• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제63권2호
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• pp.235-250
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• 2023

Let 1 ≤ p, q < ∞ be fixed, and let R = [r_jk] be an infinite scalar matrix such that 1 ≤ r_jk < ∞ and sup_j,k r_jk < ∞. Let 𝓑(𝑙_p, 𝑙_q) be the set of all bounded linear operator from 𝑙_p into 𝑙_q. For a fixed Banach algebra 𝐁 with identity, we define a new vector space S^R_p,q(𝐁) of infinite matrices over 𝐁 and a paranorm G on S^R_p,q(𝐁) as follows: let $$S^R_{p,q}({\mathbf{B}})=\{A:A^{[R]}{\in}{\mathcal{B}}(l_p,l_q)\}$$ and $G(A)={\parallel}A^{[R]}{\parallel}^{\frac{1}{M}}_{p,q}$, where $A^{[R]}=[{\parallel}a_{jk}{\parallel}^{r_{jk}}]$ and M = max{1, sup_j,k r_jk}. The existance of S^R_p,q(𝐁) equipped with the paranorm G(·) including its completeness are studied. We also provide characterizations of β -dual of the paranormed space.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제50권2호
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• pp.177-193
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• 2010

Working with the various special functions of mathematical physics and applied mathematics we often encounter inverse relations of the type $F_n(x)=\sum\limits_{k=0}^{n}A^n_kG_k(x)$ and $ G_n(x)=\sum\limits_{k=0}^{n}B_k^nF_k(x)$, where 0, 1, 2,$\cdots$. Here $F_n(x)$, $G_n(x)$ denote special polynomial functions, and $A_k^n$, $B_k^n$ denote coefficients found by use of the orthogonal properties of $F_n(x)$ and $G_n(x)$, or by skillful series manipulations. Typically $G_n(x)=x^n$ and $F_n(x)=P_n(x)$, the n-th Legendre polynomial. We give a collection of inverse series pairs of the type $f(n)=\sum\limits_{k=0}^{n}A_k^ng(k)$ if and only if $g(n)=\sum\limits_{k=0}^{n}B_k^nf(k)$, each pair being based on some reasonably well-known special function. We also state and prove an interesting generalization of a theorem of Rainville in this form.

• 한국통신학회논문지
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• 제37A권12호
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• pp.1031-1037
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• 2012

Tonelli-Shanks 알고리즘을 변형한 새로운 알고리즘을 통해 효율적으로 제곱근 및 세제곱근을 찾을 수 있는 방법을 연구하였다. 이 논문에서 소개하는 제곱근을 찾는 알고리즘은 Number Field Sieve에 응용할 수 있다. 큰 합성수를 인수분해하는데 가장 효율적인 알고리즘으로 알려진 Number Field Sieve (NFS)는 법 N에 대하여 공통근을 갖는 두 다항식 선택한 후에, sieving, linear algebra, square root 단계를 차례대로 거친다. NFS의 마지막 단계에서는 수체(Number Field)상에서 제곱근을 구하는 과정이 필요한데 이를 유한체(Finite Field)상으로 내려서 계산한 후 CRT(Chinese Remainder Theorem)을 이용하여 수체 상에서의 제곱근으로 복원하는 과정에서 제안된 알고리즘이 사용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권10C호
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• pp.614-620
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• 2011

현재 가장 많이 쓰이는 공개키 암호시스템 중 하나인 RSA는 매우 큰 합성수 N의 인수분해가 어렵다는 것에 기반을 두고 있다. 120자리보다 큰 합성수를 인수분해하는데 가장 효율적인 알고리즘으로 알려진 Number Field Sieve (NFS)는 법 N에 대하여 공통근을 갖는 두 다항식 선택한 후에, sieving, linear algebra, square root 단계를 차례대로 거친다. 최근의 많은 연구 결과에 따르면 다항식을 얼마나 적합하게 선택하느냐에 따라 sieving step에서의 복잡도가 크게 달라질 수 있다는 것이 알려져 있다. Sieving 다항식은 차수가 같은 두 다항식을 선택하는 것이 이상적이며 두 개의 2차 다항식을 선택하는 방법은 이미 Montgomery가 제시하였다. 이 논문에서는 5항 등 비수열 방법을 이용하여 두 개의 3차 다항식 선택방법을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2008년도 학술발표회 논문집
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• pp.2270-2275
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• 2008

