본 논문에서는 Hebb 학습법에 기초한 Kohonen의 LVQ 학습법을 퍼셉트론 학습에 사용되는 경도 강하 (Gradient descent) 학습법에 의해 재해석한다. Kohonen의 LVQ는 학습법에 따라 두 가지로 나뉠 수 있는데 하나는 자율학습 LVQ(ULVQ)이며 다른 하나는 타율학습 LVQ(SLVQ)이다. 두 경우 모두 출력뉴런의 목표 값을 적당히 생성할 경우 타율학습 경도 강하학습법으로 표현될 수 있다. 결과적으로 LVQ학습법은 타율학습 경도 강하 학습법의 특수한 형태임을 알 수 있으며 또한 LVQ는 보다 일반화된 '퍼셉트론 형태의 LVQ(PLVQ)'알고리즘으로 표현될 수 있음을 알 수 있다. 본 논문에서는 이를 증명하고 결론을 맺는다.
In their teaching practice, teachers encounter multi-dimensions of pedagogical challenges. The recognition and reflection on these challenges is crucial to advance our science teaching. This study looked into science teachers' dilemmas of their teaching practical work through their written cases. Dilemma cases are teachers' narratives organized around important events of teaching and learning. It can reveal teachers' situated cognition and be used as lens to investigate complex realities of science teaching and learning. 26 pre- and in-service elementary teachers' dilemma cases of science practical work were carefully collected and analysed to interpret what constitute tensions in elementary science practical works. They were largely grouped into three: Curriculum and Institutional Relevance, Students Relevance, Nature of School Experiments Relevance and divided into 7 subheadings: 'Authority of Curriculum(textbook)', 'Disappointment at external support', 'Students' interests and safety', 'Students' unscientific and inert attitude', 'Difficulty of showing expected results', 'Generalization through experiment', 'Knowledge acquisition and authentic inquiry'. Each dilemma was interpreted in terms of the tensions which constitute contradictory beliefs, values, expectation and realities. These dilemmas enabled to expose actual conditions of elementary science practical work and teachers' challenges otherwise can not be seen easily. Science teacher educators also can get some implications to overcome the gap between theory and practice in their teacher education.
Purpose: Increase in suicide rate for senior citizens which has become widespread in our society today. It is not a normal social phenomenon and is beyond the danger level. The contents of this study include Korean senior citizens' suicide related risk factors and warning signs, and the development of a simple Geriatric Suicide Risk Scale. Methods: This study is Methodological Research to verify reliability and validity of the Geriatric Suicide Risk Scale according to the tool development process suggested by Devellis (2012). Results: For predictive validity assessment, high suicide screening accuracy was showed with an Area under the ROC curve (AUC) of .93. For the optimal cutoff point of 11, sensitivity was 93.9%, and specificity, 75.7% which are excellence levels. Cross validity for assessment of generalization possibility showed the Area under the ROC curve (AUC) as .82 and in case of a cutoff point of 11, sensitivity was 73.7%, and specificity, 65.9%. Conclusion: When it comes to practical nursing, it is significant that the Korean Geriatric Suicide Risk Scale has high reliability and validity through adequate tool development and the tool assessment step to select degree of suicide risk of senior citizens. Also, it can be easily applied and does not take a long time to administer. Further, it can be used by health care personnel or the general public.
본 논문에서는 이동무선통신을 위한 FH/MFSK 시스템의 새로운 수신장치를 제시하였다. 새로운 수신기는 불필요한 모든 주파수채널의 에너지검출을 감소시키므로써 수신장치의 구성을 용이하게 한다. 이 시스템의 성능분석은 유니언바운드를 사용하여 에러확율을 도출하고 동시이용자수에 대하여 워드에러확율을 최소화시키는 최적메세지비트수를 구하였다. 이 방식은 메세지비트수를 변화시킬 수 있는 점에서 FH/MFSK 시스템의 일반화라 할 수 있고 설계자에게 장치구성의 유연성을 증가시킨다. 에러확율은 대역폭과 반복전송수가 일정할 경우 산출도시하였고 에러정정부호를 사용하는 효과도 고려하였다.
