• 대한수학회논문집
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• 제19권1호
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• pp.119-127
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• 2004

Suppose that $\psi{\;}\in{\;}L^2(\mathbb{R})$ generates a wavelet frame (resp. Riesz basis) with bounds A and B. If $\phi{\;}\in{\;}L^2(\mathbb{R})$ satisfies $$\mid$\^{\psi}(\xi)\;\^{\phi}(\xi)$\mid${\;}<{\;}{\lambda}\frac{$\mid$\xi$\mid$^{\alpha}}{(1+$\mid$\xi$\mid$)^{\gamma}}$ for some positive constants $\alpha,{\;}\gamma,{\;}\lambda$ such that $1{\;}<1{\;}+{\;}\alpha{\;}<{\;}\gamma{\;}and{\;}{\lambda}^2M{\;}<{\;}A$, then $\phi$ also generates a wavelet frame (resp. Riesz basis) with bounds $A(1{\;}-{\;}{\lambda}\sqrt{M/A})^2{\;}and{\;}B(1{\;}+{\;}{\lambda}\sqrt{M/A})^2$, where M is a constant depending only on $\alpha,{\;}\gamma$ the dilation step a, and the translation step b.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제23권9호
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• pp.1267-1271
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• 2002

The conformation dependences of basis set superposition errors (BSSE) for 1,2-difluoroethane (DFE) and 1,2-dimethoxyethane (DME) molecules have been estimated using counterpoise method at the Moller-Plesset second order perturbation (MP2) level of theory with various basis sets, assuming that all BSSE dependences on conformations are due to the change in CC bond. The BSSE on the energy differences between eclipsed and gauche forms of DFE are in the range of 0.2-1.2 kcal/mol and those between local minima, gauche and anti forms, are less than 0.2 kcal/mol. For the larger DME molecule, the BSSE differences between local minima are still less than 0.4 kcal/mol, but may not be ignored compared to the energy differences of 0.2-3.0 kcal/mol between conformers.

• 호남수학학술지
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• 제27권2호
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• pp.233-241
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• 2005

A sequence $\{f_i\}^{\infty}_{i=1}$ in a Hilbert space H is said to be exponentially localized with respect to a Riesz basis $\{g_i\}^{\infty}_{i=1}$ for H if there exist positive constants r < 1 and C such that for all i, $j{\in}N$, ${\mid}{\mid}{\leq}Cr^{{\mid}i-j{\mid}}$ and ${\mid}{\mid}{\leq}Cr^{{\mid}i-j{\mid}}$ where $\{{\tilde{g}}_i\}^{\infty}_{i=1}$ is the dual basis of $\{g_i\}^{\infty}_{i=1}$. It can be shown that such sequence is always a Bessel sequence. We present an additional condition which guarantees that $\{f_i\}^{\infty}_{i=1}$ is a frame for H.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제30권4호
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• pp.794-796
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• 2009

We have studied the structures and stabilities of Au6 to explore the origin of the large discrepancy between relative energies obtained from the density functional theory (DFT) and ab initio correlated levels of theory. The MP2 methods significantly overestimate the stability of the non-planar isomer when the double-$\zeta$ polarization quality of basis sets, such as LANL2DZ+1f and CEP31G+1f, are used. However, we show that such preference for the non-planar structure at the MP2 level mainly originates from the large basis set superposition error.

• 경영과정보연구
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• 제35권2호
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• pp.273-284
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• 2016

본 연구는 선물시장의 효율성을 분석하는 것으로 시장의 효율성을 현물시장과 직접 연계시키기 보다는 선물시장에서 거래되는 종목들 간의 동적관련성을 분석하여 효율성의 정도를 파악하고자 하였다. 이를 위해 만기가 상대적으로 긴 차근월물의 베이시스와 최근월물의 베이시스를 비교하여 두 종목의 베이시스 차이가 어떠한 시계열적 연관성이 있는지를 분석하였다. 분석을 위해 2000년 1월부터 2013년 12월까지의 KOSPI200 주가지수선물 및 현물자료를 이용하였다. 먼저, 베이시스 관측치를 비교해 보면, 차근월물이 최근월물보다 베이시스의 평균값과 표준편차가 더 크게 나타나고 있다. 그리고 분석결과에서 최근월물의 t기 베이시스가 (t-1)기의 베이시스에 의해 매우 잘 설명될 수 있음을 보여주고 있다. 주가지수선물시장의 경우 최근월물의 베이시스가 차근월물의 베이시스보다 커지는 경우 다음날의 최근월물의 베이시스가 작아짐으로서 불균형의 크기를 감소시키는 특성을 가지는 것으로 나타났다. 차근월물의 베이시스 또한 동일한 기초자산으로부터 파생되었기 때문으로 분석결과들은 합리적인 것으로 해석되고 있으며, 차근월물의 베이시스 정보가 최근월물의 베이시스 및 기초자산인 현물수익률에 대한 예측에 이용 가능함을 보여주고 있다.

