수온자료는 다수의 첨두를 가진 분포형태를 보이고 있기 때문에 정규분포로 가정하는 경우 분석에 큰 오차가 수반된다. 본 연구에서는 쌍봉 분포함수 형태인 가우스 혼합분포 함수를 수온의 분포함수로 가정하여 최적매개변수를 추정하고, 추정된 최적 매개변수와 자료의 기본적인 통계정보(평균 및 분산 등)의 관계분석을 수행하였다. 또한 자료의 주 특성값인 평균, 표준편차, 왜곡도로부터 가우스 혼합분포 매개변수인, ${\alpha}_1$, ${\mu}_1$, ${\sigma}_1$, ${\alpha}_2$, ${\mu}_2$, ${\sigma}_2$를 산정하여 수온 자료의 빈도분포를 산정하는 추정공식을 개발하였다. 개발된 추정공식은 RMS 오차가 5% 정도로 관측 자료를 이용한 결과와 우수한 일치를 보이고 있다.
본 논문에서는 본 논문의 제1부에서 다룬 디지털 통신시스템인 ASK, QAM, CPSK, DPSK, FSK 및 MSK 시스템이 가우스성잡음 및 임펄스성잡음만이 아니라 페이딩으로부터 영향을 받았을 때의 오율에 관한 식을 유도하여 반송파 전력대 잡음전력의 비(CNR), 임펄스지수 및 임펄스성 잡음전력 대 가우스서 잡음전력 비 뿐만 아니라 페이딩 지수 등을 함수로 하여 각각의 시스템의 성능을 구하고 이를 비교하였다. 해석결과, 제1부의 결과와는 달리 신호가 강한 페이딩을 받았을 때는 임펄스성 잡음의 영향보다 가우스성잡음의 영향이 크다는 것을 알 수 있었고 시스템의 비교에서는 약한 페이딩에서나 강한 페이딩 모두에 있어서 위상변조시스템의 성능이 가장 양호하다는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 켤레구배법을 이용해 전체-국부 확장함수를 지닌 일반유한요소법을 해석하는 방식을 제안한다. 이 기법은 편미분방정식의 해에 대한 정보가 충분하지 않은 경우에도 수치해석적인 방법으로 일반 유한요소법의 확장함수를 구성할 수 있으며 해석 과정 중 추가의 계산 없이 좋은 성능을 지닌 전처리값 및 초기 추측치를 활용할 수 있어 국부적으로 복잡한 거동을 보이는 문제의 해석에 유리하다. 본 논문에 포함된 수치해석 예제의 결과는 제안된 기법이 가우스 소거법과 같은 직접 솔버를 이용하는 경우보다 수치 해석적으로 더 효율적임을 보여준다.
본 논문에서는 CosGauss라고 하는 코사인함수로 모듈화 된 가우시안 활성화함수가 뉴로 네트워크에서 다항식과 계단함수의 근사에 사용될 수 있음을 증명한다. CosGauss 함수는 시그모이드, 하이퍼볼릭 탄젠트, 가우시안 활성화 함수보다 더 많은 범프(bump)를 구성 할 수 있다. 이 함수를 캐스케이드 코릴레이션 뉴로 네트워크 학습에 사용하여 벤치마크 문제인 Tic-Tac-Toe 게임과 아이리스(iris) 식물 문제와 실험하고 여기에서 얻어진 결과를 다른 활성화 함수를 사용한 결과와 비교 분석한다.
Triplet 카메라 렌즈계(f'=50mm, f/3.5)를 통하여 고유값의 중간값은 최적의 감쇠 계수임과, 정규 방정식을 풀 때 SVD 직교화 방법을 적용하면 불량 조건을 제거하여 계산의 정확도를 높일 수 있어서 merit 함수는 최소값에 안정하면서도 빠르게 수렴할 수 있다는 것을 조사하였다. 양호 조건인 triplet 카메라 렌즈계에서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법에서 얻은 최소 merit 함수는 가우스 소거법에서 얻은 최소 merit 함수의 97.86%로서 크게 개선되지는 못하였다. 따라서 SVD 직교화 방법을 적용한 DLS 법이 가우스 소거법을 적용한 DLS 법보다 감쇠 계수 적용에 대한 안정성과 수렴속도가 좋으며, 최적화 방법에 적절한 감쇠 계수를 적용시켜주면 최적화 과정의 수렴 속도가 개선됨을 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권3호
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pp.487-494
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2012
본 논문은 고정효과모형의 모수추정과 관련된 추정가능함수를 다루고 있다. 고정효과모형에서 추정가능한 모수들의 함수를 구하기 위한 방법으로 가우스-조르단 방법을 이용하고 있다. 이 방법으로 구해진 추정가능함수의 일반형을 이용하여 추정가능함수들의 한 기저집합을 구성하는 문제를 다루고 있다. 또한, 추정가능함수들로 구성된 한 기저집합을 모수벡터로 갖는 모형은 완전계수의 열행렬을 모형행렬로 갖는 모형으로 효과모형과 동치인 모형임을 보여주고 있다. 두 모형에서의 사영행렬들은 동일공간으로의 사영을 나타내므로 총변동량은 변함이 없으나 사영행렬에 따른 자유도 1인 고유벡터로의 변동량은 달라질 수 있음을 논의하고 있다.
additive 감쇠에 의한 감쇠 최소 자승법에 가우스 소거법과 Jacobian 행렬을 직교 변환시킨 SVD(singular value decomposition)법을 적용하여 조건수가 양호한 triplet 사진 렌즈계에 적용하여 수렴 속도와 안정성을 비교하였다. SVD 직교화 방법을 적용한 감쇠 최소 자승 법이 최소 merit 함수에 보다 안정되고 빠르게 수렴하였다. SVD 방법을 적용한 최적화에서 적절한 merit 함수를 얻을 수 있지만 오차 함수의 비선형성으로 인해 merit 함수가 국부 최소 점에 수업하는 경우가 있어서 간단한 전역 최적화 방법인격자 법으로 최적화를 실시하여 SVD 방법에 의한 merit 함수보다 낮은 전역 최소 점에 수렴하게 하였다.
초등학교 6학년을 대상으로 6회 총 120분 동안 1996을 활용해서 1에서 100까지 수를 만들게 하는 활동을 한 결과를 제시하고 분석하였다. 이 퍼즐 과제 활동은 아이들의 수학적 사고를 많이 향상시켰으며, 수학적 성향을 강화시켰다. 특히, 이 과제에서 아이들은 협동의 이점을 알게 되었고 수학적 의사소통의 중요성도 경험하는 계기가 되었다. 무엇보다도 지수, 제곱근, 가우스 함수의 아이디어가 먼저 제시되고, 후속학습이 일어났다. 계산기가 어떻게 활용되어야 하는지에 대한 아이디어도 제공했다.
아홉 개의 TEA Co 레이저선에 대한 암모니아 매질의 비선형 굴절계수 (n%)를, 매질을 통과한 광속이 self-focusing 또는 self-defocusing 에의해 겪게되는 공간적 광속 변화를 측정함으로써 결정하였다. 암모니아 매질을 통과하여 변형된 광속의 전장은 가우스 함수의 금수로 주어지는 스미스의 표현(5)으로 근사할수 있었으며, 실험치와 비교하여 보았다. 아홉 개의 레이저선중 여덟 개의 레이저선은 self-focusing 현상을 나타애렀으며9R(16) line은 self-defocusing 현상을 나타내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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