In this paper, under some suitable conditions and in virtue of a selection which depends on a vector-valued function and a feasible set map, the sensitivity analysis of a class of implicit multifunctions is investigated. Moreover, by using the results established, the solution sets of parametric vector optimization problems are studied.
Robot programming has been discussed in detail during the recent years. Numerous studies in particular presented relevance, solution concepts and implementation of off-line programming. In this paper a new user-friendly robot programming method is introduced, which permits the implicit description and programming of assembly process. On the functional level of programming, the assembly processes are described in terms of their operational functions. On the language level, the individual functions are then translated into commands for the robots.
본 연구에서는 점 객체 (Point Object)를 이용하여 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현하는 다양한 방법에 따라 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정치가 달라지는 문제점을 검토하였다. 본 연구에서 다루어진 수치지도상에 아파트 단지의 위치를 표현방법은 아파트 단지의 중심점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 100미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 우측 50미터 떨어진 점을 이용하는 방법, 중심점에서 수평으로 좌측 100 미터 떨어진 점을 이용하는 방법 등이다. 4가지 방법은 개별 아파트가 아닌 아파트 단지별로 아파트의 가격과 속성이 공개되는 현재와 같은 상황에서 아파트 단지를 대표할 수 있는 점들로 가정되었다. 4개의 방법을 통해 각기 다른 지점에 표현된 수치지도상의 아파트 위치와 GIS를 이용하여 헤도닉 함수추정에 필수적인 위치변수가 측정되었다. 그리고 측정된 위치변수, 아파트의 물리적 속성을 나타내주는 변수, 아파트 위치에서의 미세먼지 (PM10) 수준을 나타내는 변수를 포함한 4개의 헤도닉 함수가 추정되었다. 또한 추정결과를 이용하여 미세먼지의 한계잠재가격이 추정되어 그 크기가 상호 비교되었다. 추정된 4개 함수간에 존재하는 차이를 중심점을 이용했을 경우의 얻어진 한계잠재가격을 기준으로 상호비교할 경우 그 크기의 차이는 3.33%에서 11.91% 정도임이 드러났다. 이는 중심점을 이용했을 경우 얻어진 데이터에 다른 함수식이나 다른 추정방법을 적용하였을 경우에 얻어지는 한계잠재가격들 간의 차이보다 크거나 유사한 것이다. 본 연구의 시사점은 GIS와 헤도닉 함수를 이용한 대기질의 한계잠재가격의 추정시 수치지도상의 아파트단지 위치표현방법이 적지 않은 영향을 미치기 때문에 다양한 위치표현 방법을 시도하여 분석결과가 민감하게 변하는 가를 주의 깊게 분석해야 한다는 점이다.
EEG-based brain-computer interfaces has focused on explicitly expressed intentions to assist physically impaired patients. For EEG-based-computer interfaces to function effectively, it should be able to understand users' implicit information. Since it is hard to gather EEG signals of human brains, we do not have enough training data which are essential for proper classification performance of implicit intention. In this paper, we improve the subject independent classification of implicit intention through the generation of additional training data. In the first stage, we perform the PCA (principal component analysis) of training data in a bid to remove redundant components in the components within the input data. After the dimension reduction by PCA, we train ICA (independent component analysis) network whose outputs are statistically independent. We can get additional training data by adding Gaussian noises to ICA outputs and projecting them to input data domain. Through simulations with EEG data provided by CNSL, KAIST, we improve the classification performance from 65.05% to 66.69% with Gamma components. The proposed sample generation method can be applied to any machine learning problem with fewer samples.
