In this paper we study implicit-explicit (IMEX) methods combined with a semi-Lagrangian scheme to evaluate the prices of fixed strike arithmetic Asian options under jump-diffusion models. An Asian option is described by a two-dimensional partial integro-differential equation (PIDE) that has no diffusion term in the arithmetic average direction. The IMEX methods with the semi-Lagrangian scheme to solve the PIDE are discretized along characteristic curves and performed without any fixed point iteration techniques at each time step. We implement numerical simulations for the prices of a European fixed strike arithmetic Asian put option under the Merton model to demonstrate the second-order convergence rate.
Abstract: A technique to analyze the vibrations of internally fluid-filled, semi-infinite cylindrical shell which has strength members embedded in the shell wall under the axial static tension conditon is presented by using the characteristic wave propagation theory based on the transfer matrix calculated from the finite element matrices of a short module section, with spatial Laplace Tranform technique, and is verified by comparison with the measured results of the test performed on a real module model, and the effects of the embedded strength members on the vibrational response is calculated and discussed.
An aerostatic stage has frictionless behavior, so it has a advantage of investigation into driven mechanism such as ballscrew. In this paper, fur investigating positioning characteristic of ballscrew and feedback device in aerostatic stage, we compare the positioning characteristic between full-closed(laser scale) and semi-closed(encoder) system. Experimental results show that the aerostatic stage has a 10nm micro step response and repeatability is improved up to 1.00${\mu}{\textrm}{m}$ using laser scale. We confirm the laser scale compensate error motion of ballscrew, so acquire 1.12${\mu}{\textrm}{m}$ positioning accuracy.
Optimum conditions for production of semi-solid Al-Zn-Mg alloy billets was carried out by the Taguchi design method. And, Al-Zn-Mg alloy billets contained Sc (free, 0.1 and 0.3 mass %) were fabricated at optimum conditions. Evolution of microstructure in semi-solid state was investigated through various liquid fractions, holding times and holding temperatures. The Al-Zn-Mg alloy billets reheated at $615^{\circ}C$ during 30min are grain growth and it was fractured due to increasing liquid fraction before quenching. And, during reheating up to $600^{\circ}C$, grain growth of Al-Zn-Mg alloy billets contained Sc (0.1 and 0.3 mass %) was not occurred in comparison with those of Al-Zn-Mg alloy without Sc. It was thought that $Al_3Sc$ phases have a pinning effect in grain boundary and Sc content of 0.1 mass% is able to inhibit grain growth effectively through reheating process.
목적 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단 할 수 있는 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어를 준지도학습(semi-supervised generative adversarial network; 이하 GAN) 방법을 이용하여 개발하고자 하였다. 대상과 방법 두 곳의 상급종합병원에서 촬영된 흉부 X선 사진에서 척추측만증을 조기진단할 수 있는 스크리닝 소프트웨어를 개발하기 위하여 GAN 방법이 이용되었다. GAN의 훈련과정에서 경증에서 중증의 척추측만증을 보이는 흉부 X선 사진들을 사용하였으며 upstream task에서 척추측만증의 특징을 학습하고, downstream task에서 정상과 척추측만증을 분류하도록 훈련하였다. 결과 수신자 조작 특성 곡선의 곡선하면적(area under the receiver operating characteristic curve), 음성예측도, 양성예측도, 민감도 및 특이도는 각각 0.856, 0.950, 0.579, 0.985, 0.285이었다. 결론 우리가 GAN 방법을 이용하여 개발한 딥러닝 기반의 스크리닝 소프트웨어는 청소년의 흉부 X선에서 척추측만증을 진단하는데 있어서 높은 음성예측도와 민감도를 보였다. 이 소프트웨어가 건강검진을 목적으로 촬영한 청소년의 흉부 X선 사진에 진단 스크리닝 도구로써 이용된다면 영상의학과 의사의 부담을 덜어주며, 척추측만증의 조기진단에 기여할 것으로 생각된다.
