Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2003.11a
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pp.304-309
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2003
A new modal analysis method for rotor systems with periodically time-varying parameters is proposed. The essence of method is to introduce modulated coordinates to derive the equivalent time-invariant equation. This paper presents a modal analysis method using modulated coordinates fur general rotors, of which rotating and stationary parts both possess asymmetric properties. The equation of motion with time-varying parameters is transformed to an infinite order matrix equation with the time-invariant parameters. A theory of modal analysis for the system is presented with the infinite order equation and a couple of reduced order equations. A numerical example with simple asymmetric rotor is provided to demonstrate the effectiveness of the proposed method
Studies on space-invariant pattern recognition have been carried out from various approaches. Pattern recognition system using SDF filter, from weighted linear summation of tranining images, has been the focus of research since its first appearence. In this thesis, off-axis pSDF spatial matched filter has been constructed by combining angular multiplexing of off-axis reference plane wave with pSDF filter made from pseudo-inverse algorithm, and transformed to phase only filter. From observation of the correlation responses in the correlation plane, it is shown that proposed off-axis pSDF spatial matched filter is available to pattern classification and can be used for optical correlator.
Accurate and robust image registration is important task in many applications such as image retrieval and computer vision. To perform the image registration, essential required steps are needed in the process: feature detection, extraction, matching, and reconstruction of image. In the process of these function, feature extraction not only plays a key role, but also have a big effect on its performance. There are two representative algorithms for extracting image features, which are scale invariant feature transform (SIFT) and speeded up robust feature (SURF). In this paper, we present and evaluate two methods, focusing on comparative analysis of the performance. Experiments for accurate and robust feature detection are shown on various environments such like scale changes, rotation and affine transformation. Experimental trials revealed that SURF algorithm exhibited a significant result in both extracting feature points and matching time, compared to SIFT method.
Visual place recognition is widely researched area in robotics, as it is one of the elemental requirements for autonomous navigation, simultaneous localization and mapping for mobile robots. However, place recognition in changing environment is a challenging problem since a same place look different according to the time, weather, and seasons. This paper presents a feature extraction method using a deep convolutional auto-encoder to recognize places under severe appearance changes. Given database and query image sequences from different environments, the convolutional auto-encoder is trained to predict the images of the desired environment. The training process is performed by minimizing the loss function between the predicted image and the desired image. After finishing the training process, the encoding part of the structure transforms an input image to a low dimensional latent representation, and it can be used as a condition-invariant feature for recognizing places in changing environment. Experiments were conducted to prove the effective of the proposed method, and the results showed that our method outperformed than existing methods.
For c > -1, let ${\nu}_c$ denote a weighted radial measure on ${\mathbb{C}}$ normalized so that ${\nu}_c(D)=1$. For $c_1,c_2>-1$ and $f{\in}L^1(D^2,\;{\nu}_{c_1}{\times}{\nu}_{c_2})$, we define the weighted Berezin transform $B_{c_1,c_2}f$ on $D^2$ by $$(B_{c_1,c_2})f(z,w)={\displaystyle{\smashmargin2{\int\nolimits_D}{\int\nolimits_D}}}f({\varphi}_z(x),\;{\varphi}_w(y))\;d{\nu}_{c_1}(x)d{\upsilon}_{c_2}(y)$$. This paper is about the space $M^p_{c_1,c_2}$ of function $f{\in}L^p(D^2,\;{\nu}_{c_1}{\times}{\nu}_{c_2})$ ) satisfying $B_{c_1,c_2}f=f$ for $1{\leq}p<{\infty}$. We find the identity operator on $M^p_{c_1,c_2}$ by using invariant Laplacians and we characterize some special type of functions in $M^p_{c_1,c_2}$.
Engineering structures usually suffer from cracks. The crack geometry has an influence on the structural mechanical properties and subsequent crack propagations. However, as an extensively utilized method in fracture analysis, the extended finite element method provided by Abaqus fails to output the specific location and dimensions of fractures. In this study, a technique to capture the crack geometry is proposed. The technique is based on the invariant level set method (I-LSM), which can avoid updating the level set function during crack development. The solution is achieved by an open-source plug-in programmed by Python. Three examples were performed to verify the effectiveness and robustness of the program. The result shows that the developed program can accurately output the crack geometry in both the 2D and 3D models. The open-source plug-in codes are included as supplementary material.
