This paper presents a PWM dc-ac converter regulation using a Single Input Fuzzy PI Controller (SIFPIC). The SIFPIC is derived from the signed distanced method, which is a simplification of a conventional fuzzy controller. The simplification results in a one-dimensional rule table, that allows its control surface to be approximated by a piecewise linear relationship. The controller multi-loop structure is comprised of an outer voltage and an inner current feedback loop. To verify the performance of the SIFPIC, a low power PWM dc-ac converter prototype is constructed and the proposed control algorithm is implemented. The experimental results show that the SIFPIC performance is comparable to a conventional Fuzzy PI controller, but with a much reduced computation time.
We propose a dynamic wavelength assignment algorithm for online RWA problem in WDM networks with wavelength conversion. With our algorithm, for a given network condition, the following results have been proven mathematically: (1) the probability to find the set of wavelengths for a requested connection is equal or better than any other previously proposed algorithms, (2) our algorithm minimizes the usage of converters by chaining the minimum number of the longest wavelength continuous segments, leaving more converters available for future requests and (3) the complexity of our algorithm is reasonable, which is also another advantage of our algorithm.
This study proposed the structure of the cluster's cell counting algorithm for cell analysis. The image required for cell count is taken under a microscope. At present, the cell counting algorithm is reported to have a problem of low accuracy of results due to uneven shape and size clusters. To solve these problems, the proposed algorithm has a feature of calculating the number of cells in a cluster by applying a radius change analysis to the existing distance conversion and watershed algorithm. Later, cell counting algorithms are expected to yield reliable results if applied to the required field.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.26
no.12A
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pp.2109-2119
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2001
In this paper, a fast information extraction algorithm for object-based MPEG-4 application from MPEG-2 bit-steam is proposed. For object-based MPEG-4 conversion, we need to extract such information as object-image, shape-image, macro-block motion vector, and header information from MPEG-2 bit-stream. If we use the extracted information, fast conversion for object-based MPEG-4 is possible. The proposed object extraction algorithm has two important steps, namely the motion vectors extraction from MPEG-2 bit-stream and the watershed algorithm. The algorithm extracts objects using user\`s assistance in the intra frame and tracks then in the following inter frames. If we have an unsatisfactory result for a fast moving object, the user can intervene to correct the segmentation. The proposed algorithm consist of two steps, which are intra frame object extracts processing and inter frame tracking processing. Object extracting process is the step in which user extracts a semantic object directly by using the block classification and watersheds. Object tacking process is the step of the following the object in the subsequent frames. It is based on the boundary fitting method using motion vector, object-mask, and modified watersheds. Experimental results show that the proposed method can achieve a fast conversion from the MPEG-2 bit-stream to the object-based MPEG-4 input.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.24
no.2
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pp.207-213
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2013
This study describes an omega-K algorithm for focusing bistatic synthetic aperture radar(SAR) data using bistatic-to-monostatic conversion. Bistatic SAR system considered in this study consists of a transmitting antenna and a physical array of several receiving antennas. The length of the physical array is identical to the SAR synthetic aperture. Unlike the monostatic case, an omega-K algorithm for the bistatic case is difficult to obtain the exact equation in the 2D wavenumber domain. The key of the proposed algorithm is converting the bistatic data into a monostatic one. The effectiveness of the proposed algorithm is proved by simulation and real measurement data.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.2
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pp.311-326
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2024
The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.
Depth-image-based rendering is generally used in real-time 2D-to-3D conversion for 3DTV. However, inaccurate depth maps cause flickering issues between image frames in a video sequence, resulting in eye fatigue while viewing 3DTV. To resolve this flickering issue, we propose a new 2D-to-3D conversion scheme based on fast and robust depth-map generation from a 2D video sequence. The proposed depth-map generation algorithm divides an input video sequence into several cuts using a color histogram. The initial depth of each cut is assigned based on a hypothesized depth-gradient model. The initial depth map of the current frame is refined using color and motion information. Thereafter, the depth map of the next frame is updated using the difference image to reduce depth flickering. The experimental results confirm that the proposed scheme performs real-time 2D-to-3D conversions effectively and reduces human eye fatigue.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.17
no.1
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pp.285-303
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2006
This study suggests the method of converting thesauri to SKOS step by step and it is formalized in three stages of the conversion process. The study develops output and guidelines for each stage. The converting stages are: (1) Collecting and analyzing thesauri for understanding about structure of terms and semantics of relation. (2) Defining the conversion method and creating ontology of the thesauri. (3) Examining the preservation of forms and various semantic relations between the thesauri and then creating SKOS ontology. This method can be applied to the thesauruses with complicated relations in concepts. In the future, it is needed to have an embodiment of conversion after making the algorithm of conversion by stage with the method suggested in this research.
To develop an effective virtual prototyping methodology for the PLC(Programmable Logic Controller) based real-time systems, a conversion algorithm from RLL(Relay Ladder Logic) to statechart is presented in this paper. The RLL is the main programming language to represent the operation of the PLC, and the statechart is the most widely used tool in the field of virtual prototyping in order to represent the behaviour of real-time systems. A virtual prototyping for an example case is implemened to evaluate the benefit of the proposed algorithm.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.24
no.2
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pp.69-80
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1999
A genetic algorithm to determine the optimal signal sequence and double cycle pattern is described. The signal sequence and double cycle pattern are used as the input for TRANSYT to find optimal signal timing at each junction in the area traffic networks, In the genetic process, the partially matched crossover and simple crossover operators are used for evolution of signal sequence and double cycle pattern respectively. A special conversion algorithm is devised to convert the signal sequence into the link-stage assignment for TRANSYT. Results from tests using data from an area traffic network in Leicester region R are given.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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