In this paper, we introduce a generalized vector quasivariational like inequality for fuzzy mappings and show the existence of solutions under compact assumption.
In this paper, we introduce a Stampacchia type of generalized weak vector quasivariational-like inequalities for fuzzy mappings and consider the existence of solutions to them under non-compact assumption.
We characterize metrizability and submetrizability for point-open, open-point and bi-point-open topologies on C(X, Y), where C(X, Y) denotes the set of all continuous functions from space X to Y ; X is a completely regular space and Y is a locally convex space.
The open set recognition method should be used for the cases that the classes of test data are not known completely in the training phase. So it is required to include two processes of classification and the validation test. This kind of research is very necessary for commercialization of face recognition modules, but few domestic researches results about it have been published. In this paper, we propose an open set face recognition method that includes two sequential validation phases. In the first phase, with dummy classes we perform classification based on sparse representation. Here, when the test data is classified into a dummy class, we conclude that the data is invalid. If the data is classified into one of the regular training classes, for second validation test we extract four features and apply them for the proposed decision function. In experiments, we proposed a simulation method for open set recognition and showed that the proposed validation test outperform SCI of the well-known validation method
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.20
no.2
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pp.257-261
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2010
In this paper, we introduce the concept of fuzzy r-generalized almost continuous mapping and obtain some characterizations of such a mapping. In particular, we investigate characterizations for the fuzzy r-generalized almost continuity by using the concept of fuzzy r-generalized regular open sets.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.303-304
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2021
It is an important issue to detect automatically whether a mask is worn or not for corona prevention. It is known that mask wearing detection can be solved by learning the face data set. However, the search for whether a person is wearing a mask can be detected in a simpler way using OpenCV. In this paper, we describe that it is possible to easily detect whether a single person is wearing a mask or not with a general PC camera using OpenCV learning data results and simple OpenCV functions. Through experiments, the proposed method was shown to be effective.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2000.11a
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pp.384-388
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2000
One-port acoustic characteristics of an in-duct source can be measured by the multi-load method using an overdetermined set of open pipes with different lengths as applied loads. The input data. viz. load pressure and load impedance, are usually contaminated by measurement error in the actual measurements, which result in errors in the calculated source parameters. In this paper, the effects of the errors in the input data on the results have been studied numerically, varying the number of loads and their impedances in order to determine what combination of the loads will yield the best result. An error analysis is applied to each case of possible loads, which consist of open pipes. It is noted that, frequently, only a set of open pipes is used when applying the multi-load method to the intake or exhaust sides of internal combustion engines. A set of pipe lengths which cause the calculated results to be least sensitive to the input data error can be found when using open pipe loads. The present work is intended to produce guidelines for preparing an appropriate load set in order to obtain accurate source properties of fluid machines.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.17
no.10
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pp.11-23
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2012
To achieve efficient code size reduction, this paper proposes a new compressed instruction set architecture for the OpenRISC architecture. The new instructions and their corresponding formats are designed by the profiling information of the existing instruction usage. New 16-bit instructions and 32-bit instructions are proposed to compressed the existing 32-bit instructions and instruction sequences, respectively. The proposed instructions can be classified into three types. The first is the new 16-bit instructions for the frequent normal 32-bit instructions such as add, load, store, branch, and jump instructions. The second type is the new 32-bit instructions for the consecutive two load instructions, two store instructions, and 32-bit data mov instructions. Finally, two new 32-bit instructions are proposed to compress function prolog and epilog code, respectively. OpenRISC hardware decoder is extended to support the new instructions. Experiments show that the efficiency of code size reduction improves by an average of 30.4% when compared to the OR1200 instruction set architecture without loss of execution performance.
This paper discusses the properties of attractors of Type 1 IFS which construct self similar fractals on product spaces. General results like continuity theorem and Collage theorem for Type 1 IFS are established. An algebraic equivalent condition for the open set condition is studied to characterize the points outside a feasible open set. Connectedness properties of Type 1 IFS are mainly discussed. Equivalence condition for connectedness, arc wise connectedness and locally connectedness of a Type 1 IFS is established. A relation connecting separation properties and topological properties of Type 1 IFS attractors is studied using a generalized address system in product spaces. A construction of 3D fractal images is proposed as an application of the Type 1 IFS theory.
The natural projection of a parameter lower (upper) distribution set for a self-similar measure on a self-similar set satisfying the open set condition is the cylindrical lower or upper local dimension set for the Legendre self-similarmeasure which is derived from the self-similar measure and the self-similar set.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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