수문학적 하도추적법의 하나인 Muskingum 모형은 미 육군공병단(U.S. Army Corps of Engineers)에 의해서 미국 Ohio 주의 Muskingum 유역에 홍수조절계획으로 처음 사용되었으며 모형의 구조 및 입력자료의 단순성에 비하여 비교적 우수한 결과를 모의할 수 있는 것으로 알려져 있다. 1938년 McCarthy에 의해서 개발되었고 구간내 총저류량은 prism 저류와 wedge 저류로 구분하여 prism 저류는 유출량에 wedge 저류는 유입량과 유출량의 차에 직접 비례한다는 가정하에 추적식을 개발하였다. 이후 지속적인 연구가 이뤄져 1985년 O'Donnel은 측방유입량(lateral inflow)을 상류단의 유입량에 비례하는 형태로 3-매개변수 muskingum 모형을 제안하여 추적계수의 결정을 선형대수(linear algebra)에서 동차(homogeneous)연립방정식 해를 구하는 Cramer 법칙인 matrix 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 홍수사상으로부터 측방유입량이 고려되고 추적계수 결정에 있어서 직접 계산이 가능한 O'Donnel(1985)이 제안한 3-매개변수 muskingum 모형을 적용하였다. 추적계수들의 결정은 직접 matrix 기법을 적용하였고 적용대상은 낙동강 유역의 낙동 지점을 상류단으로 구미 지점을 하류단으로 선정하였다. 홍수사상은 낙동강 유량측정 조사사업 2005년${\sim}$2007년 보고서에 수록된 수문자료를 선정하여 관측치와 계산치를 비교하였고 홍수사상에 적용하여 수문곡선을 추정하였으며, 각각의 매개변수가 추적구간에 어떠한 영향을 미치는지 변수간의 관계를 분석하였다. 또한, 관측치와 계산치의 적합도 검증은 평균제곱근오차(root mean squar error; RMSE)와 모형 효율성 계수(model efficiency; ME)를 산정하여 분석하였으며, 하도 구간내 저류량은 대상구간에 대한 유입량과 유출량의 가중합에 비례한다는 선형모형을 적용하였다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제27권6호
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• pp.713-739
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• 2007

Nowadays computers can perform symbolic computations in addition to mere number crunching operations for which they were originally designed. Symbolic computation opens up exciting possibilities in Structural Mechanics and engineering. Classical areas have been increasingly neglected due to the advent of computers as well as general purpose finite element software. But now, classical analysis has reemerged as an attractive computer option due to the capabilities of symbolic computation. The repetitive cycles of simultaneous - equation sets required by the finite element technique can be eliminated by solving a single set in symbolic form, thus generating a truly closed-form solution. This consequently saves in data preparation, storage and execution time. The power of Symbolic computation is demonstrated by six examples by applying symbolic computation 1) to solve coupled shear wall 2) to generate beam element matrices 3) to find the natural frequency of a shear frame using transfer matrix method 4) to find the stresses of a plate subjected to in-plane loading using Levy's approach 5) to draw the influence surface for deflection of an isotropic plate simply supported on all sides 6) to get dynamic equilibrium equations from Lagrange equation. This paper also presents yet another computationally efficient and accurate numerical method which is based on the concept of derivative of a function expressed as a weighted linear sum of the function values at all the mesh points. Again this method is applied to solve the problems of 1) coupled shear wall 2) lateral buckling of thin-walled beams due to moment gradient 3) buckling of a column and 4) static and buckling analysis of circular plates of uniform or non-uniform thickness. The numerical results obtained are compared with those available in existing literature in order to verify their accuracy.

• Smart Structures and Systems
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• 제13권2호
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• pp.257-280
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• 2014

In this paper, a novel PARAllel FACtor (PARAFAC) decomposition based Blind Source Separation (BSS) algorithm is proposed for modal identification of structures equipped with tuned mass dampers. Tuned mass dampers (TMDs) are extremely effective vibration absorbers in tall flexible structures, but prone to get de-tuned due to accidental changes in structural properties, alteration in operating conditions, and incorrect design forecasts. Presence of closely spaced modes in structures coupled with TMDs renders output-only modal identification difficult. Over the last decade, second-order BSS algorithms have shown significant promise in the area of ambient modal identification. These methods employ joint diagonalization of covariance matrices of measurements to estimate the mixing matrix (mode shape coefficients) and sources (modal responses). Recently, PARAFAC BSS model has evolved as a powerful multi-linear algebra tool for decomposing an $n^{th}$ order tensor into a number of rank-1 tensors. This method is utilized in the context of modal identification in the present study. Covariance matrices of measurements at several lags are used to form a $3^{rd}$ order tensor and then PARAFAC decomposition is employed to obtain the desired number of components, comprising of modal responses and the mixing matrix. The strong uniqueness properties of PARAFAC models enable direct source separation with fine spectral resolution even in cases where the number of sensor observations is less compared to the number of target modes, i.e., the underdetermined case. This capability is exploited to separate closely spaced modes of the TMDs using partial measurements, and subsequently to estimate modal parameters. The proposed method is validated using extensive numerical studies comprising of multi-degree-of-freedom simulation models equipped with TMDs, as well as with an experimental set-up.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제27권5호
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• pp.203-209
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• 2006

