본 논문에서는 조합회로에 있어서 고장 시뮬레이션의 고속화를 위한 효율적인 병렬 평가 알고리듬을 제안한다. 제안한 알고리듬은 고장소자의 평가 및 전파에 있어서 병렬법, 연역법 그리고 동시법의 장점을 이용하고 있기 때문에 시뮬레이션의 고속화를 실현할 수 있을 뿐만 아니라 다치(multi-valued) 신호를 쉽게 취급할 수 있다. 또한, 동일한 신호선에서 발생하는 액티브(active)고장을 동일한 고장 그룹으로 할당하므로써 병렬연산의 효율을 증가시키기 위한 고장의 그룹화(fault grouping) 방법을 제안한다. 제안한 알고리듬은 C언어로 구현하였으며, ISCAS '85 Benchmark 회로에 대한 실험 결과 종래의 동시법과 비교하여 약 2.6배에서 8.2배 정도의 고속화가 실현되었다.
본 논문에서는 저온 다결정 실리콘 공정에서 얻어지는 박막트랜지스터를 이용하여 $7{\times}7$ 병렬처리 곱셈기를 설계하였다. 7개의 부분곱은 Folding 회로를 기본으로 설계된 다치 논리 회로(7-3 Compressor)와 3-2 Compressor를 통해 2비트로 출력되어 Carry Propagating Adder로 전달되는 구조를 통해 Carry전달 지연을 최소화하여 연산속도를 향상시켰다. 그리고 전류모드로 동작하는 곱셈기에서 사용되는 전류원을 부분적으로 차단함으로써 전력소모를 감소시켰다. HSPICE 시뮬레이션 과정을 통해 제안된 곱셈기는 Wallace Tree 곱셈기에 비해 PDP(Power Delay Product)가 23%, EDP(Energy Delay Product)가 59%, 연산 속도가 47% 향상됨을 확인하였다.
This paper deals with solution methods for discrete and multi-valued optimization problems. The objective function of the problem incorporates noise effects generated in case that fitness evaluation is accomplished by computer based experiments such as Monte Carlo simulation or discrete event simulation. Meta heuristics including Genetic Algorithm (GA) and Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) can be used to solve these simulation based multi-valued optimization problems. In applying these population based meta heuristics to simulation based optimization problem, samples size to estimate the expected fitness value of a solution and population (particle) size in a generation (step) should be carefully determined to obtain reliable solutions. Under realistic environment with restriction on available computation time, there exists trade-off between these values. In this paper, the effects of sample and population sizes are analyzed under well-known multi-modal and multi-dimensional test functions with randomly generated noise effects. From the experimental results, it is shown that the performance of DPSO is superior to that of GA. While appropriate determination of population sizes is more important than sample size in GA, appropriate determination of sample size is more important than particle size in DPSO. Especially in DPSO, the solution quality under increasing sample sizes with steps is inferior to constant or decreasing sample sizes with steps. Furthermore, the performance of DPSO is improved when OCBA (Optimal Computing Budget Allocation) is incorporated in selecting the best particle in each step. In applying OCBA in DPSO, smaller value of incremental sample size is preferred to obtain better solutions.
As cultural diversity has gained a great deal of attention and the social fabric of Korean society is redefined, the number of studies on multi-cultural family homes has been growing in the area of human ecology, but relevant research is rarely found on the subject of housing. While the emphasis of housing research is on multidisciplinary approaches and empirical research is highly valued, a theoretical and methodological platform for discussing the new rising agenda of multi-cultural family homes is lacking. The purpose of this study was to explore approaches to and to discuss the issues in research for multi-cultural family homes in terms of housing theories and multidisciplinary approaches. To understand the housing related needs of multi-cultural families, this study highlights social constructionism, the ecological perspective, and feminist epistemology. These three multidisciplinary approaches were useful for generating an ontological analysis of multi-cultural family homes. Further, this study highlights two housing related theories, the microsociological and housing pathways approaches, for dealing with multi-cultural family homes. In conclusion, the five approaches were useful for exploring issues in housing research on multi-cultural family homes with appropriate research methods like hermeneutics, quantitative, and qualitative methods, and field research. Insights into using perspectives and holistic approaches might be useful for solving the problems of multi-cultural family homes in Korea.
