In this paper, IIR structures are proposed to reduce the computation complexity of the secondary-pass estimation in active noise control(ANC) systems. However, there are stability problems of using IIR models to reduce the computation complexity in ANC systems. To overcome these problems, we propose a stabilizing procedure of recursive least mean squares (RLMS) algorithms for eatimating the parameters of IIR models of the secondary path transfer functions. The multichannel ANC systems are implemented by using the TMS320C6713 DSP board to test the performance of computation complexity and stability of the proposed methods. Comparing the IIR filters with the FIR filters, the IIR filters can reduce 50[%] of the computation and obtain similar noise reduction result.
To obtain more accurate approximation of the true images in the deblurring problems, the weighted global generalized cross validation(GCV) function to the inverse problem with multiple right-hand sides is suggested as an efficient way to determine the regularization parameter. We analyze the experimental results for many test problems and was able to obtain the globally useful range of the weight when the preconditioned global conjugate gradient linear least squares(Gl-CGLS) method with the weighted global GCV function is applied.
In this paper, we present an efficient way to determine a suitable value of the regularization parameter using the global generalized cross validation and analyze the experimental results from preconditioned global conjugate gradient linear least squares(Gl-CGLS) method in solving image deblurring problems. Preconditioned Gl-CGLS solves general linear systems with multiple right-hand sides. It has been shown in [10] that this method can be effectively applied to image deblurring problems. The regularization parameter, chosen from the global generalized cross validation, with preconditioned Gl-CGLS method can give better reconstructions of the true image than other parameters considered in this study.
강건 예측 기법은 오류 자료(outliers)를 제거하고 정상 자료(non-outliers)만으로 모델의 파라미터를 구하는 통계적인 방법으로 잘 알려져 있다 기존의 문헌에 소개된 많은 강건 예측 알고리즘들이 있으나 컴퓨터 비전 및 영상 처리 분야에서 가장 많이 사용되는 알고리즘은 M-estimators와 LMS(least-median of squares) 방법이다. 이 중 M-estimators는 어파인 모델(affine model)의 파라미터 측정에 있어 최적의 방법으로 잘 알려져 있다. 그러나 M-estimators는 통계적인 효율성이 높지만 초기화가 적절히 수행되지 않으면 오류 자료를 제거하는 데 문제점을 가진다 따라서 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 연속적인 시그모이드(sigmoid) 가중치 함수를 사용하여 오류 자료와 정상 자료를 효과적으로 분리하면서 어파인 모델의 파라미터를 효과적으로 측정하는 적응적인 M-estimators 강건 예측 알고리즘을 제안한다. 실험에서는 기존의 강건 예측 방법과 제안된 적응적 강건 예측 방법의 성능을 비교 및 분석하여 제안된 방법의 우수함을 보인다.
선형회귀모형에서 자료를 모형에 적합시킬 때 일반적으로 반응변수 변환을 시도하지만 적절한 변환함수의 결정은 몇개의 이상치들에 민감하게 반응한다는 것이 잘 알려져 있다. 이에 따라 이상치에 영향을 받지 않는 변수변환 방법들이 연구, 개발되고 있으나 최근에 Cheng (2005)에 의해 최소절사제곱추정치에 기반을 둔 절사 우도추정치 방법처럼 이상치의 숫자를 미리 정해야한다거나 많은 계산량이 필요하다는 단점들을 갖고 있다. 본 논문에서는 그와 같은 문제점을 해결하고 추정치의 강건성을 개선하는 새로운 방법을 제안하며 제안된 방법에서는 반응변수 변환에 따른 이상치 탐색법에 있어서 Hadi와 Simonoff (1993)가 제시한 단계적 절차를 응용, 적용한다.
