• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.2 no.10
• /
• pp.1261-1268
• /
• 2001

Despite of various useful features, functional languages do not provide an efficient way of representing states. To improve expressiveness of functional language, it is required a method representing explicit state without violating of functional semantic properties. In this paper, imperative functional language, $\lambda$st-calculus is designed to represent states without compromising the properties of pure functional languages. And we construct an algorithm to reduce proposed imperative functional language. $\lambda$st-calculus model which is an extension of the $\lambda$-calculus model with explicit state constructor without violating their semantic properties. it improves expressiveness of syntax through a concept of state composition and simplified reduction rules.

• Journal of Korea Water Resources Association
• /
• v.38 no.9 s.158
• /
• pp.737-746
• /
• 2005

Optimization is a process that searches an optimal solution to obtain maximum or minimum value of an objective function. Many researchers have focused on effective search algorithms for the optimum but few researches were interested in establishing the objective function. This study compares two approaches for the objective function: one allows a tradeoff among the objectives and the other does not allow a tradeoff by assigning weights for the absolute priority between the objectives. An optimization model using sampling stochastic dynamic programming was applied to these two objective functions and the resulting optimal policies were compared. As a result, the objective function with no tradeoff provides a decision making process that matches practical reservoir operations than that with a tradeoff allowed. Therefore, it is more reasonable to establish the objective function with no a tradeoff among the objectives for multi-purpose dam operation plan in Korea.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
• /
• v.53 no.12
• /
• pp.88-93
• /
• 2016

This paper presents a method of constructing the highly performance switching circuit(HPSC) over finite fields. The proposed method is as following. First of all, we extract the input/output relationship of linear characteristics for the given digital switching functions, Next, we convert the input/output relationship to Directed Cyclic Graph using basic gates adder and coefficient multiplier that are defined by mathematical properties in finite fields. Also, we propose the new factorization method for matrix characteristics equation that represent the relationship of the input/output characteristics. The proposed method have properties of generalization and regularity. Also, the proposed method is possible to any prime number multiplication expression.

• Journal of Educational Research in Mathematics
• /
• v.18 no.1
• /
• pp.123-135
• /
• 2008

This study analysed the schemata which are requisite to understand and prove examples of mathematical induction, and examined students' construction of the schemata. We verified that the construction of implication-valued function schema and modus ponens schema needs function schema and proposition-valued function schema, and needs synthetic coordination for successive mathematical induction schema. Given this background, we establish $1{\sim}4$ levels for students' understanding of the mathematical induction. Further, we analysed cognitive difficulties of students who studying mathematical induction in connection with these understanding levels.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.511-516
• /
• 2002

The neural networks may have problem such that the amount of calculation for the network learning goes too big according to the dimension of the dimension. To overcome this problem, the wavelet neural networks(WNN) which use the orthogonal basis function in the hidden node are proposed. One can compose wavelet functions as activation functions in the WNN by determining the scale and center of wavelet function. In this paper, when we compose the WNN using wavelet functions, we set a single scale function as a node function together. We intend that one scale function approximates the target function roughly, the other wavelet functions approximate it finely During the determination of the parameters, the wavelet functions can be determined by the global search for solutions suitable for the suggested problem using the genetic algorithm and finally, we use the back-propagation algorithm in the learning of the weights.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2002.11b
• /
• pp.129-132
• /
• 2002

본 논문은 웨이브렛 변환 다중해상도 분해(multi-resolution Analysis : MRA)와 적응성 뉴로-퍼지 인터페이스 시스템(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System : ANFIS)을 기반으로 한 웨이브렛 신경망을 가지고 임의의 비선형 함수 학습 근사화를 개선하는 것이다. ANFIS 구조는 벨형 퍼지 함수로 구성이 되었고, 웨이브렛 신경망은 전파 알고리즘과 역전파 신경망 알고리즘으로 구성되었다. 여기 웨이브렛 구성은 단일 크기이고, ANFIS 기반 웨이브렛 신경망의 학습을 위해 역전파 알고리즘을 사용하였다. 1차원과 2차원 함수에서 웨이브렛 전달 파라미터 학습과 ANFIS의 벨형 소속 함수를 이용한 ANFIS 모델 기반 웨이브렛 신경망의 웨이브렛 기저 수 감소와 수렴 속도 성능이 기존의 알고리즘 보다 개선되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10b
• /
• pp.670-672
• /
• 1999

인터넷의 빠른 보급으로 인해 교육용 시스템은 독립형 교육시스템에서 최신의 정보를 실시간으로 얻을 수 있는 웹 기반 교육시스템으로 변화하고 있다. 본 연구에서는 학습자들이 제공한 프로그램을 관리자가 교육시스템내에서 구조체와 함수 단위로 분석한다. 분석된 구조체와 함수는 구조체 파일과 함수 파일로 파일 시스템에 저장되고, 저장된 구조체 파이과 함수 파일의 정보는 데이터베이스에 추가된다. 그 후, 제공된 소스 파일을 HTML문서로 변환하는 과정에서 구조체와 함수는 데이터베이스에서 구조체와 함수 파일을 찾게되고, 발견하면 각각의 파일 정보를 이용하여,

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2008.02a
• /
• pp.81-84
• /
• 2008

김재겸은 2005년 한국 멀티미디어 학회 논문지에 새로운 이차원 셀룰라 오토마타 설계 방법을 소개하고 이 설계 방법으로 구성된 이차원 셀룰라 오토마타를 이용한 해쉬함수를 제안하였다. 본 논문에서는 이 해쉬함수에 대한 첫 번째 분석 결과를 소개한다. 이 해쉬함수는 8 라운드로 구성되고 한 라운드는 두 개의 비선형 연산 부분을 포함하고 있으며, 메시지는 두 비선형 연산 부분에 모두 사용된다. 메시지 차분이 비선형 연산 부분을 거친 뒤 사라질 확률은 $2^{-14}$이다. 따라서 1 라운드 후 약 $2^{-28}$의 확률로 이 해쉬함수의 충돌쌍을 찾을 수 있다. 본 논문의 분석 결과를 통하여 이 해쉬함수는 매우 취약함을 알 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 1998.05a
• /
• pp.321-326
• /
• 1998

본 논문에서는 정밀 제어와 온-라인 제어를 위하여 유전 알고리즘을 이용한 퍼지-신경망 제어기를 제안하였다. 제안된 제어기의 설계방법은 다음과 같은 3단계의 동조과정으로 구성한다. 1) 퍼지 제어기의 비퍼지화 연산을 신경망을 이용하여 함수근사화 시킨 후, 퍼지-신경망 제어기를 구성한다. 2) 플랜트에 적합한 퍼지 소속함수의 형태를 얻기 위해 유전 알고리즘을 이용하여 근사화된 퍼지 소속함수를 찾는다. 3) 근사화된 초기 퍼지 소속함수를 퍼지-신경망 제어기에 의해 적응학습으로 최적의 퍼지 소속함수를 얻고, 또한 플랜트의 파라미터 변동이나 외부환경의 변화에 대해 적응할 수 있도록 최적의 퍼지 소속함수를 추정한다. 제안된 제어기의 성능을 평가하기 위하여 DC 서보모터의 속도제어에 적용하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.333-339
• /
• 2013

This paper discusses a method for getting a basis set of estimable functions of less than full rank linear model. Since model parameters are not estimable estimable functions should be identified for making inferences proper about them. So, it suggests a method of using full rank factorization of model matrix to find estimable functions in easy way. Although they might be obtained in many different ways of using model matrix, the suggested full rank factorization technique could be one of much easier methods. It also discusses how to use projection matrix to identify estimable functions.