피타고라스 정리와 코사인 제 2법칙 사이에는 어떤 관계가 있을까. 현재 우리의 교육과정에서는 피타고라스 정리는 중학교 3학년에서 코사인 제 2법칙은 고등학교 1학년에서 배운다. 그런데, 이 두 가지 수학적 사실 사이에는 밀접한 관계가 있다. 피타고라스 정리의 확장으로서 코사인 제 2법칙을 유도할 수 있다는 것이다. 코사인 제2법칙이 소개되어진 최초의 문헌은 Euclid의 <원론>으로 거슬러 올라간다. <원론>에 소개되어진 코사인 제 2법칙의 증명방법으로 시작하여 수 천년 동안 증명되어온 다양한 증명방법을 소개하고자 한다. 특히, 직각삼각형과 원이라는 큰 틀을 바탕으로 코사인 제 2법칙의 증명 방법에 대해 고찰하고, 그 외 다양한 증명방법을 분석하고자 한다.
본 연구에서는 코사인 법칙의 역사적 기원에 대해 생각해 보고, 코사인 법칙이 역사적으로 어떻게 발전되고 변천되었는지에 대한 수학사적인 분석을 실시한다. 이러한 분석을 통해 코사인 법칙의 구면과 사면체로의 확장을 탐구한다. 또한, 삼각형에서의 코사인법칙을 바탕으로 일반적인 다각형에서 코사인 법칙이 성립함을 논증적 방법을 통해 어떻게 정당화되어질 수 있는지에 대해 구체적으로 살펴본다.
본 논문에서는 최근들어 널리 연구되고 있는 다해상도 신호해석 방법인 웨이브렛 변환, 웨이브렛 패킷, 그리고 코사인 패킷 알고리듬을 음성개선에 이용하여 각각의 성능을 비교하였으며, 또한 이를 기존의 스펙트럼차감법의 성능과 비교 분석 하였다. 성능비교의 척도로는 SNR과 ㅋ스트랄 거리를 이용하였다. 실험결과 SNR면에서는 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였다. 그리고 ㅋ스트랄 거리의 경우 코사인 패킷과 웨이브렛 패켓이 훨씬 나은 결과를 보였으며 주관적인 청취결과 역시 코사인 패킷이 가장 좋은 결과를 보였고, 기존의 스펙트럼 차감법은 musical noise의 영향으로 인해 상대적으로 다른 방식에 비해 합성음의 음질이 많이 떨어짐을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 고등학교 학생들이 삼각형에 대한 코사인 법칙으로부터 사각형과 n각형에 대한 코사인 법칙을 유추적 사고를 통하여 발견하는 과정을 조사하였으며 삼각형에 대한 코사인 법칙에 대한 충분한 이해가 일반화된 법칙을 발견하고 증명하는데 어느 정도 영향을 미치는지를 분석하였다. 이와 같이 귀납적 추론이나 유추적 사고 활동을 통해 학생 스스로 지식을 발견하고, 스스로 발견한 수학적 지식을 논리적 추론이나 연역적 증명을 통해 정당화하는 경험을 쌓을 수 있을 때, 학생들은 이 지식을 자신의 것으로 내면화할 수 있게 되고, 다양한 상황에 자유롭게 활용할 수 있는 능력을 가질 수 있을 것이다.
유사도 검색은 전통적으로 데이터베이스 그리고 웹검색 분야의 핵심이었으나, 대용량 데이터의 등장으로 검색의 정확도뿐만이 아니라 효율성 측면에서의 요구가 증가하며 여전히 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 아이템간의 유사도를 측정하기 위한 방법론 중 코사인 유사도 방법론은 고차원공간에서의 활용이 유리하다는 이점 때문에 가장 널리 활용되고 있는 방법론으로, 정보검색, 장바구니 분석, 생물정보학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 코사인 유사도를 소개하고, 연관성 분석 측면에서 코사인 유사도를 사용한 기존의 연구들을 소개한다.
최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.
CELP 계열 보코더중 인터넷 폰 및 화상회의를 목적으로 개발된 G.723.1 보코더에서는 LPC를 LSP로 변환하기 위해 LPC 계수를 이용한 다항식을 구성한 다음 근을 검색하는 방법을 사용하고 있다. 근 검색시에는 256/pi의 범위 안에서 동일한 간격을 갖는 코사인 테이블을 구성하여 순차적으로 검색하게 된다. LSF의 근들은 포만트가 존재하는 대역에서 근들이 나타나게 되므로 유성음의 경우 저주파수 대역에서 무성음의 경우 고주파수 대역에서 많이 분포하게 된다. 하지만 G.723.1에서 사용하는 코사인 테이블은 음성신호의 특성을 고려하지 않고 균등한 간격을 갖는 값들을 사용함으로 음질을 저해할 수 있는 요소를 갖고 있다. 따라서 본 논문에서는 음성의 특성을 고려한 코사인 테이블을 재구성함으로써 음질을 향상시킬 수 있었으며 주관적 음질평가인 MOS 시험결과 평균 1.8 정도의 음질향상을 가져올 수 있었다
본 논문은 N이 서로소인 두 자연수 $N_1$과 $N_2$로 분해되는 경우에 대하여 이산코사인 변환의 소인수 분해 계산기법 및 이를 위한 인덱스 매핑을 고찰하고 있다. 소인수 분해 알고리즘의 유도과정에 나타나는 관계식들을 표의 형태로 변형시키고, 이 인덱스 매핑 표들을 바탕으로 이산 코사인 변환을 구현하는 방법이 소개되어 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.97-106
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2014
빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하도록 정보를 제공하는 동시에 과거에는 불가능 했던 기술을 가능케 하였다. 이러한 빅 데이터 분석 기법은 국가 차원에서의 사회, 경제, 정치, 문화, 과학 기술 등 여러 분야에 활용될 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터 마이닝 기술로 방대한 양의 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾는 것이 선행 되어야 하는데, 빅 데이터와 관련된 데이터 마이닝 기법으로는 텍스트 마이닝, 평판 분석, 군집 분석, 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중에서 많이 활용되고 있는 연관성 규칙의 평가 기준으로 코사인 순수 신뢰도를 제안한 후, Piatetsky-Shapiro가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하는 동시에 여러 가지 특성을 살펴보았다. 또한 예제를 통하여 고찰한 결과, 기존의 신뢰도와 코사인 유사성 측도는 모두 양의 값을 가지므로 연관성의 방향을 알 수 없어서 그 값만으로는 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안한 코사인 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있으므로 신뢰도와 코사인 유사성 측도가 가지고 있는 약점을 보완할 수 있는 측도라는 사실을 확인하였다.
본 논문에서는 코사인 위상 이진 옵셋 반송파 (binary offset carrier: BOC) 신호 추적에 알맞은 새로운 비모호 상관함수를 제안한다. 구체적으로는 코사인 위상 BOC 신호를 의사잡음코드의 칩 하나 안에 다수의 부반송파 펄스가 존재하는 형태로 해석하고, 그에 따른 새로운 국소신호들을 설계한다. 이후 새로운 국소신호들과 수신된 코사인 위상 BOC 신호를 상관하여 재조합함으로써 주변 첨두가 없는 새로운 비모호 상관함수를 생성한다. 모의실험을 통해 제안한 상관함수를 이용한 경우 기존의 상관함수들을 이용한 경우들에 비해 더욱 향상된 추적 오차 표준편차를 가지는 것을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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