본 논문은 직교배열실험에 기반한 'Pick-the-Winner'법과 설계공간축소법에 기초하여 사출성형 제품의 휨을 잡음(noise)의 존재 하에서도 최소화할 수 있는 강건설계 절차를 제시한다. 강건설계는 현실적 요구를 반영하여 두 단계의 이원적 최적화 과정, 즉 제품 형상에 대한 강건설계와 공정조건에 대한 강건설계로 이루어진다. 제안한 강건설계 절차를 사각형 박막 제품의 설계에 적용한 결과, 본 강건설계법이 현실적 효용성이 있음을 확인하였다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.628-633
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1994
A new Riemannian geometric model for the controlled plant is proposed by imbedding the control vector space in the state space, so as to reduce the dimension of the model. This geometric model is derived by replacing the orthogonal straight coordinate axes on the state space of a linear system with the curvilinear coordinate axes. Therefore the integral manifold of the geometric model becomes homeomorphic to that of fictitious linear system. For the lower dimensional Riemannian geometric model, a nonlinear optimal regulator with a quadratic form performance index which contains the Riemannian metric tensor is designed. Since the integral manifold of the nonlinear regulator is determined to be homeomorphic to that of the linear regulator, it is expected that the basic properties of the linear regulator such as feedback structure, stability and robustness are to be reflected in those of the nonlinear regulator. To apply the above regulator theory to a real nonlinear plant, it is discussed how to distort the curvilinear coordinate axes on which a nonlinear plant behaves as a linear system. Consequently, a partial differential equation with respect to the homeomorphism is derived. Finally, the computational algorithm for the nonlinear optimal regulator is discussed and a numerical example is shown.
느린 페이딩 패널에서 공간-시간 트렐리스 부호화된 OFDM 시스템을 제안하고, 시간 영역에서 제안된 principal ratio combining(PRC)와 일반화된 PRE(GPRC)의 수식을 이론적으로 주파수 영역에서 새롭게 분석한다. 시간영역에서와 마찬가지로 GPRC 기법은 ML 및 PRC 기법을 분할하여 성능과 수신기 복잡도 간의 유연한 tradeoff를 활용할 수 있다. M진 PSK 변조 방식을 이용하는 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 주파수 플랫 및 주파수 선택적 페이딩에서 성능을 검증한다. 또한 세 가지 수신 기법간의 수신기 복잡도와 시뮬레이션 시간을 비교 검토한다.
Plant leaf classification is a significant application of image processing techniques in modern agriculture. In this paper, a multi-granular angle description method is proposed for plant leaf classification and retrieval. The proposed method can describe leaf information from coarse to fine using multi-granular angle features. In the proposed method, each leaf contour is partitioned first with equal arc length under different granularities. And then three kinds of angle features are derived under each granular partition of leaf contour: angle value, angle histogram, and angular ternary pattern. These multi-granular angle features can capture both local and globe information of the leaf contour, and make a comprehensive description. In leaf matching stage, the simple city block metric is used to compute the dissimilarity of each pair of leaf under different granularities. And the matching scores at different granularities are fused based on quotient space theory to obtain the final leaf similarity measurement. Plant leaf classification and retrieval experiments are conducted on two challenging leaf image databases: Swedish leaf database and Flavia leaf database. The experimental results and the comparison with state-of-the-art methods indicate that proposed method has promising classification and retrieval performance.
Let M be a semi-invariant submanifold of codimension 3 with almost contact metric structure (𝜙, 𝜉, 𝜂, g) in a complex space form Mn+1(c). We denote by A, K and L the second fundamental forms with respect to the unit normal vector C, D and E respectively, where C is the distinguished normal vector, and by R𝜉 = R(𝜉, ·)𝜉 the structure Jacobi operator. Suppose that the third fundamental form t satisfies dt(X, Y) = 2𝜃g(𝜙X, Y) for a scalar 𝜃(≠ 2c) and any vector fields X and Y , and at the same time R𝜉K = KR𝜉 and ∇𝜙∇𝜉𝜉R𝜉 = 0. In this paper, we prove that if it satisfies ∇𝜉R𝜉 = 0 on M, then M is a real hypersurface of type (A) in Mn(c) provided that the scalar curvature $\bar{r}$ of M holds $\bar{r}-2(n-1)c{\leq}0$.
