This paper describes an adaptive management approach for predicting, monitoring, and controlling ground movements associated with excavations in urban areas. Successful use of monitoring data to update performance predictions of supported excavations depends equally on reasonable numerical simulations of performance, the type of monitoring data used as observations, and the optimization techniques used to minimize the difference between predictions and observed performance. This paper summarizes each of these factors and emphasizes their inter-dependence. Numerical considerations are described, including the initial stress and boundary conditions, the importance of reasonable representation of the construction process, and factors affecting the selection of the constitutive model. Monitoring data that can be used in conjunction with current numerical capabilities are discussed, including laser scanning and webcams for developing an accurate record of construction activities, and automated and remote instrumentations to measure movements. Self-updating numerical models that have been successfully used to compute anticipated ground movements, update predictions of field observations and to learn from field observations are summarized. Applications of these techniques from case studies are presented to illustrate the capabilities of this approach.
부밴드 구조에서 적응필터에 최대 다위상 분해와 노블아이덴티티를 적용함으로써 전밴드 인접투사 알고리즘은 부밴드 인접투사 알고리즘으로 변환된다. 최대 다위상 분해된 부밴드 인접투사 (Maximally Polyphase Decomposed Subband Affine Projection: MPDSAP) 알고리즘은 각 부밴드의 적응 부필터에서 사용되는 투사차원이 1인 부밴드 인접투사 알고리즘의 특별한 형태다. MPDSAP 알고리즘의 계수갱신식은 NLMS 알고리즘과 유사한 형식을 갖기 때문에 실제 구현관점에서 보다 좋은 알고리즘 선택이 될 수 있다. 본 논문은 MPDSAP 알고리즘의 새로운 통계적 해석을 제시한다. 해석적 모델은 정규직교 분해필터를 갖는 부밴드 구조에서 Autoregressive (AR) 입력과 임의의 적응이득에 대해 유도된다. 정규직교 분해필터에 의한 사전 백색화는 AR 입력과 임의의 적응이득에 대한 MPDSAP 알고리즘의 간단한 해석적 모델의 유도를 가능하게 한다.
본 논문에서는 비대칭적인 채널 특성을 갖는 고밀도 광 기록 시스템에 적용 가능한 적응 등화 부분 응답 최대유사(partial response maximum likelihood, PRML) 검출 방법을 제안한다. 모의실험을 통해 비대칭적인 채널에서 제안한 PRML 검출 방법이 기존의 PRML 방법보다 성능이 향상되는 것을 확인하였고, Verilog HDL을 이용하여 구현 및 검증하였다. 본 논문에서 제안한 적응 등화기는 LMS(Least Mean Square error) 알고리즘을 이용한 탭 계수 갱신부와 FIR 필터로 구성되어 있다. FIR 필터는 속도 향상을 위해 일반적으로 이용되는 DF(Direct Form) 방식이 아닌 TDF(Transposed Direct Form) 방식을 이용하여 구현하였다. 또한, 검출기는 레지스터 변환(register exchange, RE) 방식을 이용한 비터비 검출 방법으로 구현하였다.
No, Gun-hyo;Hong, Yong-hee;Park, Jin-ho;Jhee, Ho-jin
한국컴퓨터정보학회논문지
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제23권7호
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pp.81-90
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2018
In this paper, reducing lense Vignetting effect and adaptive learning rate method are proposed to complement Scribner's neural network for nuc algorithm which is the effective algorithm in statistic SBNUC algorithm. Proposed reducing vignetting effect method is updated weight and bias each differently using different cost function. Proposed adaptive learning rate for updating weight and bias is using sobel edge detection method, which has good result for boundary condition of image. The ordinary statistic SBNUC algorithm has problem to compensate lense vignetting effect, because statistic algorithm is updated weight and bias by using gradient descent method, so it should not be effective for global weight problem same like, lense vignetting effect. We employ the proposed methods to Scribner's neural network method(NNM) and Torres's reducing ghosting correction for neural network nuc algorithm(improved NNM), and apply it to real-infrared detector image stream. The result of proposed algorithm shows that it has 10dB higher PSNR and 1.5 times faster convergence speed then the improved NNM Algorithm.
This paper proposes actuator fault detection and adaptive fault-tolerant control algorithms using performance index and human-like learning for longitudinal autonomous vehicles. Conventional longitudinal controller for autonomous driving consists of supervisory, upper level and lower level controllers. In this paper, feedback control law and PID control algorithm have been used for upper level and lower level controllers, respectively. For actuator fault-tolerant control, adaptive rule has been designed using the gradient descent method with estimated coefficients. In order to adjust the control parameter used for determination of adaptation gain, human-like learning algorithm has been designed based on perceptron learning method using control errors and control parameter. It is designed that the learning algorithm determines current control parameter by saving it in memory and updating based on the cost function-based gradient descent method. Based on the updated control parameter, the longitudinal acceleration has been computed adaptively using feedback law for actuator fault-tolerant control. The finite window-based performance index has been designed for detection and evaluation of actuator performance degradation using control error.
