본 연구에서는 유추를 바탕으로 삼각형의 코사인정리를 n각형으로 일반화시키고, 이를 벡터를 이용하여 증명할 것이다. 이를 통해, 수학교과의 내용을 유추를 통해 확장하는 한 예를 제시할 것이며, 수학 영재 교육에서 수학적 사고(특히 일반화, 유추)를 계발 육성하기 위한 교수-학습 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes a method to reduce operation time using discrete cosine transform and to improve image quality by the DC gain correction. Conventional filtered back projection (FBP) filtering in the frequency domain using Fourier transform, but the filtering process uses complex number operations. To simplify the filtering process, we propose a filtering process using discrete cosine transform. In addition, the image quality of reconstructed images are improved by correcting DC gain of sinograms. To correct the DC gain, we propose to find an optimum DC weight is defined as the ratio of sinogram DC and optimum DC. Experimental results show that the proposed method gets better performance than the conventional method for phantom and clinical CT images.
Cosine and Sine function is widely used for the arithmetic, translation, object drawing, Simulation and etc. of Computer Graphics in Natural Science and Engineering. In general, Cordic Algorithm is effective method since it has relatively small size and simple architecture on trigonometric function generation. However profitably it has those merits, the problem of operation speed is occurred. In graphic display system, the operation result of object drawing is quantized and has the condition that is satisfied with rms error less than 1. So in this paper, the proposed generator is composed of partition operation at each ${\pi}/4$ and basic Cosine, Sine function generator in the range of $0{\sim}{\pi}/4$ using the lower order of Tayler's series in an acceptable error range, that enlarge the range of $0{\sim}2{\pi}$ according to a definition of the trigonometric function for the purpose of having a high speed Cosine, Sine function generation. And, division operator using code partition for divisor three is proposed, the proposed function generator has high speed operation, but it has the problems in the other application parts with accurate results, is need to increase the speed of the multiplication.
In this study, real-time collection of mold vibration signals during injection molding processes was achieved through IoT devices installed on the mold surface. To analyze changes in the collected vibration signals, injection molding was performed under six different process conditions. Analysis of the mold vibration signals according to process conditions revealed distinct trends and patterns. Based on this result, cosine similarity was applied to compare pattern changes in the mold vibration signals. The similarity in time and acceleration vector space between the collected data was analyzed. The results showed that under identical conditions for all six process settings, the cosine similarity remained around 0.92±0.07. However, when different process conditions were applied, the cosine similarity decreased to the range of 0.47±0.07. Based on these results, a cosine similarity threshold of 0.60~0.70 was established. When applied to the analysis of mold vibration signals, it was possible to determine whether the molding process was stable or whether variations had occurred due to changes in process conditions. This establishes the potential use of cosine similarity based on mold vibration signals in future applications for real-time monitoring of molding process changes and anomaly detection.
본 논문에서는 주파수 대역을 효과적으로 이용하기 위한 16-QAM과 49-QPR 시스템을 실현하였으며, 구형대역 특성을 갖는 저역통과필터 대신에 raised-cosine 필터를 사용하여 오율과 ISI를 고찰하였다. 주파수 대역을 제한하기 위해 raised-cosine 필터를 사용하면 임의의 스펙트럴 효율을 얻는데 필요한 SNR 을 감소시킬 수 있다. 이를 실험적으로 측정한 결과 49-QPR 시스템의 대역폭 효율이 roll-off계수 a가 각각 0.5. 1을 갖는 경우 16-QAM의 대역폭 효율보다 약 8%와 15%가 향상되었다. 또한 AWGN과 ISI가 존재하는 경우 49-QPR 시스템의 성능해석을 위한 눈그림과 오율식을 유도하였으며, 이들 16-QAM 시스템의 경우와 비교하였다.
Global state space's optimal policy is used for offline controller in the form of table by using Dynamic Programming. If an optimal policy table has a large amount of control data, it is difficult to use the system in a low capacity system. To resolve these problem, controller using the compressed optimal policy table is proposed in this paper. A DCT is used for compression method and the cosine function is used as a basis. The size of cosine function decreased as the frequency increased. In other words, an essential information which is used for restoration is concentrated in the low frequency band and a value of small size that belong to a high frequency band could be discarded by quantization because high frequency's information doesn't have a big effect on restoration. Therefore, memory could be largely reduced by removing the information. The compressed output is stored in memory of embedded system in offline and optimal control input which correspond to state of plant is computed by interpolation with Inverse DCT in online. To verify the performance of the proposed controller, computer simulation was accomplished with a one link inverted pendulum.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.97-106
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2021
Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.335-352
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2023
When solving multi-objective optimization problems, the blindness of the evolution direction of the population gradually emerges with the increase in the number of objectives, and there are also problems of convergence and diversity that are difficult to balance. The many- objective optimization problem makes some classic multi-objective optimization algorithms face challenges due to the huge objective space. The sine cosine algorithm is a new type of natural simulation optimization algorithm, which uses the sine and cosine mathematical model to solve the optimization problem. In this paper, a knee-driven many-objective sine-cosine algorithm (MaSCA-KD) is proposed. First, the Latin hypercube population initialization strategy is used to generate the initial population, in order to ensure that the population is evenly distributed in the decision space. Secondly, special points in the population, such as nadir point and knee points, are adopted to increase selection pressure and guide population evolution. In the process of environmental selection, the diversity of the population is promoted through diversity criteria. Through the above strategies, the balance of population convergence and diversity is achieved. Experimental research on the WFG series of benchmark problems shows that the MaSCA-KD algorithm has a certain degree of competitiveness compared with the existing algorithms. The algorithm has good performance and can be used as an alternative tool for many-objective optimization problems.
Utilizing a cosine transform in image compression has several recognized performance benefits, resulting in the ability to attain large compression ratio with small quality loss. Also, various models incorporating Human Visual System (HVS) to Discrete Cosine Trans-form (DCT) scheme are considered. Using the exact frequency components of DCT basis function, the optimum modulation transfer function (MTF) is obtained analytically. The errors at a block boundary which is important factor in transform coder are criteria for error measurement. The HVS weight coding results in perceptually higher quality images compared with the unweighted scheme.
A new interpolation function, named modified raised-cosine interpolation, is proposed. This function is derived from the linear combination of weighted triangular and raised-cosine functions to reduce the effect of side lobes which incur the interpolation error. Interpolation error reduces significantly for higher-order convolutional interpolation functions of linear operators, but at the expense of resolution error due to the attenuation of main lobe. However, the proposed interpolation function enables us to reduce the side lobes as well as to preserve the main lobe. To prove practicality, this function is applied in image reconstruction and enlargement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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