, and ECG etc. The reason why Walsh Functions introduces in control theory is that as integral of Walsh function is also developed in Walsh orthogonal function, if we transfer give system into integral equation and introduce Walsh function. We can know that system's characteristic by algebraical expression. This approach is based on least square error and that result is expressed as computer calculation and partly continuous constant value which is easy to apply. Such a Walsh function has been actively studied in USA, TAIWAN, INDO, CHINA, EUROPE etc and in domestic, author has studied it for 10 years since it was is introduced in 1982. This paper is consider the that author has studied for 10 years and Walsh function's efficiency.
Image-based Virtual Try-On Systems are among the most potential solution for virtual fitting which tries on a target clothes into a model person image and thus have attracted considerable research efforts. In many cases, current solutions for those fails in achieving naturally looking virtual fitted image where a target clothes is transferred into the body area of a model person of any shape and pose while keeping clothes context like texture, text, logo without distortion and artifacts. In this paper, we propose a new improved image-based virtual try-on network system based on keypoints, which we name as KP-VTON. The proposed KP-VTON first detects keypoints in the target clothes and reliably predicts keypoints in the clothes of a model person image by utilizing a dense human pose estimation. Then, through TPS transformation calculated by utilizing the keypoints as control points, the warped target clothes image, which is matched into the body area for wearing the target clothes, is obtained. Finally, a new try-on module adopting Attention U-Net is applied to handle more detailed synthesis of virtual fitted image. Extensive experiments on a well-known dataset show that the proposed KP-VTON performs better the state-of-the-art virtual try-on systems.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.10
no.1
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pp.233-241
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1999
Control chart is a very extensively used tool in testing whether a process is in a state of statistical control or not. In this paper, we propose a robust EWMA(exponentially weighted moving averages) control chart for variables, which is based on the Huber's M-estimator. The Huber's M-estimator is a well-known robust estimator in sense of distributional robustness. In the proposed chart, the estimation of the process deviation is modified to have a s table level and high power. To compare the performances of the proposed control chart with other charts, some Monte Carlo simulations we performed. The simulation results show that the robust EWMA control chart has good performance.
This paper proposes a model based trajectory tracking control scheme for under-actuated underwater robotic vehicles. The difficulty in stabilizing a non-linear system using smooth static state feedback law means that the design of a feedback controller for an under-actuated system is somewhat challenging. A necessary condition for the asymptotic stability of an under-actuated vehicle about a single equilibrium is that its gravitational field has nonzero elements corresponding to non-actuated dynamics. To overcome this condition, we propose a continuous time-varying control law based on the direct estimation of vehicle dynamic variables such as inertia, damping and Coriolis & centripetal terms. This can work satisfactorily under commonly encountered uncertainties such as an ocean current and parameter variations. The proposed control law cancels the non-linearities in the vehicle dynamics by introducing non-linear elements in the input side. Knowledge of the bounds on uncertain terms is not required and it is conceptually simple and easy to implement. The controller parameter values are designed using the Taguchi robust design approach and the control law is verified analytically to be robust under uncertainties, including external disturbances and current. A comparison of the controller performance with that of a linear proportional-integral-derivative (PID) controller and sliding mode controller are also provided.
Recently, the development of novel control methodology enables us to improve the performance of AC-machine drives by using pulse width modulation (PWM) technique. Usually, the dynamic characteristic of induction motor (IM) has been represented by the 5-th order nonlinear differential equation. This dynamics, however, can be reduced to 3-rd order dynamics by applying direct control of IM input current. This methodology concludes that it is much easier to control IM by means of the field-oriented methods employing the current controller. Therefore a precise current control is crucial to achieve a high control performance both in dynamic and steady state operations. This paper presents an adaptive fuzzy current controller with artificial neural network (ANN) for field-oriented controlled IM. This new control structure is able to adaptively minimize a current ripple while maintaining constant switching frequency. Especially the proposed controller employs neuro-computing philosophy as well as adaptive learning pattern recognizing principles with respect to variations of the system parameters. The proposed approach is applied to the IM drive system, and its performance is tested through various simulations. Simulation results show that the proposed system, compared among several known classical methods, has a superb performance.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.485-485
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2018
Rainwater harvesting system (RWH) can provide a relief for the household and farmers especially in areas with intense water scarcity during the long lull of rainy season. However, much attention has not been given to this alternative water source in Nigeria. This paper estimates the per capita water demand for 1,950 inhabitants and rainwater potential in Ojonbodu Estate, Oyo State, Nigeria, using data from detailed questionnaires, water consumption calculator software, and 20-year rainfall data. The potential rainwater estimation was based on amount of precipitation, size of catchment and runoff coefficient. Consequently, using estimated values of $39420m^3$ and $6.5114{\times}10^7m^3$ for per capita consumption and potential rainwater respectively, the rainwater harvesting system was designed for rainwater collection, and storage. The harvested rainwater was $450, 000m^3$ with collection efficiency of 69.16 %, which exceeded the household water consumption requirement. Thus, the harvested rainwater was able to meet the estimated water demand of the Ojonbodu Estate households during the period of water scarcity.
A novel approach to estimate the real time moving trajectory of an object is proposed in this paper. The object position is obtained from the image data of a CCD camera, while a state estimator predicts the linear and angular velocities of the moving object. To overcome the uncertainties and noises residing in the input data, a Kalman filter and neural networks are utilized. Since the Kalman filter needs to approximate a non-linear system into a linear model to estimate the states, there always exist errors as well as uncertainties again. To resolve this problem, the neural networks are adopted in this approach, which have high adaptability with the memory of the input-output relationship. Kohonen Network(Self-Organized Map) is selected to learn the motion trajectory since it is spatially oriented. The superiority of the proposed algorithm is demonstrated through the real experiments.
A sensorless drive of induction motor has several advantage: low cost and availability in a harsh environment. Most of sensorless control schemes are based on the direct estimation of rotor speed from state observer. This study proposes a new sensorless control scheme. The proposed scheme is based on a reference model control which the error between the model and plant outputs decays to zero as time proceeds. The actuating signal is calculated from the fuzzy controller which increases the system stability and robustness. The simulation results indicate a good dynamic performance.
The diminishing of heat leak into cryogenic vessels can prolong the storage time of cryogenic liquid. With the storage of cryogenic liquid reducing, the heat leak decreases, while the actual storage time increases. Regarding to the theoretical analysis, the obtained results seems to be constructive for the cryogenic insulation system applications. This study presents a predictive assessment of heat leak occurring in non-vacuum tanks with a single layer of insulation. A Radial steady-state heat transfer, based on heat conduction equation, is taken into consideration. Graphical results show the thermal performance of the insulation used, they also allow us to choose the appropriate insulation thickness according to the shape and diameter of the storage tank.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.2
no.4
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pp.553-558
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1998
We present in this paper the ture union bound of the performance of chip level detection for coded DS/CDMA system operating in Rician fading channels such as LEO satellite mobile radio where the maximum doppler frequency is very high. The main objective of this paper is to calculate the exact doe union bound of BER performance of different performance of different quadrature detectors and to find a optimum spreading factor as a function of fade rate. The rationale of using multiple chip detection is to reduce the effective fade rate or variation. We considered chip level differential detection, chip level maximum likelihood sequence estimation, noncoherent detection and coherent detection with perfect channel state information as a reference.
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