• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제28권1호
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• pp.33-58
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• 2024

This paper reviews basic concepts for Physics-Informed Neural Networks (PINN) applied to the initial value problems for ordinary differential equations. In particular, using only basic calculus, we derive the error estimates where the error functions (the differences between the true solution and the approximations expressed by neural networks) are dominated by training loss functions. Numerical experiments are conducted to validate our error estimates, visualizing the relationship between the error and the training loss for various first-order differential equations and a second-order linear equation.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제28권2호
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• pp.223-240
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• 2020

The paper is concerned with periodic linear evolution equations of the form x"(t) = A(t)x(t)+f(t), where A(t) is a family of (unbounded) linear operators in a Banach space X, strongly and periodically depending on t, f is an almost (or asymptotic) almost periodic function. We study conditions for this equation to have almost periodic solutions on ℝ as well as to have asymptotic almost periodic solutions on ℝ⁺. We convert the second order equation under consideration into a first order equation to use the spectral theory of functions as well as recent methods of study. We obtain new conditions that are stated in terms of the spectrum of the monodromy operator associated with the first order equation and the frequencies of the forcing term f.

• Korean Journal of Mathematics
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• 제24권3호
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• pp.573-586
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• 2016

We study the conditional integral transforms and conditional convolutions of functionals defined on K[0, T]. We consider a general vector-valued conditioning functions $X_k(x)=({\gamma}_1(x),{\ldots},{\gamma}_k(x))$ where ${\gamma}_j(x)$ are Gaussian random variables on the Wiener space which need not depend upon the values of x at only finitely many points in (0, T]. We then obtain several relationships and formulas for the conditioning functions that exist among conditional integral transform, conditional convolution and first variation of functionals in $E_{\sigma}$.

• 대한지구과학교육학회지
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• 제10권2호
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• pp.214-225
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• 2017

지구크기에 대한 최초의 정확한 측정은 기원전 230년, 헬레니즘의 과학자인, 에라토스테네스 (276-195 B.C.)에 의하여 이루어졌다. 역사적으로 수학적 추상화는 유럽의 고대 그리스인의 천재성을 보여주는 좋은 예이다. 그 당시에는 상상하기 어려운 태양이 멀리 떨어져 있기에 태양광선이 평행하게 지구에 입사한다는 전제를 요구하는, 논리적이고 과학적인 기법의 에라토스테네스의 과학적 방법의 성공이었다. 중요한 것은 간단한 수학적 비례식을 성립하기 위해서는 지구가 둥글고, 광선이 지구에 나란하게 들어온다는 가정이 필요하였다. 즉 천상으로부터 지상으로 유클리드 기학학이 연결된다는 내용이다. 그것은 최초로 태양중심을 주장한 아리스타쿠스의 제안을 받아들여야 했고, 아리스토텔레스의 자연관인 우주는 아름답고 우아하다는 사상에 기반을 두어 지구는 구처럼 대칭적이라는 것이다. 우리는 이러한 가정들을 현대가 아닌 그 당시 어떻게 정당화 했는지를 탐색하는 것이다. 또한 실험의 미적 관점에서 에라토스테네스의 지구측정의 중요한 특징은 단순성에 있다는 것을 강조하는 것이다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.168-182
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• 2020

Spoofing attacks, especially replay attacks, pose great security challenges to automatic speaker verification (ASV) systems. Current works on replay attacks detection primarily focused on either developing new features or improving classifier performance, ignoring the effects of feature variability, e.g., the channel variability. In this paper, we first establish a mathematical model for replay speech and introduce a method for eliminating the negative interference of the channel. Then a novel feature is proposed to detect the replay attacks. To further boost the detection performance, four post-processing methods using normalization techniques are investigated. We evaluate our proposed method on the ASVspoof 2017 dataset. The experimental results show that our approach outperforms the competing methods in terms of detection accuracy. More interestingly, we find that the proposed normalization strategy could also improve the performance of the existing algorithms.

• Bulletin of the Korean Chemical Society
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• 제35권4호
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• pp.1057-1060
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• 2014

In our previous articles, an approach has been proposed for the evaluation of the uncertainty of overall result from multiple measurements. In the approach, uncertainty sources were classified into two groups: the first including those giving same 'systematic' effect on each individual measurement and the second including the others giving 'random' effect on each individual measurement and causing a variation among individual measurement results. The arithmetic mean of the replicated measurements is usually assigned as the value for the overall result. Uncertainty of the overall result is determined by separately evaluating and combining an overall uncertainty from sources of the 'systematic' effect and another overall uncertainty from sources of the 'random' effect. This conceptual approach has been widely adopted in chemical metrology society. In this study, further logical proof with more detailed mathematical expressions is provided on the approach.

