본 논문은 $NCV-{\mid}v_1$ > 라이브러리의 새로운 쌍대 구조의 특성과 그 응용에 대한 연구이다. 상태벡터가 고유벡터인 임의 n개 qudit 상의 모든 유니터리 연산은 1개와 2개의 $NCV-{\mid}v_1$ > 라이브러리 들의 합성으로 표현할 수 있다. 본 연구는 입력 상태벡터가 PP로 제한적인 Barenco의 n비트 U(2n) 연산자를 전역 극성의 입력 상태벡터로 확장 실현하는 것이다. 이와 같이 보강된 확장 실현은 유니터리 연산자의 제어게이트 합성 시에 $NCV-{\mid}v_1$ > 과 이의 쌍대인 $NCV^{\dag}-{\mid}v_1$ > 라이브러리 모두를 사용할 경우에 이들이 대칭적 쌍대 성질을 갖고 있어 모든 극성의 상태벡터 입력에 대해 AND 지배적 종속 합성이 가능하기 때문이다.
Park, Un-Sik;Choi, Jae-Weon;Yoo, Wan-Suk;Lee, Man-Hyung;Son, Kwon;Lee, Jang-Myung;Lee, Min-Cheol;Han, Sung-Hyun
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권1호
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pp.11-22
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2003
In this paper, a method for optimal placement of sensors and actuators is presented by using new measures of modal controllability and observability defined in a balanced coordinate system. The proposed new measures are shown to have a great advantage in practical use when they are used as criteria for selecting the locations of sensors and actuators, since the most controllable and observable locations can be obtained to be identical. In addition, they are more accurate than the measures of Hamdan and Nayfeh in that the effects of the eigenvector norm are considered into the magnitude of measures. In simulations, to verify the effectiveness of the proposed measures and optimal placement method, the closed-loop response of a simply supported flexible beam, in which the number and locations of actuators are determined by using the proposed measures and optimal placement method, has been examined and compared with the case of Hamdan and Nayfeh’s measures.
This paper presents an efficient numerical method for the computation of eigenpair derivatives for a real symmetric eigenvalue problem with distinct and multiple eigenvalues. The method has a very simple algorithm and gives an exact solution. Furthermore, it saves computer sotrage and CPU time. The algorithm preserves not only the symmetricity but also the band width of the matrices, allowing efficient computer storage and solution techniques. Results from the proposed method for calculating the eigenpair derivatives are compared with those from Rudisill and Chu's method and Nelson's method which is known efficient one in the case of distinct natural frequencies. As an example to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of distinct eigenvalues, a cantilever plate is considered. The design parameter of the cantilever plate is its thickness. For the eigenvalue problem with multiple natural frequencies, the adjacent eigenvectors are used in the algebraic equation as side conditions, lying adjacent to the multiplicity of multiple natural frequency distinct eigenvalues, which appear when design parameter varies. A cantilever beam is used to demonstrate the efficiency of the proposed method in the case of multiple natural frequencies. Results form the proposed method for calculating the eigenpair derivatives are compared with those from Dailey's method(an amendation of Ojalvo's work) which finds the exact eigenvector derivatives. The design parameter of the cantilever beam is its height. Data is presented showing the amount of CPU time used to compute the first ten eigenpair derivatives by each method. It is important to note that the numerical stability of the proposed method is proved.
본 논문에서는 멀티베이스라인 인터페로미터 방향 탐지 시스템에서 진폭 및 위상 부정합 오차를 보정할 수 있는 공분산행렬 기반 자체 교정 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법은 비용함수를 정의한 후 제한 조건을 갖는 비선형 최소화 방법으로서, 공간 섹터를 이용하여 부정합 오차를 획기적으로 교정하는 알고리즘이다. 다만 공간 섹터를 선정하기 위하여 초기 추정각을 요구하는 단점이 있으나, 이는 일반적인 비선형 최소화 문제의 공통적인 단점이다. 적절한 공간 섹터 간격을 선정하여 시뮬레이션한 결과, 제안된 방법이 기존 인터페로미터 방식보다 표본바이어스, 표본표준편차, 평균제곱오차면에서 획기적으로 우수한 통계적 성능을 보여주었다. 더구나 섹터 간격이 도래각과 $5^{\circ}$ 이내일 경우에, 30 dB의 진폭 부정합 및 $50^{\circ}$ 이상 큰 값의 위상 부정합이 발생하는 경우에도 획기적인 보정 능력을 보여주었으며, 신호대 잡음비에도 덜 민감한 특징을 나타내었다.
