We study a natural map from the braid group to the mapping class group which is called Harer map. It is rather new and different from the classical map which was studied in 1980's by F. Cohen, J. Harer et al. We show that this map is homologically trivial for most coefficients by using the fact that this map factors through the symmetric group.
In this study, we investigated the characteristics of the analogies, the mapping understanding, and the mapping errors on saturated solution of scientifically-gifted and general elementary students. Fifth graders (n=60) at four scientifically-gifted education institutes in Seoul and/or Gyeonggi province and fifth graders (n=91) at three elementary schools in Seoul were selected and assigned to the scientifically-gifted group and the general group respectively. After the students of each group performed the experiment and were taught about the target concept in the first class, they administered the test on the self-generating analogies on the target concept in the second class. The results revealed that the students in the scientifically-gifted group made more analogies, especially verbal/pictorial, structural/functional, enriched, and higher systematic ones, and had deeper understanding of the analogy than those in the general group. The numbers of the shared attributes included in the student-generated analogies and the scores of the mapping understanding of the students in the scientifically-gifted group were significantly higher than those in the general group. The students in the scientifically-gifted group had fewer mapping errors than those in the general group. However, not a few students in the scientifically-gifted group had at least one mapping error. Educational implications of these findings are discussed.
터널 설계 시 사용되는 지반물성치는 한정적인 조사 및 시험을 통해 산정되기 때문에 불확실성을 내포한다. 본 연구에서는 최적의 지반물성치를 찾기 위해 터널의 굴진면 관찰자료와 계측자료를 활용하여 인공신경망을 이용한 역해석을 수행하였다. 우선 굴진면 관찰자료를 이용하여 연구대상 터널의 암반등급이 선정되었다. 기존연구에 대한 문헌고찰을 통해서 암반등급별로 지반물성치의 가능한 범위를 지정하여 보다 정확한 학습자료 구축을 위해 활용되었다. 또한 최적의 학습모델을 찾기 위해 은닉층 수와 각 은닉층의 노드 수를 기존연구보다 세분하여 변화시켜가며 매개변수 연구를 수행하였다. 연구결과, 기존 연구와 비교했을 때, 보다 정확한 지반물성치를 얻을 수 있었다. 따라서 계측자료 뿐만 아니라 굴진면 관찰자료를 인공신경망을 이용한 역해석에 활용하면 결과의 정확성을 높일 수 있음을 확인하였다. 향후 본 연구에서 제시된 방법론을 사용하여 지반물성치를 보다 정확하게 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
In this work, by using Xu's inequality, Nalder's results, the notion of $(A,\;{\eta})-accretive$ mappings and the new resolvent operator technique associated with $(A,\;{\eta})-accretive$ mappings due to Lan et al., we study the existence of solutions for a new class of $(A,\;{\eta})-accretive$ variational inclusion problems with non-accretive set-valued mappings and the convergence of the iterative sequences generated by the algorithms in Banach spaces. Our results are new and extend, improve and unify the corresponding results in this field.
This paper is dedicated to study a new class of general nonlinear random A-maximal $m$-relaxed ${\eta}$-accretive (so called (A, ${\eta}$)-accretive [49]) equations with random relaxed cocoercive mappings and random fuzzy mappings in $q$-uniformly smooth Banach spaces. By utilizing the resolvent operator technique for A-maximal $m$-relaxed ${\eta}$-accretive mappings due to Lan et al. and Chang's lemma [13], some new iterative algorithms with mixed errors for finding the approximate solutions of the aforesaid class of nonlinear random equations are constructed. The convergence analysis of the proposed iterative algorithms under some suitable conditions are also studied.
본 논문에서는 훈련된 모델이 분류에 실패한 이미지들에 대한 정확한 결과를 확인하기 위해 다중 클래스의 이미지 분류를 구현하면서 각각의 클래스에 맞게 레이블 매핑을 하여 예측 결과를 확인했다. Kaggle의 Intel Image Classification 데이터셋을 사용하여 CNN 모델을 구축하고 훈련을 진행하였으며, 테스트 데이터셋의 이미지들을 레이블 매핑을 통해 다중 클래스의 이미지들이 매핑된 레이블 값과 모델이 분류한 값을 비교하였다.
Purpose: The purpose of this study was to explore the experiences of nursing students in Korea who used concept mapping for understanding pathophysiology. Methods: The data were collected using an open-ended questionnaire from 83 sophomore nursing students after studying concept mapping in pathophysiology class. Each group consisted of five nursing students submitting four concept maps regarding cell injury, inflammation, infection, and neoplasm. After familiarity with concept mapping, the participants wrote their experiences anonymously on sheets of paper. The submitted materials were analyzed via qualitative content analysis. Results: The collected materials were classified into 3 themes, 8 categories, and 18 subcategories. Three themes emerged: (1) awareness of capabilities, (2) difficulties of completion, and (3) benefits of application. Conclusion: The study revealed that participants experienced self-capabilities, and the difficulties and benefits of concept mapping. Concept mapping also provided the opportunity for nursing students to realize communication skill improvement by active group discussion within a group.
The purpose of this paper is to introduce a new generalization class of cyclic mappings, called cyclic generalized 𝜑-weak contraction and obtain a corresponding best proximity point theorem for this cyclic mapping under certain conditions.
A research on agricultural automation is a main issues to overcome the shortage of labor in Korea. A sweet persimmon farmers need much time and labors for classifying profitable sweet persimmon and ill profitable products. In this paper, we propose a mixed two-step synthetic neural network model for efficiently classifying sweet persimmon images. In this model, we suggested a surface direction classification model and a quality screening model which constructed from image data sets. Also we studied Class Activation Mapping(CAM) for visualization to easily inspect the quality of the classified products. The proposed mixed two-step model showed high performance compared to the simple binary classification model and the multi-class classification model, and it was possible to easily identify the weak parts of the classification in a dataset.
In this paper, we present some fixed point results for a general class of nonexpansive mappings in the framework of Banach space and also proposed a new iterative scheme for approximating the fixed point of this class of mappings in the frame work of uniformly convex Banach spaces. Furthermore, we establish some basic properties and convergence results for our new class of mappings in uniformly convex Banach spaces. Finally, we present an application to nonlinear integral equation and also, a numerical example to illustrate our main result and then display the efficiency of the proposed algorithm compared to different iterative algorithms in the literature with different choices of parameters and initial guesses. The results obtained in this paper improve, extend and unify some related results in the literature.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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