This paper investigates Young inequalities for matrices, a problem closely linked to operator theory, mathematical physics, and the arithmetic-geometric mean inequality. By obtaining new inequalities for unitarily invariant norms, we aim to derive a fresh Young inequality specifically designed for matrices.To lay the foundation for our study, we provide an overview of basic notation related to matrices. Additionally, we review previous advancements made by researchers in the field, focusing on Young improvements.Building upon this existing knowledge, we present several new enhancements of the classical Young inequality for nonnegative real numbers. Furthermore, we establish a matrix version of these improvements, tailored to the specific characteristics of matrices. Through our research, we contribute to a deeper understanding of Young inequalities in the context of matrices.
In three dimensional Euclidean space we consider kinematical invariants of the surface which is generated by the motion of a planar curve, especially, the surface which is foliated by circles. At first we characterize the properties of single parameter plane with the theories of unit spherical curve in three dimensional Euclidean space. Then using these results we give the invariants and differential invariants, kinematical properties and some special examples of the surface foliated by circles. The methods established here can be used to the other kinds of the surface in three dimensional Euclidean space.
The author previously defined the spectral invariants, denoted by $\rho(H;\;a)$, of a Hamiltonian function H as the mini-max value of the action functional ${\cal{A}}_H$ over the Novikov Floer cycles in the Floer homology class dual to the quantum cohomology class a. The spectrality axiom of the invariant $\rho(H;\;a)$ states that the mini-max value is a critical value of the action functional ${\cal{A}}_H$. The main purpose of the present paper is to prove this axiom for nondegenerate Hamiltonian functions in irrational symplectic manifolds (M, $\omega$). We also prove that the spectral invariant function ${\rho}_a$ : $H\;{\mapsto}\;\rho(H;\;a)$ can be pushed down to a continuous function defined on the universal (${\acute{e}}tale$) covering space $\widetilde{HAM}$(M, $\omega$) of the group Ham((M, $\omega$) of Hamiltonian diffeomorphisms on general (M, $\omega$). For a certain generic homotopy, which we call a Cerf homotopy ${\cal{H}}\;=\;\{H^s\}_{0{\leq}s{\leq}1}$ of Hamiltonians, the function ${\rho}_a\;{\circ}\;{\cal{H}}$ : $s\;{\mapsto}\;{\rho}(H^s;\;a)$ is piecewise smooth away from a countable subset of [0, 1] for each non-zero quantum cohomology class a. The proof of this nondegenerate spectrality relies on several new ingredients in the chain level Floer theory, which have their own independent interest: a structure theorem on the Cerf bifurcation diagram of the critical values of the action functionals associated to a generic one-parameter family of Hamiltonian functions, a general structure theorem and the handle sliding lemma of Novikov Floer cycles over such a family and a family version of new transversality statements involving the Floer chain map, and many others. We call this chain level Floer theory as a whole the Floer mini-max theory.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2019.11a
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pp.271-271
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2019
Estimating ship motion is difficult because it take place in complex environments.. Estimating ship motion is an important factor in ensuring the safety of ship, so accurate estimates are needed. Existing motion-related studies compare the apparent motion of the model acquired and the reference model by experimenting with the ship motion on a particular alignment, making it difficult to intuitively estimate the hull motion. This study introduces the concept of estimating the characteristics of ship motion as a transfer function through pole-zero interpretation and frequency response analysis by applying the method of transfer function of Linear-Time Invariant system. Ship motion analysis model using Linear-Time Invariant system is consist with 1) wave as input signal 2) ship motion as output signal 3) hull defined as black box. This model can be defined by numericalizing the ship motion as a transfer function and is expected to facilitate the characterization of the ship motion through pole-zero analysis and frequency response analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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