사람과 동물은 수량(numerosity)의 대략적인 많고 적음에 대한 직관적 판단 능력을 가지고 태어난다. 이를 대략적 수 감각(이하, 수 감각, number sense)이라 한다. 수 감각은 오래 전부터 동물의 수렵, 채취, 사냥 및 생존에 필수적인 능력으로 진화된 것으로 추정된다. 선행 연구에 따르면, 수학 발달 장애를 가진 아동은 수 감각이 정상적인 아동에 비해 매우 둔감하다. 반대로, 수 감각이 민감한 사람들은 수학적 성취도가 더 높다. 이러한 결과는 생애 초기부터 발달하는 수 감각 표상의 정확도가 학령기 이후 숫자에 기반한 수학적 인지 발달의 근간이 된다는 가설을 뒷받침한다. 최근 연구들은 수 감각 훈련을 통해 수학 성취도의 향상과 수학 관련 뇌 기능의 변화를 가져올 수 있는지를 검증하고 있다. 한편, 수량은 불연속적인 양(discrete quantity)으로서 길이, 면적, 시간 등 연속적인 양(continuous quantity)과 밀접한 관계가 있을 것으로 기대할 수 있다. 이와 같은 관점에서 수, 시간, 공간 등 다양한 차원의 양적인 표상의 정보처리는 후측 두정엽(posterior parietal cortex), 특히 두정 내 고랑(intraparietal sulcus, IPS)에 위치한 공통의 뇌 기제(common brain mechanism)에 기반한다는 가설이 대두되었다. 이 가설을 검증하는 실험적 증거와 후속 연구의 방향을 소개한다.
대략적 수 민감도(approximate number sense)란 수량에 대하여 대략적인 비교와 덧셈 등의 기본적인 조작을 할 수 있는 능력을 말한다. 선행 연구들은 수 민감도를 측정하기 위해 두 개의 점 집합의 수량을 비교하는 과제를 사용하였다. 선행 연구들이 보고한 수 민감도 수치에는 상당한 편차가 존재하는데 이는 수량 과제 비교의 형식의 차이에 기인할 가능성이 크다. 본 연구는 아동의 수 민감도 측정에 더 적절한 수량 비교 과제의 형식에 대해 알아보았다. 선행 연구에서 가장 흔히 사용된 수량 비교 과제는 서로 다른 색깔의 두 점 집합이 서로 섞여서 제시되는 혼재형(intermixed) 형식과 두 점 집합이 나란히 제시되는 병렬형(side-by-side) 형식이었다. 혼재형 수량 비교 과제는 각 색깔 집합의 수량을 추정할 때, 억제 조절 능력, 선택적 주의 및 시공간 작업 기억 등이 추가적으로 요구될 수 있다. 수량 변별 외에 추가적인 인지 처리를 요구하는 과제는 수량 비교 수행의 개인차를 정확하게 측정하지 못할 가능성이 크며(구성 타당도의 저하), 수량 변별 능력이 마땅히 예측할 것으로 기대되는 관련 변인과의 상관관계도 저조할 가능성이 있다(예측 타당도의 저하). 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 수량 비교 과제의 형식에 따른 수 민감도 측정치의 차이를 관찰하고 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였다. 연구 결과, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통한 수 민감도는 병렬 형식에서보다 현저하게 낮았으며, 선행 연구에서 예측한 수 민감도 발달 추이를 고려할 때 지나치게 과소 추정된 값이었다. 나아가 두 가지 제시 형식에 의해 측정된 수 민감도와 수학 성취도와의 상관관계를 비교하였는데, 혼재 형식 수량 비교 과제를 통해 산출된 수 민감도는 수학 성취도와 상관관계를 보이지 않아 예측타당도 역시 낮다고 판단된다. 결론적으로, 본 연구를 통해 아동을 대상으로 하여 수 민감도 측정 시 혼재형식보다 병렬 형식 수량 비교 과제를 사용하는 것이 구성 타당도와 예측 타당도가 더 높다고 판단된다.
In adaptive neuro-control, neural networks are used to approximate the unknown plant nonlinearities. Until now, most of the papers in the field of controller design fur nonlinear system using neural networks considers the affine system with fixed number of neurons. This paper considers nonaffne nonlinear systems and dynamic variation of the number of neurons. Control laws and adaptive laws for weights are established so that the whole system is stable in the sense of Lyapunov.
Objective: The purpose of this study was to investigate young children's nonsymbolic magnitude comparison ability according to ratio limit and task condition. Methods: The participants included 40 3-year-old children, 42 4-year-old children, and 41 5-year-old children recruited from 4 childcare centers located in Seoul, Korea. All magnitude comparison tasks were composed of image material tasks and concrete material tasks. In addition, each magnitude comparison task varied with the ratio of the two quantities; 0.5 ratio, 0.67 ratio, 0.75 ratio. Results and Conclusion: The results revealed that 3-, 4-, and 5-year-old children could perform nonsymbolic magnitude comparison tasks without learning experiences. Also, 3-, 4-, and 5-year-old children could perform concrete material tasks better than image material tasks in nonsymbolic magnitude comparison tasks. Furthermore, children's performance on nonsymbolic magnitude comparison tasks indicated the ratio signature of the approximate number system. Children have a degree of numerical capacity prior to formal mathematics instruction. Also, children were influenced by task conditions or sense stimulus when they processed numerical information. Furthermore, the approximate number system can be used in understanding the ordinality of number.
