Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.48
no.5
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pp.10-15
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2011
Histogram equalization is an effective method to enhance the contrast of the image. However, it can result in unwanted artifacts such as excessive contrast enhancement and noise amplification. These artifacts can be reduced by modifying an intensity mapping function which is generated by histogram equalization. In this paper, we present a variational approach to the modification of the intensity mapping function. We define a functional whose minimization produces a modified intensity mapping function. Experimental results show that the intensity mapping function obtained by the proposed method can enhance the contrast of the image without visual artifacts.
In this review, the fundamental concepts of delta function, convolution integral and Fourier transformation are discussed. The applications of Fourier transformation to slit function, two very narrow slits, two slits of appreciable width, periodic array of narrow slits, arbitary periodic function, diffraction gratings and gaussian functions are also introduced.
This paper investigates the teaching and learning of Linear function relating functional contexts and suggests the improved methods of representation-shift through this analysis. The methods emphasize the link between students' preacquired knowledge of mathematical representations and the way of using those. This methods are explanatory teaching, teaching and teaming based on modelling perspectives or tasks (interpretation, prediction, translation and scaling). We categorize the 8th grade middle school students' errors on the linear function relating real contexts and make a comparative study of the error-remedial effects and the teaching and teaming methods. We present the results of a study in which representation-shift methods based on modelling perspectives and tasks are more effective in terms of flexible connection of representations and error remediation. Also, We describe how students used modelling perspective-taking to explain and justify their conceptual models, to assess the quality of their models and to make connection to other mathematical representation during the problem solving focusing on the students' self-diagnosis.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10a
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pp.326-328
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2000
본 논문에서는 지연계산기반 함수형 언어 프로그램을 받아 Java 프로그램을 목적 코드로 생성하는 컴파일러를 설계하고 구현한다. 이 컴파일러는 제한된 형태의 함수형 언어 Shared Term Graph(STG)를 입력언어로 하는 추상기계 Spineless Tagiess G-Machine (STGM)을 수행 모델로 한다. 본 논문에서는 명령형 언어 L-code를 제안하고 이를 입력언어로 하는 새로운 형태의 STGM인 L-Machine을 제안한다. STG 언어를 L-code로 변환하는 컴파일러와 L-code를 Java로 변환하는 컴파일러를 설계하고 구현함으로써 원하는 컴파일러를 구성한다. 그리고 Glasgow Haskell 컴파일러를 전단부로 하여 지연계산 기반 함수형 언어 Haskell로 작성된 프로그램들을 컴파일하여 STG 프로그램으로 변환한 다음 본 논문에서 구현한 컴파일러로 이를 Java 프로그램으로 변환한다. 변환된 Java 프로그램을 Sun JIT 컴파일러로 컴파일하여 수행한 성능 평가 결과를 제시한다.
Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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2011.04a
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pp.565-568
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2011
NURBS는 매개변수를 이용하여 3차원에서 곡면을 표현한 방법으로서 노트벡터, 조정점, 가중치로 구성된다. 레벨셋은 공간을 음함수로 정의된 장으로 형성하여 음함수의 일정한 값을 추적하여 곡면을 표현한 방법이다. 본 논문에서는 스캔 데이터를 NURBS 형태로 추출한 뒤 이를 정밀한 레벨셋 모델로 변환하였다. 레벨셋 모델을 구성하기 위해서 형성된 음함수는 부호를 갖는 거리함수를 사용하였고, 거리함수를 정밀하게 나타내기 위해 Newton 순환법을 이용하였다. 변환된 레벨셋 모델을 이용하여 형상의 몰핑을 수행하였다. 몰핑은 초기 형상을 목표 형상으로 변화시켜 나가는 과정으로서 레벨셋 모델을 이용한 몰핑은 용이성과 질적인 측면에서 우수하다. 수치 예제에서는 스캔 데이터의 레벨셋 모델 변환과 변환된 형상이 자연스럽게 목표형상으로 변화하는지를 확인한다.
스위치 이론이나 디지탈 공학$^{2)}$, 정보보호학$^{6.8)}$등의 분야에서 자주 사용되는 많은 함수들은 유한체 GF$(q)^n$에서 GF(q)의 값을 취하는 함수들이다. 특히 q=2인 경우에 함수 f는 쉽게 진리표에 의해 표현된다. 본 글에서는 유한체 위에서 성립하는 행렬 구조를 갖는 대수적 표준형식 변환에 대하여 알아보고, 변환의 계산을 점화적으로 이행해보며, 난수함수의 복잡도에 관한 확률분포를 살펴본다. 대수적 표준형식은 함수의 비선형 위수나 복잡도에 관한 판단에 유용하게 응용할 수 있다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2002.12a
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pp.419-422
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2002
본 논문에서는 신경망에 비해 보다 단순화되고 빠르게 수렴하는 특성을 보이는 방사 기준함수 구조를 초기에 설계하기 위한 초기화 방법을 제안한다. 이를 위해 웨이블릿 변환을 이용한 분석 기법을 사용하였고, 주어진 문제에 적합한 방사 기준 함수 구조를 초기에 최적 상태로 결정하였다. 시간-주파수 평면에서 지역화 특성이 대상 함수를 근사할 수 있는 특성을 지닌 방사 기준 함수를 선택, 결정하여 은닉층을 구성할 경우, 근사 능력을 지닌 초기 구조를 결정함에 있어서 장점을 지닌다. 제안된 구조는 다층 전방향 신경망 또는 정규 배열된 방사 기준함수 구조에 비해 주어진 문제에 대해 좋은 성능을 보인다.
Kim, Young-Guk;Kim, Seog-Won;Park, Chan-Kyoung;Kim, Sang-Soo;Kim, Ki-Hwan
Journal of the Korean Society for Railway
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v.14
no.6
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pp.495-500
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2011
In evaluating the ride comfort of railway vehicles, relationship between passenger's feeling and vibration characteristics is very important because human feeling is dependent on frequency spectrum of vibration. Therefore, the weighing curves in frequency domain are used to evaluate the ride comfort of railway vehicles. These curves have been defined in the Laplace transfer functions. It is necessary to convert the Laplace weighing function to the z weighing function in order to obtain the rms value in the time domain. In the present paper, we have applied Tustin's approximation to transform the Laplace weighing function to the z weighing and validated this method by reviewing the various cases.
어안 영상은 화각이 일반 카메라 영상보다 큰 반면, 영상의 피사체 왜곡이 커서 사용자의 인지에 자연스럽지 못하다. 그래서 어안 영상은 원근 영상으로 변환하여 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 스케일링 함수를 이용한 어안 영상의 원근 영상 변환 방법을 제안하였다. 특히 스케일링 함수를 적용한 결과 영상에서 크기 왜곡과 기하학적 왜곡을 감소되는 장점을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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