In this paper, we propose a novel architecture, which is based on DCT (Discrete Cosine Transform), for ME (Motion Estimation) and MC (Motion Compensation). The traditional algorithms of ME and MC based on DCT did not suffer the advantage of the coarseness of the 2-dimensional DCT (2-D DCT) coefficients to reduce the operational time. Therefore, we derive a recursion equation for transform-domain ME and MC and design the structure by using highly regular, parallel, and pipeline processing elements. The main difference with others is removing the IDCT block by using to transform domain. Therefore, the performance of our algorithm is more efficient in practical image processing such as DVR (Digital Video Recorder) system. We present the simulation result which is compare with the spatial domain methods. it shows reducing the calculation cost. compression ratio. and peak signal to noise ratio (PSNR).
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. The one is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving line capacity So far, we treat line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting tram frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that change dynamically according to operational condition, so there is a need of new line capacity estimation system. The Purpose of this paper is to present a new line capacity estimation system based on the probability simulation and its applications.
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. The one is to invest railroad equipment or vehicles, and the other to improve operation efficiency through operation optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving line capacity. So far, we treat line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that change dynamically according to operational condition, so there is a need of new line capacity estimation system. The Purpose of this paper is to present a new line capacity estimation system based on the probability simulation and its applications.
There are two methodologies to increase transport capacity of railway. One is to invest railroad equipment or vehicles, and the other is to improve operation efficiency through optimization. All of these is intended to increase transport capacity by improving the line capacity. So far, we treat the line capacity as the criteria for evaluating investment alternatives or for restricting train frequencies, and this criteria is calculated statical and experimental numerical formula. But, line capacity has special attribute that changes dynamically according to operational conditions, so there is a need of new line capacity estimation system. The Purpose of this paper is to present a new estimation system of line capacity based on the probability simulation and its applications.
Kim, Seong-Hoon;Roh, Myung-Il;Oh, Min-Jae;Park, Sung-Woo;Kim, In-Il
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제12권1호
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pp.440-454
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2020
To prevent pollution from ships, the Energy Efficiency Design Index (EEDI) is a mandatory guideline for all new ships. The Ship Energy Efficiency Management Plan (SEEMP) has also been applied by MARPOL to all existing ships. SEEMP provides the Energy Efficiency Operational Indicator (EEOI) for monitoring the operational efficiency of a ship. By monitoring the EEOI, the shipowner or operator can establish strategic plans, such as routing, hull cleaning, decommissioning, new building, etc. The key parameter in calculating EEOI is Fuel Oil Consumption (FOC). It can be measured on board while a ship is operating. This means that only the shipowner or operator can calculate the EEOI of their own ships. If the EEOI can be calculated without the actual FOC, however, then the other stakeholders, such as the shipbuilding company and Class, or others who don't have the measured FOC, can check how efficiently their ships are operating compared to other ships. In this study, we propose a method to estimate the EEOI without requiring the actual FOC. The Automatic Identification System (AIS) data, ship static data, and environment data that can be publicly obtained are used to calculate the EEOI. Since the public data are of large capacity, big data technologies, specifically Hadoop and Spark, are used. We verify the proposed method using actual data, and the result shows that the proposed method can estimate EEOI from public data without actual FOC.
본 논문은 회전안정성을 갖는 탄도수정탄의 대기속도 추정을 위한 필터 설계에 대하여 설명한다. 대상 시스템은 운용상의 제약(공간, 파워)으로 인하여, 대기속도 측정을 위한 센서를 사용할 수 없다. 따라서 한정된 센서를 이용한 대기속도 추정이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 IMU(가속도계, 자이로)에서 측정하는 3축 가속도와 각속도 데이터만 이용하여, 대기속도 추정을 위한 필터를 설계하였다. 대상 시스템의 경우, 넓은 속도, 고도의 운용범위를 커버하기 위한 추정 필터가 필요하므로 본 연구에서는 확장 칼만필터를 설계하여 기존의 연구와의 차별성을 두었다. 확장 칼만필터 설계를 위한 자코비안 행렬은 NRF(No-roll frame)에서의 간략화된 선형모델을 이용하여 구성하였다. 최종적으로 센서 오차와 바람 모델을 포함한 시뮬레이션을 통해 그 성능을 검토하였다. 이때, 시뮬레이션은 설계한 대기속도와 각속도 모델 오차의 영향을 분석하기 위하여 네 가지 경우의 프로세스 공분산 행렬 값에 대한 영향을 분석하였다.
