컴포넌트의 효율적인 검색은 컴포넌트에 기반한 소프트웨어 개발에 필수적이다. 패싯 방식은 컴포넌트 검색 방법의 하나로 많은 연구의 대상이다. 이 논문에서 여러 개의 패싯값에 대한 논리 부정 검색에 사용되는 가중치 신경 접속 행렬을 효율적으로 만드는 새로운 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘을 사용하여 연산에 드는 복잡도를 향상할 수 있다. 또한 여러 개의 서로 다른 패싯을 사용하는 경우 이에 대한 논리적인 검색이 가능하도록 새로운 연산 방법을 제안하다.
We introduce and study some basic properties of rough $I_{\lambda}$-statistical convergent of weight g (A), where $g:{\mathbb{N}}^3{\rightarrow}[0,\;{\infty})$ is a function statisying $g(m,\;n,\;k){\rightarrow}{\infty}$ and $g(m,\;n,\;k){\not{\rightarrow}}0$ as $m,\;n,\;k{\rightarrow}{\infty}$ and A represent the RH-regular matrix and also prove the Korovkin approximation theorem by using the notion of weighted A-statistical convergence of weight g (A) limits of a triple sequence of Bernstein-Stancu polynomials.
In this study, we consider an efficient and accurate finite difference method for the four underlying asset equity-linked securities (ELS). The numerical method is based on the operator splitting method with non-uniform grids for the underlying assets. Even though the numerical scheme is implicit, we solve the system of discrete equations in explicit manner using the Thomas algorithm for the tri-diagonal matrix resulting from the system of discrete equations. Therefore, we can use a relatively large time step and the computation of the ELS option pricing is fast. We perform characteristic computational test. The numerical test confirm the usefulness of the proposed method for pricing the four underlying asset equity-linked securities.
In the present paper we introduce and study Euler sequence spaces of fractional difference and backward difference operators. We make an effort to prove that these spaces are BK-spaces and linearly isomorphic. Further, Schauder basis for Euler fractional difference sequence spaces $e^{\varsigma}_{0,p}({\Delta}^{(\tilde{\beta})},\;{\nabla}^m)$ and $e^{\varsigma}_{c,p}({\Delta}^{(\tilde{\beta})},\;{\nabla}^m)$ are also elaborate. In addition to this, we determine the 𝛼-, 𝛽- and 𝛾- duals of these spaces.
본 논문에서는 Gabor 특징과 MDLC 특징, 그리고 co-occurrence 특징의 융합에 의한 질감 특징 기반언어 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 시험 영상에 Gabor 변환에 이은 크기 연산자를 적용하여 Gabor 크기 영상을 얻고 그 통계치를 계산하여 결과를 벡터화한다. 이어서 MDLC 연산자를 이용하여 MDLC 영상을 얻고 역시 그 통계치를 계산하여 벡터화한다. 다음으로 시험 영상으로부터 GLCM을 계산하고 이를 이용하여 co-occurrence 특징을 계산한 다음 벡터화한다. 이들 Gabor, MDLC, co-occurrence 특징에 의한 벡터들은 벡터 융합에 의하여 특징 벡터로 사용된다. 분류 단계에서는 얼굴 인식에 주로 사용되는 WPCA를 분류기로 하여 시험 특징 벡터와 가장 유사한 학습 특징 벡터를 찾는다. 제안된 방법의 성능은 15개국 언어의 문서를 스캔하여 얻은 시험 문서 영상 DB에 대한 평균 인식률을 조사하여 알아본다. 실험 결과 제안된 방법은 시험 DB에 대하여 비교적 낮은 특징 벡터 차원으로 매우 우수한 언어 인식 성능을 보여준다.
본 논문에서는 먼저 델타연산자 접근법과 섭동기법을 소개하였다. 전자는 수치연산에 있어서 round-off error를 줄여주고 후자는 시스템을 빠른 종속시스템과 느린 종속시스템으로 분리하여 연산시간을 줄여준다. 항공기의 동력학은 종방향 혹은 횡방향 모두 장주기(Phugoid)와 단주기 운동을 동시에 보여준다. 여기서는 경비행기 Beaver의 횡방향 모델에 섬동기법과 델타접슨법을 적용하여 얻는 근사치 해를 정확한 해와 비교하였다. 그 겨로가 개루프 시스템의 경우는 단 한번의 iteration을 시행하여 얻은 근사치 해가 정확한 해와 일치했고, 페루프 시스템의 경우는 iteration없이도 근사치 값이 정확한 해와 일치하였다. 이로써 제안된 방법들의 적용이 항공기 동력학 및 제어에 있어서 매우 유효함이 검증되었다.
