• 대한수학회지
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• 제48권6호
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• pp.1269-1283
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• 2011

For a class of quasilinear elliptic equations we establish the existence of multiple solutions by variational methods.

• 대한치과교정학회지
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• 제23권3호
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• pp.341-358
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• 1993

This study was investigated to evaluate the morphologic characteristics of deepbite tendency as multiple factors. The subjects consisted of 60 control subjects(male 25, female 35) and 137 deephite patients(68 male, 69 female). The deepbite group was composed of 4 subgroups(Class I 44, Class II div. 1 40, Class II div. 2 13, Class III 40). The mean age was 21.57 year for the control group 21 year for deepbite group lateral cephalograph in centric occlusion were taken, traced, and digitized for each subject. The statistically computerized analysis was carried out with SAS program. The results were as follows ; 1. In deepbite group, saddle angle is lesser than that of normal group. 2. The vertical dysplasia is prominent on anterior lower face and is closely related with mandibular form and inclination. 3. Without consideration of sagittal relationship, the dental factors such as curve of Spee, interincisal angle, U1 to upper lip length were prominent in the deepbite group. 4. Although there were individual variances in the perioral soft tissue profile, the lip presented more protruded pattern. 5. There was no significant difference in hyoid bone position and inclination between normal and deepbite group. 6. The multivariate discriminant analysis between normal and Class I deepbite group showed that curve of Spee, AB-MP angle, interincisal angle, articular agnle were critical in the determination of deepbite as multiple factors.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.655-664
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• 2019

In this paper, we propose a novel way of combining multiple deep convolutional neural network (DCNN) architectures which work well for accurate video face identification by adopting a serial combination of 3D and 2D DCNNs. The proposed method first divides an input video sequence (to be recognized) into a number of sub-video sequences. The resulting sub-video sequences are used as input to the 3D DCNN so as to obtain the class-confidence scores for a given input video sequence by considering both temporal and spatial face feature characteristics of input video sequence. The class-confidence scores obtained from corresponding sub-video sequences is combined by forming our proposed class-confidence matrix. The resulting class-confidence matrix is then used as an input for learning 2D DCNN learning which is serially linked to 3D DCNN. Finally, fine-tuned, serially combined DCNN framework is applied for recognizing the identity present in a given test video sequence. To verify the effectiveness of our proposed method, extensive and comparative experiments have been conducted to evaluate our method on COX face databases with their standard face identification protocols. Experimental results showed that our method can achieve better or comparable identification rate compared to other state-of-the-art video FR methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1A호
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• pp.59-66
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• 2008

지금까지 연구된 대부분의 동적 스펙트럼 할당(DSA) 방식들은 서로 다른 네트워크을 운영하는 다중 네트워크 운영자(network operators: NOs)들 간의 시간적으로 또는 공간적으로 변화하는 트래픽 요구 변화량에 따라서 기대할 수 있는 동적 스펙트럼 할당방식의 이득에 대한 것이었다. 본 논문에서는 스펙트럼 공유(sharing)와 할당과 연계된 기능적 엔티티(entities)에 대해서 소개하고, 다중 네트워크 운영자들 간의 장기간(long-term)의 우선순위(priority), 다중 서비스 클래스간의 우선순위 및 긴급 대역폭 요구(bandwidth request) 등을 고려한 스펙트럼 할당 알고리즘을 제안한다. 제안한 우선순위 기반의 DSA 알고리즘은 네트워크 운영자간의 각기 다른 다중 서비스 클래스의 트래픽 패턴에 대해서 기존의 고정 스펙트럼 할당방식에 비해 우수한 사용자들의 만족율(satisfaction ratio: SR)을 제공함을 보였다. 따라서 제안한 알고리즘은 다중 네트워크 운영자간의 서비스 클래스에 대한 공평성(fairness)을 제공함과 동시에 사용자들의 대역폭 요구(bandwidth request)에 대해서 효율적인 타협(negotiation) 과정을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제11C권2호
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• pp.253-262
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• 2004

본 논문에서 다중 공유 링크들을 가진 스위치를 위한 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 서비스 클래스들에게 사전에 예약된 대역폭을 보장하고, 동일한 서비스 클래스에 속한 세션들에게는 서로 다른 공유 링크를 통해 전송되어도 가능한 비슷한 지연을 제공하고자 한다. 이러한 QoS를 제공하기 위해 다중 공유 링크를 위한 새로운 스케줄링 모델을 정의하고, 이를 기반으로 새로운 세션의 연결 설정 시 이를 어떤 공유 링크에 할당할 것인지를 결정하는 경험적 세션할당 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 새로운 세션이 소속된 서비스 클래스의 각 링크에 할당된 세션들의 예측된 지연들 중 가장 작은 예측 지연을 가진 링크에게 새로운 세션을 할당한다. 모의실험을 통해 제안 알고리즘을 채택한 스위치가 다른 세션할당 알고리즘을 채택한 스위치에 비해 서비스 클래스들에게 보다 공정한 대역폭을 할당하고 높은 패킷 처리율을 제공하며 예약된 대역폭을 보다 확실히 제공한다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 동일한 서비스 클래스의 세션들에게 보다 비슷한 서비스 지연을 제공한다는 것도 확인했다.

