스칼라 처리지향의 기계에서 벡터 처리를 위해서는 스칼라 처리가 벡터 요소 수 만큼 수행되어야 한다. 소위 von Neumann원리에 의한 벡터 처리기법이다. 메모리를 악세스 하는 장치로는 명령어의 순차적 계수를 위한 프로그램 계수기 뿐이기 때문에 벡터 데이터의 악세스는 명령어의 지시나 또는 ALU 의 주소 계산에 의해 수행되어 야 한다. 여기서는 재래식 개념의 하드웨어적 결합을 보충하기 위해 벡터 요소들을 입체적으로 악세스하기 위한 악세스 장치의 설계를 제안한다. 벡터의 구조 처리를 위한 필요성은 명령어군에 포함되었고 그들 명령어들은 데이터 처리와 동시에 데이터 악세스 안에 처리되도록 한다.
본 연구는 비스플라인 근사기법을 사용한 분지한계법 기반의 새로운 전역 최적화 알고리즘에 관한 것이다. 본 연구에서는 알고리즘 구성 요소 및 이들의 구현 내용에 관한 상세히 설명한다. 핵심 요소로서, 상호분리되는 부공간으로의 설계 공간의 분할 작업이 있고, 이들 분할 부공간의 한계값 계산 작업이 있는데, 이들 모두는 실수형 비스플라인 볼륨모델에 의해 구현된다. 본 연구 알고리즘은 다양한 테스트 문제들을 가지고 해의 정확성, 함수호출 회수, 알고리즘 수행시간, 메모리 사용량, 알고리즘 수렴성 등 그 계산 성능들을 평가한다. 이러한 평가 결과는 제안 알고리즘이 직관에 의존하지 않는 완전 알고리즘이며, 대용량의 최적화 문제에도 높은 가능성이 있음을 보여주는 것이다.
In this study, the supersonic panel flutter of doubly curved composite sandwich panels with variable thickness is considered under aerothermoelastic loading. Considering different radii of curvatures of the face sheets in this paper, the thickness of the core is a function of plane coordinates (x,y), which is unique. For the first time in the current model, the continuity conditions of the transverse shear stress, transverse normal stress and transverse normal stress gradient at the layer interfaces, as well as the conditions of zero transverse shear stresses on the upper and lower surfaces of the sandwich panel are satisfied. The formulation is based on an enhanced higher order sandwich panel theory and the vertical displacement component of the face sheets is assumed as a quadratic one, while a cubic pattern is used for the in-plane displacement components of the face sheets and the all displacement components of the core. The formulation is based on the von $K{\acute{a}}rm{\acute{a}}n$ nonlinear approximation, the one-dimensional Fourier equation of the heat conduction along the thickness direction, and the first-order piston theory. The equations of motion and boundary conditions are derived using the Hamilton principle and the results are validated by the latest results published in the literature.
The human face can provide a great deal of information in regard to his/her race, age, sex, personality, feeling, psychology, mental state, health condition and ect. If we pay a close attention to the aging process, we are able to find out that there are recognizable phenomena such as eyelid drooping, cheek drooping, forehead furrowing, hair falling-out, the hair becomes gray and etc. This paper proposes that the method to estimate the age by analyzing these feature components for the facial image. Ang we also introduce the method of facial image synthesis in accordance with the cange of age. The feature components according to the change of age can be obtainec by dividing the facial image into the 3-dimensional shape of a face and the texture of a face and then analyzing the principle component respectively using 3-dimensional model. We assume the age of the facial image by comparing the extracted feature component to the facial image and synthesize the resulted image by adding or subtracting the feature component to/from the facial image. As a resurt of this simulation, we have obtained the age changed ficial image of high quality.
The principle objective of this study was to determine the approximate composition of cucumber-hot pepper pickles under 3 conducted. In the stored cucumber-pepper samples, the approximate composition was characterized by a relative increase in protein content as compared to commercial cucumber-pepper samples, although other compositional components, such as ash and lipid contents, remained unchanged. Increases in storage time resulted in a reduction in the strength and hardness of the samples. Cucumber-pepper pickles stored for 15 days at a temperature of -4$^{\circ}$C evidenced the best overall acceptability in the sensory test.
