Communications for Statistical Applications and Methods
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v.10
no.2
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pp.387-397
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2003
Generally, most of researches that need a variable-clustering process use an exploratory factor analysis technique or a divisive hierarchical variable-clustering method based on a correlation matrix. And some researchers apply a object-clustering method to a distance matrix transformed from a correlation matrix, though this approach is known to be improper. On this paper an agglomerative hierarchical variable-clustering method based on a correlation matrix itself is suggested. It is derived from a geometric concept by using variate-spaces and a characterizing variate.
The incompressible Navier-Stokes equations in two dimensions are stabilized by a modified residual method, and then discretized by hierarchical elements. The stabilization is necessary to escape from the Ladyzhenskaya-Babuska-Brezzi(LBB) constraint and hence to achieve an equal order formulation. To expedite a standard iterative method such as the conjugate gradient squared(CGS) method, a preconditioning technique called the Hierarchical Iterative Procedure(HIP) has been applied. In this paper, we increased the order of interpolation within an element up to cubic. The hierarchical elements have been used to achieve a higher order accuracy in fluid flow analyses, but a proper efficient iterative procedure for higher order finite element formulation has not been available so far The numerical results by the present HIP for the lid driven cavity flow and others showed the present procedure to be stable, very efficient and useful in flow analyses in conjunction with hierarchical elements.
A dynamic explicit finite element code for simulating sheet forming processes has been developed. The code utilizes the discrete Kirchhoff shell element and contact force is treated by a conventional penalty method. In order to reduce the computational cost, a new and robust contact searching algorithm has been developed and implemented into the code. In the method, a hierarchical structure of tool segments is built for each tool at the initial stage of the analysis. hierarchical structure is built in a way to divide a box to 8 sub-boxes, 2 in each direction, until the lowest level of the hierarchical structure contains exactly one segment of the tool or empty. Then at each time step, contact is checked from the box to sub-boxes hierarchically for each node. Comparisons of computational results of various examples with the existing ones show the validity of the method.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.9
no.11
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pp.899-905
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2003
An intermediate images generation method using multi-resolution based hierarchical block matching disparity map is proposed. This method is composed of a disparity estimation, an occlusion detection and intermediate image synthesis. For the disparity estimation, which is one of the important processes in intermediate image synthesis, we use the multi-resolution based hierarchical block matching algorithm to overcome the imperfect ness of block matching algorithm. The proposed method makes disparity maps more accurate and dense by multi-resolution based hierarchical block matching, and the estimated disparity maps are used to generate intermediate images of stereo images. Generated intermediate images show 0.1∼1.4 ㏈ higher PSNR than the images obtained by block matching algorithm.
Park, Mingyu;Kim, Dongwhan;Oh, Yonghwan;Lee, Yisoo
The Journal of Korea Robotics Society
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v.17
no.1
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pp.16-24
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2022
This paper presents a method that can reduce the computational cost of the hierarchical quadratic programming (HQP)-based robot controller. Hierarchical controllers can effectively manage articulated robots with many degrees of freedom (DoFs) to perform multiple tasks. The HQP-based controller is one of the generic hierarchical controllers that can provide a control solution guaranteeing strict task priority while handling numerous equality and inequality constraints. However, according to a large amount of computation, it can be a burden to use it for real-time control. Therefore, for practical use of the HQP, we propose a method to reduce the computational cost by decreasing the size of the decision variable. The computation time and control performance of the proposed method are evaluated by real robot experiments with a 15 DoFs dual-arm manipulator.
This paper presents a complex stochastic wheelbase preview control method of a motorcycle suspension based on hierarchical modeling method. As usual, a vehicle suspension system is controlled as a whole body. In this method, a motorcycle suspension with five Degrees of Freedom(DOF) is dealt with two local independent 2-DOF suspensions according to the hierarchical modeling method. The central dynamic equations that harmonize local relations are deduced. The vertical and pitch accelerations of the suspension center are treated as center control objects, and two local semi-active control forces can be obtained. In example, a real time Linear Quadratic Gaussian(LQG) algorithm is adopted for the front suspension and the combination of the wheelbase preview and LQG control method is designed for the rear suspension. The results of simulation show that the control strategy has less calculating time and is convenient to adopt different control strategies for front and rear suspensions. The method proposed in this paper provides a new way for the vibration control of multi-wheel vehicles.
This study developed a Poisson generalized linear mixed model and a procedure to estimate genetic parameters for count traits. The method derived from a frequentist perspective was based on hierarchical likelihood, and the maximum adjusted profile hierarchical likelihood was employed to estimate dispersion parameters of genetic random effects. Current approach is a generalization of Henderson's method to non-normal data, and was applied to simulated data. Underestimation was observed in the genetic variance component estimates for the data simulated with large heritability by using the Poisson generalized linear mixed model and the corresponding maximum adjusted profile hierarchical likelihood. However, the current method fitted the data generated with small heritability better than those generated with large heritability.
In the problem of estimating a vector of unknown regression coefficients under the sum of squared error losses in a hierarchical linear model, we propose the hierarchical Bayes estimator of a vector of unknown regression coefficients in a hierarchical linear model, and then prove the admissibility of this estimator using Blyth's (196\51) method.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.11
no.3
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pp.479-485
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2007
In this paper, a hierarchical simulation with an approximate implicit method is proposed in order to efficiently and plausibly animate mass-spring based cloth models. The proposed hierarchical simulation method can generate realistic motion of extremely fine mesh in interactive rate. The proposed technique employs a fast and stable simulation method which approximates the implicit integration. Although the approximate method is efficient, it is extremely inaccurate and shows excessively damped behavior. The hierarchical simulation technique proposed in this paper constructs multi-level mesh structure in order to represent the realistic appearance of cloth model and performs simulation on each level of the mesh with constraints that enforce some of the mass-points of current level to follow the movement of the previous level. This hierarchical method efficiently generates a plausible movement of a cloth model composed of large number of mass points. Moreover, this hierarchical method enables us to generate realistic wrinkles on the cloth, and the wrinkle pattern on the cloth model can be easily controlled because we can specify different contraction resistance force of springs according to their hierarchical level.
Most regression models of anthropometric variables use stature and/or weight as regressors; however, these 'flat' regression models result in large errors for anthropometric variables having low correlations with the regressors. To develop more accurate regression models for anthropometric variables, this study proposed a method to estimate anthropometric variables in a hierarchical manner based on the relationships among the variables and a process to develop and improve corresponding regression models. By applying the proposed approach, a hierarchical estimation structure was constructed for 59 anthropometric variables selected for the occupant package design of a passenger car and corresponding regression models were developed with the 1988 US Army anthropometric survey data. The hierarchical regression models were compared with the corresponding flat regression models in terms of accuracy. As results, the standard errors of the hierarchical regression models decreased by 28% (4.3mm) on average compared with those of the flat models.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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