• 대한수학회보
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• 제52권2호
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• pp.345-350
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• 2015

In the paper we prove a uniqueness theorem which improves and generalizes a number of uniqueness theorems for meromorphic functions related to Nevanlinna's five value theorem.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제9권2호
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• pp.745-751
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• 2002

In this paper, we Shall find the unique rational price associated with the exchange option. Also, we find the decomposition of Snell envelope and value function of the American exchange option.

• 대한수학회논문집
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• 제39권1호
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• pp.117-125
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• 2024

In this paper, our focus is on exploring value sharing problems related to a transcendental entire function f and its associated differential-difference polynomials. We aim to establish some results which are related to differential-difference counterpart of the Brück conjecture.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능시스템학회 2008년도 춘계학술대회 학술발표회 논문집
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• pp.306-310
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• 2008

Fuzzy regression, a nonparametric method, can be quite useful in estimating the relationships among variables where the available data are very limited and imprecise. It can also serve as a sound methodology that can be applied to a variety of management and engineering problems where variables are interacting in an uncertain, qualitative, and fuzzy way. A close examination of the fuzzy regression algorithm reveals that the resulting possibility distribution of fuzzy parameters, which makes this technique attractive in a fuzzy environment, is dependent upon an h parameter value. The h value, which is between 0 and 1, is referred to as the degree of fit of the estimated fuzzy linear model to the given data, and is subjectively selected by a decision maker (DM) as an input to the model. The selection of a proper value of h is important in fuzzy regression, because it determines the range of the posibility ditributions of the fuzzy parameters. In this paper, we discuss the interdependent relationship among the h value, membership function shape, and the spreads of fuzzy parameters in fuzzy linear regression with fuzzy input-output using shape-preserving operations.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.357-362
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• 2005

Iris recognition system is the one of the most reliable biometries recognition system. An algorithm is proposed to determine the localized iris from the iris image received from iris input camera in client. For the first step, the algorithm determines the center of pupil. For the second step, the algorithm determines the outer boundary of the iris and the pupillary boundary. The localized iris area is transformed into polar coordinates. After performing three times Wavelet transformation, normalization was done using a sigmoid function. The converting binary process performs normalized value of pixel from 0 to 255 to be binary value, and then the converting binary process is compared pairs of two adjacent pixels. The binary code of the iris is transmitted to the server by the network. In the server, the comparing process compares the binary value of presented iris to the reference value in the database. The process of recognition or rejection is dependent on the value of Hamming Distance. After matching the binary value of presented iris with the database stored in the server, the result is transmitted to the client.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제8권4호
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• pp.306-311
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• 2008

Fuzzy regression, a nonparametric method, can be quite useful in estimating the relationships among variables where the available data are very limited and imprecise. It can also serve as a sound methodology that can be applied to a variety of management and engineering problems where variables are interacting in an uncertain, qualitative, and fuzzy way. A close examination of the fuzzy regression algorithm reveals that the resulting possibility distribution of fuzzy parameters, which makes this technique attractive in a fuzzy environment, is dependent upon an h parameter value. The h value, which is between 0 and 1, is referred to as the degree of fit of the estimated fuzzy linear model to the given data, and is subjectively selected by a decision maker (DM) as an input to the model. The selection of a proper value of h is important in fuzzy regression, because it determines the range of the posibility ditributions of the fuzzy parameters. In this paper, we discuss the interdependent relationship among the h value, membership function shape, and the spreads of fuzzy parameters in fuzzy linear regression with fuzzy input-output using shape-preserving operations.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.205-210
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• 2021

본 연구에서는 대상 시스템의 목표 값과 동일한 응답 특성을 얻기 위한 가진 입력 데이터의 생성 방법에 대해 연구하였다. 입력-출력 사이의 전달함수인 주파수 응답함수를 사용하여 가진 입력을 재구성하는 방법에 대해 논하였다. 이를 위하여 수치모델로 세 점에서 부싱으로 연결된 엔진 마운트 모델을 사용하였다. 3 방향의 입력에 대한 응답을 시험값과 비교하고, 목표 값과 동일한 응답을 얻을 수 있도록 가진 입력을 보정하였다. 오차함수를 계산한 다음 이 값이 수렴하는지 판단하여 반복 시뮬레이션을 수행하였다. 반복과정을 통해 시험과 동일한 응답을 가질 수 있도록 조정된 가진 입력 값을 얻을 수 있었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.133-168
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• 2018

이 연구는 공유경제의 특징과 편익 가치 등에 관한 이론적 논의와 검토과정을 통하여 공유경제가 가지는 잠재력과 가치를 분석하고, 도서관의 기능과 역할을 공유경제의 가치 측면에서 비교 분석하여 공유경제 환경에서 도서관의 역할을 제시하고자 한다. 이를 위해 공유경제로부터 창출되는 가치를 경제적 가치, 사회적 가치, 커뮤니티 가치, 기술적 가치, 환경적 가치 등 5가지로 구분하여 공유경제의 잠재적 가치와 도서관의 역할, 기능, 가치가 유사함을 제시함으로써 이를 기반으로 공유경제시대에 도서관의 공유가치 실현을 위한 기능과 역할을 제시하였다. 연구 결과, 공유경제의 경제적 가치를 실현하는 도서관의 물건, 공간 공유, 사회적 가치를 실현하는 도서관의 지식정보서비스, 교육, 콘텐츠 공유, 커뮤니티 가치를 실현하는 도서관의 네트워크, 경험 재능 공유, 기술적 가치를 실현하는 신기술과 편리성의 공유, 그리고 환경적 가치를 실현하는 도서관의 친환경성으로 도출 및 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2000년도 춘계학술발표논문집
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• pp.425-428
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• 2000

2차원 슬라이스 영상으로부터 volume rendered 이미지를 생성하기 위해서는 2차원 영상의 pixel 데이터를 voxel 기반으로 재구성해야 한다. 영상을 재구성하면서 생성되는 voxel value 는 3차원 영상을 2차원 화면으로 원근 투영할 때 최종 픽셀값을 결정하는 기본 요소가 된다. 따라서 본 논문에서는 조합되는 voxel value를 결정하는 Transfer Function를 이용한 intensity 와 gradient magnitude 의조작을 통하여 최종 3차원 이미지에서 오브젝트의 surface 뿐만 아니라 내부의 서로 다른 조직끼리의 경계 영역을 가시화하여 보았다.

• East Asian mathematical journal
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• 제34권3호
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• pp.287-293
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• 2018

We investigate the averaging value of a random sampling ${\zeta}(1/2+iX_t)$ of the Riemann zeta function on the critical line. Our result is that if $X_t$ is an increasing random sampling with Poisson distribution, then $${\mathbb{E}}{\zeta}(1/2+iX_t)=O({\sqrt{\;log\;t}}$$, for all sufficiently large t in ${\mathbb{R}}$.