• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제4권2호
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• pp.137-144
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• 1997

In this paper we consider covering problems in spherical geometry. Let $cov_q{S_1}^n$ be the smallest radius of q equal metric balls that cover n-dimensional unit sphere ${S_1}^n$. We show that $cov_q{S_1}^n\;=\;\frac{\pi}{2}\;for\;2\leq\;q\leq\;n+1$ and $\pi-arccos(\frac{-1}{n+1})$ for q = n ＋ 2. The configuration of centers of balls realizing $cov_q{S_1}^n$ are established, simultaneously. Moreover, some properties of $cov_{q}$X for the compact metric space X, in general, are proved.

• 대한화학회지
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• 제41권8호
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• pp.427-436
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• 1997

A simple relation exists between electronegativities of cations and their oxidation states and ionic radii. An empirical law is proposed: X = 0.274 z-0.15 z r - 0.01 r+1+${\alpha}$, z being oxidation number, r ionic radius in $\AA$ and ${\alpha}$ a term related to the atomic number. this relation permits to calculate an electronegativity scale covering a large set of electronic and crystallographic situations. An application to the calculation of acid strengths of cations is presented.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.21-28
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• 2015

본 논문에서는 최근접 이웃 규칙을 이용한 프로토타입 선택 기반 분류 학습을 제안하였다. 각 훈련 데이터가 대표하는 클래스 영역을 구(sphere)로 분할하는데 최근접 이웃 규칙을 적용시키며, 구의 내부는 동일 클래스 데이터들만 포함하도록 한다. 프로토타입은 구의 중심점이며 프로토타입의 반지름은 가장 인접한 다른 클래스 데이터와 가장 먼 동일 클래스 데이터의 중간 거리 값으로 결정한다. 그리고 전체 훈련 데이터를 대표하는 최소의 프로토타입 집합을 선택하기 위해 집합 덮개 최적화를 이용하여 프로토타입 선택 문제를 변형시켰다. 제안하는 프로토타입 선택 방법은 클래스 별 적용이 가능한 그리디 알고리즘으로 설계되었다. 제안하는 방법은 계산 복잡도가 높지 않으며, 대규모 훈련 데이터에 대한 병렬처리의 가능성이 높다. 프로토타입 기반 분류 학습은 선택된 프로토타입 집합을 새로운 훈련 데이터 집합으로 사용하고 최근접 이웃 규칙을 적용하여 테스트 데이터의 클래스를 예측한다. 실험에서 제안하는 프로토타입 기반 분류기는 최근접 이웃 학습, 베이지안 분류 학습과 다른 프로토타입 분류기에 비해 일반화 성능이 우수하였다.