다항식 반응면 모델은 실제의 물리적, 수치적 실험을 대체하는 근사모델로 여러 공학분야에서 사용되고 있다. 일반적으로 반응면 구성에 필요한 실험점 수를 줄이기 위하여 낮은 차수의 다항식을 사용하므로, 심한 비선형성이 동반되는 현상에 대한 모델링에는 한계가 있다. 본 연구에서는 다항식의 차수를 증가시키는 방법 및 다항식을 구성하는 최적의 기저함수를 선정하는 방법을 통해 다항식 반응면의 모델링 능력을 확장할 수 있는 방법을 개발하였다. 최적 기저함수의 선정에는 유전 알고리즘을 적용하였으며, 1 변수 및 2변수 함수와 풍동시험 데이터에 대한 모델링 사례를 통해 개발된 방법이 비선형성이 심한 현상을 모델링하는데 적용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 등기하 해석법을 이용하여 평면 탄성문제의 변분식을 유도하였다. 등기하 해석법은 새로이 부각되고 있는 해석법으로서 기저 함수가 NURBS(Non-Uniform Rational B-Splines) 로부터 직접 생성되므로 해 공간은 CAD 모델을 구성하는 함수로써 표현된다. 또한 CAD 모델의 B-Spline 기저 함수를 직접 사용하므로 기하학적으로 엄밀한 형상을 표현할 수 있고 요소망의 재구성 없이 해석모델을 정밀화(Refinement)할 수 있는 강점이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 연속체 기반의 애드조인트 설계 민감도 해석법을 사용하는 등기하 설계민감도 해석법을 유도하였다. 기존의 유한요소 기반형상 최적설계는 형상의 매개화에 어려움을 겪었으나 등기하 기반 최적설계에서는 기하학적 정보가 이미 B-spline 기저함수와 조정점에 포함되어 있으므로 이러한 어려움을 피할 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 몇몇 수치 예제를 통해서 등기하 해석법을 사용한 설계 민감도 해석을 수행하였으며 유한차분 민감도와 비교하여 정확성을 확인하였다.
유사성을 근거로 하는 개연적 추론인 유추는 수학뿐만 아니라 물리 등의 여러 분야에서 개념 형성, 문제해결, 새로운 발견 등을 위해 사용되는 하나의 사고전략이다. 통계교육자들은 통계에서도 역시 유추가 유용한 사고전략으로 사용될 수 있다고 언급한다. 본 연구에서는 수학과는 다른 특성을 지닌 통계에서 학생들의 유추적 사고의 특징을 살펴본다. 이를 위해 수학영재학급 학생들을 대상으로 실생활 맥락이 담긴 통계문제를 기저문제로 제시하고 이와 유사한 문제를 만들도록 하였다. 학생들이 만든 문제는 기저문제의 통계적 맥락의 보존 여부 및 기저문제의 기본구조 유지 여부에 따라 다섯 가지 유형으로 분류되었다. 각 유형의 특징을 분석한 결과 다음과 같은 시사점을 얻을 수 있었다. 통계에서는 기본구조가 유지되어도 통계적 맥락이 훼손되는 경우 그 문제의 의미를 찾을 수 없으나, 기본구조가 변형되었다 하더라도 통계적 맥락이 보존되는 경우 통계적 개념에 대한 재개념화에 기여할 수 있다는 가능성을 확인하였다.
무당개구리 상처치유 과정 중 재생되는 피부 상피세포의 형태학적 특성을 관찰하기 위하여 투과전자현미경을 이용하였다. 상처유도 추 재형성과정 중의 표피는 재생되는 상피세포에 의해 $3\sim4$층을 형성하였으며, 세포들의 크기는 상충에서 하층으로 갈수록 크게 신장되어 있음이 관찰되었다. 세포 간격 또한 세포층의 기저부를 향할수록 넓어졌다. 기저층에 위치한 세포는 세포질 돌기들을 내어 데스모소옴이 형성되어 있었고, 원주형이었다. 기저막이 형성된 세포들 사이에는 원기세포들이 위치하고 있었으며, 이 세포들은 불규칙한 난형 또는 타원형으로 세포의 크기는 다른 세포들에 비해 작게 관찰되었다. 따라서, 상피조직은 재생될 때 원기세포들의 분열과 이동이 동반되어야 하므로, 무당개구리 상피는 시간이 경과함에 따라 정상조직과 동일하게 재생될 수 있을 것으로 생각된다. 본 연구에서 상처가 치유된 시점으로 확인된 31일 경의 상피조직의 관찰 결과 역시 추측했던 점과 일치되어 정상과 동일한 조직학적 구성을 이루고 있었다. 또한 재형성 과정 중 상피는 피부가 정상조직으로 형성되기 전까지 수분유실을 막는 방어벽으로서의 기능과 허물을 벗는데 관여하는 것으로 확인되었다.