본 연구에서는 뒤틀림을 받고 있는 정사각형 단면의 중공단면 보를 최소자승법과 경계요소법을 이용하여 수치 해석하고 구조물을 해석하였다. 임계하중은 하중을 점차적으로 증가하여 구조물이 파괴가 발생하여 안정성을 상실하는 상태에서 가장 작은 하중을 의미한다. 뒤틀림을 받고 있는 beam은 일반 구조물에서 많이 발생하는 현상이며, 구조물의 안정성에 크게 영향을 미치고 있다. 최소자승법과 경계요소법은 복잡한 구조물에서도 물론, 다양한 경계조건을 포함하는 문제에 이르기까지 구조물의 안정성을 검사하는데 효과적인 수치해석 방법이다. 특히 뒤틀림의 문제에서는 단순성 및 일반성에 기인하여 매우 적합한 해석방법이다. 본 연구에서는 뒤틀림을 받고 있는 중공단면 보의 해석해를 유도하여 최소자승법으로 수치 해석하고 또한 경계요소법을 적용하여 빔의 안정성을 비교 검토하였다. 개발한 컴퓨터 프로그램의 타당성을 증명하기 위하여 삼각형, 사각형 그리고 타원형 단면에 대하여 각각 해석하여 해석해와 비교 검토하였다.
This paper proposes a portable 3-D scanning technique using a laser pointer. 3-D scanning is a process that acquires surface information from an 3-D object. There have been many studies on 3-D scanning. The methods of 3-D scanning are summarized into some methods based on multiple cameras, line lasers, and light pattern recognition. However, those methods has major disadvantages of their high cost and big size for portable appliances such as smartphones and digital cameras. In this paper, a 3-D scanning system using a low-cost and small-sized laser pointer are introduced to solve the problems. To do so, we propose a 3-D localization technique for a laser point. The proposed method consists of two main parts; one is a fast recognition of input images to obtain 2-D information of a point laser and the other is calibration based on the least-squares technique to calculate the 3-D information overall. To verified our method, we carry out experiments. It is proved that the proposed method provides 3-D surface information although the system is constructed by extremely low-cost parts such a chip laser pointer, compared to existing methods. Also, the method can be implemented in small-size; thus, it is enough to use in mobile devices such as smartphones.
본 논문에서는 새로 제안된 절점 활성화 기법을 실제 구현하기 위한 효율적 계산법을 소개하고 각종 수치실험을 수행한다. 포아송 방정식, 2차원 탄성문제, 3차원 탄성문제에 대하여 다양하게 수행된 수치실험을 통하여 절점활성화 이론의 타당성, 수렴성, 및 효율성을 고찰한다. 수렴성, 패치 테스트 등이 포함된 각종 수치실험 결과로부터 절점활성화 기법을 이용하면 정확도의 큰 손실 없이도 많은 수의 유한요소 절점 중 관심이 있는 일부 절점만을 선택, 활성화시켜 이들만을 미지수로 이용하여 효율적으로 문제를 해석할 수 있음을 입증한다.
여러 개체가 각자의 정보를 제공하여 이를 바탕으로 정보 제공자의 프라이버시를 보존하면서 공통의 유익한 정보를 얻고자 하는 다자간 협력 계산 프로토콜에 대해서 논한다. 금융, 제조업, 통신 분야 등에서 널리 응용되는 선형계(linear system)의 일반해(general solution)와 최소제곱해(least-square solution)를 구하는 문제에서 프라이버시를 보존하는 실용적인 다자간(multi-party) 협력 계산 프로토콜을 제안한다. 본 논문에 제안된 프로토콜은 기존의 양자간(two-party) 협력 계산 방식을 확장한 새로운 것으로 효율성 측면에서 우수한 실용적인 다자간 계산 프로토콜이다.
제어로봇시스템학회 1996년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 11th (KACC); Pohang, Korea; 24-26 Oct. 1996
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pp.295-298
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1996
In distillation column control, secondary measurements such as temperatures and flows are widely used in order to infer product composition. This paper addresses the design of static estimators using the secondary measurements for estimating the product compositions of the multicomponent distillation columns. Based on the unified framework for the estimator problems, the relationships among several typical static estimators are discussed including the effect of the measured inputs. Design guidelines for the composition estimator using PLS regression are also presented. The estimator based on the guidelines is robust to sensor noise and has a good predictive power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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