Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제7권2호
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pp.211-217
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1996
본 논문은 확률밀도함수의 l 번째 도함수의 커널추정법에 관하여 다루고 있다. 확률밀도함수 도함수의 커널추정에 사용될 수 있는 두가지 평활량의 선택법, 교차타당성방법과 삽입방법에 의한 평활량의 점근분포를 규명하고 이들의 상대적 수렴속도를 각각 밝히고 삽입방법의 우수성을 소표본 모의실험을 통하여 확인하였다.
콘크리트부재의 함수량거동을 조사하기 위해 기존연구로부터 함수측정법으로 전기저항에 의한 전극법을 선정하였으며, 전구법으로 철근콘크리트 구조물의 함수량을 측정한 결과, 상온하에서의 함수측정에는 실용성이 있음을 확인하였다. 이같은 전극법은 175$^{\circ}C$ 고온히에서도 사용가능하도록 교정곡선의 작성을 위한 밀도법, 측정한 함수량의 정밀도등을 실험으로 검사한 결과, 고온을 받는 매스콘크리트 부재의 함수량거동이 전극법으로 측정될수 있음을 알 수 있었다.
다양체 M은 매끈하고(smooth) 콤팩트(compact) n 차원 리만다양체이고, 실가함수 f는 M상에서 미분가능 함수임을 가정한다. Morse 함수는 임계점(critical point)들이 모두 비퇴화(non-degenerate)인 실가함수이다. 만약 함수 f가 Morse 함수이고, 임의의 점 $x \in M$에서 $\gamma_x$는 x를 통과하는 흐름(flow)이면 $$ (*) \frac{d\gamma_x(t)}{dt} + \bigtriangledown_{\gamma x(t)}(f) = 0 $$ 이다. 여기서 $\bigtriangledown(f)$는 함수 f에 의해서 정의되는 기울기 벡터장이고 초기조건 $\gamma_x(0) = x$ 이다.
본 연구는 중학교 1학년 함수 학습을 위해 패턴 활동으로 구성된 함수 지도 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램을 적용한 실험 집단(85명)과 교과서를 적용한 비교 집단(85명)간의 함수 학습에서의 효과를 분석하였다. 함수 지도 프로그램은 학생들이 패턴 활동을 동해 함수적 사고를 기르며, 활동적으로 수업에 참여하여 수학에 대한 자신감과 실생활의 연계성을 가질 수 있도록 구성하였으며, 적용 결과, 수학 수준별 수업을 하는 상반에서는 유의미한 차이를 보였고, 중반에서는 유의미한 차이는 없었으나 수업 시간에 흥미가 매우 높았다는 긍정적 평가를 할 수 있다.
이 글은 초등학교 학생들을 대상으로 상호변화적(covariational) 개념으로 변화율에 대한 교수실험을 담고 있다. 기하적 문맥에서 함수의 그래프를 자연스럽게 도입하고, 함수의 변화율에 대한 상호변화적 질적 접근의 예를 제시한다. 또한 언어적 명령을 통하여 스스로 함수의 그래프를 만들어보도록 하고 함수의 그래프를 분석하는 경험을 가지게 하여 이후 함수와 그 역함수와의 개념을 마이크로월드에서 경험하도록 하는 환경과 그 역할에 대하여 논의한다. 이 과정을 통한 마이크로월드, 학생, 연구자의 역할과 상호작용을 알아보고 이 후의 대수식의 도입에 대한 문제를 논의한다.
TDR 함수량계는 전자기파를 이용하여 흙의 밀도와 함수비를 비파괴적으로 신속하게 평가하는 유망한 기술이다. TDR 시험법은 10~20cm 길이의 2~3개의 탐침을 지중에 관입시킨 후 전자기파의 이동시간을 측정하여 유전상수($K_a$)를 산정한다. 제안식을 이용하여 유전상수로부터 체적함수비(${\theta}$)의 산정이 가능하므로, 이 시험법은 흙의 함수비를 측정할 수 있는 비파괴시험 장치로 개발되어 활용되고 있다. 또한, 흙의 종류에 따른 보정상수가 파악되어 있는 경우에는 현장 밀도와 현장 함수비를 동시에 평가할 수 있으므로, TDR 함수량계를 이용하여 성토지만비나 노상토에 대한 신속하고 간편한 다짐관리가 기능하다.
과학자나 공학자들은 빛이나 소리와 같이 주기적인 특성을 갖는 현상을 연구하는 경우가 많다. Fourier 변환은 이러한 주기함수의 근사 함수를 구할 때 유용하게 이용되고 있다. 본 논문에서는 극좌표 표현되는 함수의 근사 함수를 구하는 문제를 다룬다 일반적으로 컴퓨터 상에 구현하기 위해서는 이산형 Fourier 급수전개를 이용하는데 지금까지는 근사 함수를 컴퓨터 상에서 구할 때 이산화 표본수를 경험에 의해 임의로 결정하여 이용하였으나 본 연구에서는 Fourier 변환의 성질을 이용하여 주어진 함수에 따라 필요한 이산화 표본 수를 자동적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
실제 응용에서 제기되는 많은 최적화 문제는 실제로 여러 개의 목적함수를 가진 최적화 문제로 분류될 수 있다. 이러한 다중 목적함수 최적화 문제에 적용되온 방법 중에서 다중 목적함수 진화 알고리즘은 해집합을 이용한다는 특성 및 목적함수 처리의 용이성 때문에 많은 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 대표적인 다중 목적함수 진화 알고리즘이라 할 수 있는 입실론-다중 목적함수에 대하여 다양한 최적화 문제에 대하여 실험적으로 비교 분석해 보았다.
Non-convex 최적화 문제의 복잡도를 완화하도록 해주는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 전송용량을 나타내는 유틸리티 함수는 신호와 간섭의 함수이며, non-convex이다. 유틸리티 함수를 간섭관점에서 분석한다. '상대간섭'과 '간섭주요화'를 정의한다. 상대간섭은 D2D 수신단에서의 간섭레벨을 나타낸다. 간섭주요화는 간섭을 주요간섭으로 간략화한다. 간섭주요화를 기반으로 하는 오목함수 결정규칙을 제안한다. 실험결과를 통하여 유틸리티 함수는 상대간섭 0.1 이하에서는 오목함수임을 확인하였다.
본 논문에서는 OpenAI Gym 환경에서 제공하는 CartPole-v1에 대해 강화학습을 통해 에이전트를 학습시키고, 학습에 적용되는 활성화함수의 성능을 비교분석하였다. 본 논문에서 적용한 활성화함수는 Sigmoid, ReLU, ReakyReLU 그리고 softplus 함수이며, 각 활성화함수를 DQN(Deep Q-Networks) 강화학습에 적용했을 때 보상 값을 비교하였다. 실험결과 ReLU 활성화함수를 적용하였을 때의 보상이 가장 높은 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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