학생들이 수학 문제를 어느 정도 해결하는지 조사하여 학생들의 학습에 도움을 주는 일은 매우 중요하다. 이에 이 연구에서는 중학교 함수에 대한 개념 간의 연결성이 문제 풀이 결과에 어떠한 영향을 미치는지 분석하기 위한 4가지 방법(문제 유형별 정·오 분석, 도식화 분석, 영역 그래프 분석, 꺾은선 그래프 분석)을 구성하였으며, 학생들의 학습 상황을 시각적으로 표현하여 직관적 파악이 가능하게 하였다. 이러한 분석 방법은 학생들의 평가 결과를 파악하기 쉽고, 학생의 학습 상황을 직관적으로 파악하여 학습에 도움을 줄 수 있으며, 학생 스스로 자신의 문제점을 모니터링하여 자기주도 학습 계획을 세우는 데 도움을 줄 수 있으므로 수학 교수 학습에서 활용 가치가 있을 것이다.
This research focuses on developing a new and computationally efficient algorithm for free space structuring and planning collision free paths for an autonomous mobile robot working in an environment populated with polygonal obstacles. The algorithm constructs the available free space between obstacles in terms of free convex area. A collision free path can be efficiently generated based on a graph constructed using the midpoints of common free links between free convex area as passing points. These points correspond to nodes in a graph and the connection between them within each convex area as arcs in this graph. The complexity of the search for collision free path is greatly reduced by minimizing the size of the graph to be searched concerning the number of nodes and the number of arcs connecting them. The analysis of the proposed algorithm shows its efficiency in terms of computation ability, safety and optimality.
2015 개정 중학교 1학년 수학 교과서 총 10종을 대상으로 분석틀에 근거하여 교과서 체제별로 그래프의 표현과 해석에 관한 요소를 빈도 분석하고 교차분석 하였으며, 그래프 내용에 관한 학생들의 만족도를 조사하였다. 그 결과, 전반적으로 교과서에 그래프의 표현보다 해석에 관한 문항이 더 많이 수록되어 있으며, 또 학생들은 그래프 단원에 학습 효과는 보였지만 해당 학습에 관한 감동 여부에는 중립적인 반응을 보였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권5호
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pp.1107-1116
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2014
In this paper, we review recent developments in network analysis using the graph theory, and introduce ongoing research area with relevant theoretical results. In specific, we introduce basic notations in graph, and conditional and marginal approach in constructing the adjacency matrix. Also, we introduce the Marcenko-Pastur law, the Tracy-Widom law, the white Wishart distribution, and the spiked distribution. Finally, we mention the relationship between degrees and eigenvalues for the detection of hubs in a network.
An efficient method for the unsupervised classification of high resolution imagery is suggested in this paper. It employs pixel-linking and merging based on the adjacency graph. The proposed algorithm uses the neighbor lines of 8 directions to include information in spatial proximity. Two approaches are suggested to employ neighbor lines in the linking. One is to compute the dissimilarity measure for the pixel-linking using information from the best lines with the smallest non. The other is to select the best directions for the dissimilarity measure by comparing the non-homogeneity of each line in the same direction of two adjacent pixels. The resultant partition of pixel-linking is segmented and classified by the merging based on the regional and spectral adjacency graphs. This study performed extensive experiments using simulation data and a real high resolution data of IKONOS. The experimental results show that the new approach proposed in this study is quite effective to provide segments of high quality for object-based analysis and proper land-cover map for high resolution imagery of urban area.
We described a method of resonant mode identification in dielectric-disc loaded cylindrical cavity resonators. The characteristic equations are solved using the ContourPlot graph of Mathematica. Contour graph method uses graphical method. It is comparable with numerical method. The numerical method is very difficult mode identification. The analysis is based on the approximated electromagnetic representation which is only concentrated on the calculation of resonant frequencies, and a mode identification of resonant frequencies has not been covered. However, It is possible to calculate precise resonant frequencies and to identify the mode of resonant frequencies using the contour graph method. The contour graph method is not a method using approximated representation of electromagnetic field variation at the outer area of dielectric in the resonators. It is a method using enact representation.
The investigation of the apartment housing as a dwelling type has become the most important and popular research subject to understand the housing culture in Korea. In their methods of typological analysis, it is found that most studies represent each unit plan as a simplified architectural drawing. This type of typology, however, has difficulties in processing a large scale of data set because each representation of a plan contain too many informations. To deal with this problem, this study suggests a new graph-theoretical method by which apartment plans can be represented in a more simple and effective way. This new method is also tested against the sample plans from Gangnam-gu area in Seoul to reveal the design logic hidden in plan configuration. Through a series of analyses, it is verified that there exist a design strategy that guides the particular pattern of zoning and allocation of each room in the plan.