• Composites Research
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• 제15권5호
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• pp.44-52
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• 2002

To study numerically the mechanical behaviors of advanced composite materials considering the microscopic phenomena as well as the macroscopic properties and behaviors, a multi-scale modeling and analysis by the mathematical homogenization method with the help of the finite element method(FEM) are reviewed. The hierarchical modeling strategy and the formulation are briefly described first to give some idea of the multi-scale framework. The latter half of this article focuses on the verification of the multi-scale analysis by the homogenization method in its applications to real advanced materials. The first example is the verification of the predicted macroscopic(homogenized) properties based on the microstructure of porous ceramics. In spite of the complexity of the random microstructure, the error between the predicted and the measured values was only 1%. Next, two applications to the process simulation of fiber reinforced polymer matrix composites are presented. The permeability characteristics are evaluated for sheared weave fabrics for resin transfer molding(RTM) simulation, and the thermoforming of FRTP sheet is analyzed considering the large deformation of the knit structure during the deep-draw forming was verified by comparison with the experimental results.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권2호
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• pp.99-111
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• 2013

Approximating a divergence between two probability distributions from their samples is a fundamental challenge in statistics, information theory, and machine learning. A divergence approximator can be used for various purposes, such as two-sample homogeneity testing, change-point detection, and class-balance estimation. Furthermore, an approximator of a divergence between the joint distribution and the product of marginals can be used for independence testing, which has a wide range of applications, including feature selection and extraction, clustering, object matching, independent component analysis, and causal direction estimation. In this paper, we review recent advances in divergence approximation. Our emphasis is that directly approximating the divergence without estimating probability distributions is more sensible than a naive two-step approach of first estimating probability distributions and then approximating the divergence. Furthermore, despite the overwhelming popularity of the Kullback-Leibler divergence as a divergence measure, we argue that alternatives such as the Pearson divergence, the relative Pearson divergence, and the $L^2$-distance are more useful in practice because of their computationally efficient approximability, high numerical stability, and superior robustness against outliers.

• 대한화학회지
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• 제64권2호
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• pp.119-129
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• 2020

과학 고등학교에서 다양한 재능을 지닌 학생들의 효과적인 교수- 학습 활동을 위해서, 교수자는 학생들의 다양한 재능과 교과목의 특성에 따라 자연세계의 정보를 인식하고 처리과정에서의 개인차를 이해하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 수학/과학 성취도의 교과 간 상관 및 요인 분석으로 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식을 규명하는데 있다. 아울러 R&E 학급에 따른 화학 교과의 인식을 알아보고자 하였다. 연구 대상은 입학 전형과 교육과정의 개편 시기에 따른 G과학고 3개년 입학생(296명)이 주 연구 대상자이고, 경남·울산 지역 2개 과학고를 포함하였다. 성취도의 상관 및 요인 분석은 SPSS 25를 이용하여 탐색적 요인분석법으로 수행하였다. 본 연구의 수행 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수학·과학 성취도 간의 상관분석에서 화학의 Pearson 상관계수는 다른 교과목들에 비해 높은 정적 상관을 보이는 것이 확인되었다. 둘째, 수학·과학 성취도의 요인 분석에서 요인 지표는 수리-논리(수학, 물리)와 자연 이해(생명과학, 지구과학)의 2개 요인으로 구분되는 것이 확인되었다. 셋째, 요인 분석에서 화학 교과는 수리-논리와 자연 이해 능력이 모두 요구되는 교과로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, R&E 학급에 따라서 화학 교과에 대한 학생들의 인식이 다르다는 것을 확인하였다. 즉, R&E 화학반 학생들은 다른 학생들과 달리 화학 교과를 수리-논리가 요구되는 과목으로 인식하고 있음이 확인되었다.

• 인지과학
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• 제23권3호
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• pp.367-388
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• 2012

이 연구는 튜링의 탄생 백주년을 맞이하여 인지과학을 위한 그의 심대한 공헌을 고찰하기 위한 작업이다. 이 논문에서는 특히 튜링에게 가장 중요한 학문적 영향을 주었던 괴델의 시각을 통하여 튜링의 공헌과 입장이 논의된다. 이를 위하여 메타수학적 접근이 시도되며, (1) 튜링의 인지에 대한 수학적 분석, (2) 보편튜링기계, (3) 보편튜링기계의 한계, (4) 보편튜링기계의 한계를 넘는 모델로서의 오라클튜링기계, (5) 인지과학을 위한 튜링테스트가 논의된다. 이 연구에 의하면, 튜링의 공헌은 다음과 같이 정리될 수 있다. 첫째 튜링은 수리논리를 사용하여 마음과 물리적 세계의 새로운 가교를 발견했다. 둘째, 튜링은 마음의 작동에 대하여 새로운 형식적 분석을 제공했다. 셋째, 튜링은 자신의 튜링기계의 한계를 넘어서는 마음의 새로운 모델로서 오라틀 튜링기계와 연결주의적 신경망기계를 제시했다. 우리 인지과학자들은 튜링의 어깨 위에 서서 늘 새로운 튜링테스트를 기다리고 있게 될 것이다.