Journal of information and communication convergence engineering
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제12권1호
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pp.39-45
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2014
A numerical method for solving Hamiltonian equations is said to be symplectic if it preserves the symplectic structure associated with the equations. Various symplectic methods are widely used in many fields of science and technology. A symplectic method preserves an approximate Hamiltonian perturbed from the original Hamiltonian. It theoretically supports the effectiveness of symplectic methods for long-term integration. Although it is also related to long-term integration, numerical stability of symplectic methods have received little attention. In this paper, we consider explicit symplectic methods defined for Hamiltonian equations with Hamiltonians of the special form, and study their numerical stability using the harmonic oscillator as a test equation. We propose a new stability criterion and clarify the stability of some existing methods that are visually based on the criterion. We also derive a new method that is better than the existing methods with respect to a Courant-Friedrichs-Lewy condition for hyperbolic equations; this new method is tested through a numerical experiment with a nonlinear wave equation.
연도와 같은 수치 정보가 많은 교과목은 기억법의 적용이 필요하다. 수치 기억법은 점, 선, 막대 등과 같은 많은 방법들을 적용한 정보 이미지는 기억을 도와주는 기호의 역할을 한다. 뇌의 기억 구조는 수치만을 제공하기 보다는 추가 정보를 제공하는 것이 효율적이다. 이전 연구에서는 모바일 환경에 적합한 그래프 알고리즘이나 배열된 이미지 알고리즘을 제시했었다. 본 연구에서는 수치 정보가 많은 교과목을 선정하여 수치와 관련된 추가 정보를 원본 데이터와 연결하고자 한다. 모바일 환경에서 진행되는 특유의 과정을 제안하고, 의미 연결 수치 알고리즘을 구현 평가한다.
A hybrid system is a dynamical system in which states can be changed continuously and discretely. Simulation based on numerical methods is the widely used technique for analyzing complicated hybrid systems. Numerical simulation of hybrid systems, however, is subject to two types of numerical errors: truncation error and round-off error. The effect of such errors can make an impossible transition step to become possible during simulation, and thus, to generate a simulation behavior that is not allowed by the model. The possibility of an incorrect simulation behavior reduces con.dence in simulation-based analysis since it is impossible to know whether a particular simulation trace is allowed by the model or not. To address this problem, we define the notion of Instrumented Hybrid Automata (IHA), which considers the effect of accumulated numerical errors on discrete transition steps. We then show how to convert Hybrid Automata (HA) to IRA and prove that every simulation behavior of IHA preserves the discrete transition steps of some behavior in HA; that is, simulation of IHA is sound with respect to HA.
In this paper, by introducing a parameter, we establish a new Ostrowski's integral inequality which generalizes the result of [5]. Finally, we apply the new Ostrowski's inequality to numerical integration and special means.
대중매체를 통해 전달되는 과학기술관련 사회쟁점(SSI)에 관한 미디어 정보를 비판적으로 평가하여 합리적인 의사결정을 내릴 수 있는 능력은 시민으로서 지녀야 할 과학적 소양의 한 측면이다. 본 연구는 합리적인 의사결정을 위해 선행되어야 할 학생들의 정보 평가 양상에 관한 것으로, 일상에서 접하는 SSI 미디어 정보를 과학적 요소가 강조된 수치정보와 정서적 공감이 강조된 공감정보로 구분한 후, 이러한 정보의 특성에 따라 중학생들의 정보 평가 양상이 어떻게 다른지 탐색해보았다. 본 연구에는 중학생 96명이 참여하였으며, 신문기사 형식의 SSI 자료 내 정보의 신뢰도와 설득력 있는 정도를 묻는 질문지를 도입하였다. 질문지는 세 가지 SSI 주제에 대한 찬성 또는 반대 입장에 대해 과학적 요소가 강조된 수치정보와 정서적으로 호소하여 공감을 불러일으키는 공감정보 기사 2개로 구성되었으며, 정보가 얼마나 믿을만한가를 묻는 신뢰도 평가 문항과 정보가 얼마나 설득력 있는가를 묻는 설득력 있는 정도 평가 문항을 포함하였다. 연구 결과, 첫째 전반적으로 학생들은 SSI 맥락에서 공감정보보다 수치정보를 더 신뢰하는 것으로 나타났다. 신뢰하는 정보 요소로는 수치정보에서는 과학적 증거와 데이터를, 공감정보에서는 사례, 사회 문제, 표현, 그리고 가치를 주로 신뢰하는 것으로 나타났다. 둘째, 설득력 있는 정도에 대한 평가는 수치나 공감과 같은 정보의 유형보다는 SSI 맥락이나 내용적인 측면에 따라 상이한 것으로 나타났다. 즉, 학생들은 SSI 정보를 담은 기사의 설득력을 판단할 때 정보에 담긴 가치, 근거의 풍부함, 정보의 논리성을 바탕으로 판단하였다고 볼 수 있다.