본 연구에서는 비국부 적분 연산기로 표현되는 페리다이나믹 방정식의 수렴성을 검토한다. 정적/준정적 손상 해석 문제를 효율적으로 해석하기 위해 페리다이나믹 방정식의 implicit 정식화가 필요하다. 이 과정에서 페리다이나믹 비국부 적분 방정식으로부터 대수방정식 형태가 나타나게 되어 시스템 행렬 계산을 위해 많은 시간이 소요되기 때문에, 효율적인 계산을 위해 수렴성이 중요한 요소가 된다. 특히 radial influence 함수를 적분 kernel로 사용하는 경우 fractional Laplacian 적분 방정식이 유도된다. 비국부 적분 연산기의 교윳값 성질에 의해 대수방정식의 condition number가 radial influence 함수의 차수 및 비국부 영역의 크기에 영향을 받는 것이 수학적으로 확인되었다. 본 연구에서는 이를 토대로 균열이 있는 페리다이나믹 정적 해석 문제를 Newton-Raphson 방법으로 해석할 때 적분 커널의 차수, 비국부 영역의 크기 등이 대수방정식의 condition number와 preconditioned conjugate gradient (PCG) 방법으로 계산 시 수렴성 및 계산 시간에 미치는 영향을 수치적으로 분석한다.
The merit function arises from the development of the solution methods for the complementarity problems defined over the cone of non negative real vectors and has been well extended to the complementarity problems defined over the symmetric cones. In this paper, we focus on the extension of the merit functions including the gap function, the regularized gap function, the implicit Lagrangian and others to the complementarity problems defined over the nonsymmetric matrix cone. These theoretical results of this paper suggest new solution methods based on unconstrained and/or simply constrained methods to solve the matrix cone complementarity problems (MCCP).
This paper presents a novel method for predicting the failure probability of structural or mechanical systems subjected to random loads and material properties involving multiple design points. The method involves Multicut High Dimensional Model Representation (Multicut-HDMR) technique in conjunction with moving least squares to approximate the original implicit limit state/performance function with an explicit function. Depending on the order chosen sometimes truncated Cut-HDMR expansion is unable to approximate the original implicit limit state/performance function when multiple design points exist on the limit state/performance function or when the problem domain is large. Multicut-HDMR addresses this problem by using multiple reference points to improve accuracy of the approximate limit state/performance function. Numerical examples show the accuracy and efficiency of the proposed approach in estimating the failure probability.
An implicit turbulent flow solver is developed for 2-D unstructured hybrid meshes. Spatial discretization is accomplished by a cell-centered finite volume formulation using an upwind flux differencing. Time is advanced by an implicit backward Euler time stepping scheme. Flow turbulence effects are modeled by the Spalart-Allmaras one equation model, which is coupled with wall function. The numerical method is applied for flows on a flat plate, the NACA 0012 airfoil, and the Douglas 3 element airfoil. The results are compared with experimental data.
본 연구에서는 EPAM(Elementary Perceiver and Memorizer) Ⅳ를 사용하여 인공 문법이 사용된 암묵적 학습에서의 인간 수행을 모사하였다. 암묵 학습(implicit learning) 과제에서 참가자들은 인공 문법(rtificial grammar)을 사용해 만들어진 '문법적' 문자열과 무선적으로 만들어진 '비문법적' 문자열을 학습하였는데, 이 때 비문법적 문자열보다 문법적 문자열의 학습이 더 우수하였다. 또한 참가자들은 이전에 본 적이 없었던 새로운 문자열에 대해서도 그 문법성을 판단할 수 있었다. 단순 기억 시스템인 EPAM Ⅳ에 항목 내 군집화(within-item chunking) 기능을 추가하여 암묵 학습 과제에서의 인간수행을 모사한 결과, EPAM Ⅳ 또한 무선적인 문자열보다 문법적인 문자열을 보다 잘 학습하였고, 비문법적 문자열과 문법적 문자열을 구별할 수 있었다. 이러한 결과는 인공 문법을 사용한 암묵 학습 과제에서의 수행이 규칙 추상화보다는 군집화(chunking)에 근거한 재인 기억을 바탕으로 이루어짐을 시사한다.
Polarisation of biological and psychosocial aspects of psychiatry is nowadays main stream. Current knowledges of the interaction between biology and psychology make it possible to consider a truly integrative approach of the two aspects. Research findings suggest that the neuronal plasticity is the key mechanism to answer how the mental function work to an environmental stimuli and how the psychotherapeutic approach work on the brain. Advances in neuroscience research have led to a more sophisticated understanding of how psychotherapy may affect brain function. Even though there have been a tremendous efforts to find out the neurobiological mechanism of mental function, the answer is at best premature. In this article, research findings about of neuronal plasticity, implicit memory, animal studies which were associated with psychotherapy and psychological aspects were reviewed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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