Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.42
no.10
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pp.884-892
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2014
In this paper, a meta model using neural network substituting for the simulator aerodynamic database is proposed to improve simulation fidelity near the critical flight area and real-time performance. It is shown that the accuracy of the meta model is relatively higher than the existing table lookup methods for arbitrary nonlinear database and the calculation speed is also improved for a specific F-16 maneuver simulation. The increase in the number of hidden nodes in the meta model for better accuracy of database representations causes a delay in function generation due to increased time required for computing exponential functions. In order to make up this drawback, we additionally study the fast exponential function method.
In this paper, we analyze the influence of mathematics teaching-learning for high level math problems of A-type of mathematics section on the College Scholastic Ability Test(CSAT). To analyze the influence, we compare and analyze units and field of questions set at examinations based on the rate of wrong answers in A-type mathematics test of the CSAT from 2012 to 2016. Also, we study the recognition of academic high school students and teachers about units and fields on math which need to allow more time to improve grade for A-type of mathematics section on the CSAT. We found following facts. First, high level math problems determining rank of high rank students on the CSAT was taken mostly from the unit related a exponential function and a logarithmic function. Second, these problems need more time for a calculation rather than an ability for students to deepen their understanding of the concept and quality of education. Third, high rank students spend a lot of time to study more important units and fields of mathematics on the CSAT such as a exponential function and a logarithmic function, and teachers spend a lot of time to teach them.
In modern mathematic education, the development of mathematical ability based on the understanding of mathematical concepts has been emphasized in curriculum and teaching methodology. Also, in schools, most math teachers stress the importance of mathematical concepts in doing math well. Thus, in this paper, we outlined the development of mathematical concepts through the literature survey. And then, based on the Sfard's definition of mathematical concepts, which classifies math concepts into the operational approach and structural approach, we analyzed the math concepts of exponential function and logarithmic function units in three highschool math textbooks. As the result, we found that the textbook authors used different approach for the same concepts, and, at the same time, they used both approaches to help develop the students' math concepts.
This study expressed the reservoir's storage-discharge relation as a non-linear reservoir model and theoretically quantified the reservoir storage effect. Among those non-linear functions like exponential function, logarithmic function and power function considered, the exponential function of the storage-discharge relation was found to be the most valid. The non-linear reservoir model proposed was applied to the Chungju Dam and the Soyang River Dam, whose storage effects during flood were estimated to be about 23 hours and 43 hours, respectively. This result indicates that the Choongju Dam, even though its size and total storage volume are similar to those of the Soyang River Dam, does not achieve enough storage effect as its basin size and the inflow amount are much larger.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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1998.05a
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pp.395-403
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1998
오염원의 이송확산에 관한 많은 연구들이 수행되어 왔으나 특히 비포화 영역에서 오염원 이송확산을 측정하는 것은 매우 어려운 것으로 알려지고 있다. 비포화 토양에서의 오염원 이송확산은 매질의 함수량 변화에 영향을 받기 때문에 오염원 거동특성을 이해하려면 비포화 흐름 분석을 선행한 후 오염원의 이송확산 특성을 분석하여야 한다. 본 연구에서는 비포화 영역에서의 오염원 이송특성을 분석하기 위하여 TDR(Time Domain Reflectometry)을 이용하여 비포화 흐름 및 오염원 이송을 측정하였다. 이를 위하여 본 연구에서는 TDR을 이용하여 오염원 이송을 측정하는 방법을 개발하였으며, 이 방법을 이용하여 1차원의 토양기둥시료에서 비포화 흐름 및 오염원 이송확산에 관한 실험을 수행하고 수치모형을 적용함으로써 비포화 영역에서 오염원의 이송확산에 관한 거동특성을 규명하였다. 본 연구에서는 두 종류의 국내 토양시료(SUS, KUS)를 사용하였는데, 토양의 물리적 특성을 예비실험을 통하여 규명한 후 토양기둥시료를 이용한 본실험을 수행하였다. 비포화 천이흐름하의 오염원 이송확산 실험에서는 급격한 습윤전선의 전진에 따른 종형의 함수량변화를 관측할 수 있었고, 이때 오염원의 농도는 함수량의 천이구간의 중심점으로부터 전방영역의 농도분포가 습윤전선에서의 함수량 분포와 유사한 종형을 이루고 있음을 관측할 수 있었다. 