A new joint source channel coding reduces both input-width and average current consumption to transmit image data to LCD source drivers. As a source coding, it is based on entropy coding of differential pulse code modulation scheme, especially using median edge detector of image predictor. As a channel coding, it is not a simple pulse amplitude modulation, but linked by source entropy to reduce average amplitude. Simulation results show 1/4 width is achievable by 16-valued transmission with keeping conventional current consumption (0.36 to 1.3).
다치결정도 (multiple-valued decision diagram : MDD) 와 순서화된 다치결정도 (ordered MDD:OMDD)는 다치논리함수의 표현에 폭넓게 사용된다. p치 n변수인 경우 p/sup (n-1)/으로 증가하는 노드의 수는 ROMDD(reduced OMDD)를 사용하여 현저하게 감소시킬 수 있다. 그러나 다치와 다변수의 경우에는 더욱 많은 공정을 수반하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 honghai jiang이 제안한 2치시스템에서의 input implict/output explicit 관계를 갖는 OVAG(output value array graph)를 사용하여 다치논리함수를 표현한다. 그리고 MDD 표현이 어려운 상황에서 MOVAG(multi OVAG)를 사용하여 보다 쉽게 출력값을 배열하는 그래프를 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 MOVAG의 구성방법과 회로에서 MOVAG로으 변환에 대한 알고리듬을 제안하였고, 알고리듬에 의한 결과를 MDD와 비교하여 노드수 감소에 따르는 처리속도가 개선됨을 검증하였다.
다치결정도(Multiple-valued Decision Diagram : MDD)와 순서화된 다치결정도(Ordered MDD : OMDD)는 다치논리함수의 표현에 폭넓게 사용된다. p치 n변수 인 경우 p$^{(n-1)}$ 으로 증가하는 노드의 수는 ROMDD(Reduced OMDD)를 사용하여 현저하게 감소시킬 수 있다. 그러나 다치와 다변수의 경우에는 더욱 많은 공정을 수반하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 Honghai Jiang이 제안한 2치시스템에서의 input implict/output explicit 관계를 갖는 OVAG(Output Value Array Graph)를 사용하여 다치논리함수를 표현한다. 고리고 MDD 표현이 어려운 상황에서 MOVAG(Multi OVAG)를 사용하여 보다 쉽게 출력값을 배열하는 그래프를 이끌어 낼 수 있다. 본 논문에서는 MOVAG의 구성방법과 회로에서 MOVAG로의 변환에 대한 알고리즘을 제안하였고, 알고리즘에 의한 결과를 MDD와 비교하여 노드수 감소에 따르는 처리속도가 개선됨 을 검증하였다.
In 1976, Caristi [1] established a celebrated fixed point theorem in complete metric spaces, which is a very useful tool in the theory of nonlinear analysis. Since then, several generalizations of the theorem were given by a number of authors: for instances, generalizations for single-valued mappings were given by Downing and Kirk [4], Park [11] and Siegel [13], and the multi-valued versions of the theorem were obtained by Chang and Luo [3], and Mizoguchi and Takahashi [10].
Communications for Statistical Applications and Methods
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제27권6호
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pp.675-688
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2020
In survival analysis of observational data, the inverse probability weighting method and the Cox proportional hazards model are widely used when estimating the causal effects of multiple-valued treatment. In this paper, the two kinds of weights have been examined in the inverse probability weighting method. We explain the reason why the stabilized weight is more appropriate when an inverse probability weighting method using the generalized propensity score is applied. We also emphasize that a marginal hazard ratio and the conditional hazard ratio should be distinguished when defining the hazard ratio as a treatment effect under the Cox proportional hazards model. A simulation study based on real data is conducted to provide concrete numerical evidence.
The main aim of this article is to present new fixed point results concerning existence of selection for a multivalued map on hyperconvex product space taking values on bounded, externally hyperconvex subsets under some appropriate hypothesis. Our results are significant extensions of some pioneering results in the literature, in particular M. A. Khamsi, W. A. Krik and Carlos Martinez Yanez, have proved the existence of single valued selection of a lipschitzian multi-valued map on hyperconvex space. Some suitable examples are also given to support and understand the applicability of our results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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