• 대한수학회보
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• 제38권1호
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• pp.65-69
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• 2001

For any closed subspace X of $\ell_p, \; 1<\kappa<\infty$, K(X) is proximinal in L(X), and if X is a Banach space with an unconditional shrinking basis, then K(X, c$_0$) is proximinal in L(X,$ \ell_\infty$).

• 한국식품과학회지
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• 제24권2호
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• pp.117-121
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• 1992

츄잉껌을 일정한 온습도 조건에 저장하면서 저장중 수분함량과 품질변화를 고찰함으로 유통 저장중 품질수명을 결정하는 품질지표를 밝히고 shelf-life를 예측하기 위한 기초자료로서 상품적 가치가 인정되는 관능적 품질 및 기계적 물성을 측정하였다. 츄잉껌의 초기 수분함량은 2.57%(dry basis), 탈습곡선으로부터 구한 BET 단분자층 수분함량은 1.57%(dry basis)로서 이에 대응하는 $40^{\circ}C$에서의 수분활성도는 각각 0.53 및 0.19에 상당하였다. 관능적 품질변화는 수분함량 및 기계적 물성값과 0.1% 유의수준에서 높은 상관관계를 나타내어 츄잉껌의 관능적 품질은 기계적 물성 또는 수분함량으로 객관화 할 수 있었다. 상품적 가치가 인정되는 수분함량 구간은 $2.17{\sim}3.16%(dry basis)$였으며 기계적 물성구간은 fracture force $0.8{\sim}1.8{\times}10^{7}$, fracture modulus $1.1{\sim}2.4{\times}10^{8}$ 및 puncture force $0.5{\sim}1.1{\times}10^{7}[dyne/cm^{2}]$이고 brittleness는 $0.7{\sim}1.4{\times}10^{8}[dyne/cm^{3}]$일 때였다.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.1-5
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• 2005

A new model of plasma etch process was constructed by using a radial basis function network (RBFN). This technique was applied to an etching of silicon carbide films in a NF$_3$ inductively coupled plasma. Experimental data to train RBFN were systematically collected by means of a 2$^4$ full factorial experiment. Appropriateness of prediction models was tested with test data consisted of 16 experiments not pertaining to the training data. Prediction performance was optimized with variations in three training factors, the number of pattern units, width of radial basis function, and initial weight distribution between the pattern and output layers. The etch responses to model were an etch rate and a surface roughness measured by atomic force microscopy. Optimized models had the root mean-squared errors of 26.1 nm/min and 0.103 nm for the etch rate and surface roughness, respectively. Compared to statistical regression models, RBFN models demonstrated an improvement of more than 20 % and 50 % for the etch rate and surface roughness, respectively. It is therefore expected that RBFN can be effectively used to construct prediction models of plasma processes.

• 항공우주기술
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• 제6권1호
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• pp.1-6
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• 2007

본 연구에서는 상온에서 수작업으로 함침/경화시킨 일 방향 glass/epoxy 복합재료 적층판의 설계압축강도 값을 제시하고 있다. 총 39개의 시편으로부터 측정된 압축강도 값은 two-parameter Weibull 분포를 따른다고 가정하였다. MIL-HDBK-17F에 제시된 방법과 절차에 따라 동일형상의 복합재료 시편에 대해 구한 B-Basis 값과 A-Basis값은 각각 평균 압축강도의 82.6% 및 65.9%로 확인되었다. 항공기 주익의 스파 Cap에 동일 복합재료를 적용할 경우를 고려하여 B-base 값의 50%를 설계압축강도 값으로 산정하였다.

• 전기학회논문지
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• 제61권1호
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• pp.135-142
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• 2012

In this paper, we proposed a new architecture called radial basis function-based polynomial neural networks classifier that consists of heterogeneous neural networks such as radial basis function neural networks and polynomial neural networks. The underlying architecture of the proposed model equals to polynomial neural networks(PNNs) while polynomial neurons in PNNs are composed of Fuzzy-c means-based radial basis function neural networks(FCM-based RBFNNs) instead of the conventional polynomial function. We consider PNNs to find the optimal local models and use RBFNNs to cover the high dimensionality problems. Also, in the hidden layer of RBFNNs, FCM algorithm is used to produce some clusters based on the similarity of given dataset. The proposed model depends on some parameters such as the number of input variables in PNNs, the number of clusters and fuzzification coefficient in FCM and polynomial type in RBFNNs. A multiobjective particle swarm optimization using crowding distance (MoPSO-CD) is exploited in order to carry out both structural and parametric optimization of the proposed networks. MoPSO is introduced for not only the performance of model but also complexity and interpretability. The usefulness of the proposed model as a classifier is evaluated with the aid of some benchmark datasets such as iris and liver.