This study investigates the concept of irrational number which middle school students begin to learn for the first time in their learning mathematics. Further, this explores how that concept is being taught, how much students understand that concept and things that students have difficulty in understanding relating to the concept of irrational number. Thus we try to figure out how the concept of irrational number should be taught for the most effective students' understanding. Thus, we want to provide some suggestions for teaching and learning irrationals numbers.
Over the past generation, data warehousing and online analytical processing (OLAP) applications have become the cornerstone of contemporary decision support environments. Typically, OLAP servers are implemented on top of either proprietary array-based storage engines (MOLAP) or as extensions to conventional relational DBMSs (ROLAP). While MOLAP systems do indeed provide impressive performance on common analytics queries, they tend to have limited scalability. Conversely, ROLAP's table oriented model scales quite nicely, but offers mediocre performance at best relative to the MOLAP systems. In this paper, we describe a storage and indexing framework that aims to provide both MOLAP like performance and ROLAP like scalability by essentially combining some of the best features from both. Based upon a combination of R-trees and bitmap indexes, the storage engine has been integrated with a robust OLAP query engine prototype that is able to fully exploit the efficiency of the proposed storage model. Specifically, it utilizes an OLAP algebra coupled with a domain specific query optimizer, to map user queries directly to the storage and indexing framework. Experimental results demonstrate that not only does the design improve upon more naive approaches, but that it does indeed offer the potential to optimize both query performance and scalability.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.13
no.3
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pp.341-349
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2009
In this paper, we proposed an Electric Circuit manipulation method to identify easily results of Digital Logic Circuits. Using this method for computer science educations, we can feasibly instruct and understand principles of a Digital Logic Circuit which is a basis of real Digital systems. Furthermore, we developed an PBL-based education program for Digital Logic Circuit concept and Boolean Algebra concept by applying the proposed Electric Circuit manipulation method and by explaining real life Digital Instrument examples. The experimental results are analyzed in views of the problem-solving ability and suitability of allocating degrees of difficulties to the developed Digital Logic Circuit problems.
Using the belongs to relation (${\in}$) and quasi-coincidence with relation (q) between fuzzy points and fuzzy sets, the concept of (${\alpha}$, ${\beta}$)-fuzzy subalgebras where ${\alpha}$ and ${\beta}$ areany two of {${\in}$, q, ${\in}{\vee}q$, ${\in}{\wedge}q$} with ${\alpha}{\neq}{\in}{\wedge}q$ was already introduced, and related properties were investigated (see [3]). In this paper, we give a condition for an (${\in}$, ${\in}{\vee}q$)-fuzzy subalgebra to be an (${\in}$, ${\in}$)-fuzzy subalgebra. We provide characterizations of an (${\in}$, ${\in}{\vee}q$)-fuzzy subalgebra. We show that a proper (${\in}$, ${\in}$)-fuzzy subalgebra $\mathfrak{A}$ of X with additional conditions can be expressed as the union of two proper non-equivalent (${\in}$, ${\in}$)-fuzzy subalgebras of X. We also prove that if $\mathfrak{A}$ is a proper (${\in}$, ${\in}{\vee}q$)-fuzzy subalgebra of a CK/BCI-algebra X such that #($\mathfrak{A}(x){\mid}\mathfrak{A}(x)$ < 0.5} ${\geq}2$, then there exist two prope non-equivalent (${\in}$, ${\in}{\vee}q$)-fuzzy subalgebras of X such that $\mathfrak{A}$ can be expressed as the union of them.
This study intends to compare the mathematics contents included in the mathematics curriculum of Korea, California in USA, England, and Japan. The result of this comparison is that there are big differences on ranges, depths, and grades between mathematics contents in four countries' mathematics curriculum. In Korea, more contents are dealt in earlier grade and to higher level than other countries. And, these features are revealed more apparently in the area of algebra, analysis, and geometry than probability and statistics.
This research is focusing on find out the learning method for mathematics underachievers of middle school. The tested method were metacognitive activity through writing. For conducting research, I had selected mathematics underachievers of middle school. After selecting them, I made two group. One group studied using CAS calculator with paper and pencil. And another group studied using paper and pencil only. Both groups exhibited metacognitive learning activities. The analysis of result shows that the group with CAS calculator did better than the group of paper and pencil.
The purpose of this study is to suggest how to go about teaching and learning secondary school algebra by analyzing problem-solving ability and problem-solving process through algebraic reasoning. In doing this, 393 students' data were thoroughly analyzed after setting up the exam questions and analytic standards. As with the test conducted with technical school students, the students scored low achievement in the algebraic reasoning test and even worse the majority tried to answer the questions by substituting arbitrary numbers. The students with high problem-solving abilities tended to utilize conceptual strategies as well as procedural strategies, whereas those with low problem-solving abilities were more keen on utilizing procedural strategies. All the subject groups mentioned above frequently utilized equations in solving the questions, and when that utilization failed they were left with the unanswered questions. When solving algebraic reasoning questions, students need to be guided to utilize both strategies based on the questions.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.1
no.1
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pp.53-64
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1996
The methods for designing the adaptive filter performing DSP(digital signal processing)functions In mobile communication systems are Least-squares algorithm. Fast-Kalman and adaptive lattice algorithm. Least-squares algorithm It fast convergence algorithm for signal Processor of adaptive equallizer and used for eliminating inter symbol Interference which occur inmultiple path fading channel In mobille communication systems. In this paper. we propose the method of control adjustably algebra characteristics of signal vector that is sampling at some of new data sequence and confirm the improvement of fast convergence and iterative performance speed compared to existing algorithms by computer simulation.
Many research papers on the college students' functional concept show they have poor understanding on this topic. To compare the results with that of Korean students, four interrelated topics are chosen: How do they understand the concept of function?; what are their misconceptions including epistemological obstacles?; How do the function concepts develop and are acquired? For this a survey has been conducted to 95 engineering students just before they start Calculus course. We have done research on other major areas including psychology, economics and statistics to see how function is defined in these areas. Function definitions from US math text books are also introduced. Based on the these and the survey, some suggestions are made on the new curriculum which treat function as a correspondence relation. Vertical line test should be added to the Algebra II/Pre calculus course to check the univalent property.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.37A
no.12
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pp.1031-1037
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2012
We study an algorithm that can efficiently find square roots and cube roots by modifying Tonelli-Shanks algorithm, which has an application in Number Field Sieve (NFS). The Number Field Sieve, the fastest known factoring algorithm, is a powerful tool for factoring very large integer. NFS first chooses two polynomials having common root modulo N, and it consists of the following four major steps; 1. Polynomial Selection 2. Sieving 3. Matrix 4. Square Root. The last step of NFS needs the process of square root computation in Number Field, which can be computed via square root algorithm over finite field.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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