본 논문에서는 고성능 HEVC 부호기를 위한 Inter Prediction SAD연산 구조의 효율적인 알고리즘을 제안한다. HEVC Inter Prediction에서의 Motion Estimation(ME)은 시간적 중복성을 제거하기 위하여 보간 된 참조 픽처에서 현재 PU와 상관도가 높은 예측 블록을 탐색하는 과정이다. ME는 전역 탐색(full search, FS) 알고리즘과 고속 탐색(fast search) 알고리즘을 이용한다. 전역 탐색 기법은 주어진 탐색 영역내의 모든 후보 블록에 대하여 움직임을 예측하기 때문에 최적의 결과를 보장하지만 연산량 및 연산시간이 많은 단점을 지닌다. 그러므로 본 논문에서는 Inter Prediction의 연산량 및 연산시간을 줄이기 위해 전역탐색에서 SAD연산을 재사용하여 연산 복잡도를 줄이는 새로운 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 HEVC 표준 소프트웨어 HM16.12에 적용하여 검증한 결과 기존 전역탐색 알고리즘보다 연산시간은 61%, BDBitrate는 11.81% 감소하였고, BDPSNR은 약0.5% 증가하였다.
대부분의 시스템은 그 구조가 시간과 공간에 널리 분포되어 있기 때문에 집중정수 모델로 표현하여 시스템의 동적 특성을 해석하고 제어하기에는 여러 가지 문제점들이 있다. 시스템의 상태는 시간과 공간의 영향을 받는 상태변수가 되므로 그 동적 특성은 편미분 방정식으로 표현되어 분포정수계로 모델링하게 된다. 본 연구에서는 직교 함수의 특성을 이용하여 선형 편미분 방정식으로 표현되는 분포정수계의 두 변수에 대하여 연속적으로 적분을 취하여 적분 방정식으로 변환하고, 확장된 블록 펄스 연산 행렬[3]을 도입하여 적분 방정식을 간단한 대수 방정식으로 변환하는 방법을 제시하였으며, 최소자승오차법을 이용하여 분포정수계의 파라미터들을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 시뮬레이션을 통하여 기존의 방법을 사용하는 것보다 본 연구에서 제안하는 방법을 사용하는 것이 오차가 적음을 보였다.
This study presents a dynamic response analysis of operational and parked wind turbines in order to gain better understanding of the roles of wind loads on turbine blades and tower in the generation of turbine response. The results show that the wind load on the tower has a negligible effect on the blade responses of both operational and parked turbines. Its effect on the tower response is also negligible for operational turbine, but is significant for parked turbine. The tower extreme responses due to the wind loads on blades and tower of parked turbine can be estimated separately and then combined for the estimation of total tower extreme response. In current wind turbine design practice, the tower extreme response due to the wind loads on blades is often represented as a static response under an equivalent static load in terms of a concentrated force and a moment at the tower top. This study presents an improved equivalent static load model with additional distributed inertial force on tower, and introduces the square-root-of-sum-square combination rule, which is shown to provide a better prediction of tower extreme response.
In the railway system, transportation plan corresponds to a m aster plan for transport services. This service plan must be constructed to minimize operational cost or maximize revenue considering transportation demands and resource capacities in the railway operation company, and it includes several sub-planning activities such as train operation frequency plan, train (schedule) plan, train capacity assignment plan, and rolling stock requirement plan. In these sub- planning processes, train can be con side red as a product for providing customer services, and customer demands and operational advantages must be considered. In this paper, we present an effect estimation system for the train capacity pattern in a train schedule, and the effect of capacity pattern can be expressed as minimum spilled demand, minimum train service cost, and maximum train revenue or profit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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