KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권11호
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pp.3916-3936
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2014
Smartphone applications like games, image processing, e-commerce and social networking are gaining exponential growth, with the ubiquity of cellular services. This demands increased computational power and storage from mobile devices with a sufficiently high bandwidth for mobile internet service. But mobile nodes are highly constrained in the processing and storage, along with the battery power, which further restrains their dependability. Adopting the unlimited storage and computing power offered by cloud servers, it is possible to overcome and turn these issues into a favorable opportunity for the growth of mobile cloud computing. As the mobile internet data traffic is predicted to grow at the rate of around 65 percent yearly, even advanced services like 3G and 4G for mobile communication will fail to accommodate such exponential growth of data. On the other hand, developers extend popular applications with high end graphics leading to smart phones, manufactured with multicore processors and graphics processing units making them unaffordable. Therefore, to address the need of resource constrained mobile nodes and bandwidth constrained cellular networks, the computations can be migrated to resourceful servers connected to cloud. The server now acts as a bridge that should enable the participating mobile nodes to offload their computations through Wi-Fi directly to the virtualized server. Our proposed model enables an on-demand service offloading with a decision support system that identifies the capabilities of the client's hardware and software resources in judging the requirements for offloading. Further, the node's location, context and security capabilities are estimated to facilitate adaptive migration.
Abelian군(群)의 presheaf에 관한 직적(直積)과 직화(直和)를 Category 입장에서 정의(定義)하고 presheaf $F_{\lambda}\;({\lambda}{\epsilon}{\Lambda})$들의 두 직적(直積)(또는 直和)은 서로 동형적(同型的) 관계(關係)에 있으며, 특히 ${\phi}:X{\rightarrow}Y$가 homeomorphism이라 하고 ${\phi}_*F$를 X상(上)의 presheaf F의 direct image이라 하면 (1) $({\phi}_*F, \;{\phi}_*(f_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$가 $({\phi}_*F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}$의 직적(直積)일 때 오직 그때 한하여 $(F,\;(f_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$는 $(F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$의 직적(直積)이다. (2) $({\phi}_*F,\;{\phi}_*(l_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$가 $({\phi}_*F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}$의 직화(直和)일 때 오직 그때 한하여 $(F,\;(l_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$는 $(F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$의 직화(直和)이다. Let $(F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$ be an indexed set of presheaves of abelian group on topological space X. We can define the cartesian product $$\prod_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}\;F_{\lambda}$$ of $(F_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$ by $$(\prod_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}\;F_{\lambda})(U)=\prod_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}(F_{\lambda}(U))$$ for U open in X $${\rho}_v^u:\;(\prod_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}\;F_{\lambda})(U){\rightarrow}(\prod_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}\;F_{\lambda})(V)((s_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}{\rightarrow}(_{\lambda}{\rho}_v^u(s_{\lambda}))_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}})$$ for $V{\subseteq}U$ open in X where $_{\lambda}{\rho}^U_V$ is a restriction of $F_{\lambda}$, And we have natural presheaf morphisms ${\pi}_{\lambda}$ and ${\iota}_{\lambda}$ such that ${\pi}_{\lambda}(U):\;({\prod}_\;F_{\lambda})(U){\rightarrow}F_{\lambda}(U)((s_{\lambda})_{{\lambda}{\epsilon}{\Lambda}}{\rightarrow}s_{\lambda})$${\iota}_{\lambda}(U):\;F_{\lambda}(U){\rightarrow}({\prod}\;F_{\lambda})(U)(s_{\lambda}{\rightarrow}(o,o,{\cdots}\;{\cdots}o,s_{\lambda},o,{\cdots}\;{\cdots}o)$ for $(s_{\lambda}){\epsilon}{\prod}_{\lambda}\;F_{\lambda}(U)$ and $(s_{\lambda}){\epsilon}F_{\lambda}(U)$.
Objective: Making a new ergonomic interface system based on camera vision system, which helps the handicapped in home environment. Background: Enabling the handicapped to manipulate the consumer electronics by the proposed interface system. Method: A wearable device for capturing the eye image using a near-infrared(NIR) camera and illuminators is proposed for tracking eye gaze position(Heo et al., 2011). A frontal viewing camera is attached to the wearable device, which can recognize the consumer electronics to be controlled(Heo et al., 2011). And the amount of user's eye fatigue can be measured based on eye blink rate, and in case that the user's fatigue exceeds in the predetermined level, the proposed system can automatically change the mode of gaze based interface into that of manual selection. Results: The experimental results showed that the gaze estimation error of the proposed method was 1.98 degrees with the successful recognition of the object by the frontal viewing camera(Heo et al., 2011). Conclusion: We made a new ergonomic interface system based on gaze tracking and object recognition Application: The proposed system can be used for helping the handicapped in home environment.
