본 논문에서는 향후 초고속 W-PAN(Wireless Personal Area Network)을 위한 유력한 전송 기술로서 각광받고 있는 MB-OFDM UWB(Multi-Band Orthogonal Frequency Division Multiplexing Ultra Wide Band) 시스템의 동기화를 위한 효과적인 반송파 및 샘플링 주파수 오프셋 결합 추정 기법을 제시하고 성능을 평가하였다. 이를 위해 PLCP(Physical Layer Convergence Procedure) 프리앰블 내의 채널 추정 시퀀스를 이용하고 MB-OFDM UWB 시스템 기술 규격 및 주파수 운용 방식을 고려하였으며, 반송파와 샘플링 주파수 오프셋을 결합 추정하는 방법으로서 먼저 샘플링 주파수 오프셋을 추정하고 추정된 샘플링 주파수 오프셋을 이용하여 반송파 주파수 오프셋을 추정하는 방식을 적용하였다. 또한 추정된 오프셋 값들의 신뢰도 향상을 위해 각 과정에서 가중치 기반의 주파수 오프셋 추정 기법을 사용하였다. IEEE 802.15 Task Group 3a에서 제공하는 4가지 UWB 실내 채널 모델을 이용한 모의실험 결과, 각 부채널에서의 수신 신호 평균 전력을 반영하는 제안된 간단한 형태의 가중치 기반 추정 기법의 성능이 채널의 주파수 응답을 사용하여 완벽한 채널 추정을 필요로 하는 이상적인 방법에 비해 훨씬 낮은 복잡도로 유사한 성능을 얻을 수 있음을 확인 하였다.
Even though the relative importance of length scale of flow system allow us to simplify three dimensional flow problem to one or two dimensional representation, many systems still require three dimensional analysis. The objective of this study is to develop an efficient and accurate finite element model for analyzing and predicting three dimensional flow features in natural rivers and to offend to model spreading of pollutants and transport of sediments in the future. Firstly, three dimensional Reynolds averaged Navier-Stokes equations with the hydrostatic pressure assumption in generalized curvilinear coordinates were combined with the kinematic free-surface condition. Secondly. to simulate realistic high Reynolds number flow, the model employed the Streamline Upwind/Petrov-Galerkin(SU/PG) scheme as a weighting function for the finite element method in conjunction with an appropriate turbulence model(Smagorinsky scheme for the horizontal plain and Mellor-Yamada scheme for the vertical direction). Several tests is performed for the purpose of validation and verification of the developed model. A simple rectangular channel, 5-shaped and U-shaped channel are used for tests and comparisons are made with RMA-10 model. Runs for each case is converged stably without a oscillation and calculated water-surface deformation, longitudinal and transversal velocities, and velocity vector fields are in good agreement with the results of RMA-10 model.
This paper proposed the robot vision control method to track a moving rigid body target using the vision system model that can actively control camera parameters even if the relative position between the camera and the robot and the focal length and posture of the camera change. The proposed robotic vision control scheme uses a batch method that uses all the vision data acquired from each moving point of the robot. To process all acquired data, this robot vision control scheme is divided into two cases. One is to give an equal weight for all acquired data, the other is to give weighting for the recent data acquired near the target. Finally, using the two proposed robot vision control schemes, experiments were performed to estimate the positions of a moving rigid body target whose spatial positions are unknown but only the vision data values are known. The efficiency of each control scheme is evaluated by comparing the accuracy through the experimental results of each control scheme.
본 논문은 매크로 블록 레벨에서 인간의 시각적인 특성을 고려한 새로운 H.264 스케일러블 확장을 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 2 단계로 구성된다. 우선, 인간의 시각적인 특성에 기초한 관심영역을 중심으로, 각 매크로 블록에 대한 공간 주파수(spatial frequency)의 분석을 위한 시각적 가중치 모델을 제안한다. 두 번째 단계에서는, 제안된 모텔을 기초로 각각의 화질 계층에 존재하는 관심영역의 크기를 조절하여 주어진 비트 량에서, 최적의 비디오 화질을 얻기 위한 비트 할당 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 알고리즘은 주관적 및 객관적 화질 평가에서 기존의 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.
