개념기반 정보검색기법은 불리언 검색기법의 문제점을 해소했다고 평가받고 있는 단순 매칭함수 기법이나 P-norm 검색기법보다 높은 성능을 보여주고 있다. 그러나 개념화장에 필수적인 의미망 지식베이스를 구축하는데 시간이 너무 오래 걸리는 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 주제범주별로 지식베이스를 분산 구축함으로써 지식베이스 구축에 소요되는 시간을 단축하면서도 검색성능이 떨어지지 않도록 하는 방안을 모색하고자 하였다.
Computer-aided materials design requires new modeling approaches to characterize and represent fine-grained geometric structures and material compositions at multiple scales. Recently, a dual-Rep approach was developed to model materials microstructures based on a new basis function, called surfacelet. As a combination of implicit surface and wavelets, surfacelets can efficiently identify and represent planar, cylindrical, and ellipsoidal geometries in material microstructures and describe the distribution of compositions and properties. In this paper, these primitive surfacelets are extended and composite surfacelets are proposed to model more complex geometries. Composite surfacelets are constructed by Boolean operations on the primitives. The surfacelet transform is applied to match geometric features in three-dimensional images. The composition of the material near the identified features can then be modeled. A cubic surfacelet and a v-joint surfacelet are developed to demonstrate the reverse engineering process of retrieving material compositions from material images.
The network reliability is to be computed in terms of the terminal reliability. The computation of a terminal reliability is started with a Boolean sum of products expression corresponding to simple paths of the pair of nodes. This expression is then transformed into another equivalent expression to be a Disjoint Sum of Products form. But this computation of the terminal reliability obviously does not consider the communication between any other nodes but for the source and the sink. In this paper, we derive the overall network reliability which all other remaining nodes. For this, we propose a method to make the SOP disjoint for deriving the network reliability expression from the system success expression using the modified Sheinman's method. Our method includes the concept of spanning trees to find the system success function by the Cartesian products of vertex cutsets.
본 논문은 PLA 면적랑적화화를 위한 논리최소화에 대한 새로운 알고리즘을 제안한다. 계산기 처리시간이 변수의 수에 직접적으로 의존하는 종래구식과는 달리, 준 구식은 논리함수에서 base minterm과 consensus가 되지않는 민텀들의 집합을 그 함수로부터 제거하여 줌으로써 계산기 처리시간은 base minterm의 consensus의 차수에 의존하여 변수의 수가 증가할수록 종래형식에 비하여 행산시간치의 차가 커진다. 실제 계산기 실험을 통하여 종래수식과의 계산기 달행시문 비교치의 예를 제시한다.
In this paper, a hybrid neural network is proposed to improve the learning ability of a neural network. The union of the characteristics of a Self-Organizing Neural Network model and of multi-layer perceptron model using the backpropagation learning method gives us the advantage of reduction of the learning error and the learning time. In learning process, the proposed hybrid neural network reduces the number of nodes in hidden layers to reduce the calculation time. And this proposed neural network uses the fuzzy feedback values, when it updates the responding region of each node in the hidden layer. To show the effectiveness of this proposed hybrid neural network, the boolean function(XOR, 3Bit Parity) and the solution of inverse kinematics are used. Finally, this proposed hybrid neural network is applied to the visual tracking control of a PUMA560 robot, and the result data is presented.
This paper describes a processing verification technique for developing about end-milling cutters. Developed software is processing verification module for manufacturing. By using cutting simulation method, we can obtain center points of finding wheel via Boolean operation between a grinding wheel and a cylindrical workpiece. The obtained CL data can be used for calculating NC data. After then, we can simulate by using designed grinding machine and NC data. This research has been implemented on a commercial CAD system by using the API function programming. The operator can evaluate the cutting simulation process and reduce the time of design and manufacturing.
This paper presents a new performance-driven multi-levelizer which transforms a two-level description into a boolean network of the multilevel structure satisfied with user's costraints, such as chip area, the number of wires and literals, maximum delay, function level, fanin, fanout, etc.. The performance of circuits is estimated by reference to the informations in cell library through the cell mapping phase, and multi-levelization of circuits is constructed by the decomposition using the kernel and factoring concepts. Here, the saving cost of a common subexpression is defined to the sum of area and delay saved, when it is substituted. The experiments with MCNC benchmarks show the efficiency of the proposed method.
본 논문에서는 Bent 함수와 SAC(Strict Avalanche Criterion)조건을 만족하는 함수를 정의하고 상호관계를 증명하였다. 즉, 최대차 SAC 조건을 만족한다. 그러나, Bent 함수는 블럭 암호의 s-box나 스트림 암호의 비선형 혼합기들으로 사용할 수 있느나, 함수 자체의 0/1 분균형성과 입력이 짝수인 경우에만 존재하므로 전단사 함수를 필요로 하는 암호 함수로 사용할 때는 이용할 수 없는 단점이 있다.
In this paper, to develop a smart CAD/CAM system for systematically performing from the 3-D solid shape design of products to the CNC cutting operation of products by a machining center, a B-Rep solid modeler is realized based on the half edge data structure. Because the B-Rep solid modeler has the various capabilities related to the solid definition functions such as the creation operation of primitives and the translational and rotational sweep operation, the solid manipulation functions such as the split operation and the Boolean set operation, and the solid inversion function for effectively using the data structure, the 3-D solid shape of products can be easily designed and constructed. Also, besides the automatic generation of CNC code, the B-Rep solid modeler can be used as a powerful tool for realizing the automatic generation of finite elements, the interfer- ence check between solids, the structural design of machine tools and robots and so on.
B.M. Schen([2])은 함수의 합성 "${\circ}$" 과 차집합 연산 "-"에 대하여 닫혀있는 함수들의 집합 ${\Phi}$에서의 대수적 구조인 subtraction semigroup (${\Phi}$; ${\circ}$,-)를 정의하였다. 이 구조에서 (${\Phi}$; ${\circ}$)는 semgroup, (${\Phi}$; -)는 [1]에서 정의한 subtraction algebra를 이룬다. B.M. Schen은 [2]에서 모든 subtraction semigroup은 invertible function들의 difference semigroup과 동형이라는 사실을 밝혔다. 본 논문에서는 이 subtraction semigroup의 일반화로써 near subtraction semigroupd을 정의하고 이의 한 특수한 형태인 strong near subtraction semigroup의 개념을 정의하여 이들의 일반적인 성질과 ideal의 특성을 조사하고 이들의 응용도를 조사하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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