• 대한수학회보
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• 제38권4호
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• pp.719-725
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• 2001

For a p-compact group G, if G-space X is of finite S-type then we show that the localization $S^{-1}H^*(X_{hG})$is zero. By using this result, we prove the localization theorem for the pair G-space (X, A)

• East Asian mathematical journal
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• 제24권1호
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• pp.7-10
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• 2008

We prove a localization theorem of Azukawa pseudometric at a local plurisubharmonic peak point of a domain in the complex Euclidean space.

• 대한수학회논문집
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• 제21권3호
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• pp.475-490
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• 2006

We give a way to obtain formulas for ${\pi}*{\psi}^{\kappa}_{n+1}$ in terms ${\psi}$ and ${\lambda}-classes$ where ${\pi}=\bar M_{g,n+1}{\rightarrow}\bar M_{g,n}(g=0,\;1,\;2)$ by the localization theorem. By using the formulas, we obtain Kontsevich-Manin type reconstruction theorems for $\bar M_{0,\;n}(\mathbb{R^m}),\;\bar M_{1,\;n},\;and\;\bar M_{2,\;n}$. We also (re)produce a lot of well-known relations in tautological rings, such as WDVV equation, the Mumford relations, the string and dilaton equations (g = 0, 1, 2) etc. and new formulas for ${\pi}*({\lambda}_g{\psi}^{\kappa}_{n+1}+...+{\psi}^{g+{\kappa}_{n+1}$.

• 대한수학회지
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• 제48권1호
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• pp.147-158
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• 2011

In this paper, we consider a multi-dimensional diffusion process in a self-similar random environment and prove a limit theorem for the shape of the full trajectory of the diffusion by using the localization phenomenon.

• 한국지진공학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.81-87
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• 2003

본 논문에서는 Shannon의 샘플링 이론을 이용하여 제한된 수의 센서에서 얻은 모드형상으로 정확한 모드형상을 재생성하고, 이렇게 재생성한 모드형상을 이용하여 구조물에 발생한 손상을 탐지할 수 있는지의 가능성에 대해 조사하였다. 우선 시간 영역에서의 Shannon의 샘플링 이론을 검토하였고, 이를 공간영역으로 확대하였다. 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론은 그 효용성을 확인하기 위하여 단순보의 모드형상을 해석적으로 구한 후 최소한으로 제한된 수의 샘플 데이터로 모드형상을 재생하였고 이를 원래의 모드형상과 비교하였다. 이렇게 하여 얻은 결과를 바탕으로 구조물의 모드형상을 추출하는 동적실험에서 필요한 최적 가속도계의 위치를 구할 수 있는 간단한 관계식을 제안하였다. 제안된 관계식과 공간영역으로 확대한 Shannon의 샘플링 이론의 실용성은 연속 2스팬으로 구성된 실험실 빔 구조물의 손상 전과 후의 모드형상에 적용하여 손상을 탐지함으로써 입증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권12호
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• pp.6009-6027
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• 2019

Support vector machine (SVM) classifiers have been widely used for object detection. These methods usually locate the object by finding the region with maximal score in an image. With bag-of-features representation, the SVM score of an image region can be written as the sum of its inside feature-weights. As a result, the searching process can be executed efficiently by using strategies such as branch-and-bound. However, the feature-weight derived by optimizing region classification cannot really reveal the category knowledge of a feature-point, which could cause bad localization. In this paper, we represent a region in an image by a collection of local feature-points and determine the object by the region with the maximum posterior probability of belonging to the object class. Based on the Bayes' theorem and Naive-Bayes assumptions, the posterior probability is reformulated as the sum of feature-scores. The feature-score is manifested in the form of the logarithm of a probability ratio. Instead of estimating the numerator and denominator probabilities separately, we readily employ the density ratio estimation techniques directly, and overcome the above limitation. Experiments on a car dataset and PASCAL VOC 2007 dataset validated the effectiveness of our method compared to the baselines. In addition, the performance can be further improved by taking advantage of the recently developed deep convolutional neural network features.