본 연구에서는 Dual-Ovenable Packaging 용 폴리에테르이미드의 수분흡수 특성을 개선하기 위하여 가교구조를 형성할 수 있는 말단기를 포함한 이미드 올리고머를 신규 합성하였으며, 이를 이용한 폴리에테르이미드와 가교구조 (semi-IPN, semi-interpenetrating network)를 형성을 통하여 수분흡수와 열적 특성 변화, 그리고 구조적 특성에 대하여 조사하였다. 가교 말단기와 용액 이미드화법을 이용하여 두 종류의 이미드 올리고머 6FDA-ODA/APA와 6FDA-MDA/MA를 제조하였으며, 그 특성을 고찰하였다. 또한 이미드 올리고머와 $Ultem^{(R)}$ 혼합물의 semi-IPN 구조를 제조하였으며, 열적 성질, 수분흡수 거동, 그리고 박막의 구조적 특징을 TGA, Thin Film Diffusion Analyzer, 그리고 XRD 분석을 이용하여 해석하였다. 제조한 이미드 올리고머는 말단기의 양을 이용하여 분자량 조절이 가능하였다. 그리고, 온도가 증가함에 따라 가교에 의한 발열반응이 일어나며, 가교 가능한 말단기가 증가할수록 발열량이 증가하였다. $Ultem^{(R)}$과 이미드 올리고머 혼합물에 의한 semi-IPN 구조는 이미드 올리고머의 비율이 증가할수록 5와 10% 질량감소 온도가 상승하였다. 또한, 수분에 대한 친화도가 작은 불소기를 함유하는 이미드 올리고머와 패킹정도의 증가로 인하여 semi-IPN의 확산계수와 수분흡수량이 감소하였다. 이와 같이 열적 성질과 수분에 대한 안정성이 떨어지는 단점을 semi-IPN 구조를 통하여 보완할 수 있었다.
In this paper we shall discuss some properties derived from the characteristic S-automaton $_x(S)_M$, using the fact that ${\mu}_S$ is an equivalence relation on M. When $L_{m}:S{\rightarrow}M$ is a left translation and $L_{M}$ is a collection of $L_{m}'s$, we shall show $_x(S)_{M}{\cong}L_{M}$. If S is commutative, we have $_x(S)_{M{\times}N{\cong}L_{M{\times}N}$. Moreover when M and N are perfect, we have $L_{M{\times}N}{\cong}L_{M}{\times}L_{N}$ and $_x(S)_{M{\times}N}{\cong}_x(S)_{M}{\times}_x(S)_N$.
A prosthetic knee for above-knee (AK) amputee is categorized into passive and active type. The passive prosthetic knee is generally made by elastic material. Although AK amputee can easily walk by using passive prosthetic leg, knee joint motions are not similar to ordinary persons. The active prosthetic leg can control the knee angle owing to the actuator and microprocessor. However, the active type is not cost-effective and the stability may be lost due to the malfunction of sensors. In order to resolve these disadvantages of passive and active type, a semi-active prosthetic knee which can control the knee angle is proposed in this work. The proposed semi-active one requires a less input energy but provides active type performance. In order to achieve this goal, in this work, a semi-active prosthetic knee using magneto-rheological (MR) damper for AK amputees is designed. The MR damper can support the weight of body by using less energy than actuator of active prosthetic. It can control knee angle by inducing the magnetic field at the time of stance phase. This salient characteristic is evaluated and presented in this work.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제11권4호
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pp.31-36
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2019
Unsupervised neural networks have not caught enough attention until Generative Adversarial Network (GAN) was proposed. By using both the generator and discriminator networks, GAN can extract the main characteristic of the original dataset and produce new data with similarlatent statistics. However, researchers understand fully that training GAN is not easy because of its unstable condition. The discriminator usually performs too good when helping the generator to learn statistics of the training datasets. Thus, the generated data is not compelling. Various research have focused on how to improve the stability and classification accuracy of GAN. However, few studies delve into how to improve the training efficiency and to save training time. In this paper, we propose a novel optimizer, named FAST-ADAM, which integrates the Lookahead to ADAM optimizer to train the generator of a semi-supervised generative adversarial network (SSGAN). We experiment to assess the feasibility and performance of our optimizer using Canadian Institute For Advanced Research - 10 (CIFAR-10) benchmark dataset. From the experiment results, we show that FAST-ADAM can help the generator to reach convergence faster than the original ADAM while maintaining comparable training accuracy results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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