Kim, Min-Kyeong;Lee, Ji-Young;Hong, Jee-Yun;Joo, Hyun-Jung
Communications of Mathematical Education
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v.26
no.2
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pp.221-249
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2012
The purpose of this study is to investigate students decision-making progress through ill-structured problem solving process. For this study, 25 fifth graders in an elementary school were observed by applying ABCDE model (Analyze - Browse - Create - Decision making - Evaluate), and analyzed their decision-making progress analyzing framework which follows 3 steps - making their own decision, discussing/revising with peers, and lastly decision making/solving problem. Upper two groups with better performance in ill-structured problem solving model among 6 groups showed active discussion in group and decision making process with 3 steps (making their own decision, discussing/revising with peers). Even though their decisions are not good-fit to mathematical reasoning result, development and application of ill-structured problems would bring better ability of high level thinking and problem solving to students.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.8
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pp.5198-5206
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2015
The purpose of this study was to examine the effect of social support from friend, senior junior, and coach on student-athletes' stress and deviant behavior. By using convenience sampling method of non-probability sampling, a total of 350 student-athletes from D and G city were selected. Of 217 copies of the questionnaire gathered, 35 were discarded owing to having excessive missing values. Thus, by analysing a total of 182 surveys with structural equation modeling through AMOS 20.0 statistics program, this study found the followings. First, social support has a negative influence on stress. Second, stress has a positive influence on deviant behavior. Third, social support has a negative influence on deviant behavior mediated by stress.
Main monthly household surveys conducted by Korea National Statistical Office are economically active population survey(EAPS) and household income and expenditure survey(HIES). Samples of these two surveys are redesigned every 5 years based on Census. This paper is about sample redesign of household survey conducted in 2002 based on 2000 Census. Main improvements of 2002 sample redesign are the introduction of rotation sampling system, the expansion of HIES survey area from urban to whole country and the foundation of basement to make small area estimation for the unemployment statistics. Also the number of sample households within a enumeration district(ED) is reduced from 24 to 20. That makes it possible to select more ED samples which provides better precision for EAPS and HIES. To select representative samples for the population, different classification index is used for each metropolitan area and provinces.
It is difficult that web documents are classified with exact user intention because existing document classification systems are based on word frequency number using single keyword. To improve this defect, first, we use keyword, a query, domain knowledge. Like explanation based learning, first, query is analyzed with knowledge based information and then structured user intention information is extracted. We use this intention tree in the course of existing word frequency number based document classification as user information and constraints. Thus, we can classify web documents with more exact user intention. In classifying document, structured user intention information is helpful to keep more documents and information which can be lost in the system using single keyword information. Our hybrid approach integrating user intention information with existing statistics and probability method is more efficient to decide direction and range of document category than existing word frequency approach.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.4
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pp.765-775
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2012
The cross-validation is a popular method to select bandwidth in all types of kernel estimation. The maximum likelihood cross-validation, the least squares cross-validation and biased cross-validation have been proposed for bandwidth selection in kernel density estimation. In the case that the probability density function has a discontinuity point, Huh (2012) proposed a method of bandwidth selection using the maximum likelihood cross-validation. In this paper, two forms of cross-validation with the one-sided kernel function are proposed for bandwidth selection to estimate the location and jump size of the discontinuity point of density. These methods are motivated by the least squares cross-validation and the biased cross-validation. By simulated examples, the finite sample performances of two proposed methods with the one of Huh (2012) are compared.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.219-224
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2020
Binary classification has been broadly investigated in machine learning. In addition, binary classification can be easily extended to multi class problems. To successfully utilize machine learning methods for classification tasks, preprocessing and feature extraction steps are essential. These are important steps to improve their classification performances. In this paper, we propose a new learning method based on weighted least squares. In the weighted least squares, designing weights has a significant role. Due to this necessity, we also propose a new technique to obtain weights that can achieve feature transformation. Based on this weighting technique, we also propose a method to combine the learning and feature extraction processes together to perform both processes simultaneously in one step. The proposed method shows the promising performance on five UCI machine learning data sets.