• 대한수학회지
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• 제38권5호
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• pp.1061-1068
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• 2001

We write down explicity a recursive formula of one-pointed gravitational Gromov-Witten invariants and reduce the computation of them to a combinatoric problem which is not solved yet. The one-pointed invariants were played important role in Givental’s program in mirror symmetry. In section 3, we describe the combinatoric problem which can be read independently.

• 대한수학회보
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• 제29권1호
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• pp.137-143
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• 1992

The purpose of this paper is to provide the affirmative solution of the following conjecture due to Davis and Geramita. Conjecture; Let A=R[T] be a polynomial ring in one variable, where R is a regular local ring of dimension d. Then maximal ideals in A are complete intersection. Geramita has proved that the conjecture is true when R is a regular local ring of dimension 2. Whatwadekar has rpoved that conjecture is true when R is a formal power series ring over a field and also when R is a localization of an affine algebra over an infinite perfect field. Nashier also proved that conjecture is true when R is a local ring of D[ $X_{1}$,.., $X_{d-1}$] at the maximal ideal (.pi., $X_{1}$,.., $X_{d-1}$) where (D,(.pi.)) is a discrete valuation ring with infinite residue field. The methods to establish our results are following from Nashier's method. We divide this paper into three sections. In section 1 we state Theorems without proofs which are used in section 2 and 3. In section 2 we prove some lemmas and propositions which are used in proving our results. In section 3 we prove our main theorem.eorem.rem.

• 대한수학회지
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• 제54권5호
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• pp.1573-1594
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• 2017

This paper deals with the existence and energy estimates of solutions for a class of degenerate nonlocal problems involving sub-linear nonlinearities, while the nonlinear part of the problem admits some hypotheses on the behavior at origin or perturbation property. In particular, for a precise localization of the parameter, the existence of a non-zero solution is established requiring the sublinearity of nonlinear part at origin and infinity. We also consider the existence of solutions for our problem under algebraic conditions with the classical Ambrosetti-Rabinowitz. In what follows, by combining two algebraic conditions on the nonlinear term which guarantees the existence of two solutions as well as applying the mountain pass theorem given by Pucci and Serrin, we establish the existence of the third solution for our problem. Moreover, concrete examples of applications are provided.

• 전자공학회논문지
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• 제50권3호
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• pp.160-173
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• 2013

본 논문에서는 실외 도로환경에서 주행하는 차량의 위치를 추정하기 위한 비쥬얼 오도메트리 기술을 제안한다. 제안하는 방법은 운전자의 이동계획에 따라 차량의 초기위치에서 원거리에 위치한 특정 목적지를 방문한 후 지나온 경로를 따라 다시 초기위치로 정확하게 복귀해야 하는 차량의 위치인식을 위해 사용된다. 위치인식에는 차량 전방의 3차원 정보획득을 위한 스테레오 카메라와 후방의 영상을 획득하는 단일 카메라를 사용한다. 차량이 목적지를 향해 순방향 주행할 때는 전방 스테레오 비쥬얼 오도메트리(stereo visual odometry)를 이용하여 이동차량의 위치를 추정하고 동시에 도로 및 주변 환경에 대한 3차원 전역지도를 그래프 구조로 생성한다. 차량이 목적지에 도달하여 복귀할 때는 후방의 단일 카메라에서 획득한 2차원 영상과 전역지도를 바탕으로 모노 비쥬얼 오도메트리(monocular visual odometry)로 위치를 추정한다. 복귀하는 차량의 위치를 정확하게 추정하기 위해서는 효과적인 전역지도의 노드 탐색방법이 요구된다. 후방 카메라의 영상 특징과 전역지도의 각 노드의 영상 특징을 정합하고 지도에 저장된 3차원 좌표를 이용하여 차량의 위치를 추정하였다. 또한 3차원 위치추정에 성공한 이전노드들의 정보를 바탕으로 매 영상 프레임마다 적응적으로 탐색영역을 확장하거나 줄이도록 하였다. 두 개의 서로 다른 경로에 대한 실험을 통하여 제안하는 방법의 성능을 검증하였다.