비포화 정상흐름하의 오염원 이송확산 실험에서는 오염원이 이송하며 농도 천이구간이 확장되어지는 전형적인 형태를 보였다. 또한 예비실험에서 측정한 매개변수를 입력자료로하여 수행한 수치결과와 실험결과를 비교하였는데 비포화 흐름특성은 실험결과와 수치결과가 정량적으로 일치하는 경향을 보였으나, 오염원 이송확산 특성은 정량적으로 수치결과가 실험결과보다 더 많이 확산되는 경향을 보였다. 따라서 수치모형을 현장에 적용할 경우 확산지수 결정에 주의하여야 할 것으로 판단된다. 즉, 수치모형에 적용할 확산지수는 BTC 실험을 통하여 측정한 확산지수, 수치확산, 흡착계수, 적용영역의 크기 등을 고려하여 결정하여야 한다. 특히 본 논문에서는 TDR을 이용하여 최초로 천이상태의 함수량과 오염원 농도를 측정하였는데 이를 위하여 전기전도도와 함수량관계를 추정하는 식을 제안하였으며, 전기전도도와 토양수 농도, 전기전도도와 함수량의 관계를 이용한 천이상태의 오염원 농도 측정방법을 개발하였다. 특히 제안식에서는 한계함수량의 개념을 도입하여 전기전도도와 함수량관계를 추정하므로 추정식의 실험값 반영 정도를 증가시켰다. 본 연구에서 제안된 식을 이용하여 추정된 전기전도도와 함수량관계는 다른 제안식에 비하여 개선된 결과를 보여 주었고, 본 연구에서 개발한 오염원 농도 측정법을 이용하여 측정한 결과 함수량이 0.15이하에서는 측정오차가 크지만 함수량이 0.15이상일 경우 매우 좋은 결과를 보였는데 질량평형을 검토한 결과 약 5-10%의 오차율을 보였다. 따라서 본 논문에서 개발된 천이상태의 오염원 농도측정법은 용존 오염물질의 이송에 관한 정확한 실험을 제공할 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2005.05b
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pp.749-754
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2005
본 연구에서는 한 개의 침투 조절 요소, 두 개의 직렬탱크 및 한 개의 병렬 탱크로 구성된 개선된 형태의 TANK 모형을 제시하였다. 침투는 강우의 형태로 유역에 공급되는 물의 분배를 결정하는 과정으로서, 이를 적절히 고려할 수 있는지의 여부가 강우-유출 모형의 유효성을 판단하는 기준이 된다고 해도 과언이 아니다. 따라서 본 연구에서는 구조가 비교적 단순하고 사용이 간편하여 기존에 널리 사용되어 오던 개념적 모형인 TANK 모형에 침투 조절 요소를 도입하여 보다 합리적으로 강우-침투-유출 과정을 모의하고 해석하고자 노력하였다. 이를 통해 단순히 시간의 함수가 아닌 토양 함수량의 함수로서 침투능의 변화를 고려할 수 있으며, 유역 유출의 각 성분(지표면 유출, 중간 유출, 지하수 유출)에 영향을 미치는 모형의 매개변수에 물리적 의미를 더욱 부여할 수 있다. 또한 침투 조절 요소의 매개변수 산정을 위해 선행 강우 지수(Antecedent Precipitation Index)를 이용하였으며, 이를 통해 토양 선행 함수 상태의 고려가 가능하다. 또한 본 연구에서는 모형의 매개변수 최적화를 위해 실수 코딩 유전 알고리즘(Real Coded Genetic Algorithm)을 사용하였으며, 모형의 적용성과 유효성 검증을 위해 IHP 연구 유역인 평창강 방림 유역을 대상유역으로 하여 이 유역의 실측 호우 사상을 사용하였다. 결과적으로 계산된 수문곡선은 관측치에 비교적 잘 일치하며, 단일 호우와 복합 호우 사상 모두에 대해 비교적 양호한 결과를 나타내었다.
A method for nonstationary response analysis of an offshore guyed tower subjected to earthquake loading is presented. The nonstationarity of the earthquake excitation is modeled by imposing a time varying envelope function onto a stationary random model. By taking the envelope function and the auto-correlation function of ground acceleration in terms of complex exponential functions of time, an analytical procedure is developed for computing time varying variances of the tower response. Example analysis indicates that the maximum responses estimated by considering nonstationary effect properly are significantly less than those obtained by the conventional frequency domain analysis method based upon the stationary assumption.
This article introduces Gaussian process regression and shows its application with time-course microarray gene expression data. Gene screening for yeast cell cycle microarray expression data is accomplished with a ratio of log marginal likelihood that uses Gaussian process regression with a squared exponential covariance kernel function. Gaussian process regression fitting with each gene is done and shown with the nine top ranking genes. With the screened data the Gaussian model-based clustering is done and its silhouette values are calculated for cluster validity.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.26
no.6
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pp.1225-1238
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2015
In this research, we fit various survival models and conduct tests and estimation for the hazard change-point with the rectal cancer data. By the log-rank tests, at significance level ${\alpha}=0.10$, survival functions are significantly different according to the uniporter of glucose (GLUT1), clinical stage (cstage) and pathologic stage (ypstage). From the Cox proportional hazard model, the most significant covariates are GLUT1 and ypstage. Assuming that the rectal cancer data follows the exponential distribution, we estimate one hazard change-point using Matthews and Farewell (1982), Henderson (1990) and Loader (1991) methods.
In this paper, we investigate automatic functions for time series forecasting in R system and compare their performances. For the exponential smoothing models and ARIMA (autoregressive integrated moving average) models, we focus on the representative time series forecasting functions in R: forecast::ets(), forecast::auto.arima(), smooth::es() and smooth::auto.ssarima(). In order to compare their forecast performances, we use M3-Competiti on data consisting of 3,003 time series and adopt 3 accuracy measures. It is confirmed that each of the four automatic forecasting functions has strengths and weaknesses in the flexibility and convenience for time series modeling, forecasting accuracy, and execution time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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