• School Mathematics
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• v.10 no.1
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• pp.43-61
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• 2008

This study is based on the pedagogical aspect that both connections of mathematical concepts and a geometric approach enhance the understanding of structures in school mathematics. This study is to investigate the graphical properties of quadratic functions such as symmetry, coordinates of vertex, intercepts and congruency through the geometric properties of graphs of linear functions. From this investigation this study would give suggestions on a new pedagogical perspective about current teaching and learning methods of quadratic function graphs which is focused on routine algebraic transformation of the completing squares. In addition, this study would provide the topic of quadratic function graphs with the understanding of geometric perspective.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.12A no.5 s.95
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• pp.333-340
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• 2005

This paper presents of the native function connection technique for the embedded virtual machines, base on the native function connection methods of the virtual machines such as W, WabaVM. For this goals, we designs the adapter model and then implements the new native function table for the native function connection. And we presents the variety experiment and analysis results using the implemented technique.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.81-96
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• 2000

본 논문은 의학분야에서 주로 사용되는 메타분석 중 그룹화 임의효과 모형(grouped random effects model)을 프라빗 연결함수(probit link function)를 이용하여 베이즈적 관점에서 연구하였다. 이때 프라빗 함수를 강요하기 위해 잠재변수를 정의하였고, 사전 분포를 달리한 세가지 모형을 고려하였다. 주어진 세가지 모형들에게서 적합한 모형 선택을 위하여 베이즈 인자(Bayes factor, BF)와 유사베이즈 인자(pseudo-Bayes factor, PsBF)를 이용하였다. 깁스샘플러와 메트로폴리스 알고리즘을 이용하여 베이지안 계산상의 어려움을 해결하였다. 예로써, 새로운 간질약에 대한 효과를 조사하기 위하여 앞에서 제시된 방법으로 해석하였다.

• Communications of Mathematical Education
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• v.16
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• pp.123-137
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• 2003

본 논문의 목적은 삼각함수의 학습에 테크놀로지가 기여할 수 있는 방법적인 측면과 인지적인 효과를 명시하는 것이다. 테크놀로지가 삼각함수의 학습에 기여할 수 있는 네 가지 방법론적인 면을 '수학과 학생들의 실제 경험의 연결', '수학적 대상과 수학적 관계의 구체화', '수학의 다양한 표현 체계의 연결', '사고력 중심의 수학교육 추구'의 관점에서 논한다. 이 네 가지 방법론적인 측면 중 '수학적 대상과 수학적관계의 구체화'와 '수학의 다양한 표현 체계의 연결'을 중심으로 삼각함수의 학습법을 예시하면서 이 두 가지 방법이 어떻게 인지적으로 기여하는지를 보여준다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.214-214
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• 2023

네트워크로 구성된 시스템은 물질, 에너지, 신호 등의 입력(input)이 주어졌을 때, 경로 추적, 즉 라우팅(routing)을 통해 출력(output)으로 연결되고, 이를 반응함수로 나타낼 수 있다. 같은 입력값이라도 네트워크에 따른 연결 구조와 라우팅 과정에서 소요되는 시간차에 따라 출력값이 달라질 수 있다. 좋은 예로 강우에 따른 유출반응함수를 나타내는 자연 하천망을 들 수 있다. 이론적으로 순간의 입력이 주어졌을 때 (입력의 지속시간이 0), 출력은 순간반응함수로 표현된다. 자연 하천망에 대한 선행연구에서는 강우강도에 따라 순간반응함수가 변화한다는 비선형성이 알려졌다. 하지만, 비선형성을 가져오는 물리적 과정에 대해서는 많은 연구가 필요하다. 이 연구는 격자 형태로 주어진 임의의 네트워크에서 각 격자에 대해 순간반응함수를 구하는 분포형 모형을 제시한다. 입력자료와 라우팅 방법에 따른 연결 구조 및 순간반응함수의 변화를 격자 별로 확인하고, 이를 통해 시스템의 비선형성을 고려할 수 있는지 고찰하였다.

