• 제목/요약/키워드: 관심모수

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일반화 파레토 모형에서의 베이지안 예측 (A Bayesian Prediction of the Generalized Pareto Model)

  • 판허;손중권
    • 응용통계연구
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    • 제27권6호
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    • pp.1069-1076
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    • 2014
  • 기후 온난화의 한 현상으로 받아들여지는 집중호우로 인한 관심이 늘어난 만큼 강우량에 대한 예측 모형이 필요하다. 이러 환경 문제를 다룰 때, 모형을 설정하는 방법 중에 하나로 일반화 파레토 모형을 활용하는 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 서울특별시에 대한 1973년부터 2011년까지 매 7월 일별강우량 자료를 가지고 일반화 파레토 모형을 사용하여 강우량의 임계값(70mm) 이상의 분포가 어떻게 되는지 연구한다. 모수의 사전분포는 감마분포랑 역감마분포를 정의하고, 또는 제프리의 정보가 없는 사전분포를 두고, 깁스 표본방법을 통해 베이지안 사후예측분포를 구하고 얻어진 결과를 비교해 본다.

PKI 기반의 암호화 통신 컴포넌트 설계 및 구현 (Design and Implementation of PKI based Cryptography Communication Component)

  • 모수종;조원희;유선영;임재홍
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.1316-1322
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    • 2005
  • 인터넷을 통한 전자상거래와 전자서명기술이 대두되면서 부각된 기술이 PKI(Public Key Ifrastructure)이다. PKI는 암호화기반기술에 있어서 여러 가지 새로운 표준들을 가져왔다. 그러나 이 같은 표준화가 활발히 진행되고 있음에도 PKI를 응용한 솔루션들은 가격이 비싸고 느린 단점들이 지적되고 있다. 현재 PKI를 포함한 암호화기술의 주된 관심이 빠른 속도와 보다 향상된 보안성이라고 한다면 이 같은 문제들은 심각한 문제들이라고 할 수 있다. 본 논문은 기존의 PKI구조에서 가지는 몇 가지 문제를 개선하여 짧은 메시지 통신이나 단순 방식 암호화 통신에 단순하고 쉽게 사용될 수 있는 통신 컴포넌트를 설계하고 구현하였다.

수문순환과 지진자료를 활용한 지진발생의 시공간적 변동 특성 (Characteristic of Spatio-temporal Variability Using Hydrological Cycle and Earthquake Catalog in Korea)

  • 장석환;오경두;이재경;이한용
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.433-433
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    • 2018
  • 한국은 지진에 대한 관심이 낮았으나, 2016년 09월 12일 경상북도 경주에서 가장 큰 규모인 5.8의 지진이 발생하였으며, 강력한 지진이 발생할 수 있다는 경고가 이어지고 있다. 지진과 관련된 정확한 원인 분석과 정량적인 평가가 체계적으로 이루어지지 않고 있어, 규모와 빈도, 위험지역 분석 등 정밀한 평가와 예방대책을 마련해야 한다. 정량적인 지진 발생 분석을 위해 본 연구에서는 지진 발생과 지하수와 같은 수문기상학적인 인자에 의해 영향을 받는다는 가설을 세우고 지하수의 변동 패턴과 지진의 발생 패턴의 유사점을 추정하였다. 이를 위해 지진자료의 통계적인 특성을 분석하였다. 그리고 지질특성이나 지각 판 운동 외에도 수문순환이 영향을 미치는지 확인하기 위해 육지와 바다에서 발생한 지진으로 구분하여 지진발생횟수와 에너지를 분석하였다. 분석결과, 육지와 바다로 구분했을 때 바다에서 더 많은 지진이 일어났다. 또한 Wilcoxon rank-sum test 비모수 추정기법을 통하여 분석한 결과 서로 다른 성질을 보여 따로 분석하였다. 그 결과, 동해와 남해, 서해와 동해가 같은 성질을 보이는 것으로 분석되었다. 그리고 육지는 8월부터 이듬해 7월까지 지진발생의 한 주기를 이룰 가능성을 보였다. 그러나 바다는 육지와 정반대로 2월부터 7월까지 많은 지진 에너지가 발생하고 있으며, 1월까지는 에너지 수준이 상대적으로 낮은 것으로 분석되었다. 이와 같이 지하수가 육지에서 바다까지 유동하는 시간으로 인해 6개월의 시간지연이 발생하는 것으로 판단된다.