• Journal of Korean Dental Science
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• 제16권2호
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• pp.218-226
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• 2023

Treatment of multiple gingival recession defects is usually more challenging than that of single gingival recession. Various techniques for the treatment of multiple gingival recession have been established. Recently, vestibular incision subperiosteal tunnel access (VISTA) technique has been considered to exhibit high predictive ability. Connective tissue graft (CTG) has also been considered a gold standard technique owing to its high predictability of root coverage. However, this technique requires a suitable donor site and has clinical disadvantages, such as additional pain. Thus, in this case presentation, platelet-rich fibrin (PRF) was used as an alternative material for CTG along with VISTA. We herein report cases of two patients with Miller's class I and III multiple gingival recession defects, respectively. These patients underwent VISTA along with the use of a PRF membrane. They were followed up for 12 months postoperatively, and their clinical parameters, including probing depth, depth of gingival recession, clinical attachment level, and width of attached gingiva at baseline and at 2, 6, and 12 months postoperatively, were assessed. The patient with class 1 recession defects exhibited a significant amount of root coverage, which remained stable during the follow-up period. Whereas the patient with class 3 recession defects had lesser amount of coverage compared to class 1 patient. The partial coverage observed may be attributed to not only anatomical factors but also the technique-sensitive nature of the procedure. Considering these results, the use of VISTA along with PRF is a viable option for treating gingival recession, as it does not cause discomfort to patients. However, various factors need to be considered during the surgical procedure.

• East Asian mathematical journal
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• 제21권1호
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• pp.77-103
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• 2005

The theory of multiple Gamma functions was studied in about 1900 and has, recently, been revived in the study of determinants of Laplacians. There is a class of mathematical constants involved naturally in the multiple Gamma functions. Here we summarize those mathematical constants associated with the Gamma and multiple Gamma functions and will show how they are involved, if possible.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권12호
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• pp.1260-1270
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• 2005

최근 기계학습 분야에서 커널머신을 이용한 대표적 학습기로 Support Vector Machines (SVM)이 주목 받고 있다. SVM은 통계적 학습이론에 기반하여 뛰어난 일반화 성능을 보여주며, 다양한 패턴인식 문제에 적용되고 있다. 그러나. SVM은 이진 분류기이므로 일반적인 다중 클래스 문제에 곧바로 적용할 수 없다. SVM을 다중 클래스 문제의 하나인 얼굴인식에 도입하기 위한 방법으로는, One-Per-Class와 All-Pairs가 대표적이다. 상기 두 방법은 다중 클래스 문제를 여러 개의 이진 클래스 문제로 분할하고, 이들을 다시 종합하여 최종 결정을 내리는 출력코딩이라는 일반적인 방법에 속한다. 본 논문에서는 이진 분류기인 SVM의 다중 클래스 분류기 확장 방안으로 출력코딩 방법론을 설명한다. 또한 출력코딩 방법론의 대표적인 이론적 기반인 ECOC(Ewor-Correcting Output Codes)를 근간으로 하는 새로운 출력코딩 방법들을 제안하고, 얼굴인식 실험을 통해 SVM을 기반 분류기로 사용할 경우의, 출력코딩 방법의 특성을 비교$\cdot$분석한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 추계학술대회
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• pp.244-247
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• 2020

Data augmentation has been helpful in improving the performance in deep learning, when we have a limited data and random erasing is one of the augmentations that have shown impressive performance in deep learning in multiple domains. But the main issue is that sometime it loses good features when randomly selected region is erased by some random values, that does not improve performance as it should. We target that problem in way that good features should not be lost and also want random erasing at the same time. For that purpose, we introduce new augmentation technique named Intra-Class Random Erasing (ICRE) that focuses on data to learn robust features of the same class samples by randomly exchanging randomly selected region. We perform multiple experiments by using different models including resnet18, VGG16 over variety of the datasets including ESC10, UrbanSound8K. Our approach has shown effectiveness over others methods including random erasing.

• 인지과학
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• 제6권2호
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• pp.27-45
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• 1995

본 논문에서는 다중 분류기의 통합을 위해 퍼지 행위지식 공간을 구성하고 이를 이용하는 방법을 제안한다.기존의 행위지식 공간은 각 분류기들이 서로 독립적일 필요가 없고 적응적 학습이 가능한 것으로 단지 하나의 클래스 레이블만 을 출력하는 분류기들의 통합에 가장 최적의 방법으로 알려졌다.그러나 행위지식 공간은 각 분류기가 출력하는 클래스 레이블에 대한 측정값과 경험적 지식을 통합과정에 반영하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다.이러한 행위지식 공간의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지개념을 이용한 퍼지 행위지식 공간을 정의하고 이를 다중 분류기의 통합에 적용하기 위한 방법을 기술한다.또한,퍼지 행위지식 공간의 유용성을 증명하기 위해 각 분류기로 부터 얻어진 클래스 레이블들과 이에 관련된 측정값을 포함하는 분류결과들의 통합에 적용된 실험결과를 기술한다.