• International Journal of Highway Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.187-194
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• 2009

This paper presents the development of transfer function accounting for cross-anisotropic behavior of aggregate base material for the pavement thickness design. The stress distributions predicted by nonlinear cross-anisotropic finite element program were realistic by eliminating excessive tensile stress at the bottom of the base layer and the critical pavement responses predicted by nonlinear cross-anisotropic model are higher than those predicted by linear or nonlinear isotropic models (Kim, 2004, Kim et at., 2005). Since the previously developed transfer functions such as Asphalt Institute and Chevron models, etc. were based on the critical responses obtained from linear isotropic model, those equations are not appropriate for the thickness design nonlinear cross-anisotropic base behavior. Therefore, the development of usable transfer functions for nonlinear cross-anisotropic model is ever more important. When the newly developed transfer functions were compared with AASHTO method for the thickness design, the newly developed transfer functions produce approximately 25mm reduced UAB thickness in AASHTO thickness design and this illustrates that linear isotropic model results in more conservative pavement design.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.11 no.1
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• pp.1-10
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• 2022

Deep neural networks are widely used to solve various problems. In a fully connected neural network, the nonlinear activation function is a function that nonlinearly transforms the input value and outputs it. The nonlinear activation function plays an important role in solving the nonlinear problem, and various nonlinear activation functions have been studied. In this study, we propose a combined parametric activation function that can improve the performance of a fully connected neural network. Combined parametric activation functions can be created by simply adding parametric activation functions. The parametric activation function is a function that can be optimized in the direction of minimizing the loss function by applying a parameter that converts the scale and location of the activation function according to the input data. By combining the parametric activation functions, more diverse nonlinear intervals can be created, and the parameters of the parametric activation functions can be optimized in the direction of minimizing the loss function. The performance of the combined parametric activation function was tested through the MNIST classification problem and the Fashion MNIST classification problem, and as a result, it was confirmed that it has better performance than the existing nonlinear activation function and parametric activation function.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.17 no.3
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• pp.489-498
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• 2004

In this paper, a new form of linear models referred to as generalized weighted linear models is proposed. The proposed models assume that the relationship between the response variable and explanatory variables can be modelled by a distribution function of the response mean and a weighted linear combination of distribution functions of covariates. This form addresses a structural problem of the link function in the generalized linear models in which the parameter space may not be consistent with the space derived from linear predictors. The maximum likelihood estimation with Lagrange's undetermined multipliers is used to estimate the parameters and resampling method is applied to compute confidence intervals and to test hypotheses.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.26 no.6
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• pp.1305-1315
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• 2015

Consider the risk score which is a function of a linear score for the classification models. The AUC optimization method can be applied to estimate the coefficients of linear score. These estimates obtained by this AUC approach method are shown to be better than the maximum likelihood estimators using logistic models under the general situation which does not fit the logistic assumptions. In this work, the VUS and HUM approach methods are suggested by extending AUC approach method for more realistic discrimination and prediction worlds. Some simulation results are obtained with both various distributions of thresholds and three kinds of link functions such as logit, complementary log-log and modified logit functions. It is found that coefficient prediction results by using the VUS and HUM approach methods for multiple categorical classification are equivalent to or better than those by using logistic models with some link functions.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.499-501
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• 2002

최근의 합성음성단위 연결을 통한 음성합성 방법의 잘 알려진 문제점은 연결 부분에서 불연속이 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 음성을 합성할 때 나타나는 스펙트럼의 불연속을 제거하기 위하여 개선된 스펙트럼 스무딩 방법을 제안한다. 그리고 보다 좋은 스무딩의 결과를 얻기 위하여 음성합성의 단위로는 문맥에 민감한 클러스터링된 다이폰을 사용한다. 스무딩 방법에서는 연결 구간에서의 다이폰 바운더리에서의 양쪽 스펙트럼의 분포를 고려하여 시간에 따라 가중치를 다르게 주어 스무딩을 수행한다. 또한 가중치를 결정할 때 비선형 함수인 B-Spline함수를 사용하여 스무딩을 수행하여 보다 자연스러운 스펙트럼을 생성 할 수 있었다.