빅 데이터의 시대 수많은 정보들이 출몰하고 있고 이를 효과적으로 전달하기 위한 인포그래픽 연구들이 이슈화되고 있지만 신용카드명세서를 통해 전달되는 수치정보에 대한 시각화연구는 그 중요성에 비해 매우 미흡하다. 신용카드이용명세서를 중심으로 수치정보 유형을 분석하여 각 정보특성에 따른 효과적인 시각화방법이 무엇인지 연구하였다. 수치정보의 유형은 비교분석, 시간변화의 추이, 비율, 관계, 범위와 분포 등으로 모색되었고 각 정보의 특성에 적합한 그래프형태로 제작하여 가장 효과적이고 이상적인 시각적 형태를 연구하였다. 따라 본 연구는 수치특성을 갖고 있는 신용카드이용명세서에 나타난 수치정보를 전달하기 위한 효과적인 시각적 형태를 짚어줌으로서 시각화의 기준점을 제시하는 의미가 있다.
본 연구에서는 KFLOW에서 사용하고 있는 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 천이 모델을 사용하여 KARI-11-180 익형의 공력특성을 수치적으로 예측하고 그 결과를 실험 결과 및 XFOIL과 MSES의 결과와 비교하였다. 완전 난류모델은 천이모델에 비해 마찰항력을 크게 예측하기 때문에 전체적으로 높은 항력을 예측하는 등 천이모델과 완전 난류모델간의 차이를 확인하였다. KFLOW의 ${\gamma}-Re_{\theta}$ 모델을 사용한 결과는 실험을 통해 확인된 천이 유동 실험 결과의 특성을 잘 예측하고 있었으며 XFoil이나 MSES의 결과와도 잘 일치하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 drag-bucket현상이 익형 표면의 천이점의 급격한 변화로 인해 발생함을 확인하였다.
Femtosecond laser machining has been applied for creating a sensor function in silica glass optical fibers. Femtosecond laser pulses make it possible to fabricate micro structures in processed regions of a very thin glass fiber line because femtosecond laser pulses can extremely minimize thermal effects. With the laser machining to optical fiber using a single shot of 210-fs laser at a wavelength of 800 nm, it was observed that a processed region surrounded a thin layer which seemed to be a hollow cavity monitored by scanning electron microscopy (SEM). This study aims at a theoretical investigation for the processed region by using a numerical analysis in order to embed sensing function to optical fibers. Numerical methods based finite element method (FEM) has been used for an optical waveguide modeling. This report suggests two types modeling and describes a comparative study on optical losses obtained by the experiment and the numerical analysis.
Many numerical computations in science and engineering can only be solved approximately since the available infomation is partial. For instance, for problems defined ona space of functions, information about f is typically provided by few function values, $N(f) = [f(x_1), f(x_2), \ldots, f(x_n)]$. Knwing N(f), the solution is approximated by a numerical method. The error between the true and the approximate solutions can be reduced by acquiring more information. However, this increases the cost. Hence there is a trade-off between the error and the cost.
In this study, we propose a method for encoding documents into string vectors, instead of numerical vectors. A traditional approach to text categorization usually requires encoding documents into numerical vectors. The usual method of encoding documents therefore causes two main problems: huge dimensionality and sparse distribution. In this study, we modify or create machine learning-based approaches to text categorization, where string vectors are received as input vectors, instead of numerical vectors. As a result, we can improve text categorization performance by avoiding these two problems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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