P-modulation doping된 In(Ga)As/InGaAsP 양자점에서의 decay time 특성을 undoped 양자점 시료와의 비교를 통해 살펴보았다. 10 K 에서의 photoluminescence (PL) 세기는 doping 된 양자점이 doping되지 않은 양자점에 비해 약 10배 정도 약하게 나왔다. 또한 Time resolved PL (TR-PL) 실험을 통해 얻은 양자점 시료의 기저상태 PL peak 에서의 decay time은 doping된 양자점이 doping 되지 않은 양자점에 비해 매우 짧게 나왔다. 이러한 PL 세기와 decay time 특성을 통해서 본 연구에서 측정한 doping 된 양자점의 경우에는 doping에 의해 결함이 증가하게 되고, 그로 인해 운반자의 비발광 경로가 증가하게 되어 doping 된 양자점의 경우에 decay time이 짧게 나타나는 것으로 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제9권2호
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pp.179-188
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1998
커널형 회귀함수의 추정법 중에서 국소 다항회귀 추정법이 가장 우수한 것으로 알려져 있다. 국소다항회귀 추정법에서도 다른 종류의 커널추정량과 마찬가지로 평활량이 중요한 역할을 한다. 특히 회귀함수가 복잡한 구조를 가질 때 변수평활량(variable band-width)을 사용하는 것이 타당할 것이다. 본 연구에서는 완전자료기저(fully automatic, fully data-driven) 변수평활량 선택법을 제안한다. 이 선택법은 편향과 분산의 예비추정에 필요한 평활량을 교차타당성 방법으로 선택하여 MSE를 추정하고 그 값을 최소화하는 평활량을 택하는 것이다. 제안된 방법의 우수성을 모의실험을 통하여 확인하였다. 그리고 제안된 방법은 자료점이 성긴(sparse)부분에서 생길 수 있는 문제점 즉 X'X의 비정칙성(non-singularity)을 해결할 수 있는 방법이라는 데에도 큰 의미가 있다.
DBS(Direct Broadcast Satellite) 수신용 radial-line slot antenna(RLSA)의 설계를 위한 슬롯을 통한 결합 특성을 해석하였다. RLSA에서 이미 제안된, narrow wall이 주기 경계 조건(periodic boundary condition)을 만족시키고 wide wall에 슬롯이 주기적으로 배열되어 있는 구형 도파관 모델을 이용하였다. 자장 적분 방정식과 필요한 그린 함수를 유도하여 모멘트 법으로 풀었다. 이때 수치 해석의 효율을 극대화하고 그린 함수에 의한 특이점 문제를 해결하기 위해 entire domain 기저 함수와 sub-domain 기저 함수를 모두 사용하였다. 한편 그린 함수를 빠르게 계산하기 위한 가속화 방법으로 구형 도파관 영역은 Ewald합 기법을, 반공간 영역은 Shanks 변환을 이용하였다. 시뮬레이션 결과로부터 RLSA의 설계에 이용되는 다양한 변수들이 결합에 미치는 영향을 예측할 수 있었다.