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주요 채소 작물 대상 작물 모형 모수 추정 및 검증을 지원하기 위한 생육 조사 프로토콜 분석 (Analysis of Crop Survey Protocols to Support Parameter Calibration and Verification for Crop Models of Major Vegetables)

  • 김광수;김준환;현신우
    • 한국농림기상학회지
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    • 제22권2호
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    • pp.68-78
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    • 2020
  • 생산자뿐만 아니라 소비자에게 상당한 경제적인 영향을 줄 수 있는 채소 작황 정보를 사전에 예측하기 위해 작물 모형들이 사용될 수 있다. 채소의 생육과 수확량을 추정하기 위한 모형들은 대다수 작물에 대해 개발되어 있지 못하며 이는 고품질의 생육 관측 자료들이 축적되지 않았기 때문이다. 본 연구에서는 배추, 무, 마늘, 양파 및 고추의 5대 채소들을 대상으로 작물 모형 개발과 검증을 위한 생육 자료를 수집할 때 사용되는 프로토콜을 분석하고 이를 개선하고자 하였다. 작물 모형의 모수추정을 위해 사용되는 관측 프로토콜은 통계청과 농촌진흥청 프로토콜들의 단점을 보완하는 방식으로 개선될 수 있다. 작물모형은 기상조건에 따른 작물의 생육 반응을 예측하기 위해 사용되기 때문에 신뢰도 높은 기상 관측 자료를 확보할 수 있는 지역에서 표본 필지를 선정하는 것이 유리할 것이다. 또한, 최소한의 표본 조사 필지에서 상세한 관측자료 수집하기 위해 관심 작물이 재배되고 있는 지역 중에서 기후 특성이 상이한 지점들을 대상으로 표본 조사 필지들을 선정하는 것이 권장된다. 작물 생육 모형의 개발 및 검증을 위해서는 시계열적으로 얻어지는 작물 생육 모의값과 비교하기 위해 일정 시간 간격별로 관측 자료를 수집하는 것이 필수적이며, 기존의 프로토콜에 제시되지 않았던 생육 초기의 관측값을 확보하는 방향으로 개선되어야 할 것이다. 병해충 조사항목들과 기상재해 양상과 관련한 항목들이 작물모형 개발을 위한 관측 프로토콜에 포함된다면, 작물모형과 병해충 모형을 개발하고 이들 모형들을 통합하는 방식으로 실제 수량과 가까운 작황예측이 가능할 것이다. 또한, 표본조사 필지에서 다수의 구역을 설정하고, 이로부터 샘플을 채취하는 것이 관측자료의 신뢰도를 높일 수있다. 본 연구에서 제안된 프로토콜을 사용하여 얻어진 관측자료들이 자료 공유 플랫폼을 통해 제공된다면 채소 작물의 작황 예측을 위한 작물 모형 개발이 활성화될 것이다.

유전자 행렬 맵핑을 활용한 우수 유전자형 조합 선별 (Detection of major genotypes combination by genotype matrix mapping)

  • 이제영;이종형;이용원
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제21권3호
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    • pp.387-395
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    • 2010
  • 인간의 질병 및 가축의 특성치에 관한 유전자 규명은 매우 중요한 과제이다. 유전자원 보존과 유전능력향상을 위한 기술 개발 역시 매우 중요한 관심사로써 이와 관련된 많은 연구들을 진행해왔다. 통계모형의 상호작용 효과를 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석과 같은 전통적인 방법과 비모수적인 방법들이 개발되었지만 이들은 상호작용에 영향을 준 양적형질위치들의 하위 집단의 유전자형에 대해서 고려하지 않은 문제점이 있다. 따라서 많은 양적형질위치들을 한 번에 비교하여 특성치에 영향을 주는 양적형질위치의 상호작용과 그 하위집단인 유전자형을 규명하는 방법으로 유전자형 행렬 맵핑이 개발되었다. 본 연구에서는 EST_based SNP 연관지도에 의해 선정된 17개의 후보 단일염기다형성을 대상으로 유전자 행렬 맵핑을 활용하여 한우의 주요 경제형질인 일당증체량, 도체중, 등심단면적, 근내지방도에 영향을 주는 우수 유전자형 조합을 선별한다. 그리고 선별된 조합에 대해 유전자 행렬 맵핑 방법에서 적용되지 않은 순열검정을 도입함으로써 우수유전자형 조합에 대한 통계적인 유의성을 확인한다.

일반화추정방정식을 활용한 소지역 추정과 실업률패널분석 (Small Area Estimation via Generalized Estimating Equations and the Panel Analysis of Unemployment Rates)

  • 여인권;손경진;김영원
    • 응용통계연구
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    • 제21권4호
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    • pp.665-674
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    • 2008
  • 기존의 소지역추정 연구에서는 대부분 특정 시점에서의 관심 모수를 추정하는 문제를 다루어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기, 또는 년 단위로 반복적으로 얻어지는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 이 논문에서는 반복측정 또는 다시점자료 분석에 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식을 이용한 실증분석을 통해 소지역추정에서 시간종속성을 포함시키는 방안을 알아본다. 실증분석에서는 2005년 1월에서 12월까지의 경상남도 및 울산광역시 월별 경제활동인구조사 자료를 바탕으로 시군구별 실업률과 실업률에 영향을 줄 것으로 생각되는 설명변수의 관계를 일반화선형모형과 일반화추정방정식을 적용하여 분석해 보고 시간종속성을 고려한 것과 하지 않은 것을 비교해 본다.

