In the precision measurement of the voltage standing wave ratio (VSWR) or reflection coefficient by means of the slotted line technique, one of the important factors is the maximum error due to the discontinuities and multi-reflection in the slotted line. Particularly, this error becomes a critical factor when the VSWR or the reflection coefficient to be measured is very small. In this paper, the exact expression of this error is obtained by means of the Signal flow graph method.
그래프신호가 각각의 가중치를 갖고 발생하는 경우 그래프상의 최적의 샘플링 노드집합을 선택하는 탐욕알고리즘에 대해 연구한다. 이를 위해 가중치를 반영한 복원오차를 비용함수로 사용하고 여기에 QR 분해를 적용하여 단순한 형태로 전개한다. 이렇게 도출된 가중치 복원오차를 최소화하기 위해 다양한 수학적 증명을 통해 반복적으로 노드를 선택할 수 있는 수학적 결과식을 유도한다. 이러한 결과식에 기반하여, 노드를 선택하는 샘플링 집합 선택알고리즘을 제안한다. 성능평가를 위해 다양한 그래프에서 발생하는 가중치를 갖는 그래프신호에 적용하여 기존 샘플링 선택 기술대비, 복잡도를 유지하면서 가중치 신호의 복원성능이 우수함을 보인다.
이 연구에서는 학생들이 실험 결과를 그래프로 작성하는 과정에서 범하는 오류들을 과학 학업 성취도에 따라 조사했다. 중학교 1학년 145명을 대상으로 '기체의 압력과 부피의 관계'에 대한 그래프 작성 검사를 실시했다. 연구 결과, 대부분의 학생들이 그래프작성 과정에서 많은 오류를 보였으며, '변수의 잘못된 해석', '그래프 기본 요소의 잘못된 표기', '자료의 잘못된 사용'범주에서 총 12가지의 오류 유형이 나타났다. '막대그래프로 표현', '자료제시 순서대로 눈금 표기'오류 유형에서는 과학 학업 성취도가 높은 학생들에 비해 낮은 학생들의 발생 비율이 높았지만, '독립 종속 변수 반대로 표기', '자료 추가', '자료 삭제'오류 유형에서는 그 반대였고, 나머지 오류 유형에서는 과학 학업 성취도에 따른 발생 비율 차이가 작았다.
When developing a classifier using various objective functions, it is important to compare the performances of the classifiers. Although there are statistical analyses of objective functions for classifiers, simulation results can provide us with direct comparison results and in this case, a comparison criterion is considerably critical. A Receiver Operating Characteristics (ROC) graph is a simulation technique for comparing classifiers and selecting a better one based on a performance. In this paper, we adopt the ROC graph to compare classifiers trained by mean-squared error, cross-entropy error, classification figure of merit, and the n-th order extension of cross-entropy error functions. After the training of feed-forward neural networks using the CEDAR database, the ROC graphs are plotted to help us identify which objective function is better.
This paper is a study on context-sensitive spelling error correction and uses the Korean WordNet (KorLex)[1] that defines the relationship between words as a graph to improve the performance of the correction[2] based on the vector information of the word embedded in the correction technique. The Korean WordNet replaced WordNet[3] developed at Princeton University in the United States and was additionally constructed for Korean. In order to learn a semantic network in graph form or to use it for learned vector information, it is necessary to transform it into a vector form by embedding learning. For transformation, we list the nodes (limited number) in a line format like a sentence in a graph in the form of a network before the training input. One of the learning techniques that use this strategy is Deepwalk[4]. DeepWalk is used to learn graphs between words in the Korean WordNet. The graph embedding information is used in concatenation with the word vector information of the learned language model for correction, and the final correction word is determined by the cosine distance value between the vectors. In this paper, In order to test whether the information of graph embedding affects the improvement of the performance of context- sensitive spelling error correction, a confused word pair was constructed and tested from the perspective of Word Sense Disambiguation(WSD). In the experimental results, the average correction performance of all confused word pairs was improved by 2.24% compared to the baseline correction performance.