소아, 청소년 환자의 경우 성인에 비해 구치부 인접면 우식의 빈도가 높은 편이며, 그 수복 재료에 있어서 심미성이나 치질 삭제량 감소 등의 이유로 복합레진의 사용이 늘어나고 있는 추세에 있다. 복합레진을 이용한 구치부 인접면 수복에 있어서, 술자의 기호와 기술에 따라 여러 가지 매트릭스 밴드를 선택할 수 있으며, 이러한 매트릭스 밴드는 인접면 변연의 적합성과 이에 의한 미세 누출의 감소, 타액에 대한 방습 효과 및 마무리와 연마과정을 용이하게 하는 등 많은 임상적인 기능을 가진다. 본 증례에서는 복합레진과 교정용 밴드를 이용하여, 유치와 영구치 각각의 인접면 우식의 치료를 시행하였으며, 교정용 밴드를 이용한 2급 와동의 복합레진 충전에 있어서 기존의 매트릭스 밴드를 이용하는 경우에 비해 다음과 같은 장점이 있다고 판단하였다. 1. 우수한 변연 적합성에 의해, 치아 외형의 재현이 용이 하였으며 타액에 대한 방습 효과도 우수하였다. 2 복합레진의 충전이나 중합에 있어서, 교정용 밴드의 견고성에 의해 수복물의 변형이 작다고 판단되었다. 3. 간격 유지 장치 등의 이유로 교정용 밴드의 장착을 많이 시행하고 있는 소아치과 의사의 경우, 타과 전공 치과의사에 비해 비교적 교정용 밴드의 장착을 보다 효과적으로 할 수 있으며, 또한 적절하게 선택된 교정용 밴드는 위와 같은 장점들에 의해 수복 치료를 보다 용이하게 해주는 효과가 있다.
본 연구에서는 색인어 퍼지 관계행렬을 이용한 정보검색 방법을 제안하고 간단한 문헌정보 검색시스템을 사용하여 실험을 수행하고 그 결과를 분석하였다. 불리안 연산 자인 AND, OR, NOT으로 색인어들을 조합한 질의식을 통해 실험을 수행한 결과 일반 집합이론에 의한 검색실험에서보다 상당히 우수한 성능을 보였다. 특히 재현율과 정확 률을 측정한 성능평가 결과는 퍼지 문헌검색 시스템이 가능한 검색 대안이라는 사실을 확인 하였다고 할 수 있다. 한편, 검색의 기법 측면에서 고려하였을 때 본 실험은 먼저, 색인어 관계행렬에 따라서 검색결과에 서열을 부여하였고, 기준적합도값의 변동에 따라 검색결과가 유동적으로 대응하도록 하였으며, 관계값을 의미적 거리로 파악함으 로써 검색과정과 검색 시맨틱스를 일치시키고자 새롭게 시도하였다.
본 논문은 양자게이트의 모든 제어 동작점에서 양자들의 확률진폭, 확률, 평균 기댓값 및 정상상태 단위행렬의 행렬요소 등을 수학적 투사로 측정할 수 있는 새로운 함수 임베딩 방법을 제안하였다. 본 논문의 함수 임베딩 방법은 디랙 기호와 크로네커델타 기호를 사용해 각 제어 동작점에 대한 확률진폭의 직교 정규화조건을 2진 스칼라 연산자에 임베딩 한 것이다. 이와 같은 함수 임베딩 방법은 양자게이트 함수를 단일양자들의 텐서 곱으로 표현하는 유니터리 변환에서 유니터리 게이트의 산술 멱함수 제어에 매우 효과적 수단임을 밝혔다. Ternary 2-qutrit cNOT 게이트에 본 논문이 제안한 함수 임베딩 방법을 적용했을 때의 진화연산과 투사측정 결과를 제시하고, 기존의 방법들과 비교 검토하였다.
본 논문에서는 4가지의 TU를 동일한 사이클에 처리하는 고성능 다중모드 2D 변환기의 하드웨어 구조를 제안한다. HEVC의 변환 기술은 고해상도, 고화소의 영상을 높은 효율로 압축하기 위해 4가지의 화소 단위 TU를 지원하여 각각의 변환 연산을 수행한 후 최적의 모드를 찾는다. 제안하는 변환기는 변환 행렬 계수들 간의 관계를 분석하여 공통 연산기를 사용한 구조로 설계하여 4가지의 TU 모드 행렬 연산을 처리하는 사이클 수가 동일하게 35cycle로 처리된다. TSMC 018nm CMOS 공정 라이브러리를 사용해 합성한 결과 $4k(3840{\times}2160)@30fps$의 영상을 기준으로 최대 동작주파수는 400MHz이고 총 게이트 수는 214k가 소요되었으며, 10-Gpels/cycle의 처리량을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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