The relationships between submodules of a module and ideals of the endomorphism ring of a module had been studied in [1]. For a submodule L of a moudle M, the set $I^L$ of all endomorphisms whose images are contained in L is a left ideal of the endomorphism ring End (M) and for a submodule N of M, the set $I_N$ of all endomorphisms whose kernels contain N is a right ideal of End (M). In this paper, author defines an H-invariant module and proves that every submodule of an H-invariant module is the image and kernel of unique endomorphisms. Every ideal $I^L(I_N)$ of the endomorphism ring End(M) when M is H-invariant is a left (respectively, right) principal ideal of End(M). From the above results, if a module M is H-invariant then each left, right, or both sided ideal I of End(M) is an intersection of a left, right, or both sided principal ideal and I itself appropriately. If M is an H-invariant module then the ACC on the set of all left ideals of type $I^L$ implies the ACC on M. Also if the set of all right ideals of type $I^L$ has DCC, then H-invariant module M satisfies ACC. If the set of all left ideals of type $I^L$ satisfies DCC, then H-invariant module M satisfies DCC. If the set of all right ideals of type $I_N$ satisfies ACC then H-invariant module M satisfies DCC. Therefore for an H-invariant module M, if the endomorphism ring End(M) is left Noetherian, then M satisfies ACC. And if End(M) is right Noetherian then M satisfies DCC. For an H-invariant module M, if End(M) is left Artinian then M satisfies DCC. Also if End(M) is right Artinian then M satisfies ACC.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.739-744
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2002
Recently we have discovered that sediments should be separated from lithosphere, and soil should be separated from biosphere, both sediment and soil will be mixed sediments-soil-sphere (Seso-sphere), which is using particulate mechanics to be solved. Erosion and sediment both are moving by particulate matter with water or wind. But ancient sediments will be erosion same to soil. Nowadays, real soil has already reduced much more. Many places have only remained sediments that have ploughed artificial farming layer. Thus it means sediments-soil-sphere. This paper discusses sediments-soil-sphere erosion modeling. In fact sediments-soil-sphere erosion is including water erosion, wind erosion, melt-water erosion, gravitational water erosion, and mixed erosion. We have established geographical remote sensing information modeling (RSIM) for different erosion that was using remote sensing digital images with geographical ground truth water stations and meteorological observatories data by remote sensing digital images processing and geographical information system (GIS). All of those RSIM will be a geographical multidimensional gray non-linear equation using mathematics equation (non-dimension analysis) and mathematics statistics. The mixed erosion equation is more complex that is a geographical polynomial gray non-linear equation that must use time-space fuzzy condition equations to be solved. RSIM is digital image modeling that has separated physical factors and geographical parameters. There are a lot of geographical analogous criterions that are non-dimensional factor groups. The geographical RSIM could be automatic to change them analogous criterions to be fixed difference scale maps. For example, if smaller scale maps (1:1000 000) that then will be one or two analogous criterions and if larger scale map (1:10 000) that then will be four or five analogous criterions. And the geographical parameters that are including coefficient and indexes will change too with images. The geographical RSIM has higher precision more than mathematics modeling even mathematical equation or mathematical statistics modeling.
본 연구는 함수의 개념정의와 개념이미지 형성을 위한 다양한 표상에서 정의역을 고려한 지도-학습을 권고하고자 함에 있다. 중학교 1학년 및 2학년의 수학 교과서에서 함수나 일차함수 개념을 도입하거나 이들 함수의 활용을 학습하는 데 탐구형 문제나 현실적 모델을 가져오고 이 모델로부터 표를 만들기도 하고 함수관계식을 찾게 한 다음 그래프를 그리게 하는 일련의 표상과 표상의 번역과정을 연습한다. 본 연구는 이러한 표상활동에서 일어나는 모델의 적절성과 표현의 적절성을 표상의 동치성과 정의역에 초점을 두어 논한다. 특히 일차함수의 활용에서 교과서에 제시된 휴대폰 요금문제나 저축문제 등에서 일차함수의 식과 그래프로 모델링하는 과정에 나타난 문제점을 비판적으로 검토하고 정의역의 중요성을 지적한다.
