The guideline of selecting the number of snapshot dataset, $N_s$ in proper orthogonal decomposition(POD) was presented via the analysis of Eigen values based on the singular value decomposition(SVD). In POD, snapshot datasets from the solutions of Euler or Navier-Stokes equations are utilized to SVD and a reduced order model(ROM) is constructed as the combination of Eigen vectors. The ROM is subsequently applied to reconstruct the flowfield data with new set of flow conditions, thereby enhancing the computational efficiency. The overall computational efficiency and accuracy of POD is dependent on the number of snapshot dataset; however, there is no reliable guideline of determining $N_s$. In order to resolve this problem, the order of maximum to minimum Eigen value ratio, O(R) from SVD was analyzed and presented for the decision of $N_s$; in case of steady flow, $N_s$ should be determined to make O(R) be $10^9$. For unsteady flow, $N_s$ should be increased to make O(R) be $10^{11\sim12}$. This strategy of selecting the snapshot dataset was applied to two dimensional NACA0012 airfoil and vortex flow problems including steady and unsteady cases and the numerical accuracies according to $N_s$ and O(R) were discussed.
With the rapid development of computer technologies, a number of image modification methods have emerged, which have great impacts on the security of image information. Therefore, it is necessary to protect the integrity and authenticity of digital images, and digital watermarking technique consequently becomes a research hotspot. An effort is made to survey and analyze advancements of image watermarking algorithms based on singular value decomposition (SVD) in recent years. In the first part, an overview of watermarking techniques is presented and then mathematical theory of SVD is given. Besides, SVD watermarking model, features, and evaluation indexes are demonstrated. Various SVD-based watermarking algorithms, as well as hybrid watermarking algorithms based on SVD and other transforms for copyright protection, tamper detection, location, and recovery are reviewed in the last part.
In this paper, in order to improve the teaching contents on even and odd number, composition and decomposition of numbers, and (1 digit)+(1 digit) with carrying, (10 and 1 digit)-(1 digit) with borrowing, the corresponding teaching contents in ${\ll}$Math 1-1${\gg}$, ${\ll}$Math 1-2${\gg}$ are critically reviewed. Implications obtained through this review can be summarized as follows. First, the current incomplete definition of even and odd numbers would need to be reconsidered, and the appropriateness of dealing with even and odd numbers in first grade would need to be reconsidered. Second, it is necessary to deal with composition and decomposition of numbers less than 20. That is, it need to be considered to compose (10 and 1 digit) with 10 and (1 digit) and to decompose (10 and 1 digit) into 10 and (1 digit) on the basis of the 10. And the sequence dealing with composition and decomposition of 10 before dealing with composition and decomposition of (10 and 1 digit) need to be considered. And it need to be considered that composing (10 and 1 digit) with (1 digit) and (1 digit) and decomposing (10 and 1 digit) into (1 digit) and (1 digit) are substantially useless. Third, it is necessary to eliminate the logical leap in the calculation process. That is, it need to be considered to use the composing (10 and 1 digit) with 10 and (1 digit) and decomposing (10 and 1 digit) into 10 and (1 digit) on the basis of the 10 to eliminate the leap which can be seen in the explanation of calculating (1 digit)+(1 digit) with carrying, (10 and 1 digit)-(1 digit) with borrowing. And it need to be considered to deal with the vertical format for calculation of (1 digit)+(1 digit) with carrying and (10 and 1 digit)-(1 digit) with borrowing in ${\ll}$Math 1-2${\gg}$, or it need to be considered not to deal with the vertical format for calculation of (1 digit)+(1 digit) with carrying and (10 and 1 digit)-(1 digit) with borrowing in ${\ll}$Math 1-2 workbook${\gg}$ for the consistency.
A congnitive shape decomposition method that agrees with human intuition is proposed for the conceptual recognition from sillouettes of objects. Descriptions specifying the structure of shape in terms of meaningful parts and relations have cognitive power and anthropomorphism. In general, man-made objects have a lot of collinear lines and regularity. For the cognitive decomposition of man-made objects, many heuristic rules based on the cognitive experimentation are applied on the context of collinerarity and regularity. The cognitive shape decomposition for the natural shape is carried out by analyzing the possible configuraitions of vertices and line segments for one concave vertex. A cost function for the configuation is designed by weighted sum of five criteria such as, the length of split line segment, the number of split line segments at concave vertex, the proximity of concave vertex, and the correspondence of vertices. These criteria are vased on the property of human perception such as proximtiy, symmetry, and simplicity. The most promising vertex os selected among three set of visible vertices by evaluating the cost function. A number of experiments conducted on the different types of shapes shows that the results correspond with human intuition.