본 연구는 국내 언론학 분야에서의 연구 경향 및 지식 체계를 파악할 목적으로 언론학 분야의 대표적인 저널인 "한국언론학보"에 2005년부터 2015년까지 게재된 논문들 초록에 나타난 핵심어들을 중심으로 언어 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 이 기간동안 논문 초록에 가장 많이 출현한 핵심어들은 프레임, 트위터, 내용분석, 소셜미디어 등으로 나타났으며, 연결 중앙성과 위세 중앙성이 가장 높은 핵심어들은 사회자본, 신뢰, 트위터로 나타났다. 시기별로 연구 동향을 살펴본 결과 2010년 이전에는 주로 이용과 충족 이론, 의제 설정 이론, 프레이밍 이론 등 전통 매스 미디어 효과 이론을 기반으로 한 연구들이 많이 존재하였으나, 2011년 이후에는 스마트폰, 트위터 등 새로운 형태의 특정 미디어에 주목하면서 이루어진 연구들이 많이 등장하고 있는 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 나타난 결과는 향후 국내 언론학 관련 커리큘럼 구성이나 연구 시스템 등을 구축하는 데 실무적인 가이드라인으로 활용될 수 있다는 점에서 의미를 지닌다.
V2I(Vehicular to Infrastructure) 통신 시스템은 유선으로 연결된 기지국과 이동체간의 통신하는 시스템이다. V2I 통신은 기본적으로 이동체가 빠르게 이동하기 때문에 원하는 통신 성능을 얻기가 어렵다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 빔포밍 기술을 이용하여 최적의 경로를 찾는 방식을 통해서 통신 성능을 높일 수 있다. 빔포밍 기술 중 도래각 추정을 위한 MUSIC 알고리즘이 있다. MUSIC 알고리즘은 수신 신호의 방향벡터와 신호부공간의 고유벡터간의 직교하는 성질을 이용해 도래각을 추정하는 알고리즘이다. V2I 통신 환경에서는 최적 경로가 실시간으로 변하기 때문에 MUSIC 알고리즘의 높은 계산 복잡도로 인해 추정 오차가 발생하게 된다. 추정 오차를 줄이기 위해서 MUSIC 알고리즘의 추정 시간을 단축시켜야 한다. 따라서 본 논문에서는 MUSIC 알고리즘의 계산 복잡도를 낮추기 위한 알고리즘을 제안한다.
20개 검조소 자료 분석을 통해 국내연안에서 해일강도특성을 파악하고자 하였다. 조위편차 자료에 대한 통계분석 결과 해역별로 해일발생 특성이 구분되는 경향을 보였으며 서해안의 조위편차가 남해안 및 동해안에 비해 월등히 큰 것으로 나타났다. 30 cm 이상에 해당하는 해일고에 대해서 해일강도를 분석하였는데 태풍에 의한 해일을 분리한 결과 서해안의 경우 해일 발생이 주로 계절풍에 기인하여 동절기에 크게 나타나고 있는 반면 남해안과 동해안의 경우에는 계절풍의 영향은 미미하고 하절기 태풍에 의한 영향이 지배적인 것으로 나타나고 있다. EOF 분석을 통해 유추된 결과 역시 1차 고유벡터의 경우 서해안 지점에서 두드러진 값을 나타내는 등 일맥상통한 결과를 보이고 있다.
본 연구는 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보고자 하는 연구이다. 먼저 출현순서에 따른 저자키워드의 특징을 분석한 후 네트워크 분석 방법의 연결정도중심성, 근접중심성, 매개중심성, 위세중심성, 그리고 네트워크의 구조적공백성의 효과크기와 같은 지수를 사용하여 학술논문의 저자키워드 출현순서에 따른 저자키워드의 중요도를 측정해보았으며 각각의 네트워크 지수와 저자키워드의 출현순서와의 상관관계분석을 수행하였다. 네트워크 분석 지수 중 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수의 경우 각 학문분야별 저자키워드의 출현순서와의 상관관계의 결과에서의 유의한 분야의 수가 비교적 다른 지수에 비해 많았다. 이와 같은 결과를 통해 저자키워드의 중요도를 단지 출현빈도만으로 판단했던 것에서 벗어나 저자키워드의 중요도 측정을 위한 방법으로 연결정도중심성 지수, 매개중심성 지수도 고려해 볼 수 있음을 알 수 있었다.
The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.
본 논문은 효율적인 컨테이너 터미널의 영향력을 평가하기 위해 광양항과 부산항 컨테이너 터미널을 분석대상으로 선정하였다. 연구방법은 DEA분석(CCR, BCC모형) 후 DMU를 노드로 하고, DEA(BCC모형)의 참조집단과 람다값을 이용하여 사회 네트워크를 생성하고 아이겐벡터 중심성 분석에 의해 효율적인 DMU들의 영향력을 분석하였다. 분석결과는 첫째, DEA분석 결과 CCR효율성은 부산항의 PNC, HJNC, HPNT 컨테이너 터미널이 효율성 1이고, BCC효율성은 부산항의 신감만부두, 우암부두, PNC, HJNC, HPNT, BNCT 컨테이너 터미널이 효율성 1이다. 둘째, SNA분석 결과 아이겐벡터 중심성 분석에 의하면 HJNC터미널이 0.515로 가장 많이 참조되고 있는 컨테이너 터미널로 영향력이 가장 높은 것으로 볼 수 있다. PNC터미널이 0.512, 우암부두가 0.379, 순이고 광양항의 CJ대한통운 전체 영향력에서는 4위이나, 광양항 컨테이너 터미널 중에서는 0.256으로 가장 영향력있는 컨테이너 터미널이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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