In the present paper, we investigate the convergence, equivalence of convergence, rate of convergence and data dependence results using a three step iteration process for mappings satisfying certain contractive condition in hyperbolic spaces. Also we give nontrivial examples for the rate of convergence and data dependence results to show effciency of three step iteration process. The results obtained in this paper may be interpreted as a refinement and improvement of the previously known results.
The authors derived the criteria on the process parameters of laser depositions with metal powers(SUS316L & IN718) by evaluating the surface and cross-section properties of the deposition layers. The surface characteristics of the deposition layer are investigated through optical microscopy by controlling the process parameters of laser output, powder feeding rate and gas feeding rate. The cross-section characteristics were also analyzed after polishing and chemical etching process. As the gas feeding rate increased, the amount of powder loss increased and the difference in the dilution ratio and heat affected zone depending on laser outputs was observed. In addition, the powder feeding rate used in the experiment did not interfere with the energy absorption of the base material.
산업융합을 통한 기술혁신으로 경제적 성과와 고용창출 성과를 제고시키려는 정부차원의 노력이 도전적으로 추진되고 있다. 그러나 산업융합이 어느 정도 진행되고 있는지, 산업융합의 효과가 전산업에 어느 정도 파급되고 있는지, 산업융합 유발효과가 가장 큰 산업은 무엇인지에 대한 정량적 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구에서는 산업융합이 어떻게 전개되고 있는지(산업별 산업융합 비중), 전산업에 어느 정도의 파급효과를 내었는지(산업별 파급효과), 특정산업을 진흥할 때 산업융합 유발효과가 어느 정도인지(산업별 산업융합 유발효과)를 특허인용관계를 이용하여 정량적으로 측정하고 분석하였다. 산업융합 여부는 국제특허분류-산업연관분류 연계표 및 특허의 인용관계를 활용하여 판단하였다. 산업융합 즉, 산업간 기술융합(예: 전자기기부분품-자동차)이 전산업에 미치는 영향은 특허인용정보를 활용한 산업융합연관표를 작성하여 도출하였다. 연구결과를 활용하여 산업융합이 전산업에 끼친 파급효과와 특정 산업을 진흥시켰을 때 나타나는 산업융합 유발효과를 예측하여 보았다. 산출결과의 정확도와 의미는 추가적인 검증이 필요하나 산업별 산업융합의 진행 정도, 파급효과 및 유발효과에 대한 정량적인 분석을 산업융합연관표를 작성하여 처음 시도하였다는데 의의가 있다.
We propose a novel post-processing algorithm and its very-large-scale integration architecture that simultaneously uses the passive and active stereo vision information to improve the reliability of the three-dimensional disparity in a hybrid stereo vision system. The proposed architecture consists of four steps - left-right consistency checking, semi-2D hole filling, a tiny adaptive variance checking, and a 2D weighted median filter. The experimental results show that the error rate of the proposed algorithm (5.77%) is less than that of a raw disparity (10.12%) for a real-world camera image having a $1,280{\times}720$ resolution and maximum disparity of 256. Moreover, for the famous Middlebury stereo image sets, the proposed algorithm's error rate (8.30%) is also less than that of the raw disparity (13.7%). The proposed architecture is implemented on a single commercial field-programmable gate array using only 13.01% of slice resources, which achieves a rate of 60 fps for $1,280{\times}720$ stereo images with a disparity range of 256.
사전 확률분포를 모델링하는 HMM을 사용하는 어휘 인식에서 인식 어휘의 모델들의 대한 인식 확률이 이산적인 분포를 나타내며 인식을 위한 계산량이 적은 장점이 있지만 인식률을 계산했을 때 상대적으로 낮은 단점이 있다. 이를 개선하기 위하여 베이시안 기법 어휘 인식 모델을 융합한 잡음 제거 인식률 향상을 제안한다. 본 논문은 베이시안 기법 어휘 인식을 위한 모델 구성을 베이시안 기법의 최적화한 인식 모델을 구성하였다. HMM을 기반으로 한 사전 확률 방법과 베이시안 기법인 사후확률을 융합하여 잡음을 제거하고 인식률을 향상시켰다. 본 논문에서 제안한 방법을 적용한 결과 어휘 인식률에서 98.1%의 인식률을 나타내었다.
