Let $C[0,t]$ denote the function space of all real-valued continuous paths on $[0,t]$. Define $X_n:C[0,t]{\rightarrow}\mathbb{R}^{n+1}$ by $Xn(x)=(x(t_0),x(t_1),{\cdots},x(t_n))$, where $0=t_0$ < $t_1$ < ${\cdots}$ < $t_n$ < $t$ is a partition of $[0,t]$. In the present paper, using a simple formula for the conditional expectation given the conditioning function $X_n$, we evaluate the $L_p(1{\leq}p{\leq}{\infty})$-analytic conditional Fourier-Feynman transform and the conditional convolution product of the cylinder functions which have the form $$f((v_1,x),{\cdots},(v_r,x))\;for\;x{\in}C[0,t]$$, where {$v_1,{\cdots},v_r$} is an orthonormal subset of $L_2[0,t]$ and $f{\in}L_p(\mathbb{R}^r)$. We then investigate several relationships between the conditional Fourier-Feynman transform and the conditional convolution product of the cylinder functions.
본 논문에서는 FCM 클러스터링 알고리즘을 기반으로 하는 퍼지뉴럴네트워크를 제안한다. 일반적으로, 퍼지규칙을 생성할 때 차원이 증가하면 퍼지 규칙의 수가 기하급수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 제안된 네트워크의 퍼지 규칙은 FCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 생성한다. 퍼지 규칙의 전반부 파라미터는 FCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 퍼지 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 퍼지뉴럴네트워크의 학습은 뉴런의 연결을 조절함으로써 실현되고, 오류 역전파 알고리즘에 의해 행해진다. 마지막으로, 제안된 네트워크는 비선형 공정으로의 적용을 통해 성능을 평가한다.
네트워크형 도로터널 내 분기부 구조물과 제트팬에 의한 분기 환기효율 분석하고자 실제 도로터널을 1/45로 축소하여 실험을 수행하였다. 차량이 주행할 때 발생하는 교통관성력을 적용하기 위해 블로워 팬를 사용하여 축소모형 터널내 기류를 형성하였고, 터널의 국부적인 위치에서 속도를 측정하여 분기 효율을 연구하였다. 구조물의 특징으로 발생되는 환기 저감을 개선하기 위해 제트팬을 설치하여 터널 내 환기 효율을 최적화하였다.
VLSI 설계에서의 분할(partitioning)은 기능의 최적화를 위하여 설계하고자 하는 회로의 그룹화(grouping)하는 단계로서 레이아웃(layout)에서 면적과 전파지연의 최소화를 위해 함께 배치할 소자를 결정하는 문제이다. 이러한 분할 문제에서 해를 얻기 위해 사용되는 알고리즘은 Kernighan-Lin 알고리즘, Fiduccia Mattheyses heuristic, 시뮬레이티드 어닐링, 유전자 알고리즘 등의 방식이 이용된다. 본 논문에서는 회로 분할 문제에 대하여 유전자 알고리즘과 확률 진화 알고리즘을 결합한 어댑티드 유전자 알고리즘을 이용한 해 공간 탐색(solution space search) 방식을 제안하였으며, 제안한 방식을 유전자 알고리즘 및 시뮬레이티드 어닐링 방식과 비교, 분석하였고, 어댑티드 유전자 알고리즘이 시뮬레이티드 어닐링 및 유전자 알고리즘보다 더 효과적으로 최적해에 근접하는 것을 알 수 있었다.
다차원척도법은 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 표현하기 위한 다변량 자료의 탐색적 분석기법이다. 그러나 일반적인 다차원척도그림에서는 개체들의 유사성 정보만이 표현될 뿐 변수와 관련된 정보가 나타나지 않기 때문에 그림의 해석 상에 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 범주형 자료를 다중표시행렬로 변환하고 Torgerson (1958)의 알고리즘에 의한 다차원척도법을 적용하여 개체들의 군집화 성향과 군집들의 상대적 크기를 다차원척도그림으로 시각화하였다. 그리고 Shin 등 (2015)의 분할법을 적용하여 범주형변수의 범주수준별 정보를 다차원척도그림 상에 투영하여 추가적인 정보를 표현하였다. 따라서 본 연구에서 제안하고자 하는 다차원척도그림을 이용하면 개체들의 유사성 정보와 함께 범주형변수들 사이의 연관성도 탐색할 수 있는 장점이 있다.
본 논문에서는 한 개의 선형 제약식 하에서 의사결정변수가 상한 값을 갖는 오목 함수 최소화 문제를 다룬다. 제시된 분지 한계 해법은 단체를 분할 단위로 사용하였다. 오목함수를 가장 단단하게 하한추정하는 볼록덮개함수를 단체 상에서 유일하게 구할 수 있기 때문이다. 분지가 일어날 때마다 후보 단체로부터 1 차원 낮은 2 개의 하위 단체들이 생성된다. 이 때 후보 단체에 포함되어 있던 가능해 집합은 각각의 하위 단체로 분할된다. 한계 연산 절차는 선형인 볼록 덮개 함수를 목적 함수로 하는 선형계획법을 부문제로 정의하고 해를 구한다. 부문제의 최적 목적함수 값으로부터 최적 오목목적함수의 하한과 상한을 갱신하고, 원문제의 최적해를 포함하지 않는 단체들을 고려 대상에서 제외시킨다. 본 해법의 최대 장점은 하위 단체로 분할될수록 부문제들의 크기가 점점 작아진다는데 있다. 이것은 한계 연산의 계산량이 줄어든다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 배낭 제약식 유형의 제약식 하에서의 오목 함수 최소화 문제의 해법을 개발하는데 응용될 수 있을 것이다.
