Every topology is generated by a quasi-uniform distance system. The quasi-uniform distance system is a uniform distance system. The topology is uniformizable if and only if it is generated by the uniform distance system with the symmetric distance function.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제21권3호
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pp.213-224
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2014
In this paper, we study the problem of transforming to normality. We propose to estimate the transformation parameter by minimizing a weighted squared distance between the empirical characteristic function of transformed data and the characteristic function of the normal distribution. Our approach also allows for other symmetric target characteristic functions. Asymptotics are established for a random sample selected from an unknown distribution. The proofs show that the weight function $t^{-2}$ needs to be modified to have thinner tails. We also propose the method to compute the influence function for M-equation taking the form of U-statistics. The influence function calculations and a small Monte Carlo simulation show that our estimates are less sensitive to a few outliers than the maximum likelihood estimates.
Distributions of diamond particles protruding on the surface of worn diamond segments in circular saw has been investigated. Scanning electron microscope was used to examine the worn ,surface and radial saw blade wear and grinding ratio was measured. The number of protruded diamond particle was approximately 50% of the total number of particles, and that was independent of diamond particle concentration and table speed. It was also noted that the inter-particle distance did not follow a symmetric function like Gaussian distribution function, instead it fitted well with a probability density function based on gamma function. The distribution of inter-particle spacing, therefore, was analyzed using a gamma function model.
Currently miniaturized electron-optical columns find their way into electron beam lithography systems. For better lithography process, it is required to make smaller spot size and longer working distance. But, the micro-columns of the multi-beam lithography system suffer from chromatic and spherical aberration, even when the electron beam is exactly on the symmetric axis of the micro-column. The off-axis error of the electron emitting source is expected to become worse with increasing off-axis distance of the focusing spot. Especially the electron beams far from the system optical axis have a non-negligible asymmetric intensity distribution in the micro-column. In this paper, the effect of the off-axis e-beam source is analyzed. To analyze this effect is to introduce a micro-column model of which the e-beam emitting source is aligned with the center of the electron beam by shifting them perpendicular to the system optical axis. The presented solution can be used to analysis the performance of the multi-electron-beam system. The performance parameters, such as the working distances and the focusing position are obtained by the computational simulations as a function of the off-axis distance of the emitting source.
This paper presents an approach to Back-propagation and Radial Basis Function neural network method with various training set for automatic vehicle detection from aerial images. The initial extraction of candidate object is based on Mean-shift algorithm with symmetric property of a vehicle structure. By fusing the density and the symmetry, the method can remove the ambiguous objects and reduce the cost of processing in the next stage. To extract features from the detected object, we describe the object as a log-polar shape histogram using edge strengths of object and represent the orientation and distance from its center. The spatial histogram is used for calculating the momentum of object and compensating the direction of object. BPNN and RBFNN are applied to verify the object as a vehicle using a variety of non-car training sets. The proposed algorithm shows the results which are according to the training data. By comparing the training sets, advantages and disadvantages of them have been discussed.
2010년에 Pedro등은 WSBC 암호 퍼즐 기반 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안하였다. 본 논문에서는 Pedro등이 제안한 프로토콜이 공격자에 의한 비밀키인 유출 공격으로 인해 태그의 프라이버시 침해와 위치 트래킹 공격에 취약할 뿐만 아니라 제한적인 자원을 가지는 수동형 태그에서 대칭키 기반의 연산을 수행함으로써 연산 효율성 저하 및 리더와 태그 간에 많은 통신 라운드가 필요함을 지적한다. 더 나아가 위와 같은 보안 취약점과 연산 및 통신 효율성 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 보안성을 강화하고 높은 효율성을 제공하는 새로운 암호 퍼즐 기반의 RFID 경계 결정 프로토콜을 제안한다. 결론적으로 제안한 프로토콜은 수동형 태그의 특성을 고려하여 안전한 해쉬 함수 연산만을 수행함으로써 연산 효율성을 높여줄 뿐만 아니라 일방향 해쉬 함수의 성질을 기반으로 연산된 값을 리더와 태그 간에 안전하게 송수신하기 때문에 공격자에 의한 비밀키 유출 공격이 발생되지 않는 강력한 안전성을 보장한다.
