Consider a tetrhedron is composed of six dihedral angles .phi.(i=1,2..., 6), and a vertex of a tetrahedron is also three dihedral angles. It will assume that a vertex A, for an example, is composed of there angles definded such as .alpha..betha. and .gamma. !. then there is a corresponding angle can be given as .phi1.,.phi2.,.phi3.. Here, in order to differentiate between a conventional triangle and dihedral angle, if a dihedral angle degined in this paper is symbolized as .phi..LAMBDA.,the value of cos.theta.of .phi./sab a/, in a trigonometric function rule,can be defined to tecos.phi..LAMBD/sab A/., and it is defined as a tetradedral cosine .phi. or simply called a tecos.phi.. Moreover, in a simillar method, the dihedral angle of tetrahedron .phi..LAMBDA. is given as : value of sin .theta. can defind a tetra-sin.phi..LAMBDA., and value of tan .theta. of .phi..LAMBDA. is a tetra-tan .phi..LAMBDA. By induction it can derive that a tetrahedral geometry on the basis of suggesting a geometric tetrahedron
In conventional buffeting theory, it is assumed that the aerostatic coefficients along a bridge deck follow the strip assumption. The validity of this assumption is suspect for a cable-stayed bridge in the construction stages, due to the effect of significant aerodynamic interference from the pylon. This situation may be aggravated in skew winds. Therefore, the most adverse buffeting usually occurs when the wind is not normal to bridge axis, which indicates the invalidity of the traditional "cosine rule". In order to refine the studies of static wind load on the deck of cable-stayed bridge under skew wind during its most adverse construction stage, a full bridge 'aero-stiff' model technique was used to identify the aerostatic loads on each deck segment, in smooth oncoming flow, with various yaw angles. The results show that the shelter effect of the pylon may not be ignored, and can amplify the aerostatic loading on the bridge deck under skew winds ($10^{\circ}-30^{\circ}$) with certain wind attack angles, and consequently results in the "cosine rule" becoming invalid for the buffeting estimation of cable-stayed bridge during erection for these wind directions.
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.
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.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.97-106
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2021
Social networking platforms have become a smart way for people to interact and meet on internet. It provides a way to keep in touch with friends, families, colleagues, business partners, and many more. Among the various social networking sites, Twitter is one of the fastest-growing sites where users can read the news, share ideas, discuss issues etc. Due to its vast popularity, the accounts of legitimate users are vulnerable to the large number of threats. Spam and Malware are some of the most affecting threats found on Twitter. Therefore, in order to enjoy seamless services it is required to secure Twitter against malicious users by fixing them in advance. Various researches have used many Machine Learning (ML) based approaches to detect spammers on Twitter. This research aims to devise a secure system based on Hybrid Similarity Cosine and Soft Cosine measured in combination with Genetic Algorithm (GA) and Artificial Neural Network (ANN) to secure Twitter network against spammers. The similarity among tweets is determined using Cosine with Soft Cosine which has been applied on the Twitter dataset. GA has been utilized to enhance training with minimum training error by selecting the best suitable features according to the designed fitness function. The tweets have been classified as spammer and non-spammer based on ANN structure along with the voting rule. The True Positive Rate (TPR), False Positive Rate (FPR) and Classification Accuracy are considered as the evaluation parameter to evaluate the performance of system designed in this research. The simulation results reveals that our proposed model outperform the existing state-of-arts.
This paper proposes an automatic method to summarize Bangla news document. In the proposed approach, pronoun replacement is accomplished for the first time to minimize the dangling pronoun from summary. After replacing pronoun, sentences are ranked using term frequency, sentence frequency, numerical figures and title words. If two sentences have at least 60% cosine similarity, the frequency of the larger sentence is increased, and the smaller sentence is removed to eliminate redundancy. Moreover, the first sentence is included in summary always if it contains any title word. In Bangla text, numerical figures can be presented both in words and digits with a variety of forms. All these forms are identified to assess the importance of sentences. We have used the rule-based system in this approach with hidden Markov model and Markov chain model. To explore the rules, we have analyzed 3,000 Bangla news documents and studied some Bangla grammar books. A series of experiments are performed on 200 Bangla news documents and 600 summaries (3 summaries are for each document). The evaluation results demonstrate the effectiveness of the proposed technique over the four latest methods.