패턴 분류에 많이 사용되는 기법 중의 하나인 메모리 기반 추론 알고리즘은 단순히 메모리에 저장된 학습패턴 또는 초월평면과 테스트 패턴간의 거리를 계산하여 가장 가까운 학습패턴의 클래스로 분류하기 때문에 테스트 패턴을 분류하는 기준을 설명할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위하여, 메모리 기반 학습 기법인 RPA를 기반으로 학습패턴들에 내재된 규칙성을 표현하는 IF-THEN 형태의 규칙을 생성하는 점진적 학습 알고리즘을 제안하였다. 하지만, RPA에 의해 생성된 규칙은 주어진 학습패턴 집합에만 충실히 학습되어 overfitting 현상을 보이게 되며, 또한 패턴 공간의 과도한 분할로 인하여 필요 이상으로 많은 개수의 규칙이 생성된다. 따라서, 본 논문에서는 생성된 규칙으로부터 불필요한 조건을 제거함으로써 ovefitting 현상을 해결함과 동시에 생성되는 규칙의 개수를 줄일 수 있는 점진적 규칙 추출 알고리즘을 제안하였으며, UCI Machine Learning Repository의 벤치마크 데이터를 이용하여 제안한 알고리즘의 성능을 입증하였다.
International Convention Center Jeju(ICCJ) was planed and built for accommodating a variety of conventional and exhibitional activities. For a better flexibility of operation, almost all rooms in ICCJ are designed to be subdivided Into a couple of small rooms with installation of movable partition walls. Architectural and acoustical design should be deliberatively and cooperatively undertaken to cope with such a complex condition. Conference hall, the largest room in ICCJ, has a capacity of 5000 seats who:1 used as a whole. It could be divided into 3 halls, one with 2000 pre-installed seats on slanted floor, up/down removable stage and its settings above, and the other 2 flat rooms with no seats installed. A devided hall with pre-installed seats and stage is designed for a multi-use auditorium. Almost all surfaces except ceilings adjacent to the stage are sound absorptively treated, in regard to extensive use of sound reinforcement systems. Its reverberation time 1.65 sec without audience, which is roughly correspond to 1.50 sec with fully occupied audience. When there is a need for a larger room, all the partition wail Is removed and the hall could be used as a whole. Exhibition hall is located in the first floor of ICCJ. Absorption and softness are needed for the hat 1 because exhibition behavior has something noisy features. Perforated MDF panels with porous materials and air space in the back groundare adopted for the walls. There are one large, two medium, and several small convention rooms in ICJJ. The room are also acoustically designed for maximum flexibility with no defects soundwisely.
비선형 공정에 대한 퍼지 모델링에서, 퍼지 규칙은 일반적으로 입력 변수 선택, 공간 분할 수 및 소속 함수에 의해 형성된다. 비선형 공정에 대한 퍼지 규칙의 생성은 차원이 증가할수록 규칙의 수가 지수적으로 증가하는 문제를 가지고 있다. 이를 해결하기 위해, 입력 공간의 퍼지 분할에 의한 퍼지 규칙을 생성함으로써 복잡한 비선형 공정을 모델링 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 HCM 클러스터링 알고리즘을 이용하여 입력 공간을 분산 형태로 분할함으로써 비퍼지 추론 시스템의 규칙을 생성한다. 규칙의 전반부 파라미터는 HCM 클러스터링 알고리즘에 의한 소속행렬로 결정된다. 규칙의 후반부는 다항식 함수의 형태로 표현되며, 각 규칙의 후반부 파라미터들은 표준 최소자승법에 의해 동정된다. 마지막으로, 비선형 공정으로는 널리 이용되는 데이터를 이용하여 비선형 특성 및 성능을 평가한다. 본 실험을 통해 고차원의 비선형 시스템은 매우 적은 수의 규칙을 가지고 모델링할 수 있었다.
This study has analysed the composition elements in a cafe space where visual transfer-elements are filled and the perceptual characteristics of facade designs with the purpose of drawing any important elements to advertisement and their related items for uniqueness of designs. For the analysis of the perception process shown in the consecutive situations of observing and visiting cafes, the cafe facade was grouped and stereotyped for the analysis of perceptual characteristics and significant composition elements for better designing of cafes through survey with representative facades as subjects. The conclusions from this study are the followings. First, for the uniqueness specific to cafes to be integrated into facade, memory was chosen first as the most significant advertisement factor followed by interest as with male and attention as with female. The memory has much to do with furniture and finishing material of Clause (4), Chapter 4.1 and the types having effects on perception of Clause (1) and the atmosphere having effect on that of Clause (2) were found to be major factors to attention and interest. Second, it was found out that women preferred horizontally stable partition and men clearly divided facades. The factor of shape was observed first among the constituents of facade followed by color. There was no difference with 'shape' between men and women and color was found to be a space constituent having a lot of effects on women. Third, the memory of experience from visiting a cafe was very likely to offer the motivation of visiting it again, on which furniture had the most effect followed by finishing material and color. Such elevation elements as facade and logo were found not to have effect on the memory or the re-visit. Any intention of visiting again seemed to be influenced by such comprehensive images as atmosphere rather than by any concrete facade, furniture, or appliance. From the above viewpoint, facade design should have any uniqueness or impressive feature as well as the effect of making passers-by drop in and attracting them into the shop. The analysis of attributes of facade constituents revealed that the abstract images in addition to the configuration of facade had much to do with interest or behavior.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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