확장된 PLR 문법은 LR 문법의 부분 클래스로서 LL 문법에 대한 커버링 성질을 만족하는 변환이 존재하는 현재까지의 가장 큰 문법 클래스이다. 본 논문에서는 확장된 PLR 문법에 대한 기존 커버링 문법 변환을 단순화시키는 커버링 문법 변환을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 커버링 문법 변환은 기존의 4개의 규칙 유형을 3개의 규칙 유형으로 축소시킨다.
소프트웨어 개발자들은 시스템의 설계를 위해 UML의 클래스 다이어그램과 같은 객체 모델을 이용한다. 객체-관계 변환 방법론은 객체 모델에 표현된 관계성들을 관계형 데이터베이스 테이블로 변환하는 방법론으로, 설계된 시스템의 구현을 위해 적용된다. 기존 객체-관계 변환 방법론의 연구들은 하나의 관계성을 표현하기 위해 여러 변환 기법들을 제안하였다. 하지만 각 변환 기법의 사용기준들이 존재하지 않아 구현에 적용하기 어려운 문제점이 있다. 따라서 이 논문은 각 관계별로 이진 결정 다이어그램 기반의 모델링 규칙을 제안한다. 이를 위해 변환 기법들을 구분하는 조건들을 정의하고, 질의 수행시간을 측정함으로 검증이 요구되는 모델링 규칙들을 평가한다. 평가 후, 이 논문은 명제 논리로 표현된 최종 모델링 규칙을 재정의하고, 사례 연구를 통하여 제안된 모델링 규칙이 설계된 시스템을 구현하는데 유용함을 보인다.
본 논문에서는 Java 프로그램에 대한 집합기반 분석 설계 시, 효율적인 분석을 위해 분석의 단위를 조절하는 생성규칙 변환 방법을 제안한다. 기존의 생성규칙을 변환함으로서 기존의 분석보다는 정확성이 감소하지만 보다 효율적인 분석을 설계할 수 있다. 본 방법을 응용한 예로서 기존의식 수준의 클래스 분석과 예외 상황 분석에 대해 생성규칙 변환을 사용하여 효율적인 클래스 분석과 예외상황 분석을 설계하였다. 클래스 분석에서는 메소드와 필드 변수 단위의 분석을 설계하였으며, 예외상황 분석에서는 메소드와 try 구문 단위의 분석을 설계하였다. 그리고 예외상황 분석에서는 식 수준의 분석과 변환된 메소드 수준의 분석이 각 메소드에 대해서 동등한 정보를 제공함을 보였다.
본 논문에서는 게이트 레벨에서 논리 최적화를 하기 위한, 새로운 시스템을 제안한다. 본 시스템은 회로의 일부분을 간략화된 등가회로로 대치하는 local transformation을 rule로 표현한 rule-based 시스템이다. 본 시스템에서는 효율적인 패턴매칭을 위해, 'rule의 일반화'와 '국소최적화'를 제안한다. Rule의 일반화는 패턴매칭시 회로탐색을 줄이기 위해 사용되며, 국소최적화는 불필요한 회로탐색을 배제하기 위해 사용된다. 또한, 불필요한 패턴매칭 시도를 줄이기 위해, 회로 패턴의 매칭순서를 rule 기술에 포함시킨다. 또한, 본 시스템을 하드웨어 컴파일러에 의해 생성된 논리회로 최적화에 적용하여, 그 효용성을 보인다.
Jominy hardenability curves of low alloy steel containing less than 5 wt.% of alloying elements in total were calculated by applying Scheil's rule of additivity to pre-calculated isothermal transformation curve. Isothermal transformation curve for each phase in steel was approximated as a simple mathematical equation by using Kirkaldy's approach and all coefficients in the equation were estimated from experimental temperature-time-transformation (TTT) and/or continuous cooling transformation (CCT) data in the literature. Then jominy test with simple boundary conditions was performed in computer by applying the finite difference scheme. The resultant cooling curves at each location along a longitudinal direction of Jominy bar were applied to calculate phase fractions as well as mechanical properties such as micro Vickers hardness. The simulated results were compared with experimental CCT data and Jominy curves in the literature.
This paper presents an automated API translator for embedded software development based on a model-driven approach. Since MDA(Model Driven Architecture) provides little support for the development of embedded software, we propose a new approach containing its advantages. First, we define #generic APIs# which do not depend on any RTOS#s but provide most of typical RTOS services. We can describe RTOS-related behaviors of target application using these generic APIs in a CIC(Common Intermediate Code). Then, we propose a transformation tool for translating between a CIC using generic APIs and a C-code for specific RTOS. The proposed API translator converts them using XML transformation rule which is defined outside. It indicates that an API translator extends to other RTOS#s by modifying or adding the transformation rule. From the experiment. we validate the proposed method.
In this paper we develope a hybrid learning rule to improve the robustness of multi-layer Perceptions. In most neural networks the activation of a neuron is deternined by a nonlinear transformation of the weighted sum of inputs to the neurons. Investigating the behaviour of activations of hidden layer neurons a new learning algorithm is developed for improved robustness for multi-layer Perceptrons. Unlike other methods which reduce the network complexity by putting restrictions on synaptic weights our method based on error-backpropagation increases the complexity of the underlying proplem by imposing it saturation requirement on hidden layer neurons. We also found that the additional gradient-descent term for the requirement corresponds to the Hebbian rule and our algorithm incorporates the Hebbian learning rule into the error back-propagation rule. Computer simulation demonstrates fast learning convergence as well as improved robustness for classification and hetero-association of patterns.
In this paper, we consider a fuzzy system representation for polynomials of two variables. The representation we use is an exact transformation of the corresponding cubic spline interpolation function. We examine some of the properties of their fuzzy rule tables md prove that the rule table is symmetric or antisymmetric depending on whether the polynomial is symmetric or antisymmetric. A few examples are included to verify our proof. These results not only provide some insights on properties of the cubic spline interpolation coefficients but also provide some help in setting up fuzzy rule tables for functions of two variables.
We employ a hyperbolic tangent function to construct nonlinear transformations which are useful in numerical evaluation of weakly singular integrals and Cauchy principal value integrals. Results of numerical implementation based on the standard Gauss quadrature rule show that the present transformations are available for the singular integrals and, in some cases, give much better approximations compared with those of existing non-linear transformation methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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