Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제22권4호
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pp.253-287
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2018
This paper studies the global stability of a class of discrete-time pathogen infection models with latently infected cells. The rate of pathogens infect the susceptible cells is taken as bilinear, saturation and general. The continuous-time models are discretized by using nonstandard finite difference scheme. The basic and global properties of the models are established. The global stability analysis of the equilibria is performed using Lyapunov method. The theoretical results are illustrated by numerical simulations.
게임 콘솔에서부터 TV, 그리고 헐리우드 영화에 이르기까지 3D 렌더링 테크놀러지는 많은 분야에 쓰이고 있다. 컴퓨터로 이미지를 렌더링하는 방법은 90년대 후반까지는 Phong Shading을 위주로 하는 Rasterization 방식의 렌더링이 주를 이루었으며 이 방식은 최근에까지 영화나 극장용 애니메이션의 렌더링에 주력으로 쓰여 왔다. 21세기에 들어서는 레이 트레이싱(Ray Tracing)과 그 발전형인 글로벌 일루미네이션(Global Illumination)이 사실감과 퀄러티로 대두되면서 건축 렌더링부터 시장을 점유해갔으나, 글로벌 일루미네이션은 극장용 애니메이션이나 영화에 주력으로 사용되기에는 렌더링 시간이 비현실적으로 느린 경우가 많았다. 따라서 본 논문은 각 렌더링 방식의 개념적, 수학적 이해를 살펴본 후 앰비언트 어클루전(Ambient Occlusion)의 함수를 Rasterization방식에서 사용하는 Illumination Loop 식에 접목시켜서 글로벌 일루미네이션처럼 다양한 색의 조명을 반영하면서도 Rasterization처럼 빨리 렌더링 할 수 있는 알고리즘 수식과 이 수식을 사용한 RenderMan Shader 사용 예를 제시하였다. 이는 글로벌 일루미네이션이 나타낼 수 있는 사실적인 표현, 그리고 Rasterization방식의 빠른 속도, 이 두 가지 렌더링 방식의 장점만을 조합하여 짧은 렌더 타임을 유지하면서도 쉽게 좋은 퀄러티를 얻을 수 있는 새로운 개념으로써 이러한 방법은 이후 애니메이션이나 영화 VFX 제작에 있어서 제작비의 절감과 함께 좀 더 완성도 있는 결과물을 만들어 내는 역할을 할 수 있는 계기가 되길 바란다.
In general, the vibration and structural analyses have been carried out by using each finite element model separately because of different size of finite element mesh and different focusing area of each analysis. In some cases, however, it is required to perform both global vibration and structural analyses at the same time using a finite element model for global structural analysis, which asks for a special treatment for a vibration analysis. In this study, a technique to perform a global vibration analysis using a finite element model for a global structural analysis has been developed and its effectiveness has been verified by its application to a whole ship.
이 연구에서는 GNSS (global navigation satellite system) 인프라 기반 측위 보정정보 생성을 위한 전처리 단계인 GPS (global positioning system) 반송파 위상 측정치의 고장 검사를 수행하였다. 기존 CARST (carrier acceleration ramp step test) 방법은 수신기 시계 오차를 제거하기 위해 평균값을 이용함으로써 검사 대상에 영향을 준다. 따라서 이 연구에서는 차분 기법을 적용하여 기존 CARST 결과와 비교하였다. 실 데이터에 인위적인 고장을 인가하여 고장 시뮬레이션을 수행한 결과 차분 기법을 적용할 경우 각각의 위성에 대해 독립적인 고장 검출이 가능한 것으로 판단되었으며 단일차분과 이중차분은 유사한 결과를 나타내었다. 실 데이터를 이용하여 기존의 방법과 비교한 결과 위성 간 차분, 수신국간 차분 결과의 장단점을 확인할 수 있었다. 그러나 결과 값에 대한 위성 및 수신기 시계 오차의 영향은 추가적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
XML 뷰는 분산 환경에서 이종 데이터들을 XML 데이터처럼 바라보며 XML로 통합하기 위한 방법으로 제안되었으며, 전역 XML 뷰는 분산되어 있는 다양한 형태의 이종 데이터들을 단일의 XML 데이터처럼 바라보며 질의할 수 있도록한다. 이때사용자가 사용하는표준질의어는 XQuery이며, 전역XML 뷰를대상으로 작성된 질의가 바로 전역XQuery 질의이다. 그러므로이를효과적으로 처리하기위한방법은분산 환경에서이종데이터들사이의 통합 및 검색을 위한 연구의 주제이다. 기존 SQL 질의 처리에서 알 수 있는 것처럼, 분산 질의 처리를 위한 방법들 가운데 가장 범용적으로 사용되는 방법 중 하나는 전역 질의를 지역 질의로 분할하여 분할된 지역 질의들을 처리하고, 그 결과를 취하여 전역 질의의 결과로 재구성하는 것이다. 그러나 XQuery는 FOR 절과 같은 SQL 질의어에서는 찾아볼 수 없는 복잡한 구조적 특성을 갖는다. 그러므로 전역 XQuery 질의의 처리를 위해 지역 질의를 생성하기 위해서는 고려해야 할 사항들이 존재한다. 본 논문에서는 전역 SQL 질의 처리를 위한 지역 질의 생성 기법을 전역 XQuery 질의의 처리를 위해 적용할 때 발생하는 문제점을 정의하고 이를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 또한, 제안한 방법을 기반으로 하는 전역 XQuery 질의 처리기를 구현하여 그 효율성을 보인다.