본 논문에서는 경로탐색 분야에서 많이 사용되는 RRT 알고리즘을 기반으로 한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. RRT 알고리즘 성능에 영향을 주는 가장 중요한 요소는 RRT 공간 내 노드 사이의 거리를 계산하는 거리 함수이다. Simulink/Stateflow (SL/SF) 모델의 테스트 케이스는 모델의 특정 상태에서 특정한 조건(본 논문에서 테스트 타겟이라 명명함)을 검사하기 위해 필요한 입력 시퀀스이기 때문에, 특정 조건을 검사하기 위해서는 먼저 모델을 특정 상태로 이끌어가는 것이 필요하다. 여기서 모델의 상태는 RRT의 노드로 표현된다. 일반적으로 어느 한 상태의 경우 다수의 조건을 검사할 필요가 있다. 예를 들어, 모델의 특정 상태가 다수의 전이가 발생 가능한 SL/SF model의 한 상태로 표현될 때, 전이 커버리지를 측정하기 위해서는 반드시 다수의 조건을 모두 검사해야 한다. 본 논문에서는 테스트 타겟들이 키 노드라 불리는 SL/SF 상태로 표현되는 특정 상태에서 다수 발견되는 점에 착안해서 만든 거리 계산 함수를 제안한다. 제안된 거리 함수는 키 노드가 아닌 노드에 페널티를 부과해서 RRT가 키 노드로부터 확장될 확률을 증가시킨다. 본 논문에서는 제안된 거리 함수를 이용한 테스트 케이스 생성 알고리즘을 제안한다. 성능 평가를 위해 상업용 자동차에 들어가는 3가지 전자제어장치 모델이 사용된다. 제안된 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능은 페널티 측면에서 평가되고 기존의 RRT 알고리즘을 사용한 테스트 케이스 생성 알고리즘의 성능과 비교한다.
Let M be a connected n-dimensional submanifold of a Euclidean space $E^{n+k}$ equipped with the induced metric and ${\Delta}$ its Laplacian. If the position vector x of M is decomposed as a sum of three vectors $x=x_1+x_2+x_0$ where two vectors $x_1$ and $x_2$ are non-constant eigen vectors of the Laplacian, i.e., ${\Delta}x_i={\lambda}_ix_i$, i = 1, 2 (${\lambda}_i{\in}R$) and $x_0$ is a constant vector, then, M is called a 2-type submanifold. In this paper we showed that a 2-type surface M in $E^3$ satisfies ${\langle}{\Delta}x,x-x_0{\rangle}=c$ for a constant c, where ${\langle},{\rangle}$ is the usual inner product in $E^3$, then M is an open part of a circular cylinder. Also we showed that if a quadric hypersurface M in a Euclidean space satisfies ${\langle}{\Delta}x,x{\rangle}=c$ for a constant c, then it is one of a minimal quadric hypersurface, a genaralized cone, a hypersphere, and a spherical cylinder.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권7호
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pp.2614-2632
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2015
A multiple symbol detection (MSD) algorithm is proposed relying on soft information for ultra-wideband systems, where differential space-time block code is employed. The proposed algorithm aims to calculate a posteriori probabilities (APP) of information symbols, where a forward and backward message passing mechanism is implemented based on the BCJR algorithm. Specifically, an MSD metric is analyzed and performed for serving the APP model. Furthermore, an autocorrelation sampling is employed to exploit signals dependencies among different symbols, where the observation window slides one symbol each time. With the aid of the bidirectional message passing mechanism and the proposed sampling approach, the proposed MSD algorithm achieves a better detection performance as compared with the existing MSD. In addition, when the proposed MSD is exploited in conjunction with channel decoding, an iterative soft-input soft-output MSD approach is obtained. Finally, simulations demonstrate that the proposed approaches improve detection performance significantly.
본 연구에서는 삼각격자 균질화를 위하여, 확장된 위상학적 개선과정과 국소 최적화 기반 평활화를 결합한 국소 개선기법을 제안하였다. 먼저 격자의 연결 구조를 확장된 위상학적 개선과정을 적용하여 최적의 연결구조로 개선한다. 다음으로 격자의 질을 나타내는 비틀림척도를 최대화하기 위해 국소 최적화 기반 평활화를 수행한다. 이 국소 개선기법을 이용하여, 두 가지 격자 예제에 대하여 삼각격자 균질화를 수행하였다. 이 예들을 통하여, 본 연구에서 제안한 국소 개선알고리듬이 삼각격자의 질을 크게 향상시켜주는 경제적이며 효과적인 방법임을 보여준다. 또한, 이 기법은 적응격자 세분화의 격자 재생성과정에도 용이하게 적용될 수 있다.
Let $B^{n+1}$ be the unit ball in the complex vector space $\mathbb{C}^{n+1}$ with the standard Hermitian metric. Let ${\Sigma}^n={\partial}B^{n+1}=S^{2n+1}$ be the boundary sphere with the induced CR structure. Let f : ${\Sigma}^n{\hookrightarrow}{\Sigma}^N$ be a local CR immersion. If N < 3n - 1, the asymptotic vectors of the CR second fundamental form of f at each point form a subspace of the CR(horizontal) tangent space of ${\Sigma}^n$ of codimension at most 1. We study the higher order derivatives of this relation, and we show that a linearly full local CR immersion f : ${\Sigma}^n{\hookrightarrow}{\Sigma}^N$, N $\leq$ 3n-2, can only occur when N = n, 2n, or 2n + 1. As a consequence, it gives an extension of the classification of the rational proper holomorphic maps from $B^{n+1}$ to $B^{2n+2}$ by Hamada to the classification of the rational proper holomorphic maps from $B^{n+1}$ to $B^{3n+1}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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