본 논문은 문서의 보안과 손실 및 오염에 대하여 복원능력을 향상시키는 방안을 제안한다. 이를 위해서 암호화로 DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network)을 제시한다. 암호화 방법을 구현하기 위하여 2D이미지정보를 광학에 사용되는 공간주파수 전달함수(Spatial Frequency Transfer Function)의 수학적 모델을 적용한다. 공간 주파수 전달함수를 사용하여 광학적 간섭 패턴을 암호화로 사용하고 공간 주파수 전달함수의 수학적 변수를 복호화하는 암호로 사용하는 방법을 제안하였다. 또한, 딥러닝을 적용한 DnCNN 방법을 적용하여 노이즈 제거하여 복원 성능을 개선한다. 실험결과, 65%의 정보 손실이 있는 경우에도 Pre-Training DnCNN Deep Learning을 적용한 결과 공간 주파수 전달함수만을 활용한 복원 결과 와 비교하여 PSNR(Peak Signal-to-noise ratio)을 11% 이상 우수한 성능을 확인할 수 있다. 또한, CC(Correlation Coefficient)의 특성도 16% 이상 우수한 결과를 보이고 있다.
합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.
Daniel V.C. Teles;Rafael N. Cunha;Ricardo A. Picon;David L.N.F. Amorim;Yongtao Bai;Sergio P.B. Proenca;Julio Florez-Lopez
Structural Engineering and Mechanics
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제88권5호
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pp.451-462
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2023
Lumped Damage Mechanics (LDM) is a theory proposed in the late eighties, which assumes that structural collapse may be analyzed as a two-phase phenomenon. In the first (pre-localization) stage, energy dissipation is a continuous process and it may be modelled by means of the classic versions of the theory of plasticity or Continuum Damage Mechanics (CDM). The second, post-localization, phase can be modelled assuming that energy dissipation is lumped in zones of zero volume: inelastic hinges, hinge lines or localization surfaces. This paper proposes a new LDM formulation for cracking in concrete structures in tension. It also describes its numerical implementation in conventional finite element programs. The results of three numerical simulations of experimental tests reported in the literature are presented. They correspond to plain and fiber-reinforced concrete specimens. A fourth simulation describes also the experimental results of a new test using the digital image correlation technique. These numerical simulations are also compared with the ones obtained using conventional Cohesive Fracture Mechanics (CFM). It is then shown that LDM conserves the advantages of both, CDM and CFM, while overcoming their drawbacks.
We can and must improve the diagnostic images using available knowledge and technology. At the same time we must strive to reduce the patient's integral and entrance radiation dose. Reducing the integral dose to the patient during the radiologic procedure is a primary concern of the patient, especially the pediatric patient, the radiologist and the technologist. A 100cm focal film distance generally is used for most over-table radiography. The early x-ray tubes and screen film combinations required long exposures, which often resulted in motion artifacts. But nowaday, we have the generators and x-ray tubes that can deliver the energy necessary in a very short time and the receptors that can record the information just as rapidly. And, we performed this studies to evaluate the patient exposure dose and the image quality by increasing focal film distance in diagnostic radiography. There are many factors which affected to exposure factor, but we studied to verify of FFD increase, only. Effect of increasing the focal film distance to a 140 cm distance was tested as follows; 1. The focal film distances were set at 100, 120, and 140cm. 2. A 18cm acryl(tissue equivalent) phantom was placed on the table top. 3. An Capintec 192 electrometer with PM 05 ion chamber was placed at the entrance surface of the phantom, and exposure were made at each focal film distances. 4. The procedure was repeated in the same manner as above except the ion chamber was placed beneath the phantom at the film plane. 5. Exit exposure were normalize to 8mR for each portions of the experiment. Based on the success of the empirical measurements, a detailed mathematical analysis of the dose reduction was performed using the percent depth dose data. The results of this study can be summerized as followings ; 1) Increasing FFD from 100 cm to 140 cm, we would create a situation that would have a significant effect on the overall quality of radiograph and achive the 17.42% reduction of entrance dose and the 18.95% reduction of integral dose that the patient receives. 2) Thickness of Al step wedge for equal film density increased with the long distance. 3) Increasing FFD, Magnification of image was lowered. 4) Resolution of image also increased with the FFD. As the results described above, we strongly recommend using the long FFD to provide better information for our patients and profession in abdomen radiographic studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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