This paper proposes an efficient method for improving the training performance of the neural network by using a hybrid of a stochastic approximation and a backpropagation algorithm. The proposed method improves the performance of the training by appliying a global optimization method which is a hybrid of a stochastic approximation and a backpropagation algorithm. The approximate initial point for a stochastic approximation and a backpropagation algorihtm. The approximate initial point for fast global optimization is estimated first by applying the stochastic approximation, and then the backpropagation algorithm, which is the fast gradient descent method, is applied for a high speed global optimization. And further speed-up of training is made possible by adjusting the training parameters of each of the output and the hidden layer adaptively to the standard deviation of the neuron output of each layer. The proposed method has been applied to the parity checking and the pattern classification, and the simulation results show that the performance of the proposed method is superior to that of the backpropagation, the Baba's MROM, and the Sun's method with randomized initial point settings. The results of adaptive adjusting of the training parameters show that the proposed method further improves the convergence speed about 20% in training.
MPEG-7 Visual Standard specifies a set of descriptors that can be used to measure similarity in images or video. Among them, the Edge Histogram Descriptor describes edge distribution with a histogram based on local edge distribution in an image. Since the Edge Histogram Descriptor recommended for the MPEG-7 standard represents only local edge distribution in the image, the matching performance for image retrieval may not be satisfactory. This paper proposes the use of global and semi-local edge histograms generated directly from the local histogram bins to increase the matching performance. Then, the global, semi-global, and local histograms of images are combined to measure the image similarity and are compared with the MPEG-7 descriptor of the local-only histogram. Since we exploit the absolute location of the edge in the image as well as its global composition, the proposed matching method can retrieve semantically similar images. Experiments on MPEG-7 test images show that the proposed method yields better retrieval performance by an amount of 0.04 in ANMRR, which shows a significant difference in visual inspection.
Current trend of design technologies shows engineers to objectify or automate the given decision-making process. The numerical optimization is an example of such technologies. However, in numerical optimization, the uncertainties are uncontrollable to efficiently objectify or automate the process. To better manage these uncertainties, Taguchi method, reliability-based optimization and robust optimization are being used. To obtain the target performance with the maximum robustness is the main functional requirement of a mechanical system. In this research, the robust design strategy is developed based on the DACE and the global optimization approaches. The DACE modeling, known as the one of Kriging interpolation, is introduced to obtain the surrogate approximation model of the system. The robustness is determined by the DACE model to reduce the real function calculations. The simulated annealing algorithm of global optimization methods is adopted to determine the global robust design of a surrogated model. The mathematical problems and the MEMS design problem are investigated to show the validity of the proposed method.
This study was conducted for the purpose of evaluating the impressions gained by the members of the audience who have seen contents in a dome theater, based on their seating positions. Dome Theater Gaia provided the environment where the contents for evaluation were to be presented, and enquete (survey) was used as the investigative method. The survey results showed that the presentation of wide-viewing-angle three-dimensional (3D) contents proved effective in enhancing the 3D effect and the presence in a dome theater. Moreover, the study results confirmed that in relation to the impression evaluation of the contents for different seating positions, the optimal seating position varied according to the presentation method of the 3D and 2D contents.
Journal of information and communication convergence engineering
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제14권2호
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pp.129-135
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2016
In this paper, we present a novel algorithm for image-based maritime obstacle detection using global sparsity potentials (GSPs), in which "global" refers to the entire sea area. The horizon line is detected first to segment the sea area as the region of interest (ROI). Considering the geometric relationship between the camera and the sea surface, variable-size image windows are adopted to sample patches in the ROI. Then, each patch is represented by its texture feature, and its average distance to all the other patches is taken as the value of its GSP. Thereafter, patches with a smaller GSP are clustered as the sea surface, and patches with a higher GSP are taken as the obstacle candidates. Finally, the candidates far from the mean feature of the sea surface are selected and aggregated as the obstacles. Experimental results verify that the proposed approach is highly accurate as compared to other methods, such as the traditional feature space reclustering method and a state-of-the-art saliency detection method.
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