The shape of a dendrite tip has long been approximated by a paraboloid of revolution, but many attempts have been made as well to more accurately match the dendrite tip profile using other mathematical functions: power function, 4th order polynomial, and hyperbolic function. In the present work, dendrite tip shapes were matched by parabolic function. The differences between the dendrite tip shapes of pivalic acid(PVA)-ethanol(Eth) and succinonitrile(SCN)-salol systems, characterized by anisotropic and isotropic solid-liquid interfacial properties, respectively, were quantitatively treated using shape parameters. The PVA-Eth system showed a slightly higher Z/R value than the SCN-salol system, their Z/R values lying in the range 2-4. (Z is the distance from the tip beyond which the parabolic fit starts to deviate from the profile, and R the tip radius.) ${\lambda}_P$ is the distance from the tip beyond which side branching starts to appear, and is larger in the PVA-Eth system than the SCNsalol system. ${\lambda}_P$ is different for both sides of the 2-dimensional dendrite profile. The difference of ${\lambda}_P$ between both sides of the dendrite is larger for PVA-Eth system than for SCN-salol, implying that the dendrite of PVA-Eth is less symmetric than that of SCN-salol.
Recently, the number of techniques for analyzing medical images has been increasing in computer vision, employing X-ray CT images, ultrasound images, MR images, moire topographic images, etc. Spinal deformity is a serious problem especially for teenagers and medical doctors inspect moire topographic images of their backs visually for the primary screening. If a subject is normal, the moire image is almost symmetric with respect to the middle line of the subject's back, otherwise it shows asymmetric shape. In this paper, an image analysis technique is described for discriminating suspicious cases from normal in human spinal deformity by recognizing asymmetric moire images of human backs. The principal axes which are sensitive to asymmetry of the moire image are extracted at two parts on a subject's back and their angles are evaluated with respect to the detected middle line of the back. The two angles compose a 2-D feature space and inspected cases are divided into two clusters in the space by a linear discriminant function based on the Mahalanobis distance. Given 120 cases, 60 normal and 60 abnormal, the leave-out method was applied for the recognition and 75% recognition rate was achieved.
정확한 종방향 모드 전송선로 이론을 이용하여 비대칭 격자 구조형 방향성 결합기의 최대 전력전송 특성을 정확하게 분석하였다. 정확한 해석적 전송선로 수식과 대칭/비대칭 모드 사이의 간섭특성에 의존하는 결합효율을 정의하였으며, 전파 거리에 따른 TE 모드의 전력변화를 수치해석 하였다. 수치해석 결과, 비대칭 GADC에서 최대 전력전송은 전형적인 위상 정합조건 ${\Lambda}_{ph}$에서 발생하지 않았으며, 전파하는 중첩모드들의 삽입손실이 서로 같은 격자주기 ${\Lambda}_{eq}$에서 발생하였다. 더욱이, 격자의 비대칭 특성이 대칭 특성으로 변함에 따라 결합길이는 줄어들었으며, 전력전송 효율은 증가함을 보였다.
In this paper, we propose a method of generating a 2D gray image from LiDAR 3D reflection intensity. The proposed method uses the Fully Convolutional Network (FCN) to generate the gray image from 2D reflection intensity which is projected from LiDAR 3D intensity. Both encoder and decoder of FCN are configured with several convolution blocks in the symmetric fashion. Each convolution block consists of a convolution layer with $3{\times}3$ filter, batch normalization layer and activation function. The performance of the proposed method architecture is empirically evaluated by varying depths of convolution blocks. The well-known KITTI data set for various scenarios is used for training and performance evaluation. The simulation results show that the proposed method produces the improvements of 8.56 dB in peak signal-to-noise ratio and 0.33 in structural similarity index measure compared with conventional interpolation methods such as inverse distance weighted and nearest neighbor. The proposed method can be possibly used as an assistance tool in the night-time driving system for autonomous vehicles.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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