Kim, Gwan-Jung;U, In-Seong;Park, Hwa-Yong;Lee, Hong-Ju
Proceedings of the Safety Management and Science Conference
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2012.04a
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pp.421-433
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2012
The objective of this study is to obtain the optimal process condition and the maximum decomposition efficiency by measuring the decomposition efficiency, electricity consumption, and voltage in accordance with the change of the process variables such as the frequency, maintaining time period, concentration, electrode material, thickness of the electrode, the number of windings of the electrode, and added materials etc. of the harmful atmospheric contamination gases such as NO, $NO_2$, and $SO_2$etc. with the plasma which is generated by the discharging of the specially designed and manufactured $TiO_2$ catalysis reactor and SPCP reactor.
Multivariate control charts are widely used to monitor the performance of a multivariate process over time to maintain control of the process. Although existing multivariate control charts provide control limits to monitor the process and detect any extraordinary events, it is a challenge to identify the causes of an out-of-control alarm when the number of process variables is large. Several fault identification methods have been developed to address this issue. However, these methods require a normality assumption of the process data. In the present study, we propose a bootstrapped-based $T^2$ decomposition technique that does not require any distributional assumption. A simulation study was conducted to examine the properties of the proposed fault identification method under various scenarios and compare it with the existing parametric $T^2$ decomposition method. The simulation results showed that the proposed method produced better results than the existing one, especially in nonnormal situations.
The traditional text similarity measurement methods based on word frequency vector ignore the semantic relationships between words, which has become the obstacle to text similarity calculation, together with the high-dimensionality and sparsity of document vector. To address the problems, the improved singular value decomposition is used to reduce dimensionality and remove noises of the text representation model. The optimal number of singular values is analyzed and the semantic relevance between words can be calculated in constructed semantic space. An inverted index construction algorithm and the similarity definitions between vectors are proposed to calculate the similarity between two documents on the semantic level. The experimental results on benchmark corpus demonstrate that the proposed method promotes the evaluation metrics of F-measure.
The layered perovskite oxide, KSr2Nb3O10, was synthesized. The interlayer potassium cations were readily exchanged by protons in hydrochloric acid solution to give the protonation compound, HSr2Nb3O10·0.5H2O. The intercalation compounds, [NH3(CH2)nNH3]xSr2Nb3O10, were also obtained by acid-base reactions between the protonation compound and organic bases, 1,n-alkyldiamines. The interlayer distances in the intercalation compounds were linearly increased with the increase of the number of carbon (Δc/Δn=1.05 Å) in 1,n-alkyldiamines. The intercalated alkyldiammonium ions formed a paraffin-like monolayer with average tilting angle (θ) of ca. 56°. The intercalation reactions occurred stoichiometrically. The thermal decomposition process of the intercalation compounds showed distinct three steps due to the desorption of hydrated water, the decomposition of organic moiety, and the decomposition of Sr-related compounds.
The nearest neighbor query is an important operation widely used in multimedia databases for finding the object that is most similar to a given query object. Most of techniques for processing nearest neighbor queries employ multidimensional indexes for effective indexing of objects. However, the performance of previous multidimensional indexes, which use N-dimensional rectangles or spheres for representing the capsule of the object cluster, deteriorates seriously as the number of dimensions gets higher. This paper proposes a new index structure based singular value decomposition resolving this problem and the query processing method using it. We also verify the superiority of our approach through performance evaluation by performing extensive experiments.
In chemical processes, measurement errors reduce the credibility of information and cause inconsistency in material and energy balances. Because multicomposition flows and temperature measurements make material and energy balances nonlinear equations, data reconciliation becomes a nonlinear constrained optimization problem. In multicomposition processes, if we follow general optimization procedure, the number of measurement variables is so large that data reconciliation requires much computation time. We propose the decomposition procedure to reduce the computation time without the decrease of accuracy of data reconciliation. Decomposition procedure finds global variables, that can reduce the nonlinearity of constraints, and divides two sub-optimization problems. Once we optimize the global variables at upper level, we can easily optimize the remain variables at tower level, We can obtain the short computational time and the same accuracy as SQP optimization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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