본 연구에서는 엔트로피 이론을 사용하여 ICA(Independent Component Analysis) 점수함수를 생성하는 새로운 밀도추정자(Density Estimator)를 제안한다. 원 신호에 대한 밀도함수의 추정은 적당한 점수함수를 생성하기 위해 필요하고, 미분 가능한 밀도함수인 커널을 이용한 밀도추정법(Kernel Density Estimation)을 이용하여 점수함수를 생성하였다. 보다 빠른 점수함수의 생성을 위해서 식의 형태를 convolution 형태로 표현하였으며, ICA 학습을 위해서 결합엔트로피를 최대화(Joint Entropy Maximization)하는 방향으로 커널의 폭을 학습하였다. 이를 위해서 기울기 강하법(Gradient descent method)를 사용하였으며, 이러한 제약 사항은 새로운 밀도 추정자를 설계하기 위한 기본적인 개념을 나타낸다. 실험결과, 커널의 폭을 담당하는 smoothing parameters들이 일정한 값으로 학습함을 알 수 있었다.
일차변환은 선형대수에서 가장 중요한 개념 중 하나이다. 그럼에도 많은 학생들에게서 나타나는 이 개념에 대한 오류는 무엇이며 또 어디에 근거하는가? 이 논문은 효과적인 선형대수 교수학습 연구의 일부로, 주어진 여러 함수 중에서 일차변환인 것을 찾는 과정 중에 나타난 학생들의 오류와 그 근거를 알아보았다. 본 연구 결과는 선형대수 학습에 어려움을 겪는 학생들에게 보다 효율적인 교수디자인 설계를 위한 기초 자료의 의미를 갖는다.
퍼지집합은 언어의 의미와 개념속에 포함되어 있는 모호성을 정량적으로 표현하기 위한 집합개념으로서 매우 자연스럽고 어느 누구나 쉽게 이해할 수 있는 이론이다. 일반적으로 퍼지집합은 기존의 Crisp 집합을 확장한 것으로서 부분집합과 정의함수를 1대 1로 대응시키는 것이다. 본 고는 퍼지집합론과 퍼지논리에 대한 기본적인 개념과 퍼지제어이론을 적용한 산업용 응용사례에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 퍼지 일반-위상과 퍼지 일반-위상 공간의 개념을 소개한다. 퍼지 일반-위상은 smooth topology 와 Chang's fuzzy topology의 일반화된 개념이다. 퍼지 일반-위상의 일반적인 성질과 퍼지 일반-연속, 약 퍼지 일반-연속 함수의 개념과 성질을 조사한다.
조합논리는 기본적으로 정해진 해석이 없는 순수한 형태만을 가지고 추상적으로 연산하는 관점에 관한 논리로서, 논리학을 기호학적 관점에서 볼 수 있는 토대를 제공해 준다. 조합논리의 특징은 연산자가 피연산자도 될 수 있다는 사실에 있으며 그래서 동일한 연산자가 그 자신의 피연산자도 될 수 있다. 이 논문에서 우리는 기본연산자들의 직관적 개념과 형식적 개념을 소개하고 연산자 대수에 내해 검토하고 나서 조합논리와 $\lambda$-연산의 번역가능성에 다해 알아보겠다. 조합논리에 유형의 개념을 추가하면 자연언어 분석에서 아주 효율적인데 기본유형인 대상자 명제 이외의 어떤 요소라도 함수자로 나타낼 수 있는데 이들은 조합자의 특수한 경우로서 파생유형들이다.
이 연구는 수학적 모델링이 반영된 중학생 이차함수 교수·학습 과정에서 발생하는 의사소통을 분석한 것이다. 의사소통의 심층 분석을 위해 Sfard(2008)의 담화 이론과 언어 분석 틀(장현석, 김명창, 이봉주, 2019)을 적용하였다. 이차함수 개념을 학습하고 3개월이 지난 학생을 대상으로, 이차함수 수학적 모델링 교수·학습이 2019년 6월 둘째 주에(1차시) 실시되었다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생 간 이차함수 이외의 선행 지식의 차이로 인해 의사소통-인지적 갈등이 발생하였다. 둘째, 의사소통 과정에서 서로 다른 관점의 문제 해결을 통해 지식을 확장하였다. 이러한 결과는 학생이 이차함수 개념의 이해를 기반으로 의사소통 과정에서 문제점을 명료히 드러내고 학생 간 협동을 촉진할 수 있었던 것으로 해석 가능하다.
