Fuzzy c-means(FCM)는 퍼지 집합을 응용한 간단하지만 효율적인 클러스터링 방법 중 하나이다. FCM은 여러 응용 분야에서 성공적으로 활용되어 왔지만, 초기화와 잡음에 민감하고 볼록한 형태의 클러스터들만 다룰 수 있는 문제점이 있다. 이 논문에서는 이러한 FCM의 문제점을 해결하기 위해 전역 클러스터링(global clustering) 기법과 커널 클러스터링(kernel clustering) 기법을 결합하여 새로운 비선형 클러스터링 기법인 커널 전역 FCM(kernel global fuzzy c-means, KG-FCM)을 제안한다. 전역 클러스터링은 클러스터링의 초기화를 위한 방법 중 하나로, 순차적으로 클러스터를 하나씩 추가함으로써 초기화에 민감한 FCM의 한계를 극복할 수 있도록 해준다. FCM의 잡음 민감성과 볼록한 클러스터들만 다룰 수 있는 한계를 극복하기 위한 방법은 여러 가지가 있으며 커널 클러스터링이 그 중 하나이다. 커널 클러스터링은 사용하는 커널을 바꿈으로써 쉽게 확장이 가능하므로 이 논문에서는 커널 클러스터링을 사용하였다. 두 방법을 결합함으로써 제안한 방법은 위에서 언급한 문제점들을 해결할 수 있으며, 이는 가상 및 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
The computation of moving interface by the level set method typically requires reinitializations of level set function. An inaccurate estimation of level set function ${\phi}$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, accurate and robust reinitialization process is essential to the free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates directly level set function ${\phi}$ using a normal vector in the interface without solving the re-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1splitting FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation of free surface and re-initialization process are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and time-reversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
대부분의 온라인 게임서버 엔진에서는 클라이언트의 접속요청의 발생 시 동적인 기법을 적용하여 세션을 연결하고 초기화가 진행된다. 하지만 이러한 기법은 다수의 클라이언트를 동시에 수용하고 진행해야하는 게임서버 엔진에 많은 부하와 함께 병목현상을 유발하게 된다. 따라서 본 논문에서는 온라인상에서의 효율적인 게임서버를 위해 정적인 메모리 할당기법을 사용하여 메모리 단편화를 최소화하고, 클라이언트의 접속 시 세션연결 및 클라이언트 객체의 초기화를 위해 발생하는 부하를 최소화하기 위한 객체폴링기법을 제안하였으며, 제안 기법을 적용한 게임엔진을 구현하고, 성능평가를 통해 제안한 기법의 효율성을 보였다.
Computation of moving interface by the level set method typically requires the reinitialization of level set function. An inaccurate estimation of level set function $\phi$ results in incorrect free-surface capturing and thus errors such as mass gain/loss. Therefore, an accurate and robust reinitialization process is essential to the simulation of free-surface flows. In the present paper, we pursue further development of the reinitialization process, which evaluates level set function directly using a normal vector on the interface without solving there-distancing equation of hyperbolic type. The Taylor-Galerkin approximation and P1P1 splitting/SUPG (Streamline Upwind Petrov-Galerkin) FEM are adopted to discretize advection equation of the level set function and the incompressible Navier-Stokes equation, respectively. Advection equation and re-initialization process of free surface capturing are validated with benchmark problems, i.e., a broken dam flow and timereversed single vortex flow. The simulation results are in good agreement with the existing results.
