Seo, K.H.;Jeon, H.J.;Kim, J.H.;Choi, B.Y.;Kim, M.C.;Kim, S.;Kim, K.Y.
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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pp.118-121
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2003
In the conventional boundary estimation in EIT (Electrical Impedance Tomography), the interface between anomalies and background is expressed in usual as Fourier series and the boundary is reconstructed by obtaining the Fourier coefficients. This paper proposes a method for the boundary estimation, where the boundary of anomaly is approximated as the interpolation of front points located discretely along the boundary and is imaged by tracking the points in the region of interest. In the solution to the inverse problem to estimate the front points, the multi-layer neural network is introduced. For the verification of the proposed method, numerical experiments are conducted and the results indicate a good performance.
Nonlinear ill-posed problems arise in many application including parameter estimation and inverse scattering. We introduce a least squares regularization method to solve nonlinear ill-posed problems with constraints robustly and efficiently. The regularization method uses Trust-Region approach to handle the constraints on variables. The Generalized Cross Validation is used to choose the regularization parameter in computational tests. Numerical results are given to exhibit faster convergence of the method over other methods.
곡선형격자 삼차원 수치모델이 소개되며 바람에 의한 물의 순환을 계산하기 위하여 얕은 호수에서 적용되었다. 수치모델의 결과가 실측자료와 비교되었으며, 바람이 점차 증가할 때 물의 성층에 의한 효과가 좋은 계산 결과를 얻기 위하여 결정적임을 알 수 있었다. 기상자료가 불충분할 때 소위 Inverse Method가 물 표면에서 열흐름을 추정하기 위하여 사용되었다.
A hybrid genetic algorithm is developed for estimating the wall emissivities for an absorbing, emitting, and scattering media in a two-dimensional irregular geometry with diffusely emitting and reflecting opaque boundaries by minimizing an objective function, which is expressed by the sum of square errors between estimated and measured temperatures at only four data positions. The finite-volume method was employed to solve the radiative transfer equation for a two-dimensional irregular geometry. The results show that a developed hybrid genetic algorithms reduce the effect of genetic parameters on the performance of genetic algorithm and that the wall emissivities are estimated accurately without measurement errors.
An inverse heat conduction problem(IHCP) arises when unknown heat fluxes and whole temperature field are to be found with temperature measurements of a few points. In this paper, observers are proposed as solution algorithm for the IHCP. A 1-dimensional heat transfer problem is modeled with modal analysis and state space equations. Position of the heat source is estimated through test heat inputs and the autocorrelation among a few of temperature data. The modified Bass-Gura method is used to design a state observer to estimate the intensity of heat source and the whole temperature field of a 1-dimensional body. To verify the reliability of this estimator, analytic solutions obtained from the proposed method are compared.
As plan connecting island to island or island to land is needed, a lot of long-span bridge is being designed lately in Southern part of Korea. With development of pile equipment, overhanging large-scaled concrete pile are adopted to foundation type of main tower or pylon. About the number of 15~30 group piles per tower foundation is designed to resist long-spaning super-structure load, but by restricted condition of site investigation cost, a few boring-hole tests are performed to identify sub-ground layers. Up to now, direct-curved method connecting two or three known boring logs and representative interval method are usually used to evaluate unknown depth and rock properties at locations where piles are constructed. Because this approach is not logical and so rough, much difference occurs between designed length of piles and real length of it. In this paper, using a lot of various prediction method(reciprocal distance method, inverse square distance method and kriging method etc.), we suggest optimum length of group piles.
In this paper, air pollutant tracing models using perceptron neural network(PNN) and non-negative least square(NNLS) are proposed. When the measured values of the air pollution and the contribution concentration of each source by chemical transport modeling are given, they estimate and trace the amount of the air pollutants emission from each source. Two kinds of emissions data are used in the experiments : CH4 and N2O of Geumgo-dong landfill greenhouse gas, and PM10 of 17 areas in Northeast Asia and eight regions of the Korean Peninsula. Emission values were calculated using pseudo inverse method, PNN and NNLS. Pseudo inverse method could be used for the model, but it may have negative emission values. In order to deal with the problem, we used the PNN and NNLS methods. As a result, the estimation using the NNLS is closer to the measured values than that using PNN. The proposed tracing models have better utilization and generalization than those of conventional pseudo inverse model. It could be used more efficiently for air quality management and air pollution reduction.
In this study, the frequency transfer function of motions are predicted from the result of a full-scale seakeeping trials. Because the real sea has the characteristics of multi-directional waves,we compare the results in the one directional waves with ones in the directional waves. For calculation of the frequency transfer function in the directional waves, Takezawa's inverse estimation method was introduced and the frequency ranges were divided into three parts in order to consider following seas. The full-scale seakeeping trials was executed in the south sea of Korea using the stern trawler. Those results show that analysis method of the multi-directional waves is more reliable than that of one directional waves, and confirm the possibility of applying this method to the full-scale seakeeping trials.
Statistical calibration is a useful technique for achieving compatibility between two different measurement methods, and it usually consists of two steps : (1) estimation of the relationship between the standard and nonstandard measurements, and (2) prediction of future standard measurements using the estimated relationship and observed nonstandard measurements. A predictive multivariate errors-in-variables model is presented for the multivariate calibration problem in which the standard as well as the nonstandard measurements are subject to error. For the estimation of the relationship between the two measurements, the maximum likelihood (ML) estimation method is considered. It is shown that the direct and the inverse predictors for the future unknown standard measurement are the same under ML estimation. Based upon large-sample approximations, the mean square error of the predictor is derived.
In this paper, a new hierarchical motion estiamtion scheme using the wavelet transformed multi-resolution image layers is proposed. Compared with the full search motion estimation method, the existing hierarchical methods remarkably reduce the amount of the computation but their efficiencies are depreciated by the local minima problem. In order to solve the local minima problem, the multi-resolution image layers are composed using the wavelet transform and the number of layers participated in the motion estimation for a block is determined by considering of its low band energy and higher band energy on the first wavelet transformed layer. The ratio between higher band energy and low band energy of each block is evaluated and in the case of the blocks which include relatively large higher band energy, the motion estimation is carried out in the high resolution layer. Otherwise, all layers are used. The final motion vectors are obtained in the first wavelet transformed layer. So less bits for motion vectors are transmitted, and the decomposition of received image using inverse wavelet transform decreases the blocking effect.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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