Carreno, A.;Vidal-Ferrandiz, A.;Ginestar, D.;Verdu, G.
Nuclear Engineering and Technology
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제53권2호
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pp.399-413
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2021
The solution of the time-dependent neutron diffusion equation can be approximated using quasi-static methods that factorise the neutronic flux as the product of a time dependent function times a shape function that depends both on space and time. A generalization of this technique is the updated modal method. This strategy assumes that the neutron flux can be decomposed into a sum of amplitudes multiplied by some shape functions. These functions, known as modes, come from the solution of the eigenvalue problems associated with the static neutron diffusion equation that are being updated along the transient. In previous works, the time step used to update the modes is set to a fixed value and this implies the need of using small time-steps to obtain accurate results and, consequently, a high computational cost. In this work, we propose the use of an adaptive control time-step that reduces automatically the time-step when the algorithm detects large errors and increases this value when it is not necessary to use small steps. Several strategies to compute the modes updating time step are proposed and their performance is tested for different transients in benchmark reactors with rectangular and hexagonal geometry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권3호
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pp.1121-1139
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2015
In texture-plus-depth format, depth map compression is an important task. Different from normal texture images, depth maps have less texture information, while contain many homogeneous regions separated by sharp edges. This feature will be employed to form an efficient depth map coding scheme in this paper. Firstly, the histogram of the depth map will be analyzed to find an appropriate threshold that segments the depth map into the foreground and background regions, allowing the edge between these two kinds of regions to be obtained. Secondly, the two regions will be encoded through rate distortion optimization with a shape adaptive wavelet transform, while the edges are lossless encoded with JBIG2. Finally, a depth-updating algorithm based on the threshold and the depth range is applied to enhance the quality of the decoded depth maps. Experimental results demonstrate the effective performance on both the depth map quality and the synthesized view quality.
대개의 게임 플레이어들은 정해진 패턴대로만 행동하는 NPC(Non-Player Character)보다 사람 플레이어와 상호작용할 때 더욱 큰 만족을 얻는다. 하지만 항상 사람 플레이어를 상대할 수 있는 것은 아니기 때문에 다양한 게임 플레이어에 맞추어 행동할 수 있는 적응형 NPC가 필요하다. 본 논문에서는 FSM(Finite State Machine)을 이용하여 적응형 NPC를 생성하는 기법을 제안한다. 이 기법은 행동 데이터베이스의 행동 정보를 이용하여 FSM을 구성하고, 게임을 진행하는 동안 FSM의 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하도록 실시간으로 FSM을 갱신하는 것을 반복한다. 이 과정에서 NPC는 플레이어에게 적응한다. 실험은, 제안한 기법을 적용한 2D 게임을 제작하여 목표 효율값을 다양하게 설정하여 진행하였다. 실험 결과로, 게임이 진행되면서 종합 효율값이 목표 효율값으로 접근하는 것을 볼 수 있었다. 이는 NPC가 플레이어에게 적응하여 적응형 NPC가 생성됨을 의미하는 것이다.
이 논문에서는 적응 배열 안테나를 갖는 MC-CDMA를 위한 적응 빔 형성 알고리듬을 제안한다. 다중경로 페이딩에 robust하고 간단히 단일 탭 등화기를 사용하여 고속 데이터 전송에 적합한 것으로 알려진 MC-CDMA 시스템의 수신단에 안테나 배열을 사용함으로서 그 성능을 크게 개선할 수 있음을 보인다. 본 논문에서 제안된 MC-CDMA 시스템의 적응 빔 형성 알고리듬은 원하는 사용자의 파이롯 심벌(기준신호)과 수신된 파이롯 신호의 오차를 주파수 영역에서 계산하고, 그 주파수 영역 오차신호를 시간영역 오차 신호로 변환한 후, MSE가 최소가 되는 방향으로 적응 빔 형성기의 계수를 갱신하므로서 유도된다. 모의 실험과 해석적 방법을 통하여 MC-CDMA 시스템에 제안된 적응 빔 형성기법을 적용할 경우 수렴특성과 성능개선 효과를 확인한다.
본 논문은 비선형 통신 채널에서 발생되는 부호간 간섭의 영향을 최소화하기 위한 적응 등화 알고리즘인 AV_MMA(Adaptive Varying-MMA)의 성능에 관한 것이다. 고차 QAM 신호에 대한 적응 등화 알고리즘에서 탭 계수 갱신을 위한 오차 신호 발생시 기존 MMA에서 constant modulus를 이용하지만, AV-MMA에서는 등화기 출력에 따라 adaptively varying modulus를 적용하므로 이를 줄일 수 있어서 전체적인 등화 성능을 개선할 수 있다. 64-QAM 신호에 대한 AV-MMA의 개선된 등화 성능의 비교를 위하여 MMA의 성능과 비교하였으며, 이를 위하여 등화기 출력 성상도, 잔류 isi, 최대 찌그러짐과 MSE와 SER을 적용하였다. 컴퓨터 시뮬레이션의 결과 모든 성능에서는 AV-MMA가 MMA보다 우월하였고, SER 성능에서 SNR이 높은 경우 강인함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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