J. Bernoulli first discovered the method which one can produce those formulae for the sum $S_n(k)=\sum_{{\iota}=1}^n\;{\iota}^k$ for any natural numbers k. After then, there has been increasing interest in Bernoulli and Euler numbers associated with Riemann zeta functions. Recently, Kim have been studied extended q-Bernoulli numbers and q-Euler numbers associated with p-adic q-integral on $\mathbb{Z}_p$, and sums of powers of consecutive q-integers, etc. In this paper, we investigate for the historical background and evolution process of the sums of powers of consecutive q-integers and discuss for Euler zeta functions subjects which are studying related to these areas in the recent.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.17
no.1
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pp.53-58
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2024
This study is about the technology convergence analysis of e-commerce related patents containing Artificial Intelligence applied for in Korea. The relationships between core technologies were analyzed and visualized using social network analysis. As a result of social network analysis, the core IPC codes that make up the mutual technology network in e-commerce related patents containing Artificial Intelligence were found to be G06Q, G06F, G06N, G16H, G10L, H04N, G06T, and A61B. In particular, it can be confirmed that there is an important convergence of data processing-related technologies such as [G06Q-G06F], [G06Q-G06N], and voice and image signals such as [G06Q-G10L], [G06Q-H04N], and [G06Q-G06T]. Using this research method, it is possible to identify future technology trends in e-commerce related patents and create new Business Models.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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v.1
no.1
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pp.142-148
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2003
Reinforcement learning is considered as an important tool for robotic learning in unknown/uncertain environments. In this paper, we propose an evaluation function expressed in a vector form to realize multi-dimensional reinforcement learning. The novel feature of the proposed method is that learning one behavior induces parallel learning of other behaviors though the objectives of each behavior are different. In brief, all behaviors watch other behaviors from a critical point of view. Therefore, in the proposed method, there is cross-criticism and parallel learning that make the multi-dimensional learning process more efficient. By ap-plying the proposed learning method, we carried out multi-dimensional evaluation (reward) and multi-dimensional learning simultaneously in one trial. A special neural network (Q-net), in which the weights and the output are represented by vectors, is proposed to realize a critic net-work for Q-learning. The proposed learning method is applied for behavior planning of mobile robots.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.38
no.1
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pp.90-97
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1996
In Korea, total sediment discharge of a river has been estimated simply by using certain sediment transport formulas including, among others, Einstein's formula. Those formular, however, are known not to be reliable enough for the result calculated by them to be used directly to river planning and management. Therefore, the study used the Modified Einstein Procedure to the estimation of total sediment discharge, because this method is reliable estimated by measurement. Here, measurement of sediment discharge used depth integrating method. The major results obtained from the study for estimation by depth integrating method of sediment discharge in Naeseong stream are as follow; 1 The sedeiment characteristics of Naeseong stream are; The distribution of sediment grain size shows that silt and clay are 55% and sand is 45%. and the bed load sediment grain size is constituted that sand contained with the grain size from O.062mm to 2.0mm is 80% 2. The sediment rating formulas derived from the regression analysis between the sediment discharge and flow discharge are; Seogpo-Gyo : Qs=$0.017 \times 10^{-4} Q^{2.352}$, where discharge is l0cms $0.074 \times 10^{-4} Q^{2.066}$, where discharge is l0cms
Park, Jun Yeon;Paje, Leo Adrianne;Kang, Ki Sung;Lee, Sanghyun
Journal of Applied Biological Chemistry
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v.64
no.3
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pp.285-290
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2021
Salicornia herbacea is a type of salt marsh plant that has been used in traditional medicine to treat several diseases. Isorhamnetin-3-O-glucoside (I3G) and quercetin-3-O-glucoside (Q3G) are major flavonoids in S. herbacea that are known to exert various pharmacological activities. Therefore, our study sought to validate and optimize an HPLC/UV-based analytical method for I3G and Q3G yield quantification, as well as to determine its limit of detection, limit of quantification, linearity, precision, and accuracy. Upon testing a concentration range of 31.5-1.9 ㎍/mL the results exhibited good linearity (r2 ≥0.9996 and r2 ≥0.9999 for I3G and Q3G, respectively), and the procedure was deemed precise (relative standard deviation of ≤3.19 and ≤3.85%, respectively), and accurate (102.6-105.0 and 92.9-95.2%, respectively). The results showed that our proposed method could be used for rapid I3G and Q3G evaluation in S. herbacea.
