분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
In this study, a topological design sensitivity of the ai. bearing surface (ABS) is suggested by using an adjoint variable method. The discrete form of the generalized lubrication equation based on a control volume formulation is used as a compatible condition. A residual function of the slider is considered as an equality constraint function, which represents the slider in equilibrium. The slider thickness parameters at all grid cells are chosen as design variables since they are the topological parameters determining the ABS shape. Then, a complicated adjoint variable equation is formulated to directly handle the highly nonlinear and asymmetric coefficient matrix and vector in the discrete system equation of air-lubricated slider bearings. An alternating direction implicit (ADI) scheme is utilized for the numerical calculation. This is an efficient iterative solver to solve large-scale problem in special band storage. Then, a computer program is developed and applied to a slider model of a sophisticated shape. The simulation results of design sensitivity analysis (DSA) are directly compared with those of FDM at the randomly selected grid cells to show the effectiveness of the proposed approach. The overall distribution of DSA results are reported, clearly showing the region on the ABS where special attention should be given during the manufacturing process.
This research article reported the nonlinear finite solutions of the nonlinear flexural strength and stress behaviour of nano sandwich graded structural shell panel under the combined thermomechanical loading. The nanotube sandwich structural model is derived mathematically using the higher-order displacement polynomial including the full geometrical nonlinear strain-displacement equations via Green-Lagrange relations. The face sheets of the sandwich panel are assumed to be carbon nanotube-reinforced polymer composite with temperature dependent material properties. Additionally, the numerical model included different types of nanotube distribution patterns for the sandwich face sheets for the sake of variable strength. The required equilibrium equation of the graded carbon nanotube sandwich structural panel is derived by minimizing the total potential energy expression. The energy expression is further solved to obtain the deflection values (linear and nonlinear) via the direct iterative method in conjunction with finite element steps. A computer code is prepared (MATLAB environment) based on the current higher-order nonlinear model for the numerical analysis purpose. The stability of the numerical solution and the validity are verified by comparing the published deflection and stress values. Finally, the nonlinear model is utilized to explore the deflection and the stresses of the nanotube-reinforced (volume fraction and distribution patterns of carbon nanotube) sandwich structure (different core to face thickness ratios) for the variable type of structural parameter (thickness ratio, aspect ratio, geometrical configurations, constraints at the edges and curvature ratio) and unlike temperature loading.
본 논문은 시점에 따른 형상의 변화를 이용하여 물체의 특성을 나타내는 기법을 제안한다. 구체적으로, 3차원 물체의 여러 시점별 형상을 추출한 후, 이를 지역적 선형 사상을 통해 차원 축소하여 저차원 분포를 생성하고, 이를 이용하여 물체의 특성을 나타낸다. 또한, 생성된 점집합들에 반복적 최근접점 기법 및 푸리에 변환을 적용하여 유사한 모델을 검색하는 기법과 그 결과를 제시한다. 제안하는 기법은 다양한 시점에서의 형상 자체만이 아니라 시점에 따른 형상의 변화도 물체의 특성을 표현한다는 것을 보여주며, 검색 등 물체 특성을 표현하는데 적용될 것으로 기대된다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제7권2호
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pp.426-434
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2015
In this paper we proposed a dada-aided Doppler estimation method for underwater acoustic communication. The training sequence is non-dedicate, hence it can be designed for Doppler estimation as well as channel equalization. We assume the channel has been equalized and consider only flat-fading channel. First, based on the training symbols the theoretical received sequence is composed. Next the least square principle is applied to build the objective function, which minimizes the error between the composed and the actual received signal. Then an iterative approach is applied to solve the least square problem. The proposed approach involves an outer loop and inner loop, which resolve the channel gain and Doppler coefficient, respectively. The theoretical performance bound, i.e. the Cramer-Rao Lower Bound (CRLB) of estimation is also derived. Computer simulations results show that the proposed algorithm achieves the CRLB in medium to high SNR cases.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제5권2호
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pp.63-69
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2001
In this study, we shall be concerned with computing in parallel a few of the smallest eigenvalues and their corresponding eigenvectors of the eigenvalue problem, $Ax={\lambda}Bx$, where A is symmetric, and B is symmetric positive definite. Both A and B are large and sparse. Recently iterative algorithms based on the optimization of the Rayleigh quotient have been developed, and CG scheme for the optimization of the Rayleigh quotient has been proven a very attractive and promising technique for large sparse eigenproblems for small extreme eigenvalues. As in the case of a system of linear equations, successful application of the CG scheme to eigenproblems depends also upon the preconditioning techniques. A proper choice of the preconditioner significantly improves the convergence of the CG scheme. The idea underlying the present work is a parallel computation of the Multi-Color Block SSOR preconditioning for the CG optimization of the Rayleigh quotient together with deflation techniques. Multi-Coloring is a simple technique to obatin the parallelism of order n, where n is the dimension of the matrix. Block SSOR is a symmetric preconditioner which is expected to minimize the interprocessor communication due to the blocking. We implemented the results on the CRAY-T3E with 128 nodes. The MPI(Message Passing Interface) library was adopted for the interprocessor communications. The test problems were drawn from the discretizations of partial differential equations by finite difference methods.