The goal of data mining is to extract new and useful knowledge from large scale datasets. As the amount of available data grows explosively, it became vitally important to develop faster data mining algorithms for various types of data. Recently, an interest in developing data mining algorithms that operate on graphs has been increased. Especially, mining frequent patterns from structured data such as graphs has been concerned by many research groups. A graph is a highly adaptable representation scheme that used in many domains including chemistry, bioinformatics and physics. For example, the chemical structure of a given substance can be modelled by an undirected labelled graph in which each node corresponds to an atom and each edge corresponds to a chemical bond between atoms. Internet can also be modelled as a directed graph in which each node corresponds to an web site and each edge corresponds to a hypertext link between web sites. Notably in bioinformatics area, various kinds of newly discovered data such as gene regulation networks or protein interaction networks could be modelled as graphs. There have been a number of attempts to find useful knowledge from these graph structured data. One of the most powerful analysis tool for graph structured data is frequent subgraph analysis. Recurring patterns in graph data can provide incomparable insights into that graph data. However, to find recurring subgraphs is extremely expensive in computational side. At the core of the problem, there are two computationally challenging problems. 1) Subgraph isomorphism and 2) Enumeration of subgraphs. Problems related to the former are subgraph isomorphism problem (Is graph A contains graph B?) and graph isomorphism problem(Are two graphs A and B the same or not?). Even these simplified versions of the subgraph mining problem are known to be NP-complete or Polymorphism-complete and no polynomial time algorithm has been existed so far. The later is also a difficult problem. We should generate all of 2$^n$ subgraphs if there is no constraint where n is the number of vertices of the input graph. In order to find frequent subgraphs from larger graph database, it is essential to give appropriate constraint to the subgraphs to find. Most of the current approaches are focus on the frequencies of a subgraph: the higher the frequency of a graph is, the more attentions should be given to that graph. Recently, several algorithms which use level by level approaches to find frequent subgraphs have been developed. Some of the recently emerging applications suggest that other constraints such as connectivity also could be useful in mining subgraphs : more strongly connected parts of a graph are more informative. If we restrict the set of subgraphs to mine to more strongly connected parts, its computational complexity could be decreased significantly. In this paper, we present an efficient algorithm to mine frequent subgraphs that are more strongly connected. Experimental study shows that the algorithm is scaling to larger graphs which have more than ten thousand vertices.
본 논문에서는 시간 제한 조건을 가진 신호 전이 그래프로부터 바동기 회로를 합성하는 방법을 기술한다. 이 방법에서는 기존의 방법과는 달랴 상태 그래프를 생성하지 않고 신호 전이 그래프로부터 직접 신호 전이들간의 관계를 구하여 비동기 회로를 합성한다. 본 논문의 합성 과정에서는 먼저 타이밍 분석을 통하여 임의의 두 신호 전이 사이에 시간 제한 조건 내에서 병렬 관계와 인과 관계가 있는지를 구 한다. 그 다음에는 이들 관계들로부터 우선 순위 그래프를 생성하고 이 그래프 상에서 경로들을 구함으로써 해저드가 없는 회로를 생성한다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 제안한 합성 방법은 상태 수가 많은 회로에 대해서 현저하게 합성 시간을 단축시킬 수 있을 뿐만 아니라 기존의 합성 방법과 비교하여 거의 같은 면적의 회로를 합성한다.
In the area of assembly process of micro-chips and electronic parts on the printed circuit board, surface mounting device(SMD) is used as a fundamental tool. Generally speaking, the motion of the SMD is based on the ball screw system operated by any type of actuators. The ball screw system is a mechanical transformer which converts the mechanical rotational motion to the translational one. Also, this system could be considered as an efficient motion device against mechanical backash and friction. Therefore a dynamic modeling and stste sensitivity analysis of the ball screw system in SMD have to be done in the initial design stage. In this paper, a simple mathematical dynamic model for this system and the sensitivity snalysis are mentioned. Especially, the bond graph approach is used for graphical modeling of the dynamic system before analysis stage. And the direct differentiation method is used for the state sensitivity analysis of the system. Finally, some trends for the state variables with respect to the design variables could be suggested for the better design based on the results on the results of dynamic and state sensitivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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