Jeon, Jeong Moon;Shin, Jae Kwan;Shim, Jae Yeob;Lee, Do Hyung
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.34
no.6
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pp.1695-1705
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2014
In the present study, a total of 275 tested specimens (149 of non-seismically designed and 126 of seismically designed) for reinforced concrete bridge piers with circular section have been investigated in order to suggest drift limits probabilistically according to damage states in seismic fragility analysis. Thus, quantitative damage states of the piers have been evaluated depending on details of the piers. Nonlinear time-history analyses have been conducted for a damaged bridge in terms of using the suggested drift limits. Then, seismic fragility analysis for a reinforced concrete bridge structure has been conducted using both suggested and existing drift limits. Comparative analyses have revealed that median values by the suggested limits is smaller than those by the existing limits. This implies that seismic performance of the structure can be overestimated when the existing limits are used.
This study performed quantitative assessment of the performance of adjustment models by a-priori analysis of the statistics of the surface parameter estimates against modeling factors. Lidar, airborne imagery, and SAR imagery have been used to acquire the earth surface elevation, where the shape properties of the surface need to be determined through neighboring observations around target location. In this study, parameters which are selected to be estimated are elevation, slope, second order coefficient. In this study, several factors which are needed to be specified to compose adjustment models are classified into three types: mathematical functions, kernel sizes, and weighting types. Accordingly, a-priori standard deviations of the parameters are computed for varying adjustment models. Then their corresponding confidence regions for both the standard deviation of the estimate and the estimate itself are calculated in association with probability distributions. Thereafter, the resulting confidence regions are compared to each other against the factors constituting the adjustment models and the quantitative performance of adjustment models are ascertained.
Pyo, Jung Kee;Son, Yeong Mo;Kim, Yeong Hwan;Kim, Rae Hyun;Lee, Kyeong Hak;Lee, Young Jin
Journal of Korean Society of Forest Science
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v.100
no.3
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pp.392-396
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2011
The purpose of this study was to develop the basic wood density (Abbreviated BWD) for Pinus densiflora and to evaluate the applicability of bootstrap simulation method. The data sets were divided into two groups based on eco-types in Korea, one from Gangwon type and the other from Jungbu type. The estimated BWDs derived from bootstrap simulation, which is one of the non-parametric statistics, were 0.418 ($g/cm^3$) in the Pinus densiflora in Gangwon while 0.464 ($g/cm^3$) in the Pinus densiflora in Jungbu. To evaluate the bootstrap simulation, the mean BWD, standard error and 95% confidence interval of probability density were estimated. The number of replication were 100, 500, 1,000, and 5,000 times that showed constant 95% confidence interval, while tended to decrease in terms of standard errors. The results of this study could be very useful to apply basic wood density values to calculate reliable carbon stocks for Pinus densiflora in Korea.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.29
no.3
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pp.348-356
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2007
Statistical and probabilistic method was used in the analysis of data, which is the most effective one in describing the various natures, and the methodology relating the results with the design was developed. Influents and effluents of three treatment plants were analyzed and the focus was made on BOD, COD, SS, IN, TP The fluctuations of influent such as BOD, COD, SS were extremely large and their standard deviations(st.dev) were more than 10 mg/L. but those of TN, TP were small; the st.dev was 6.6 mg/L for TN, 0.6 mg/L for TP, respectively. But, effluent concentration showed consistent pattern regardless of the influent fluctuations, the st.dev was ranged between 0.28 and 4.48 mg/L. Effluent distributional characteristics were as follows; BOD, COD were distributed normally, but SS, TN, and TP, log-normally; unsymmetric and skewed to the right. The coefficient of reliability(COR) based on the results of statistics of data was introduced to evaluate the process performance an4 to reflect the process performance to the process design. The coefficient of reliability relates the design value(the goal) with the standards and it can be used in operating treatment facilities under a certain reliability level and/or in evaluating the reliability of the treatment facilities on operation. Each treated water quality of effluent showed the half of water quality standards in the level of 50% percentile and all treatment plant was achieved 100% probability of water quality standards. It was concluded that the variability of the process performance should be reflected to the design procedure and the standards through the analysis based on the statistics and the probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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