The multilayer expanson of single layer NN (Neural Network) was needed to solve the linear seperability problem as shown by the classic example using the XOR function. The EBP (Error Back Propagation ) learning rule is often used in multilayer Neural Networks, but it is not without its faults: 1)D.Rimmelhart expanded the Delta Rule but there is a problem in obtaining Ca from the linear combination of the Weight matrix N between the hidden layer and the output layer and H, wich is the result of another linear combination between the input pattern and the Weight matrix M between the input layer and the hidden layer. 2) Even if using the difference between Ca and Da to adjust the values of the Weight matrix N between the hidden layer and the output layer may be valid is correct, but using the same value to adjust the Weight matrixd M between the input layer and the hidden layer is wrong. Recognitron III was proposed to solve these faults. According to simulation results, since Recognitron III does not learn the three layer NN itself, but divides it into several single layer NNs and learns these with learning patterns, the learning time is 32.5 to 72.2 time faster than EBP NN one. The number of patterns learned in a EBP NN with n input and output cells and n+1 hidden cells are 2**n, but n in Recognitron III of the same size. [5] In the case of pattern generalization, however, EBP NN is less than Recognitron III.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권2호
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pp.275-282
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1996
A life distribution F with survival function $\overline{F}$=1-F, finite mean $\mu$ and mean residual life m(t) is said to be NBUE(NWUE) if m(t)$\leq$($\geq$) .$\mu$ for t$\geq$0. This NBUE property can equivalently be characterized by the fact that $\varphi$(u)$\geq$($\leq$)u for 0$\leq$u$\leq$1, where $\varphi$(u) is the scaled total-time-on test transform of F. A generalization of the NBUE properties is that there is a value of p such that $\varphi$(u)\geq.u$ for 0$\leq$u$\leq$p and $\varphi$(u)\leq$$\leq$u$\leq$1, or vice versa. This means that we have a trend change in the NBUE property. In this paper we point out an error of Klefsjo's paper (1988). He erroneously takes advantage of trend change point of failure rate to calculate the empirical test size and power in lognormal distribution. We solves the trend change point of mean residual lifetime and recalculate the empirical test size and power of Klefsjo (1988) in mocensoring case.
In the design of underground excavation, the shear strength (SS) is a key characteristic. It describes the way the rock material resists the shear stress-induced deformations. In general, the measurement of the parameters related to rock shear strength is done through laboratory experiments, which are costly, damaging, and time-consuming. Add to this the difficulty of preparing core samples of acceptable quality, particularly in case of highly weathered and fractured rock. This study applies rock index test to the indirect measurement of the SS parameters of shale. For this aim, two efficient artificial intelligence methods, namely (1) adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) implemented by subtractive clustering method (SCM) and (2) support vector regression (SVR) optimized by Harmony Search (HS) algorithm, are proposed. Note that, it is the first work that predicts the SS parameters of shale through ANFIS-SCM and SVR-HS hybrid models. In modeling processes of ANFIS-SCM and SVR-HS, the results obtained from the rock index tests were set as inputs, while the SS parameters were set as outputs. By reviewing the obtained results, it was found that both ANFIS-SCM and SVR-HS models can provide acceptable predictions for interlocking and friction angle parameters, however, ANFIS-SCM showed a better generalization capability.
본 논문에서는 금융 시계열 비대칭 변동성을 모형화하기 위해서 다중 임계점을 가진 비대칭-ARCH 점화식(A-ARCH(1))을 제안하고 있다. 특히 임계점이 두 개인 간단한 모형에 초점을 맞추어 설명하고 있으며 미국 S&P500 자료 분석을 통해 예시하였다. 다양한 A-ARCH(1) 모형의 예측력 비교를 위해 모수적-붓스트랩을 활용하여 예측오차의 평가 및 예측구간의 정확도를 설명하였다.
An effective methodology is .reported for determining the optimal capacity (lot-size) of batch processing and storage networks which include material recycle or reprocessing streams. We assume that any given storage unit can store one material type which can be purchased from suppliers, be internally produced, internally consumed and/or sold to customers. We further assume that a storage unit is connected to all processing stages that use or produce the material to which that storage unit is dedicated. Each processing stage transforms a set of feedstock materials or intermediates into a set of products with constant conversion factors. The objective for optimization is to minimize the total cost composed of raw material procurement, setup and inventory holding costs as well as the capital costs of processing stages and storage units. A novel production and inventory analysis formulation, the PSW(Periodic Square Wave) model, provides useful expressions for the upper/lower bounds and average level of the storage inventory hold-up. The expressions for the Kuhn-Tucker conditions of the optimization problem can be reduced to two subproblems. The first yields analytical solutions for determining batch sizes while the second is a separable concave minimization network flow subproblem whose solution yields the average material flow rates through the networks. For the special case in which the number of storage is equal to the number of process stages and raw materials storage units, a complete analytical solution for average flow rates can be derived. The analytical solution for the multistage, strictly sequential batch-storage network case can also be obtained via this approach. The principal contribution of this study is thus the generalization and the extension to non-sequential networks with recycle streams. An illustrative example is presented to demonstrate the results obtainable using this approach.
본 연구는 초등 수학영재들이 'n${\times}$n 격자점에서 정사각형 개수 구하기' 과제를 해결하는 과정에서 나타나는 메타인지 요소를 분석하여 이것이 문제해결과정에 어떻게 서로 상호작용을 하며, 또 메타인지 요소가 문제해결의 성패에 어떤 영향을 미치는 지를 살펴보고자 하였다 이를 위하여 현재 우리나라의 대표적인 3가지 영재교육기관(지역공동영재학급, 교육지원청부설 영재교육원, 대학부설 과학영재교육원)별로 각 1명씩 총 3명(기관의 순서대로 각각 학생 C, 학생 B, 학생 A라 함)을 대상으로 3시간 정도가 걸리는 수업을 연구자가 직접 참여한 관찰과 수업 녹화용 비디오 및 활동지 분석, 그리고 수업 후 면담 등을 통해 질적 사례 연구를 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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