This study analyzed the mathematical and didactical contexts of the Euclid's proof about Pythagorean theorem and compared with the teaching methods about Pythagorean theorem in school mathematics. Euclid's proof about Pythagorean theorem which does not use the algebraic methods provide students with the spatial intuition and the geometric thinking in school mathematics. Furthermore, it relates to various mathematical concepts including the cosine rule, the rotation, and the transfor-mation which preserve the area, and so forth. Visual demonstrations can help students analyze and explain mathematical relationship. Compared with Euclid's proof, Algebraic proof about Pythagorean theorem is very simple and it supplies the typical example which can give the relationship between algebraic and geometric representation. However since it does not include various spatial contexts, it forbid many students to understand Pythagorean theorem intuitively. Since both approaches have positive and negative aspects, reciprocal complementary role is required in pedagogical aspects.
본 논문에서는 블록 기반 DCT (Discrete Cosine Transform)에 의한 압축 영상의 화질을 개선하기 위한 적응적 후처리 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 1차원의 비교적 간단한 디블록킹 필터(deblocking filter)와 2차원의 방향성 기반 화질 개선 필터를 연속적으로 적용하는 형태로 이루어져 있다. 먼저, 영상의 국부 통계적 특성에 따라 적응적인 임계값을 설정하여 1차원 디블록킹 필터를 적응적으로 적용한다. 1차원 필터링을 수행한 후 블록간의 연속성을 향상시켜 인지되는 화질을 향상시키기 위하여 업데이트 과정을 수행하게 된다. 이후, 실제 에지(edge) 및 텍스쳐(texture) 정보를 보존하면서 에지 주위의 링잉 현상(ringing effects) 및 블록의 교차점에 존재하는 불연속 현상을 제거하기 위하여 2차원 방향성 기반 화질 개선 필터를 적용한다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 기존의 다양한 화질 개선을 위한 후처리 기법에 비해 높은 PSNR을 나타내면서 우수한 주관적 화질 결과를 보인다.
본 연구는 우리나라 고등학교 수학과 교육과정 개선을 위해 일본, 대만, 홍콩, 핀란드, 중국의 고등학교 수학과 교육과정을 분석하여 시사점을 도출하였다. 수학교육의 목표 측면에서는 논리적 사고, 수학의 활용, 수학적 탐구의 인지적 목표와 자신감과 용기, 성취감, 수학의 가치에 대한 정의적 목표를 교육과정에서 선정하는 것을 고려할 수 있었다. 고등학교 과목의 이수 경로는 진로에 따른 선택 과목 구성이나 과목 간 계열 설정을 생각해볼 수 있었다. 교육내용 측면에서는 외국의 필수 내용이지만 우리나라 교육과정에서 누락된 삼각함수 공식이나 상관관계를 우리나라에서도 다루는 방안을 고려해볼 수 있었다. 마지막으로 문서 체제에서 교육 내용의 범위와 설명을 친절하게 하고 교육과정 모형을 시각화하여 제시하는 방안을 제안하였다.
This excerpt delineates a quantitative measure of relationship between a research title and its respective abstract extracted from different journal articles documented through a Korean Citation Index (KCI) database published through various journals. In this paper, we propose a machine learning-based similarity metric that does not assume normality on dataset, realizes the imbalanced dataset problem, and zero-variance problem that affects most of the rule-based algorithms. The advantage of using this algorithm is that, it eliminates the limitations experienced by Pearson correlation coefficient (r) and additionally, it solves imbalanced dataset problem. A total of 107 journal articles collected from the database were used to develop a corpus with authors, year of publication, title, and an abstract per each. Based on the experimental results, the proposed algorithm achieved high correlation coefficient values compared to others which are cosine similarity, euclidean, and pearson correlation coefficients by scoring a maximum correlation of 1, whereas others had obtained non-a-number value to some experiments. With these results, we found that an effective title must have high correlation coefficient with the respective abstract.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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