In this paper we have a common fixed point theorem which is a generalization of result of [12] and we characterize the conditions for continuous self mappings S, T of complete fuzzy metric space (X, M, *) have a uniqe common fixed point in X.
최근 자율주행 분야가 4차 산업혁명 시대에 맞이하여 주요한 기술분야로 각광받고 있다. 자율주행 분야는 4차 산업의 핵심 기술의 집합체라고 볼 수 있는데, 이 중 자율주행 지원을 위한 정밀도로 지도 및 도로시설물 구축을 위한 DB 분야가 필수적인 부분이다. 기존 2차원 자료형식으로 제작되고 관리되던 지도 DB가 3차원으로 급격히 변화하고 있으며, 더불어 이러한 정밀도로 지도를 구축을 위한 핵심기술로 Mobile Mapping System(MMS)가 활발히 이용되고 있다. 특히 MSS에서 획득되는 다양한 자료 중에서 LiDAR를 통해 취득되는 정밀 Point Cloud는 정확한 위치 정보를 포함하고 있어, 정밀도로 지도 구축 및 도로시설물 관리 등을 위한 다양한 관련 DB 구축에 활용되고 있다. 하지만 현재는 정밀도로 지도 제작 시 3D 모델링을 위한 기반 데이터로만 활용되는 것으로만 국한되어 그 사용 범위가 넓지 않은 문제가 있다. 본 연구에서는 MMS 취득자료의 활용성을 높이기 위하여 MMS LiDAR Point Cloud를 활용하여 도로 주변 시설물을 추출하고, 그 위치를 현장조사 성과와 중첩하여 비교 분석하여 그 위치 정확도에 기준한 도로시설물 분야 활용성을 확인하고자 하였다. Point Cloud로부터 전신주와 통신지주 DB를 구축하고 도로명주소기본도와 위치 비교를 수행한 결과, Point Cloud에서 추출한 시설물 DB의 위치 정확도는 도로명주소기본도 보다 높은 것으로 확인되었다. 이를 통해 MMS Point Cloud 자료를 도로시설물 관리 분야에 충분히 활용하는 것이 가능하며, 추후 이를 통해 도로시설물 지도 확대 구축하고, 도로대장 관리 등에 적용하는 연구가 필요 할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 레이져 매핑 시스템 구현을 위한 4S-Van 시스템의 설계에 대해 논하였다. 레이져 센서는 대상물의 3차원값을 기존의 사진측량에 비해 정확하고 빠르게 측정가능한 센서이다. 4S-Van 에 장착된 레이져의 광의 발사위치와 방향을 결정하기 위해 약결합 방식의 (D)GPS/INS 통합 알고리즘을 사용하였다. 레이져 매핑을 실현하기 위한 기초적이고 예비적인 실험으로서 현 시스템에 장착된 센서를 고려하여(D)GPS/INS 통합 알고리즘의 성능테스트와 장착된 CCD 카메라의 보정을 위해 근거리사진측량 기법중의 하나인 self-calibration 기법을 통해 외부표정요소와 내부표정요소를 획득하였다. 3대의 레이져 스케너를 동시에 작동시켜 데이터간의 상호보정을 통해 정밀도 향상을 시도하였다. 향후 레이져 데이터와 CCD 영상을 통해 확보된 질감 정보를 이용하여 컴퓨터 공간상에 지형지물에 대해 3차원 시각화 및 도시모델링 구축에 활용할 계획이다.
본 논문은 유사랜덤 방식의 BIST를 기반으로 하여 스캔 shifting시의 transition을 획기적으로 줄여 주었던 transition freezing 기법과 새롭게 제안하는 고장검출율 100%를 위한 pattern mapping 기법을 결합한 효과적인 저전력 BIST구조에 대해 제안한다. Transition freezing 기법으로 생성된 고연관의 저전력 패턴은 패턴 인가 초기에는 많은 수의 고장을 검출해 내지만, 패턴의 수가 점점 늘어날수록 랜덤 저항 고장의 증가로 인해 추가적인 고장 검출에는 한계가 있었다. 이러한 비검출 고장에 대해 ATPG를 통한 테스트 패턴을 생성하여, 고장을 검출하지 못하는 frozen pattern과 mapping을 함으로써 기 생성된 패턴을 재활용하여 인가되는 패턴의 수와 테스트 시간을 줄임으로써 전력 소모량을 줄일 수 있었다.