Kamii는 피아제의 발생론적 인식론이란 이론을 모태로 수학을 지도해야 학습자가 수학을 이해를 바탕으로 학습할 수 있다는 믿음을 지니고 있다. 본고에서는 Kamii가 이런 신념을 갖고 실시한 수업을 녹화한 비디오 자료에 나타나는 특징을 분석하였다. 첫 번째 특징은, 교사가 가르쳐야 할 지식을 직접적으로 지도하지 않는 대신에 학습자가 스스로 지식을 구성할 수 있도록 매개자의 역할을 한다는 점이다. 두번째, 기저지식으로서 학습자의 비형식적 지식을 학습자가 적극적으로 활용할 수 있도록 허용하는 분위기이다. 세 번째, 두 번째와 관련되어서 학습자의 사고과정은 성인이나 학문적 체계에서 운용되고 있는 사고 흐름과는 다르다는 것을 인정해 준다. 네 번째, 교사의 역할이 가르쳐야 할 지식을 가르치는데(전수하는데) 있는 것이 아니라 학습자들이 생성해 낸 여물지 않은 아이디어들을 익힐 수 있도록 환경을 조성하는데 있다. 다섯 번째, 학습자마다 기저지식이 다르기 때문에 동일한 학습주제라 할지라도 이해의 폭과 깊이가 다르다. 따라서, 전체학급을 대상으로 하는 수업 중이라 할지라도 개별적 학습을 염두에 두어야 한다. 학생들의 수학적 이해력이 저하된다는 염려의 목소리가 높아지고 있다. 이는 학생들이 이해를 바탕으로 한 수업을 받아 보지 못하기 때문이며, 이런 원인은 아마도 교사 자신이 이해를 바탕으로 한 수업 경험이 간접적으로든 직접적으로든 없기 때문일 것이다. Kamii가 실시한 수업이 학생 스스로 수학을 학습할 수 있다는 구성주의 원리를 적용한 성공적인 사례이며, 이와 같은 방향으로의 교수법의 변화가 있기를 기대한다.
본 논문에서는 FCM 기반 RBF 뉴럴네트워크(FCM-RBFNN) 구조를 제안하고 PSO를 이용한 FCM-RBFNN의 구조 및 파라미터의 최적화 방법을 제시한다. 클러스터링 알고리즘은 퍼지 뉴럴 네트워크에서 멤버쉽함수의 중심점과 반경 등을 결정하는 학습에 일반적으로 사용된다. 제안된 FCM-RBFNN서는 방사기저함수로써 가우시안, 삼각형 타입 등의 정해진 형태를 사용하지 않고 데이터들 사이의 거리에 관계된 계산을 수행하는 FCM에 의해 결정된다. 기존의 RBFNN에서 후반부는 상수형태로써 방사기저함수의 선형결합으로써 표현되는 반면에 제안된 FCM-RBFNN의 후반부는 상수형, 선형, 2차식 등의 다양한 형태의 다항식으로 표현될 수 있으며 다항식의 계수는 WLSE를 이용하여 추정한다. FCM 기반 RBF 뉴럴 네트워크의 성능은 퍼지규칙의 수, 후반부 다항식의 차수 FCM의 퍼지화 계수에 의하여 결정기 때문에 FCM-RBFNN의 구조와 파라미터의 최적화가 요구된다. 본 논문에서는 PSO를 이용하여 FCM-RBFNN의 구조에 관련된 퍼지 규칙의 수, 후반부 다항식의 차수와 파라미터에 관련된 퍼지화 계수를 최적화한다. 또한 후반부 다항식의 계수는 WLSE를 사용하여 추정한다.
실수축 상의 적분 방법에 의한 정확한 closed-form 그린함수를 이용하여 코플래너 도파로의 불연속에 대한 공간영역 full-wave 해석을 하였다. MPIE(Mixed Potential Integral Equation)를 풀기 위한 수치계산 방법으로는 삼각형 요소를 이용한 갤러킨 방법을 사용하였다. 경계면에서 삼각형 요소상의 기저함수로는 선형함수를 사용하였으며, 관측점과 전원점이 일치하는 특이점 근방의 적분 계산을 위해 면적분을 선적분 형태로 바꾸어 피적분 함수의 특이점이 사라지도록 하는 해석적인 방법을 사용하였다. 실수축 적분방법에 의한 그린함수를 이용함으로써 불연속에 대한 정확한 특성을 구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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