The engineering background of this article is an ancient wooden building with extremely high historic and cultural values in Tibet. A full understanding of the dynamic behaviour of this historic building under in-service environments is the basis to assess the condition of the structure, especially its responses to earthquake, environmental and operational loading. A dynamic monitoring system has been installed in the building for over one year and the large amounts of high quality data have been obtained. The paper aims at studying the dynamic behaviour of the wooden building in seismic and operational conditions using the field monitoring data. Specifically the effects of earthquake and crowd loading on the structure's dynamic response are investigated. The monitoring data are decomposed into principal components using the Singular Spectrum Analysis (SSA) technique. The relationship between the average acceleration amplitude and frequencies of the principle components and operational conditions has been discussed. One main contribution is to understand the health condition of complex ancient building based on large databases collected on the field.
Welding is essential for the manufacture of a range of engineering components which may vary from very large structures such as ships and bridges to very complex structures such as aircraft engines, or miniature components for microelectronic applications. Especially, a domestic situation of the welding automation is still depend on the arc sensing system in comparison to the vision sensing system. Specially, the gap-detecting of workpiece using conventional arc sensor is proposed in this study. As a same principle, a welding current varies with the size of a welding gap. This study introduce to the fuzzy membership filter to cancel a high frequency noise of welding current, and ART2 which has the competitive learning network classifies the signal patterns the filtered welding signal. A welding current possesses a specific pattern according to the existence or the size of a welding gap. These specific patterns result in different classification in comparison with an occasion for no welding gap. The patterns in each case of 1mm, 2mm, 3mm and no welding gap are identified by the artificial neural network.
We study a multi-component production/inventory system in which individual components are made to meet various demand types. We assume that the demands arrive according to a Poisson process, but there is a fixed probability that a demand requests a particular kit of different components. Each component is produced by a flow line with several stations in which the processing times of each station follow a two-stage Coxian distribution. The production of each component is operated by an independent base-stock policy with blocking. We assume that the time needed to assemble final products follows a general distribution and the capacity of an assembling facility is sufficiently large. The objective of this study is to obtain key performance measures such as the distribution of the number of each orders for each final product and the mean time of fulfilling a customer order. The basic principle of the proposed approximation method is to decompose the original system into a set of subsystems, each subsystem being associated with a flow line. Each subsystem is analyzed in isolation using a Marie's method. An iterative procedure is then used to determine the unknown parameters of each subsystem. Numerical results show that the accuracy of the approximation method is acceptable.
Objectives: To optimize the preservation method of herbal decoction, we investigated the content of principle components of Pyungwi-san, liquiritin, glycyrrhizin, and hesperidin according to preservation temperature and period. We also investigated the changing patterns of pH and microbial population in Pyungwi-san decoction as a model case. Methods: With samples preserved at different temperatures, the content of liquiritin, glycyrrhizin, and hesperidin was determined using HPLC and microbial population was determined as viable counting method up to 8 times every month. Identification of isolated bacteria was performed by 16S rDNA analysis. Results: The content of liquiritin and glycyrrhizin did not change according to the preservation temperature and period, but that of hesperidin was severely decreased at room temperature. The isolate from the decoction was identified as Bacillus licheniformis by 16S rDNA sequence analysis. Microbial population appeared after 3 months' preservation and reached maximum value at 4 months; at all tested temperatures, the pH showed the lowest value (4.4-4.5) simultaneously. Conclusion: From the results, it seems to be that the microbial growth affects the pH of preserved decoction but not the change of liquiritin and glycyrrhizin content.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제24권2호
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pp.143-154
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2017
A variable selection method based on probabilistic principal component analysis (PCA) using penalized likelihood method is proposed. The proposed method is a two-step variable reduction method. The first step is based on the probabilistic principal component idea to identify principle components. The penalty function is used to identify important variables in each component. We then build a model on the original data space instead of building on the rotated data space through latent variables (principal components) because the proposed method achieves the goal of dimension reduction through identifying important observed variables. Consequently, the proposed method is of more practical use. The proposed estimators perform as the oracle procedure and are root-n consistent with a proper choice of regularization parameters. The proposed method can be successfully applied to high-dimensional PCA problems with a relatively large portion of irrelevant variables included in the data set. It is straightforward to extend our likelihood method in handling problems with missing observations using EM algorithms. Further, it could be effectively applied in cases where some data vectors exhibit one or more missing values at random.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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