In this study we are concerned with the problem of ap-proximating a locally unique solution of an equation on a Banach space. A semilocal convergence theorem is given for the Super-Halley method in Banach spaces. Earlier results have shown that the order of convergence is four for a certain class of operators [4] [5] [8] These results were not given in affine invariant form and made use of a real quadratic majorizing polynomial. Here we provide our re-sults in affine invariant form showing that the order of convergence is at least four. In cases that it is exactly four the rate of convergence is improved. We achieve these results by using a cubic majorizing polynomial. Some numerical examples are given to show that our error bounds are better than earlier ones.
Since most biosignals rely on contact-based measurement, there is still a problem in that it is hard to provide convenience to users by applying them to daily life. In this paper, we present a mobile application for estimating heart rate based on a deep learning model. The proposed application measures heart rate by capturing real-time face images in a non-contact manner. We trained a three-dimensional convolutional neural network to predict photoplethysmography (PPG) from face images. The face images used for training were taken in various movements and situations. To evaluate the performance of the proposed system, we used a pulse oximeter to measure a ground truth PPG. As a result, the deviation of the calculated root means square error between the heart rate from remote PPG measured by the proposed system and the heart rate from the ground truth was about 1.14, showing no significant difference. Our findings suggest that heart rate measurement by mobile applications is accurate enough to help manage health during daily life.
High Efficiency Video Coding (HEVC) is the newest video coding standard for improvement in video data compression. This new standard provides a significant improvement in picture quality, especially for high-resolution videos. A quadtree-based structure is created for the encoding and decoding processes and the rate-distortion (RD) cost is calculated for all possible dimensions of coding units in the quadtree. To get the best combination of the block an optimization process is performed in the encoder, called rate distortion optimization (RDO). In this work we are proposing a novel approach to enhance the overall RDO process of HEVC encoder. The proposed algorithm is performed in two steps. In the first step, like HEVC, it performs general rate distortion optimization. The second step is an extra checking where a SSIM based cost is evaluated. Moreover, a fast SSIM (FSSIM) calculation technique is also proposed in this paper.
The rate of convergence to a random variable S for an almost certainly convergent series $S_n = \sum^n_{j=1} X_j$ of independent random variables is studied in this paper. More specifically, when $S_n$ converges to S almost certainly, the tail series $T_n = \sum^{\infty}_{j=n} X_j$ is a well-defined sequence of random variable with $T_n \to 0$ a.c. Various sets of conditions are provided so that for a given numerical sequence $0 < b_n = o(1)$, the tail series strong law of large numbers $b^{-1}_n T_n \to 0$ a.c. holds. Moreover, these results are specialized to the case of the weighted i.i.d. random varialbes. Finally, example are provided and an open problem is posed.
SGA(Single Genetic Algorithm) is a heuristic global optimization method based on the natural characteristics and uses many populations and stochastic rules. Therefore SGA needs many function evaluations and takes much time for convergence. In order to solve the demerits of SGA, ${\mu}GA$(Micro-Genetic Algorithm) has recently been developed. In this study, ${\mu}GA$ which have small populations and fast convergence rate, was applied to structural optimization with discrete or integer variables such as 3, 10 and 25 bar trusses. The optimized results of ${\mu}GA$ were compared with those of SGA. Solutions of ${\mu}GA$ for structural optimization were very similar or superior to those of SGA, and faster convergence rate was obtained. From the results of examples, it is found that ${\mu}GA$ is a suitable and very efficient optimization algorithm for structural design.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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