PIXE(Proton Induced X-ray Emission)법을 수도물, 적포도주, 소변 및 흑분시료의 미량원소분석에 적용하여 보았다. SNU 1.5-MV 탄뎀 반데 그라프 가속기에서 얻은 1.202 MeV 양성자빔을 시료에 조사시켰으며 X-선 스펙트럼은 Si(Li) 스펙트로미터로 측정하였다. 분석의 감도를 높이기 위해 수도물은 증발법을 사용하여 농축하였다. 표준시료로서 흑분에는 Ni가루를 섞었고 다추 시료에는 yttrium용액을 첨가하였다. PIXE 스펙트럼은 AXIL(Analytical X-ray Analysis by Iterative Least-squares) 컴퓨터 프로그램을 사용하여 분석하였는데, 최소자승법은 Marquardt 알고리즘에 기초하고 있다. 수도물에서는 Mg, Al, Si, Ti, Fe, Zn등과 같은 원소들이 ppm이하의 함량으로 분석되었다 농축을 하지 않은 적포도주 시료에서는 Ti 원소가 3 ppm의 함량으로 검출되었다. 결론적으로 표준시료를 쓴 상대측정법에 의한 수용액시료분석에 PIXE법이 적합함을 입증할 수 있었으며, 정확한 X-선 발생단면적을 사용하고 시료준비기술을 개발하면 이 분석법을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.
소프트웨어 재사용과 애자일 방법의 통합에 새로운 방안을 찾으려는 여러 노력들이 있다. 본 논문은 스크럼과 같은 애자일 방법에서 재사용과의 통합을 연구한다. 애자일 방법은 잦은 요구사항의 변경을 수용하며, 소프트웨어 재사용은 개발 노력의 단축과 같은 장점이 있다. 스크럼 방법은 산업체에서 빠르게 수용되고 있음에도 불구하고, 스크럼 방법에서는 적극적인 재사용이 강조되지 않고 있으며 대부분의 통합 연구는 소프트웨어 프로덕트라인 공학에 애자일 프랙티스를 도입하고 있다. 하지만, 스크럼의 반복개발과 백로그 상세화 활동은 재사용을 촉진하는 장점을 갖고 있다. 본 연구에서는 재사용을 위한 스프린트의 특성과 구성요소를 식별하고 확장 백로그 정련 스텝을 제시하였다. 본 연구의 결과를 통하여, 애자일 방법에서의 재사용 지원을 위한 스크럼의 백로그 상세화에서 백로그 팩토링을 통합 할 수 있었다. 아울러, 제안된 방법을 인터넷 쇼핑몰 어플리케이션 응용에 적용하고 프로토타이핑을 통하여 백로그 상세화에서의 제품 백로그 재사용을 얻을 수 있었다.
최근의 이동통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 터보 코드의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의한 것이다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신과정에서 많은 지연시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 터보 코드는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT-2700과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 복잡도는 2배로 증가하나 성능을 개선시킨 병렬 구조의 4-New 터보 복호기를 제안하고, 차세대 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공 시 복호 지연시간을 단축시키기 위해 가변 복호 방법을 이용하여 AWGN과 페이딩 채널 환경에서의 컴퓨터 모의 실험을 통해 성능 분석을 하였다.
최근 많은 연구자들이 대규모 현장에 투입된 건설자원의 유형과 위치를 자동 파악하는 영상분석기술을 활발히 개발하고 있다. 하지만 기존의 방법들은 인식하고자 하는 건설 물체(작업자, 중장비, 자재 등)를 학습용 이미지 데이터에 표시하는 Labeling 작업을 요구하고 이에 불필요한 시간과 노력이 낭비된다는 한계가 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해서 본 연구는 액티브 러닝을 활용한 영상기반 건설현장 물체 자동 인식 프레임 워크를 제안함을 목표로 한다. 개발 프레임워크 검증을 목적으로 건설분야 Benchmark 데이터셋을 이용하여 실제 실험을 진행하였다. 그 결과, 액티브 러닝을 통해 학습한 모델은 다양한 특성을 지닌 건설물체를 성공적으로 인식할 수 있었고, 기존의 학습 DB 구축 방식과 비교할 때 더 적은 데이터 수와 반복학습 횟수로도 높은 성능을 가지는 영상분석모델을 개발할 수 있었다. 결과적으로 기존에 요구되던 학습 DB 구축을 위한 Labeling 작업을 줄일 뿐만 아니라 총 시간과 비용을 최소화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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