이 연구에서는 비유 만들기 활동을 도입한 크로마토그래피 개념 학습에서 과학영재들이 만든 비유의 유형과 대응 오류 유형 및 비유 만들기 활동에 대한 인식을 조사하였다. 서울시 4개 교육청의 중학교 2학년 과학영재 68명의 학생을 대상으로 하였다. 연구 결과, 과학영재들은 대부분 구체적이고 일상적인 상황에 기초하여 글과 그림으로 비유를 표현하였고, 목표 개념의 기능적 속성과 인과 관계를 포함시켜 부연 설명하였다. 자신이 만든 비유 중 가장 좋은 비유로는 목표물과 비유물 사이의 유사점이 가장 많거나 구조와 원리가 비슷한 비유를 선택하는 학생들이 많았으며, 비유 소재로는 주로 '학교생활'을 사용하였다. 선택한 비유에 대한 대응 검사 결과, 많은 과학영재들이 '대응 불이행', '과잉 대응' 등의 오류를 범하는 것으로 나타났다. 또한, 과학영재들은 비유 만들기 활동에 대해 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났다. 이 연구 결과는 과학영재들을 위한 교육프로그램으로 적용할 수 있는 비유 만들기 수업 모형의 개발을 위한 기초정보로 활용될 수 있을 것이다.
Analogical reasoning is a central component of human cognition and contributes to scientific discovery and to develop science education. In this study, we investigated the process features of lower elementary school students' analogical reasoning to explain mixture concept. The subjects are 24 lower elementary students. And the research design includes three phases instruction to investigate the features of students' self generated analogy. Phase 1 is the introduction of analogy in which student learn to use analogy. Phase 2 is a POE class about mixture conception. Piaget and Inhelder studied the conception of mixing among children in relation to cognitive development. In phase 2, we taught the student with Piaget and Inhelder's the experiment and observed the features of learning process about mixture conception. Phase 3 is students' generation of analogy (self generated analogy) for the experienced phenomena in phase 2. We analyzed the students' responses through the three phases in the view of Gentner's Structure Mapping Theory. The results showed that many lower elementary school students even before formal operation stage understood the mixture conception and made well their self generated analogy to explain the mixture conception in spite of the difficulty of making self generated analogy.
In this paper, a block based image approximation technique using the Self Affine System(SAS) from the fractal theory is suggested. Each block of an image is divided into 4 tiles and 4 affine mapping coefficients are found for each tile. To find the affine mapping cefficients that minimize the error between the affine transformed image block and the reconstructed image block, the matrix euation is solved by setting each partial differential coefficients to aero. And to ensure the convergence of coding block. 4 uniformly partitioned affine transformation is applied. Variable block size technique is employed in order to applynatural image reconstruction property of fractal image coding. Large blocks are used for encoding smooth backgrounds to yield high compression efficiency and texture and edge blocks are divided into smaller blocks to preserve the block detail. Affine mapping coefficinets are found for each block having 16$\times$16, 8$\times$8 or 4$\times$4 size. Each block is classified as shade, texture or edge. Average gray level is transmitted for shade bolcks, and coefficients are found for texture and edge blocks. Coefficients are quantized and only 16 bytes per block are transmitted. Using the proposed algorithm, the computational load increases linearly in proportion to image size. PSNR of 31.58dB is obtained as the result using 512$\times$512, 8 bits per pixel Lena image.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권2호
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pp.507-517
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2003
Self-organizing map (SOM) has been developed mainly by T. Kohonen and his colleagues as a unsupervised learning neural network. Because of its topological ordering property, SOM is known to be very useful in pattern recognition and text information retrieval areas. Recently, data miners use Kohonen´s mapping method frequently in exploratory analyses of large data sets. One problem facing SOM builder is that there exists no sensible criterion for evaluating goodness-of-fit of the map at hand. In this short communication, we propose valid evaluation procedures for the Kohonen SOM of any size. The methods can be used in selecting the best map among several candidates.
This paper presents a hybrid neural network system which used a Self-Organizing Map and Multilayer Perceptron for the problem of Malay syllables speech recognition. The novel idea in this system is the usage of a two-dimension Self-organizing feature map as a sequential mapping function which transform the phonetic similarities or acoustic vector sequences of the speech frame into trajectories in a square matrix where elements take on binary values. This property simplifies the classification task. An MLP is then used to classify the trajectories that each syllable in the vocabulary corresponds to. The system performance was evaluated for recognition of 15 Malay common syllables. The overall performance of the recognizer showed to be 91.8%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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