In this paper, we propose an efficient method to broadcast digital television signals using single frequency networks (SFNs) within the Advanced Television Systems Committee (ATSC) transmission systems. In implementing the SFNs of an 8-vestigial side band (8-VSB) Digital Television (DTV) system, the ambiguity problem of the trellis coder is unavoidable in a conventional ATSC transmission system. We propose a memory initialization of the trellis coder to resolve this ambiguity problem. Since the proposed scheme to synchronize multiple transmitters minimizes the changes from the conventional ATSC system, the hardware complexity for these changes is very low. Our simulation results show that the proposed scheme makes a less than 0.1 dB degradation at the threshold of visibility with a bit error rate of $3{\times}10^{-6}$ in the additive white Gaussian noise (AWGN) channel. It is possible to reduce the performance degradation by increasing the initialization period of the proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권6호
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pp.2513-2533
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2018
In cognitive radio technology, the overall efficiency of communications systems can be improved without allocating additional bands by allowing a secondary system to utilize the licensed band when the primary system, which has the right to use the band, does not use it. In this paper, we propose a fast and reliable common channel initialization protocol without any exchange of initialization messages between the cluster head and the member nodes in cognitive ad-hoc networks. In the proposed method, the cluster and member nodes perform channel-based spectrum sensing. After sensing, the cluster head transmits a system activation signal through its available channels with a predetermined angle difference pattern. To detect the cluster head's transmission channels and to join the cluster, each member node implements fast Fourier transform (FFT) and computes autocorrelation for the angle difference sequence of the received signal patterns. This is compared to the predetermined reference angle difference pattern. The join-request and channel-decision procedures are presented in this paper. Performance evaluation of the proposed method is presented in the simulation results.
본 논문에서는 학습 기반 압축 센싱을 이용하여 측면 주사 소나 영상의 해상도를 향상하는 초해상도 기법을 다룬다. 딥러닝과 압축 센싱이 접목된 학습 기반 압축 센싱은 구조적인 측면에서 피드-포워드(feed forward) 네트워크 형태이며 학습을 통하여 파라미터들을 자동으로 설정하게 된다. 본 논문에서는 초해상도 과정에서 필요한 추가 정보들을 다양한 초기화 방법을 통해 효과적으로 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 다양한 모의 실험에서 제안하는 방법은 기존 방식보다 Peak Signal-to-Noise Ratio(PSNR) 및 Structure Similarity Index Measure(SSIM) 지표상 향상된 성능 결과를 나타내었다.
노심 천 이 현상의 모사계산을 위해서는 노심상태 의 초기조건을 실제노심과 일치시켜야 하는데 특히, 제논동특성이 관심의 대상이 되는 천이현상에 있어서는 직접적인 추정이 불가능한 노심내 제논분포의 초기상태가 천이현상의 해석결과에 커다란 영향을 미치게 된다 초기상태의 노심이 정확히 제논 평형상태에 있지 않는 경우 노심의 시간에 따른 변화를 잘 예측하기 위해서는 비평형 제논분포를 모사하는 초기화가 필수적이다. 본 연구에서는 천이현상 이전에 관측된 비평형 제논진동을 등가 제논진동으로 모사하여 천이현상을 보다 정확히 예측할 수 있는 제논 초기화 기법을 개발하였으며 영광 3, 4호기 시운전 시험에서 입수된 실측자료를 통하여 그 적용성을 입증 하였다.
저궤도 위성은 지상과 교신할 수 있는 시간이 매우 제한되어 있으므로 위성에서 생성되는 모든 원격측정 데이터는 대용량 메모리에 저장되었다가 지상교신 시 실시간 데이터와 함께 지상으로 전송된다. 대용량 메모리는 최초 시스템 초기화 과정에서 초기화가 시작되어 각 블록의 상태정보가 생성되고 원격측정데이터를 저장할 수 있는 준비를 한다. 운영 중에 계속적으로 대용량 메모리에 원격측정데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 지상으로 전송한다. 그리고 우주환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 제거하기 위하여 주기적으로 메모리 스크러빙을 수행한다. 본 논문은 저궤도위성 원격측정 데이터 처리를 위한 대용량 메모리 운용방식에 대한 것으로 대용량 메모리 구조, 메모리 초기화 및 메모리 스크러빙 방식, 대용량 메모리를 통한 원격측정데이터 저장 및 전송 방식, 주/부 대용량 메모리 운용 방식에 대해서 기술한다.
We propose a clustering based object feature matching for identification of same object in multi-camera system. The method is focused on ease to system initialization and extension. Clustering is used to estimate parameters of Gaussian mixture models of objects. A similarity measure between models are determined by Kullback-Leibler divergence. This method can be applied to occlusion problem in tracking.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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