In adaptive neuro-control, neural networks are used to approximate unknown plant nonlinearities. Until now, most of the studies in the field of controller design for nonlinear system using neural network considers the affine system with fixed number of neurons. This paper considers nonaffine nonlinear systems and on-line variation of the number of neurons. A control law and adaptive laws for neural network weights are established so that the whole system is stable in the sense of Lyapunov. In addition, at the expense of th input, tracking error converges to the arbitrary small neighborhood of the origin. The efficiency of the proposed scheme is shown through simulations ofa simple nonaffine nonlinear system.
A statistical procedure is developed to estimate the relative difference between two parameters each obtained from either true model or approximate model. Double sample procedure is applied to find the additional number of simulation runs satisfying the preassigned absolute precision of the confidence interval. Two types of parameters, mean and standard deviation, are considered as the performance measures and tried to show the validity of the model by examining both queues and inventory systems. In each system it is assumed that there are three distinct means and their own standard deviations and they form the simultaneous confidence intervals but with control in the sense that the absolute precision for each confidence interval is bounded on the limits with preassigned confidence level. The results of this study may contribute to some situations, for instance, first, we need a statistical method to compare the effectiveness between two alternatives, second, we find the adquate number of replications with any level of absolute precision to avoid the unrealistic cost of running simulation models, third, we are interested in analyzing the standard deviation of the output measure, ..., etc.
Since it is of great importance to know how a ligand binds to a receptor, there have been a lot of efforts to improve the quality of prediction of docking poses. Earlier efforts were focused on improving search algorithm and scoring function in a docking program resulting in a partial improvement with a lot of variations. Although these are basically very important and essential, more tangible improvements came from the reduction of search space. In a normal docking study, the approximate active site is assumed to be known. After defining active site, scoring functions and search algorithms are used to locate the expected binding pose within this search space. A good search algorithm will sample wisely toward the correct binding pose. By careful study of receptor structure, it was possible to prioritize sub-space in the active site using "receptor-based pharmacophores" or "hot spots". In a sense, these techniques reduce the search space from the beginning. Further improvements were made when the bound ligand structure is available, i.e., the searching could be directed by molecular similarity using ligand information. This could be very helpful to increase the accuracy of binding pose. In addition, if the biological activity data is available, docking program could be improved to the level of being useful in affinity prediction for a series of congeneric ligands. Since the number of co-crystal structures is increasing in protein databank, "Ligand-Guided Docking" to reduce the search space would be more important to improve the accuracy of docking pose prediction and the efficiency of virtual screening. Further improvements in this area would be useful to produce more reliable docking programs.
선형 캘리브레이션 실험계획 문제에 대하여, 베이지안 의사결정론을 이용하여 평균제곱오차손실을 최소화한 Kim(1988, 1993)의 실험계획과 관련 문헌의 결과인 몇 가지 최적계획을 비교한다. 비교대상 실험계획으로서 고전적 추정량의 점근분산을 최소화하는 Buonaccorsi(1986)의 최적계획, 회귀분석 모형에서 $ M(x) = \sum x_i x_i '$의 함수를 최대화 또는 최소화하는 D-optimal 또는 A-optimal 계획, Hunter and Lamboy(1981)가 베이지안 추정량의 특성을 설명하기 위하여 그 논문에서 예로 들었던 실험계획을 고려한다. 서로 다른 기준에 의한 최적계획을 비교하기 위해서 우선 기대사후분산을 계산하여 비교하고 몇가지 사전분포에 대하여 몬테칼로 시뮬레이션을 통한 평균분산과 HPD 구간의 크기를 비교한다.
Researchers have investigated many upper bound techniques applicable to error probabilities on the maximum likelihood (ML) decoding performance of turbo-like codes and low density parity check (LDPC) codes in recent years for a long codeword block size. This is because it is trivial for a short codeword block size. Previous research efforts, such as the simple bound technique [20] recently proposed, developed upper bounds for LDPC codes and turbo-like codes using ensemble codes or the uniformly interleaved assumption. This assumption bounds the performance averaged over all ensemble codes or all interleavers. Another previous research effort [21] obtained the upper bound of turbo-like code with a particular interleaver using a truncated union bound which requires information of the minimum Hamming distance and the number of codewords with the minimum Hamming distance. However, it gives the reliable bound only in the region of the error floor where the minimum Hamming distance is dominant, i.e., in the region of high signal-to-noise ratios. Therefore, currently an upper bound on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix cannot be calculated because of heavy complexity so that only average bounds for ensemble codes can be obtained using a uniform interleaver assumption. In this paper, we propose a new bound technique on ML decoding performance for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix using ML estimated weight distributions and we also show that the practical iterative decoding performance is approximately suboptimal in ML sense because the simulation performance of iterative decoding is worse than the proposed upper bound and no wonder, even worse than ML decoding performance. In order to show this point, we compare the simulation results with the proposed upper bound and previous bounds. The proposed bound technique is based on the simple bound with an approximate weight distribution including several exact smallest distance terms, not with the ensemble distribution or the uniform interleaver assumption. This technique also shows a tighter upper bound than any other previous bound techniques for turbo-like code with a particular interleaver and LDPC code with a particular parity check matrix.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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