주기와 같은 반복문자열에 대한 연구는 데이터압축, 컴퓨터활용 음악분석, 바이오인포매틱스 등 다양한 분야에서 진행되고 있다. 바이오인포매틱스 분야에서 주기는 유전자 서열이 반복적으로 나타나는 종렬중복과 밀접한 관련이 있으며 이는 근사문자열매칭을 이용한 근사주기 연구와 관련이 있다. 본 논문에서는 기존의 근사주기에 대한 정의를 보완하는 거리합기반 근사주기를 정의하고 이에 대한 연구 결과를 제시한다. 길이가 각각 m과 n인 문자열 p와 x가 주어졌을 때, p의 x에 대한 거리합기반 최소 근사주기거리를 가중편집거리에 대해 $O(mn^2)$ 시간, 편집거리에 대해 O)(mn) 시간, 해밍거리에 대해 O(n) 시간에 계산하는 알고리즘을 제시한다.
2차원 할당 문제는 다항시간 알고리즘이 알려지지 않은 NP-완전 문제이다. 본 논문은 위치간 거리가 일정하지 않은 랜덤형 2차원 할당 문제의 최적 해를 O(n2) 수행 복잡도로 찾을 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘은 위치 행렬 L에서의 최소 거리 합 위치 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj를 M={(li,fj)}으로 매치키시고, M을 기준으로 최소 거리 합 li와 시설 행렬 F에서의 최대 물동량 시설 fj의 매칭 쌍 (li,fj)을 점진적으로 증대시키는 전략을 수행하고, 위치별 거리와 시설별 물동량 상관관계를 최적으로 반영하기 위해 시설들을 교환하는 전략을 적용하였다. 실험 데이터에 적용한 결과, 제안 알고리즘은 O(n2) 의 다항시간 알고리즘임에도 불구하고 메타휴리스틱 방법의 일종인 유전자 알고리즘의 해를 개선할 수 있었다.
The functional equation related to a distance measure f(pr, qs) + f(ps, qr) = M(r, s)f(p, q) + M(p, q)f(r, s) can be generalized a sum form functional equation as follows $${\frac{1}{n}}{\sum\limits_{i=0}^{n-1}}f(P{\cdot}{\sigma}_i(Q))=M(Q)f(P)+M(P)f(Q)$$ where f, g is information measures, P and Q are the set of n-array discrete measure, and σi is a permutation for each i = 0, 1, ⋯, n-1. In this paper, we obtain the hyperstability of the above type functional equation.
P. SREEJA;K.G. SREEKUMAR;K. MANILAL;ISMAIL NACI CANGUL
Journal of applied mathematics & informatics
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제42권5호
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pp.1121-1135
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2024
In this paper, we introduced a new distance-based index called the minimum degree Wiener index, which is the sum of distances between all unordered pairs of vertices with the minimum degree. Additionally, a matrix related to this index was introduced, and it was discovered that the sum of entries in each row was the same for some classes of graphs, contrary to many graph-related matrices. In particular, we determined the minimum degree Wiener index of the bipartite Kneser graph, bipartite Kneser type-k graphs, Johnson graph and the set inclusion graphs. The terminal Wiener index of a graph G is the sum of distances between all unordered pairs of pendant vertices of G. Also, we determined Wiener index, hyper Wiener index and corresponding polynomials of the bipartite Kneser type-k graphs for k = 2, 3.
The purpose of this study is to estimate the vibration reduction effect of the borehole which is controlled the vibration propagation in the ground. For this study, we measured the vibration velocity before and after the borehole installation. The results are as follows: The peak particle velocity(PPV) and peak vector sum(PVS) was reduced by the borehole. And also, the deviation of vibration velocity before and after the borehole installation showed large values in longitudinal and vertical component depending on the receive distance, and increased depending on the size of vibration energy. Finally, the vibration isolation efficiency was 25~35 percentage at 1.5m receive distance, and was 4~14 percentage at 3.0m receive distance. It was found that the vibration isolation efficiency was good in small vibration energy, but was not good at long receive distance.
특징 선택은 중복 또는 서로간의 관련이 없는 특징을 제거하여 분류 성능을 향상시키는 기술이다. 본 논문에서는 가중 퍼지소속함수 기반 신경망 (Neural Network with Weighted Fuzzy Membership Functions; NEWFM)에서 제공하는 가중 퍼지소속함수의 경계합 (Bounded Sum of Weighted Fuzzy Membership functions, BSWFM)의 무게중심간의 거리를 이용한 새로운 특징 선택을 제안하여 분류 성능을 향상시켰다. 이러한 거리 기반의 특징 선택을 이용하여 초기 24개의 특징으로부터 무게중심간의 거리가 짧은 특징을 하나씩 제거되면서 분류 성능이 가능 높은 22개의 최소 특징을 선택하였다. 이들 22개의 최소 특징을 NEWFM의 입력으로 사용하여 97.7%, 99.7%, 98.7%의 민감도, 특이도, 정확도를 각각 구하였다.
Adaptive nois canceller can extract the noiseremoved spech in noisy speech signal by adapting the filter-coefficients to the background noise environment. A kind of LMS algorithm is one of the most popular adaptive algorithm for noise cancellation due to low complexity, good numerical property and the merit of easy implementation. However there is the matter of increasing misadjustment at voiced speech signal. Therefore the demanded speech signal may be extracted. In this paper, we propose a fast and noise robust wavelet packet adaptive noise canceller with NLMS-SUM method LMS combined algorithm. That is, we decompose the frequency of noisy speech signal at the base of the proposed analysis tree structure. NLMS algorithm in low frequency band can efficiently dliminate the effect of the low frequency noise and SUM method LMS algorithm at each high frequency band can remove the high frequency nosie. The proposed wavelet packet adaptive noise canceller is enhanced the more in SNR and according to Itakura-Satio(IS) distance, it is closer to the clean speech signal than any other previous adaptive noise canceller.
In this paper, two new inverse regression methods are introduced. One is a distance based method, and the other is a likelihood based method. While a model is fitted by minimizing the sum of squared prediction errors of y's and x's in the classical and inverse methods, respectively. In the new distance based method, we simultaneously minimize the sum of both squared prediction errors. In the likelihood based method, we propose an inverse regression with Arnold-Beaver Skew Normal(ABSN) error distribution. Using the cross validation method with an asymmetric real data set, two new and two existing methods are studied based on the relative prediction bias(RBP) criteria.
본 논문에서는 기관위치설정 문제 중에서, 이차원 평면에 주어진 n개의 점들로 구성된 집합 P에 대한 이산 2-중심 문제를 다룬다. P의 있는 서로 다른 두 점을 중심으로 선택하는 데, P의 다른 점들은 두 중심 중에서 가까운 중심가지의 거리의 최대값과 두 중심 사이의 거리의 합이 최소가 되도록 선택하는 것이 목적이다. 본 논문에서는 Ο(n$^2$logn) 시간에 이산 2-중심을 구하는 알고리즘을 제시한다.
In this paper, w epropose a new mehtod to represent the shape and to recognize the object. The shape description and the matching is implemented by using the distance transform on the morphological skeleton. The employed distance transform is the chamfer (3,4) distance transform, because the chamfer distance transform (CDT) has an approximate value to the euclidean distance. The 2-D object can be represented by means of the distribution of the distance transform on the morphological skeleton, the number of skeletons, the sum of the CDT, and the other features are employed as the mtching parameters. The matching method has the invariant features (rotation, translation, and scaling), and then the method is used effectively for recognizing the differently-posed objects and/or marks of the different shape and size.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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