The purpose of this study is to analyze error patterns third-year middle school students make on quadratic function graph problems and to examine about the possible correct them by providing supplementary tutoring. To exam the error patterns that occur during problem solving processes, to 82 students, We provided 25 quadratic function graph problems in the preliminary-test. The 5 types of errors was conceptual errors, false intuition errors, incorrect use of conditions in problems, technical errors, and errors from slips or carelessness. Statistical analysis of the preliminary-test and post-test shows that achievement level was higher in the post-test, after supplementary tutoring, and the t-test proves this to be meaningful data. According to the per subject analyses, the achievement level in the interest of symmetry, parallel translation, and general graph, respectively, were all higher in the post-test than the preliminary-test and this is meaningful data as well. However, no meaningful relation could be found between the preliminary-test and the post-test on other subjects such as graph remodeling and relations positions of the parabola. For the correction of errors, try the appropriate feedback and various teaching and learning methods.
This paper proposes a Data-Flow-Graph (DFG) restructuring to reduce calculating errors in loop folding scheduling. The prime cause of calculating error is rounding errors due to the restriction of the operation digit of functional units. This rounding error is increased more by using multipliers than adders, so reducing the number of multiplications and putting off them as much as possible reduce rounding errors. The proposed approach reduces the number of multiplications by restructuring DFG in loop folding.
Loop transversal codes take an alternative approach to the theory of error-correcting codes, placing emphasis on the set of errors that are to be corrected. Hitherto, the loop transversal code method has been restricted to linear codes. The goal of the current paper is to extend the conceptual framework of loop transversal codes to admit nonlinear codes. We present a natural example of this nonlinearity among perfect single-error correcting codes that exhibit efficient domination in a circulant graph, and contrast it with linear codes in a similar context.
이상적 저자-망은 그 노드가 저자를 표현하도록 정의된다. 그러나 실제 자동 생성되는 대부분 저자망의 노드는 저자명을 저자 식별자로 사상시키는 어려움으로 인해 단순히 저자명으로 표현된다. 실 세계 저자를 표현하기 위해 이처럼 저자명을 사용하여 저자망을 구성하는 것은 서로 다른 동명 저자들이 하나의 저자명 노드로 병합됨으로 인해 저자망의 특성을 왜곡하는 문제가 발생한다. 이 연구는 공저 관계에 의존하여 저자명이 갖는 중의성을 해소하고 저자 노드로 구성된 저자망을 자동 생성하는 알고리즘을 제시한다. 공저자 자질의 특성상 이 알고리즘은 과소군집오류를 희생하면서 과다군집오류를 최소화하는 군집 결과를 만든다. 실험에서는 한글 동명 저자명이 출현한 실제 서지레코드 집합을 대상으로 알고리즘의 적용 결과를 제시한다.
본 연구는 통계적 소양 교육을 실천하기 위해 초등학교 통계교육의 주된 내용 요소에 해당하는 그래프 지도 중 특히 오류의 유형화에 주목하였다. 구체적으로 문헌 분석을 통해 통계적 문제해결의 관점에서 그래프의 교수학적 의의와 구성 요소를 확인하였고, 이를 표현하는 과정에서 나타나는 오류를 분류하여 각 사례들을 자료 분석 단계에서의 통계 윤리 문제와 연결하였다. 연구 결과, 그래프 오류 유형은 범주 표현에서의 오류, 빈도 표현에서의 오류, 맥락 제시에서의 오류로 분류할 수 있었고, 이러한 오류로 인해 자료 분석 단계에서 주관적인 분석 방법 채택, 시각적 착시현상 유도, 자료에 대한 정보 왜곡과 같은 통계 윤리 문제가 발생할 수 있음을 확인하였다. 그리고 우리나라 초등학교 수학과 교육과정에서는 오류를 범하지 않도록 정형화된 틀을 제공하고 그 틀에 맞춰 그래프를 그리는 절차에 주목하는 경향이 있었다. 이를 통해 그래프 오류 유형이 초등학교 통계교육에 제공하는 시사점을 통계적 소양 교육, 통계 윤리, 교사 지식의 관점에서 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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