• 대한수학회지
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• 제32권2호
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• pp.329-339
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• 1995

Let us consider the Neumann problem for a quasilinear equation $$ (I_\varepsilon) {\varepsilon^m div($\mid$\nabla_u$\mid$^{m-2}\nabla_u) - u$\mid$u$\mid$^{m-2} + f(u) = 0 in \Omega {\frac{\partial\nu}{\partial u} = 0 on \partial\Omega. $$ where $1 < m < N, N \geq 2, \varepsilon > 0, \Omega$ is a smooth bounded domain in $R^n$ and $\nu$ is the unit outer normal vector to $\partial\Omega$.

• 응용통계연구
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• 제29권3호
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• pp.513-523
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• 2016

다중 치우침 모수벡터를 가진 다변량 치우친 정규분포 (MSNMix)를 EM 알고리즘으로 적합하려면 E-step에서 다변량 절단 정규분포의 적률과 확률을 계산해야 하는데 이것은 매우 큰 계산 시간을 요구한다. 그래서 비대칭 자료를 적합하는데 흔히 단순 치우침 모수를 가진 모형을 적용한다. 이 모형은 단변량 처리방식으로 적합하는 것이 가능하기 때문에 처리속도가 매우 빠르다. 그러나 단순 치우침 모수를 적용하는 것은 응용에서 비현실적인 경우가 많다. 본 논문에서는 다중 치우침 모수를 가지는 MSNMix의 근사적 추정법을 제안하는데, 이 방법은 단변량 처리방식이 적용되므로 향상된 처리속도를 보장한다. 그리고 제안된 방법의 실효성을 보이기 위해 몇 가지 실험 결과를 제공한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.1589-1596
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• 2010

본 논문에서는 CBP(coded block pattern) 및 colocated-MB(macro block)의 부호화 정보를 이용하여 인터모드 결정에 소요되는 계산량을 감소시키는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 MB를 CBP 특성에 따라 best-CBP와 normal-CBP 로 나눈다. Best-CBP에서는 SKIP 모드 및 M-Type 모드일 확률이 통계적으로 96.3%이므로 인터모드 결정 과정에서 $8{\times}8$ 모드 계산을 제거한다. Normal-CBP에서는 SKIP 모드 및 M-Type 모드 결정에 colocated-MB의 부호화 정보와 MVcost(motion vector cost)를 이용하여 비트율-왜곡 치에 소요되는 계산량을 선택적으로 제거한다. 실험 결과, 제안한 방법은 전체 부호화 시간이 평균적으로 58.44% 감소되었으며, 움직임이 적은 영상에서 계산량 감소 효과가 우수함을 알 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 1998년도 추계종합학술대회 논문집
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• pp.887-890
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• 1998

We present a novel multi-resolution block matching algorithm (BMA) for fast motion estimation. At the coarsest level, a full search BMA (FSBMA) is performed for searching complex or random motion. Concurrently, spatial correlation of motion vector (MV) field is used for searching continuous motion. Here we present an efficient method for searching full resolution MVs without MV decimation even at the coarsest leve. After the coarsest level search, two or three initial MV candidates are chosen for the next level. At the further levels, the MV candidates are refined within much smaller search areas. Simulation results show that in comparison with FSBMA, the proposed BMA achieves a speed-up factor over 710 with minor PSNR degradation of 0.2dB at most, under a normal MPEG2 coding environment. Furthermore, our scheme is also suitable for hardware implementation due to regular data-flow.

• 한국정밀공학회지
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• 제19권10호
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• pp.107-113
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• 2002

To monitor the torque of an induction motor using current, rotating speed has been measured and used to calculate the slip angular velocity. Additional sensor, however, can cause extra expense and trouble. In this paper, a new algorithm is proposed to monitor the torque of vector controlled induction motor without any speed measuring sensor. Only stator current is measured to estimate the magnetizing current which is used to calculate flux linkage, rotor velocity and motor torque. Graphical programming is used to implement the suggested algorithm and to monitor the torque of an induction motor in real time. To solve the fluctuation problem of estimated torque caused from instantly varying rotating speed of an induction motor, the rotating speed is reconstructed based on the measured current signals. From several experiments, the proposed method shows a good estimation of the motor torque under the normal rotational speed.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제26권4호
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• pp.371-383
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• 2019

Panel data sets have been developed in various areas, and many recent studies have analyzed panel, or longitudinal data sets. Maximum likelihood (ML) may be the most common statistical method for analyzing panel data models; however, the inference based on the ML estimate will have an inflated Type I error because the ML method tends to give a downwardly biased estimate of variance components when the sample size is small. The under estimation could be severe when data is incomplete. This paper proposes the restricted maximum likelihood (REML) method for a random effects panel data model with a censored dependent variable. Note that the likelihood function of the model is complex in that it includes a multidimensional integral. Many authors proposed to use integral approximation methods for the computation of likelihood function; however, it is well known that integral approximation methods are inadequate for high dimensional integrals in practice. This paper introduces to use the moments of truncated multivariate normal random vector for the calculation of multidimensional integral. In addition, a proper asymptotic standard error of REML estimate is given.