Patent classification is becoming more critical as patent filings have been increasing over the years. Despite comprehensive studies in the area, there remain several issues in classifying patents on IPC hierarchical levels. Not only structural complexity but also shortage of patents in the lower level of the hierarchy causes the decline in classification performance. Therefore, we propose a new method of classification based on different criteria that are categories defined by the domain's experts mentioned in trend analysis reports, i.e. Patent Landscape Report (PLR). Several experiments were conducted with the purpose of identifying type of features and weighting methods that lead to the best classification performance using Support Vector Machine (SVM). Two types of features (noun and noun phrases) and five different weighting schemes (TF-idf, TF-rf, TF-icf, TF-icf-based, and TF-idcef-based) were experimented on.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.449-454
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1994
This paper describes new PID control methods based on the fuzzy logic. PID gains are retuned after evaluating control performances of transient responses in terms of performance features. The retuning procedure is based on fuzzy rules and reasoning accumulated from the knowledge of experts on PID gain scheduling. For the case that the retuned PID gains result in worse CLDR (characteristics of load disturbance rejection) than the initial gains, an on-line tuning scheme of the set-point weighting parameter is, proposed. This is based on the fact that the set-point weighting method efficiently reduce either overshoot or undershoot without any degradation of CLDR. The set-point weighting parameter is adjusted at each sampling instant by the fuzzy rules and reasoning. As a result, better control performances were achived in comparison with die controllers tuned by the Z-N (Ziegler-Nichols) parameter tuning formula or by the fixed set-point weighting parameter.
일상생활에서 많이 쓰이는 블로그 문서를 분석하는 것은 다양한 웹 응용서비스를 연결할 수 있는 중요한 단초를 제시하므로, 블로그 문서에 담긴 감정을 파악하는 것을 매우 유용한 일이다. 본 논문에서는 블로그 문서에 존재하는 감정을 보다 정확하게 분류하기 위해 부정어 처리와 새로운 단어 가중치의 적용이 성능에 미치는 영향에 대해 탐구한다. 특히, 감정단서(clue)가 내재된 정규화된 부정어 n-gram을 통해 부정어 처리를 고도화하고 말뭉치기반 단어 가중치 계산법(Corpus-specific Term Weighting, CSTW)을 통해 감정 분류 성능향상을 살펴보기로 한다. 검증을 위해 블로그 문서들로 정답 말뭉치를 구축하고 감정 흐름 분석(Enhanced Mood Flow Analysis, EMFA)과 지지벡터기계기반 감정 분류(Support Vector Machine based Mood Classification, SVMMC)의 두 가지 분류기법에 대해 실험을 하였다. 정규화된 부정어 n-gram의 적용은 EMFA에서 점진적인 감정 분류 성능 향상을 보여주었으며, CSTW의 적용은 TF*IDF나 TF에 비해 보다 높은 감정 분류 성능을 나타내었다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권1호
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pp.101-110
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2003
This paper introduces an identification method for nonlinear models in the form of rule-based Fuzzy-Neural Networks (FNN). In this study, the development of the rule-based fuzzy neural networks focuses on the technologies of Computational Intelligence (CI), namely fuzzy sets, neural networks, and genetic algorithms. The FNN modeling and identification environment realizes parameter identification through synergistic usage of clustering techniques, genetic optimization and a complex search method. We use a HCM (Hard C-Means) clustering algorithm to determine initial apexes of the membership functions of the information granules used in this fuzzy model. The parameters such as apexes of membership functions, learning rates, and momentum coefficients are then adjusted using the identification algorithm of a GA hybrid scheme. The proposed GA hybrid scheme effectively combines the GA with the improved com-plex method to guarantee both global optimization and local convergence. An aggregate objective function (performance index) with a weighting factor is introduced to achieve a sound balance between approximation and generalization of the model. According to the selection and adjustment of the weighting factor of this objective function, we reveal how to design a model having sound approximation and generalization abilities. The proposed model is experimented with using several time series data (gas furnace, sewage treatment process, and NOx emission process data from gas turbine power plants).
LOT(Lapped Transform)와 HVS(Human Visual System) 가중치를 이용하여 분류벡타 양자화기에 근거한 점진적 영상부호화 방법을 제안하였다. DCT변환을 이용한 기존의 블럭변환 영상부호화는 낮은 전송율에서 블럭화 현상이 심하게 나타난다. 본 논문에서는 영상블럭을 LOT로 변환하고 그 블럭들의 구조적 특성에 따라 네 부류로 분류한 다음 적응비트배정으로 재생 영상화질을 개선하기위해 HVS가중치를 갖는 LOT계수특성에 의해 서브벡타들로 나눈다. 이 서브벡타들을 벡타양자화하여 점진적으로 전송한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통한 부호화시험을 하여 점진적 전송에 의한 LOT/CVQ가 효율적인 전송임을 보이고 PIT/DCTVQ를 이용한 결과와 비교하였다.
HVS based transform coding techniques for still images take the lowest spatial frequency and luminance contrast sensitivity as the most crucial factors in determining the image quality perceived by human eye. Only the frequency weighting has been main issue. The proposed Weighted Discrete Cosine Transform (WDCT) has the lowest frequency of about 4 [cyc/deg] in 8$\times$8 subblock with the contrast-weighted DC coefficient. The error criteria have been rederived to adapt the contrast weighting for performance evaluation. The proposed scheme has produced higher quality images compared to the unweighted and other schemes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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