• 제목/요약/키워드: Problem Space

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ESTIMATION OF THE SINGULAR COEFFICIENT IN THE STEADY STATE DIFFUSION EQUATION

  • Cho, Chung-Ki
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제10권1_2호
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    • pp.309-323
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    • 2002
  • This paper studies the parameter estimation problem for a steady state flow in an inhomogeneous medium. Our approximation scheme could be used when the diffusion coefficient is singular. The function space parameter estimation convergence(FSPEC) is considered and numerical simulations are performed.

이상계 혼합기에서의 분진운의 공간분포에 대한 평가 (Evaluation for Space Distribution of Dust Cloud in Hybrid Mixtures)

  • 한우섭;정국삼
    • 한국안전학회지
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    • 제10권1호
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    • pp.35-40
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    • 1995
  • This study dealed with problem to estimate the uniformity of dust clouds, as a fundamental study to estimate the ignition hazardous evaluation of hybrid mixtures. The developed method was proposed to grasp space distribution of dusts, and also, an experimental apparatus considering with dispersion and reproduction of dusts were uniquely devised and studied.

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A NOTE ON LIFTING TRANSFORMATION GROUPS

  • Cho, Sung Ki;Park, Choon Sung
    • Korean Journal of Mathematics
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    • 제5권2호
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    • pp.169-176
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    • 1997
  • The purpose of this note is to compare two known results related to the lifting problem of an action of a topological group G on a G-space X to a coverring space of X.

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DISCRETE COMPACTNESS PROPERTY FOR GENERAL QUADRILATERAL MESHES

  • KIM, JI HYUN
    • Journal of applied mathematics & informatics
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    • 제40권5_6호
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    • pp.949-958
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    • 2022
  • The aim of this papaer is to prove the discrete compactness property for modified Raviart-Thomas element(MRT) of lowest order on quadrilateral meshes. Then MRT space can be used for eigenvalue problems, and is more efficient than the lowest order ABF space since it has less degrees of freedom.

사전 클러스터링을 이용한 LDA-확장법들의 최적화 (On Optimizing LDA-extentions Using a Pre-Clustering)

  • 김상운;구범용;최우영
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제44권3호
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    • pp.98-107
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    • 2007
  • 얼굴인식 등과 같은 고차원 패턴인식에서 학습패턴의 수가 패턴 차원에 비해 매우 적을 경우 희소성 문제(the Small Sample Size problem)가 발생한다. 최근 이 문제를 해결하기 위하여 LDA, PCA+LDA, Direct-LDA 등을 비롯한 다양한 LDA-확장 법이 제안되었다. 본 논문에서는 LDA-확장 법으로 차원을 축소하기 전에 학습 패턴을 사전 클러스터링하여 서브 클래스 수를 증가시키는 방법으로 LDA-확장에 기반을 둔 식별기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. LDA (또는 Direct-LDA)에서 축소된 특징공간의 차원은 학습패턴의 클래스 수로 제한되기 때문에 LDA의 식별 성능을 향상시킬 수 있도록 학습패턴을 사전에 클러스터링하여 서브 클래스의 수를 증가시키는 방법이다. 즉, 학습패턴의 특성공간(the eigen space)은 레인지 공간(the range space)과 널 공간(the null space)으로 구성되며, 레인지 공간의 차원은 클래스 수의 증가에 따라 증가한다. 따라서 변환 행렬을 구성할 때 클래스의 수를 늘려 널 공간을 최소화하게 되면 이 공간에 기인한 정보의 손실을 최소화 할 수 있다. 제안 방법을 X-OR 형태의 인공데이터와 AT&T와 Yale 벤취마크 얼굴영상 데이터베이스를 대상으로 실험한 결과 본 방법의 효용성을 확인하였다.

복합용도개발 내부공간의 외부공간 지향성에 관한 계획특성 연구 (A Study on the Planning Characteristics of Interior Space Aiming for the Exterior Space in Mixed-Use Development)

  • 김석기;성이용
    • 한국실내디자인학회논문집
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    • 제22권3호
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    • pp.43-51
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    • 2013
  • The purpose of this study is analysing the characteristics of interior space aiming for the exterior space in mixed-used development. The range of this study is limited as passage, department store, shoppingmall and Mixed Use Development. The method of this study is as follows. First, analysing the 7 samples of the interior space aiming for the exterior space in MXD through the framework of public character categorized as 5 factors, accessibility, openness, comfort properties, connectivity, convenience in use. Second, drawing a conclusion from the precedent step. The result of this study is as follows. First, the interior space has become bigger with time. And the public character is expanded with having the same structure of the city space. Second, the interior space solves the problem of the exterior space of city but prefers the same factors with the exterior space. Third, the street in the interior space has the characteristics of openness and comfort properties through diversification. And the open space is planned in various parts of the MXD and has the character of accessibility and connectivity.