Purpose The lung segment ratio which is obtained through quantitative analyses of lung perfusion scan images is calculated to evaluate the lung function pre and post surgery. In this Study, the planar image production methods by using Q-Metrix (GE Healthcare, USA) program capable of not only quantitative analysis but also computation of the segment ratio after having performed SPECT/CT are comparatively evaluated. Materials and Methods Lung perfusion scan and SPECT/CT were performed on 50 lung cancer patients prior to surgery who visited our hospital from May 1, 2015 to September 13, 2016 by using Discovery 670(GE Healthcare, USA) equipment. AP(Anterior Posterior)method that uses planar image divided the frontal and rear images into three rectangular portions by means of ROI tool while PO(Posterior Oblique)method computed the segment ratio by dividing the right lobe into three parts and the left lobe into two parts on the oblique image. Segment ratio was computed by setting the ROI and VOI in the CT image by using Q-Metrix program and statistically analysis was performed with SPSS Ver. 23. Results Regarding the correlation concordance rate of Q-Metrix and AP methods, RUL(Right upper lobe), RML(Right middle lobe) and RLL(Right lower lobe) were 0.224, 0.035 and 0.447. LUL(Left upper lobe) and LLL(Left lower lobe) were found to be 0.643 and 0.456, respectively. In the PO method, the right lobe were 0.663, 0.623 and 0.702, respectively, while the left lobe were 0.754 and 0.823. When comparison was made by using the Paired sample T-test, Right lobe were $11.6{\pm}4.5$, $26.9{\pm}6.2$ and $17.8{\pm}4.2$, respectively in the AP method. Left lobe were $28.4{\pm}4.8$ and $15.4{\pm}5.6$. The right lobe of PO had values of $17.4{\pm}5.0$, $10.5{\pm}3.6$ and $27.3{\pm}6.0$, while the left lobe had values of $21.6{\pm}4.8$ and $23.1{\pm}6.6$, thereby having statistically significant difference in comparison to the Q-Metrix method for each of the lobes (P<0.05). However, there was no statistically significant difference in Right middle lobe (P>0.05). Conclusion The AP method showed low concordance rate in correlation with the Q-Metrix method. However, PO method displayed high concordance rate overall. although AP method had significant differences in all lobes, there was no significant difference in Right middle lobe of PO method. Therefore, at the time of production of lung perfusion scan results, utilization of Q-Metrix method of SPECT/CT would be useful in computation of accurate resultant values. Moreover, it is deemed possible to expect obtain more practical sectional computation result values by using PO method at the time of planar image acquisition.
The Ministry of Food and Drug Safety (MFDS) is amending its test methods for health functional foods (dietary food supplements) to establish regulatory standards and specifications in Korea. In this regard, we are continuing our research on analytical method development for the items listed in the Korean Health Functional Food Codex. In this study, we have developed a sensitive and selective test method that could simultaneously separate and determine coenzyme Q10 based on liquid chromatographic-tandem mass spectrometry (LC-MS/MS). Calibration curves showed linearity with a correlation coefficient (R2) of > 0.999 and the limits of detection (LODs) and limits of quantitation (LOQs) were in the range of 26.0 ㎍/L and 78.9 ㎍/L, respectively. The recovery results ranged between 98.6-107.0% at 3 different concentration levels with relative standard deviations (RSDs) less than 5%. The proposed analytical method was characterized with high resolution of the coenzyme Q10 and the assay was fully validated as well.
We consider the most generalized quadratic matrix equation, Q(X) = $A_7XA_6XA_5+A_4XA_3+A_2XA_1+A_0=0$, where X is m ${\times}$ n, $A_7$, $A_4$ and $A_2$ are p ${\times}$ m, $A_6$ is n ${\times}$ m, $A_5$, $A_3$ and $A_l$ are n ${\times}$ q and $A_0$ is p ${\times}$ q matrices with complex elements. The convergence of Newton's method for solving some different types of quadratic matrix equations are considered and we show that the elementwise minimal positive solvents can be found by Newton's method with the zero starting matrices. We finally give numerical results.
This paper presents a design of the Interior Permanent Magnet Synchronous Motor (IPMSM). an initial design process is accomplished by using the parametric design. In the design process, motor characteristics of parameters is computed by the d-q axis equivalent circuit model. Then, an optimal design process is accomplished by combination the experimental design and the response surface method. Finally, the design and analysis results are verified with experimental results.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.3
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pp.1403-1417
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2019
With the rapid growth of multimedia data, research on cross-media feature learning has significance in many applications, such as multimedia search and recommendation. Existing methods are sensitive to noise and edge information in multimedia data. In this paper, we propose a semi-supervised method for cross-media feature learning by means of $L_{2,q}$ norm to improve the performance of cross-media retrieval, which is more robust and efficient than the previous ones. In our method, noise and edge information have less effect on the results of cross-media retrieval and the dynamic patch information of multimedia data is employed to increase the accuracy of cross-media retrieval. Our method can reduce the interference of noise and edge information and achieve fast convergence. Extensive experiments on the XMedia dataset illustrate that our method has better performance than the state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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