• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제59권2호
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• pp.341-352
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• 2019

Let M be an n-dimensional closed Riemannian manifold with metric g, $d{\mu}=e^{-{\phi}(x)}d{\nu}$ be the weighted measure and ${\Delta}_{p,{\phi}}$ be the weighted p-Laplacian. In this article we will study the evolution and monotonicity for the first nonzero eigenvalue problem of the weighted p-Laplace operator acting on the space of functions along the Yamabe flow on closed Riemannian manifolds. We find the first variation formula of it along the Yamabe flow. We obtain various monotonic quantities and give an example.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제27권3호
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• pp.803-817
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• 2019

In this paper, we provide a new version of Steffensen inequality for p-calculus analogue in [17, 18] which is a generalization of previous results. Also, the conditions for validity of reverse to p-Steffensen inequalities are given. Lastly, we will obtain a generalization of p-Steffensen inequality to the case of monotonic functions.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.50-60
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• 2004

오늘날 대부분의 내장형 시스템은 목적상 많은 기능뿐만 아니라 실시간성도 함께 요구하고 있다. 특히, 경성 실시간 시스템에서는 주기 태스크들의 엄격한 마감시간 보장이 시스템의 성능을 좌우한다. 본 논문에서는 CPU 이용률이 놓아 비율단조 기법으로는 마감시간을 보장 할 수 없는 주기 태스크 셋을 위한 비율단조 기반의 스케줄러를 설계하고 구현한다. 이 스케줄러는 확장된 스케줄 가능성 검사를 실시하여, 태스크 셋의 수행 전태스크들의 공통주기를 찾아 마감시간 우선 기법을 기반으로 마감시간 보장 수행패턴을 생성한다. 이렇게 생성된 수행패턴을 참조하여 결정된 우선순위에 따라 태스크 셋을 실행하게 된다. 마감시간 우선 기법을 기반으로 생성된 패턴은 그 특성에 따라 CPU 이용률을 100% 까지 가능하게 하며, 수행패턴을 참조하여 수행함으로써 동적 우선순위 할당 기법의 단점인 실행시간 스케줄링 오버헤드를 없앨 수 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-7
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• 2008

본 논문은 시스템 인자의 변위에 강인한 연속반복학습제어기(Repetitive Controller RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이 때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 복수모형 설계 기법으로 임의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 모의실험은 제안된 복수모형설계 기법으로 구한 RC가 단수모형 설계기법을 이용한 RC보다 강인한 것을 보여 주고 있다.

• Steel and Composite Structures
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• 제44권4호
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• pp.587-602
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• 2022

In this study, the classical J₂ flow theory is explicitly proved to be inappropriate to describe the plastic behaviour of structural steels under different stress states according to the reported test results. A numerical framework of the characterization of the strain hardening and ductile fracture initiation involving the effect of stress states, i.e., stress triaxiality and Lode angle parameter, is proposed based on the mechanical response of structural steels under monotonic loading. Both effects on strain hardening are determined by correction functions, which are implemented as different modules in the numerical framework. Thus, other users can easily modify them according to their test results. Besides, the ductile fracture initiation is determined by a fracture locus in the space of stress triaxiality, Lode angle parameter, and fracture strain. The numerical implementation of the proposed model and the corresponding code are provided in this paper, which are also available on GitHub. The validity of the numerical procedure is examined through single element tests and the accuracy of the proposed model is verified by existing test results.

• 천문학회보
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• 제36권2호
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• pp.60.2-60.2
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• 2011

We introduce the preliminary results of flux monitoring of BL Lac object 0716+714 with the KVN Ulsan 21m radio telescope. This radio source is well known as the intraday variable (IDV) source which is characterized by the rapid flux variation on the time scale of a day or less. In general, the IDV phenomenon is interpreted as the effect of refractive scintillation in the interstellar medium or the evidence of intrinsic flux variation. In previous observations that took a few days, however, it had not been detected the flux variation of short time scale but the monotonic increase and decrease. Therefore, to investigate the longer time scale of 0716+714, we had the flux variation monitoring at 22GHz and 43GHz simultaneously for 9 months from October 2010 to June 2011. We present here the structure functions and the cross correlation functions between different frequencies as well as the light curves.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.99-105
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• 2011

본 논문은 다물체 복합시스템 인자의 변위에 강인한 중앙집중식 연속반복학습제어기(Repetitive Controller, RC)를 설계하는 방법을 소개하고자 한다. 이때 사용되는 불확실 인자들은 확률분포함수에 의해 무작위로 설정되게 된다. 분포함수를 직접 적용하는 대신, 본 제어기는 설정된 확률함수로부터 생성된 모형을 기본으로 설계하였다. 이러한 중앙집중식 복수모형 설계기법으로 엄의의 분포함수로 구성된 수많은 불확실 인자들을 다룰 수 있다. 그러므로, 제어기는 반복영역에서 수렴성을 보장하는 비용함수를 주파수영역에서 최소화함으로써 유도할 수 있다. 다물체 복합시스템에서 중앙집중식 복수모형설계 기법을 단수모형 설계기법과 함께 제안하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제10권1호
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• pp.119-133
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• 1999

마코브체인 몬테칼로 방법을 소프트웨어 신뢰모형에 이용하였다. 베이지안 추론에서 조건부 분포를 가지고 사후분포를 결정하는데 있어서의 계산 문제를 고찰하였다. 특히 레코드값을 통계량을 갖고서 혼합과정과 중첩과정에 대하여 깁스샘플링 알고리즘과 메트로폴리스 알고리즘을 활용하여 베이지안 계산과 모형 선택을 제시하고 모의실험자료를 이용하여 수치적 인 계산을 시행하고 그 결과를 비교하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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• pp.1118-1120
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• 1993

Fuzzy logic places a considerable burden on an inference engine for applications such as control or approximate reasoning. Various neural network architectures have been proposed to deal with the computational task, and yet, maintain flexibility in the desired traits of the final system. Recently, we introduced a trainable network architecture whose nodes implement weighted Yager additive hybrid operators for fuzzy logic inference in an approximate reasoning setting. In this paper we examine the utility of such networks for control situations. We show that they are capable of learning control functions which are piece-wise monotonic in each of the variables. The learning ability is demonstrated through an example.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제38권5호
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• pp.219-226
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• 2017

Penalized-likelihood (PL) reconstruction methods for transmission tomography are known to provide improved image quality for reduced dose level by efficiently smoothing out noise while preserving edges. Unfortunately, however, most of the edge-preserving penalty functions used in conventional PL methods contain at least one free parameter which controls the shape of a non-quadratic penalty function to adjust the sensitivity of edge preservation. In this work, to avoid difficulties in finding a proper value of the free parameter involved in a non-quadratic penalty function, we propose a new adaptive method of space-variant smoothing with a simple quadratic penalty function. In this method, the smoothing parameter is adaptively selected for each pixel location at each iteration by using the image roughness measured by a pixel-wise standard deviation image calculated from the previous iteration. The experimental results demonstrate that our new method not only preserves edges, but also suppresses noise well in monotonic regions without requiring additional processes to select free parameters that may otherwise be included in a non-quadratic penalty function.