• 자연과학논문집
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• 제8권2호
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• pp.17-20
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• 1996

Fiber의 dimension이 일일 때, Equivariant Serre problem이 실 대수 범주에서 맞다는 것을 보였다. 즉 실 표현공간 위에서의 equivariant line bundle은 실 표현공간과 어떤 G-module의 product bundle과 동치임을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권7호
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• pp.553-558
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• 2007

WSN의 보안 알고리즘은 센서노드의 제한된 자원을 근거로 비교적 적은 연산과 적은 메모리를 필요로 하는 대칭키를 이용하여 주로 연구되어 왔다. 하지만 공개키와 관련한 최근의 연구들은 실제 측정을 통해 센서노드가 가진 적은 자원으로도 공개키가 사용 가능하다는 것을 보였으며 WSN에서 공개키의 사용을 가정한다면 자원 절약적인 키 관리 방법이 필요하다. 이 논문에서는 공개키의 중요한 키 관리 작업 중 하나인 인증서 폐지를 위한 두 가지 효율적인 인증서 폐지 목록 표현 기법을 소개한다. 첫 번째는 broadcast encryption에서 사용되는 CS(Complete Subtree)를 이용하는 기법이고 두 번째는 인증서의 유효성을 이진벡터로 표현한 새로운 기법인 BVS(Bit Vector Scheme)이다. BVS 및 CS를 이용하여 통신 오버헤드를 얼마나 줄일 수 있는지 보이고 관련된 방법들의 비교로 결론을 내린다.

• East Asian mathematical journal
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• 제11권2호
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• pp.229-235
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• 1995

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1990년도 추계학술대회 논문집 학회본부
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• pp.450-456
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• 1990

In this paper, production system is implemented with the inferential neural network model using semantic network and directed graph. Production system can be implemented with the transform of knowledge representation in production system into semantic network and of semantic network into directed graph, because directed graphs can be expressed by neural matrices. A concept node should be defined by the state vector to calculated the concepts expressed by matrices. The expressional ability of neunal network depends on how the state vector is defined. In this study, state vector is overlapped and each overlapping part acts as a inheritant of concept.

• 대한수학회지
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• 제54권1호
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• pp.227-248
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• 2017

In this paper, we reduce the classification problem of equivariant (topological complex) vector bundles over a simple graph to the classification problem of their isotropy representations at vertices and midpoints of edges. Then, we solve the reduced problem in the case when the simple graph is homeomorphic to a circle. So, the paper could be considered as a generalization of [3].

• 대한수학회보
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• 제58권2호
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• pp.507-514
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• 2021

Vector-valued Eisenstein series of weight 3/2 are often not holomorphic. In this paper we prove that, for an even lattice Ḻ, if there exists an odd prime p such that Ḻ is local p-maximal and the determinant of Ḻ is divisible by p2, then the Eisenstein series of weight 3/2 attached to the discriminant form of Ḻ is holomorphic.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권4호
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• pp.238-246
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• 2011

This paper proposes a new semantic representation and its associated similarity measure. The representation expresses textual context observed in a context of a certain term as a network where nodes are terms and edges are the number of cooccurrences between connected terms. To compare terms represented in networks, a graph kernel is adopted as a similarity measure. The proposed representation has two notable merits compared with previous semantic representations. First, it can process polysemous words in a better way than a vector representation. A network of a polysemous term is regarded as a combination of sub-networks that represent senses and the appropriate sub-network is identified by context before compared by the kernel. Second, the representation permits not only words but also senses or contexts to be represented directly from corresponding set of terms. The validity of the representation and its similarity measure is evaluated with two tasks: synonym test and unsupervised word sense disambiguation. The method performed well and could compete with the state-of-the-art unsupervised methods.

• 한국소음진동공학회논문집
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• 제22권8호
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• pp.777-783
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• 2012

진동 인텐시티는 진동시스템에서 진동원의 위치를 찾는데 사용되어 왔다. 벡터 표현법 사용에 의해 파워흐름의 원인과 진동에너지 전달경로가 밝혀질 수 있다. 그러나, 판과 같은 구조물의 넓은 면적으로 인해 벡터 가시화를 사용하여 명확한 전달경로를 알아낼 수 없었다. 실험적으로 큰 면적의 물체에서는 측정점의 수가 늘어나게 된다. 이것은 측정에 많은 시간이 요구된다. 이번 연구에서는 FEM과 실험에 의한 모든 면에서 파워흐름 전달경로를 분명하게 가리키기 위해 유선 표현법이 사용되었다. 진동 인텐시티 전달경로를 분명하게 향상시키기 위해 실험과 FEM으로부터의 유선 표현을 비교하였다. 또한 FEM과 실험의 개선된 전달경로 가시화를 기존의 벡터표현과 비교하였다. 이 유선 가시화는 큰 표면을 갖는 판과 같은 구조물에 대해 진동원과 상세한 에너지 전달경로를 확인하는데 유용하다. 그 뿐만 아니라, 이 가시화 방법은 실험과 FEM 해석에 대해 많은 측정점을 필요로 하지 않는다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제16권2호
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• pp.343-359
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• 2020

In this paper, a new algorithm is proposed for three-dimensional (3D) shape recognition using local features of model views and its sparse representation. The algorithm starts with the normalization of 3D models and the extraction of 2D views from uniformly distributed viewpoints. Consequently, the 2D views are stacked over each other to from view cubes. The algorithm employs the descriptors of 3D local features in the view cubes after applying Gabor filters in various directions as the initial features for 3D shape recognition. In the training stage, we store some 3D local features to build the prototype dictionary of local features. To extract an intermediate feature vector, we measure the similarity between the local descriptors of a shape model and the local features of the prototype dictionary. We represent the intermediate feature vectors of 3D models in the sparse domain to obtain the final descriptors of the models. Finally, support vector machine classifiers are used to recognize the 3D models. Experimental results using the Princeton Shape Benchmark database showed the average recognition rate of 89.7% using 20 views. We compared the proposed approach with state-of-the-art approaches and the results showed the effectiveness of the proposed algorithm.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.817-821
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• 2001

본 논문은 분류 문제의 훈련 패턴으로부터 형성되는 커널 공간의 저밀도 표현을 가능하게 하는 커널 방법에 대한 새로운 학습방법론을 제안한다. 선형 판별 함수에 대한 기존의 학습법 중에서 이완 절차가 SVM(Support Vector Machine) 분류기와 동등하게 선형분리 가능 패턴분류 문제의 최대 마진 분리 초평면을 얻을 수 있다. 기존의 이완 절차는 지원 백터에 대한 필요 조건을 만족한다. 본 논문에서는 학습 중 지원 벡터를 확인하기 위한 충분 조건을 제시한다. 순차적 학습을 위하여 기존의 SVM을 확장하고 커널 판별함수를 정의한 후에 체계적인 학습방법을 제시한다. 실험 결과는 새 방법이 기존의 방법과 동등하거나 우수한 분류 성능을 갖고있음을 보여준다.