본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크에서 은닉층 활성함수에 Interval type-2 퍼지개념을 적용한 새로운 RBF 뉴럴 네트워크를 설계하였다. 퍼지 시스템 분야에서 불확실한 정보에 대한 Type-1 퍼지집합의 성능을 보안하고자 Type-2 퍼지집합이 제안되었으며, 멤버쉽함수 안에 다시 멤버쉽함수를 생성함으로써 불확실한 정보를 좀 더 효과적으로 다루고자 하였다. 따라서 본 논문에서는 RBF 뉴럴 네트워크의 은닉층 활성함수에 type-2 퍼지집합의 개념을 적용하여 불확실한 정보에 대한 모델 성능을 개선하고자 하였다. 나아가 연결가중치를 상수항이 아닌 1차식으로 구성된 다항식을 사용하여 최종출력을 입력-출력의 관계식으로 표현하였다. 연결가중치는 기존의 경사하강법(Gradient Descent Method; GDM) 대신 conjugate gradient method(CGM)을 사용하여 파라미터를 동조하고, 은닉층의 활성함수는 공간탐색 진화 알고리즘(Space Search Evolutionary Algorithm; SSEA)을 이용하여 가우시안 함수의 중심점 및 분포상수를 동조하여 모델의 성능을 개선시킨다. 제안된 모델의 성능을 평가하기 위해 가스로 시계열 데이터를 사용하였으며, 결과를 기존 모델과 비교하였다.
본 논문에서는 방사 적분방정식의 해를 구하기 위하여 파수영역 웨이블릿 변환개념에 기반을 둔 윈도우 그린 함수를 사용하여 파수영역에서 고속으로 산란필드를 계산하는 방법을 제안하였다. 그린함수에 적용된 파수영역 웨이블릿 변환은 공간영역에서 동일한 Q를 갖는 윈도우를 사용하여 필터링함으로써 등가적으로 구현하였다. 고유함수를 이용하여 관찰점을 중심으로 전개된 그린함수를 푸리에 변환한 후 파수영역에서 방사 적분을 계산함으로써 계산효율을 얻을 수 있음을 확인하였다. 관찰영역에서만 정확한 값을 갖는 고유함수로 전개된 그린함수는 그린함수에 윈도우 함수를 씌운 형태로 방사 적분방정식의 파수영역 표현에 적용하면 기존의 고속멀티폴 법과 동일한 산란필드 공식을 얻을 수 있다.
이 글에서는 능동소음제어에 있어서, 음장 혹은 음원을 표현하는 물리량은 음향에너지, 파워, 인텐시티를 통하여 제어 가격함수로서의 각 의미를 살펴보았다. 졍리하면 이 세가지 물량들은 음향에너지의 균형이라는 물리적 변칙에 의해 서로 단단히 결속되어 있으며, 이들은 음장의 형태와 성격 그리고 파장과 주파수 등과 관련이 있으므로, 능동소음제어 입장에서 제어 목적에 맞게 적절히 사용할 필요가 있다고 볼 수 있다. 음향 에너지의 제어 개념 즉, 음향에너지를 가격함수로 하는 제어 방법은, 원하는 정숙공간(zone of quiet)을 제어할 때 그 적절성이 있음을 보았 으며, 음향 파워는 그 물리량 자체가 어떤 음원의 특성을 표현하고 있으므로 제어에 의하여 방사 효율을 감소(weak radiator)시키고자 할 때 가장 자연스러운 가격 함수 가 됨을 살펴보았다. 또한 음향 인텐시티라는 물리량은 음향 에너지의 전달 특성을 대표하는 특성임을 살펴보았고, 따라서 소음 전파의 감소(noise transmission reduction)를 위한 제어 가격 함수로의 당위성을 확인하였다. 이러한 모든 제어 방법 들이 사실은 가관측성 및 가제어성을 가져야 함은 주지의 사실이며, 음향 파워나 인텐시티를 가격 함수로 하는 제어 방법의 경우 실제적인 가관측성상의 문제점들로 인하여 그 현실성이 아직은 거리가 있다 하겠다.
삼각비 단원에 대한 학습 결손은 나아가 공통수학 삼각함수 단원에 대한 선수학습 결손으로써 학습의욕의 상실, 자기 열등감, 삼각함수 단원에 대한 지속적인 학습결손의 누적으로 이어진다. 실제로 고등학교 1학년 학생들의 삼각함수를 학습할 때 삼각비에 대한 기초가 부족한 것에 영향을 받아 지적인 측면은 물론이고 정의적 측면에서도 기초가 부족하다는 부정적 자아개념을 가지고 출발하게 되어 이후 학습에 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 본 연구에서는 중학교 9-나의 삼각비 단원과 고등학교 공통수학의 삼각함수 단원에 대한 중 ${\cdot}$ 고등학교 교사 및 학생들의 인식과 교수 ${\cdot}$ 학습 실태를 알아보고, 수학의 계통성을 고려하여 올바른 교육과정을 모색하는데 그 목적이 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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