The aim of this study is to investigate the feasibility of ex vivo MR diffusion tensor imaging technique in order to observe the diffusion-contrast characteristics of human gastric tissues. On normal and pathologic gastric tissues, which have been fixed in a polycarbonate plastic tube filled with 10% formalin solution, laboratory made 3D diffusion tensor Turbo FLASH pulse sequence was used to obtain high resolution MR images with voxel size of $0.5{\times}0.5{\times}0.5mm^3\;using\;64{\times}32{\times}32mm^3$ field of view in conjunction with an acquisition matrix of $128{\times}64{\times}64$. Diffusion weighted- gradient pulses were employed with b values of 0 and $600s/mm^2$ in 6 orientations. The sequence was implemented on a clinical 3.0-T MRI scanner(Siemens, Erlangen, Germany) with a home-made quadrature-typed birdcage Tx/Rx rf coil for small specimen. Diffusion tensor values in each pixel were calculated using linear algebra and singular value decomposition(SVD) algorithm. Apparent diffusion coefficient(ADC) and fractional anisotropy(FA) map were also obtained from diffusion tensor data to compare pixel intensities between normal and abnormal gastric tissues. The processing software was developed by authors using Visual C++(Microsoft, WA, U.S.A.) and mathematical/statistical library of GNUwin32(Free Software Foundation). This study shows that 3D diffusion tensor Turbo FLASH sequence is useful to resolve fine micro-structures of gastric tissue and both ADC and FA values in normal gastric tissue are higher than those in abnormal tissue. Authors expect that this study also represents another possibility of gastric carcinoma detection by visualizing diffusion characteristics of proton spins in the gastric tissues.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.123-138
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• 2024

본 연구는 S대학 <인공지능을 위한 기초수학[Math4AI]> 강좌의 교수·학습과정에서 맞춤형 챗GPT를 개발하여 활용한 경험을 공유한다. 연구진은 ① 먼저 강좌 맞춤형 챗GPT (https://math4ai.solgitmath.com/)를 개발하였다. 이때 챗GPT가 부정확한 정보를 주지 않도록 수년간의 해당 강좌 주요 데이터(교재, 실습실, 토론 기록, 코드 등)를 우선적으로 학습하는 챗GPT의 기능을 적용하였다. ② 학생들이 교재를 스스로 학습하다 궁금한 부분이 생기면, 맞춤형 챗GPT 인터페이스를 통해 자연어로 수학 용어, 정리, 예제, 열린 문제 번호, 핵심어 등을 질문하여 도움을 얻을 수 있도록 하였다. 그러면 챗GPT는 관련된 주요 문제나 용어, 그리고 이전 학생들의 토론에 기반한 몇 가지 샘플 답안 또는 토론 내용과 함께 사용되었던 코드 샘플을 제공한다. ③ 학생들이 챗GPT를 통해 얻은 내용을 스스로 윤문하여 공유하고, 상호 토론하면서, 교재에서 제시하는 주요 개념과 열린 문제의 대부분을 이해하도록 하였다. ④ 학기 말에는 그간 본인이 얻은 열린 문제들에 대한 학습기록을 모아 PBL (Problem-Based Learning) 보고서로 제출하고, 발표하여 강좌를 수료하도록 하였다. 이러한 방식은 학생들이 학습을 포기하지 않고 한 단계 앞으로 더 나아갈 추진력과 동기를 주며, 궁극적으로 각각의 문제를 스스로 해결하는 자기 주도적 학습을 도울 수 있다. 또한 학생들 각자의 수준에 맞추어 실시간으로 최적화된 조언을 제시하므로 강좌뿐만 아니라 대학수학교육 전반에 대한 학생별 맞춤형 교육(personalized education)을 제공할 수 있다. 즉, 학생들이 담당교수(또는 조교)와 AI 조교의 도움으로 실시간 답변과 효과적인 조언을 받을 수 있게 됨을 의미한다. 이는 양질의 조교 부족에 대한 고민을 추가 비용 없이 획기적으로 해결할 수 있다. 본 연구는 강좌의 교수·학습과정에 교재 맞춤형 챗GPT를 접목한 것으로, 인공지능(AI) 기술을 기타 대학수학 과목들(미적분학, 선형대수학, 이산수학, 공학수학, 기초통계학 등)과 초·중·고 수학교육에 적용할 수 있는 새로운 방법을 제시한다. 특히 AI 기술을 적용하여 이전 수강생들의 학습기록(열린 문제 풀이, 토론 자료, 코드 등)을 참고하며, 각자 실습한 결과를 공유 및 상호 토론하여 문제를 해결하는 방식은, 다양한 전공의 학생들이 내용을 더 효과적으로 이해하고, 본인 전공 관련 문제 해결 능력을 향상시키는 데 획기적인 도움을 줄 것으로 예상된다. 또한 교재 맞춤형 챗GPT와 함께 자기주도적인 학습을 경험토록 하는 교수학습 방법은 평생 교육(lifelong learning, extension school, extension college, extended college) 또는 평생학습의 관점에서 중요하다.