• International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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• 제7권4호
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• pp.699-707
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• 2015

The ice-resistance estimation technique for icebreaking ships had been studied intensively over recent years to meet the needs of designing Arctic vessels. Before testing in the ice model basin, the estimation of a ship's ice resistance with high reliability is very important to decide the delivered power necessary for level ice operation. The main idea of previous studies came from several empirical formulas, such as Poznyak and Ionov (1981), Enkvist (1972) and Shimansky (1938) methods, in which ice resistance components such as icebreaking, buoyancy and clearing resistances were represented by the integral equations along the Design Load Water Line (DLWL). The current study proposes a few modified methods not only considering the DLWL shape, but also the hull shape under the DLWL. In the proposed methodology, the DLWL shape for icebreaking resistance and the hull shape under the DLWL for buoyancy and clearing resistances can be directly considered in the calculation. Especially, when calculating clearing resistance, the flow pattern of ice particles under the DLWL of ship is assumed to be in accordance with the ice flow observed during ice model testing. This paper also deals with application examples for a few ship designs and its ice model testing programs at the AARC ice model basin. From the comparison of results of the model test and the estimation, the reliability of this estimation technique has been discussed.

• 로봇학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.179-185
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• 2013

In this paper we propose a haptic interaction system that physically represents the underlying geometry of objects displayed in a 2D picture, i.e., a digital image. To obtain the object's geometry displayed in the picture, we estimate the physical transformation between the object plane and the image plane based on homographic information. We then calculate the rotated surface normal vector of the object's face and place it on the corresponding part in the 2D image. The purpose of this setup is to create a force that can be rendered along with the image without distorting the visual information. We evaluated the proposed haptic rendering system using a set of pictures of objects with different orientations. The experimental results show that the participants reliably identified the geometric configuration by touching the object in the picture. We conclude this paper with a set of applications.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권4C호
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• pp.494-504
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• 2004

사용자의 시선 위치를 파악하는 연구는 많은 응용분야를 가지고 지난 몇년간 눈부시게 발전되어 왔다. 기존의 대부분 연구에서는 영상 처리 방법만에 의존하여 시선 위치 추적 연구를 수행하였기 때문에 처리 속도도 늦고 많은 사용 제약을 가지는 문제점이 있었다. 이 논문에서는 적외선 조명이 부착된 단일 카메라를 이용한 컴퓨터 비전 시스템으로 시선 위치 추적 연구를 수행하였다. 사용자의 시선 위치를 파악하기 위해서는 얼굴 특징점의 위치를 추적해야하는데, 이를 위하여 이 논문에서는 적의선 기반 카메라와 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하였다. 사용자가 모니터상의 임의의 지점을 쳐다볼 때 얼굴 특징점의 3차원 위치는 3차원 움직임량 추정(3D motion estimation) 및 아핀 변환(affine transformation)에 의해 계산되어 질 수 있다. 얼굴 특징점의 변화된 3차원 위치가 계산되면. 이로부터 3개 이상의 얼굴 특징점으로부터 생성되는 얼굴 평면 및 얼굴 평면의 법선 벡터가 구해지게 되며, 이러한 법선 백터가 모니터 스크린과 만나는 위치가 사용자의 시선위치가 된다. 또한. 이 논문에서는 보다 정확한 시선 위치를 파악하기 위하여 사용자의 눈동자 움직임을 추적하였으며 이를 위하여 신경망(다층 퍼셉트론)을 사용하였다. 실험 결과, 얼굴 및 눈동자 움직임에 의한 모니터상의 시선 위치 정확도는 약 4.2cm의 최소 자승 에러성능을 나타냈다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.621-625
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• 2010

본 논문에서는 스마트 폰, PDA와 같은 모바일 장치에 있는 카메라 기기를 이용한 손동작 제스처 인터페이스를 위한 손 움직임 추적 방법을 제안하고 이를 바탕으로 한 손 제스처 인식 시스템을 개발한다. 사용자의 손동작에 따라 카메라가 움직임으로써, 전역 optical flow가 발생하며, 이에 대한 우세한 방향 성분에 대한 움직임만 고려함으로써, 노이즈에 강인한 손움직임 추정이 가능하다. 또한 추정된 손 움직임을 바탕으로 속도 및 가속도 성분을 계산하여 동작위상을 구분하고, 동작상태를 인식하여 연속적인 제스처를 개별제스처로 구분한다. 제스처 인식을 위하여, 움직임 상태에서의 특징들을 추출하여, 동작이 끝나는 시점에서 특징들에 대한 분석을 통하여 동작을 인식한다. 추출된 특징점을 바탕으로 제스처를 인식하기 위하여 SVM(Support vector machine), k-NN(k-nearest neighborhood classifier), 베이시안 인식기를 사용했으며, 14개 제스처에 대한 인식률은 82%에 이른다.