기상청 지진 자료를 이용한 내진설계 지진규모의 신뢰구간 추정 (Confidence Interval Estimation of the Earthquake Magnitude for Seismic Design using the KMA Earthquake Data)

  • 조홍연;이기섭
    • 한국해안·해양공학회논문집
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    • 제29권1호
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    • pp.62-66
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    • 2017
  • 최근 발생한 기록적인 5.8 규모의 경주지진으로 한반도에서 발생 가능한 지진규모에 대한 관심과 해안구조물에 대한 내진 설계검토에 대한 요구가 고조되고 있다. 본 연구에서는 기상청에서 제공하는 지진규모 자료(규모 3.5, 4.0 이상의 자료)를 이용하여 비모수적인 극치해석 기법을 이용하여 재현기간에 따른 지진규모와 신뢰구간을 추정하였다. 지진규모 4.0 이상의 자료를 이용하여 추정한 결과, 재현기간 50, 100년에 해당하는 지진규모는 각각 5.81, 5.94, 추정 지진규모의 90% 신뢰구간은 각각 5.52-6.11, 5.62-6.29 범위로 추정되었다. 본 연구에서 추정한 지진규모는 공간적인 지진위험 영향을 반영하지 못하는 한계가 있으나, 한반도에서 발생 가능한 지진규모를 극치해석과 가용한 자료의 한정된 기간을 반영하여 신뢰구간을 추정하였기 때문에 다양한 연안 구조물의 설계 관점에서 활용이 가능하다.

일대다 튜토링 수학 협동학습이 고등학생의 인지적·정의적 영역에 미치는 영향 (Effects of One-to-Many Tutoring Mathematics Cooperative Learning on the Cognitive and Affective Domains of High School Students)

  • 유기종
    • 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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    • 제34권2호
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    • pp.161-177
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    • 2020
  • 본 연구는 고등학생을 대상으로 실험집단과 비교집단을 구성하고, 일대다(一對多) 튜토링 협동학습을 실시하였다. 집단 간 점수 차이와 집단별 사전·사후 점수 차이에 대한 유의성 검증은 비모수 통계기법을 사용하였으며, 학생들의 정의적 영역을 살펴보기 위하여 개방형 설문조사 2회와 개별 면담하였다. 실험집단과 비교집단 간 점수 차이는 통계적으로 유의하지 않았지만, 세 집단의 사전·사후 수학 점수 차이 검증 결과는 실험집단만 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 그리고 학생교사는 일반학생을 가르치는 동안 자신을 성찰하고 자기효능감이 향상되었으며, 일반학생은 학생교사에게 도움을 받음으로써 수업에 대한 재미와 관심을 더 두게 되고 자신감이 향상되었다. 수학 교과 역량 측면은 의사소통, 문제해결, 추론, 태도 및 실천 역량이 향상되었음을 알 수 있었다.

신경망을 이용한 MODIS NDVI의 자동화 변화탐지 기법 (Automatic Change Detection of MODIS NDVI using Artificial Neural Networks)

  • 정명희
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제49권2호
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    • pp.83-89
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    • 2012
  • 지구의 중요한 천연자원인 산림을 포함한 자연 식생환경은 지난 1세기 동안 많은 변화를 겪으며 기후에도 영향을 미치게 되어 현재 지구적 차원의 관심 속에서 다양한 연구가 진행되고 있다. 원격탐사는 분광적 특성을 이용하여 식생의 특성을 탐지할 수 있어 식생자원을 모니터링하는데 매우 효율적인 수단이다. 이러한 연구에서는 보통 원격탐사 측정을 분석하여 관찰된 화소가 식생을 포함하고 있는 정도를 나타내는 식생지수가 사용되고 있는데 NDVI가 이중 가장 많이 사용되는 식생지수이다. 본 논문에서는 MODIS NDVI 시계열 자료를 이용하여 자동으로 식생의 변화를 탐지해 가는 방법론이 제안되어 있다. 변화탐지를 위해 비모수 방법의 신경망 모형이 사용되었고 특성벡터로는 한 화소에서 다중 시기의 NDVI 차이와 더불어 NDVI 시계열 자료의 시간상의 관계가 함께 고려될수 있도록 제안되었다. 사용된 모형의 테스트를 위해 2006년부터 2011년까지 한반도 지역에 대한 MODIS MYD13Q1 자료가 사용되었다.

준지도 학습의 모수 선택에 관한 연구 (Smoothing parameter selection in semi-supervised learning)

  • 석경하
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권4호
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    • pp.993-1000
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    • 2016
  • 반응 값이 없는 자료를 지도학습 (supervised learning)에 사용하는 준지도 학습 (semi-supervised learning)은 분류에 더 많은 관심을 갖는다. 본 연구는 준지도학습을 회귀분석에 적용하는 준지도 회귀함수 추정법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법과 형태는 같지만 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 주변분포를 다르게 가정하고, 서로 다른 평활계수를 사용하는 등 좀 더 일반화된 형태를 가진다. 제안된 추정법의 점근분포를 계산하고 점근평균제곱오차를 최소화하는 최적의 평활계수가 가지는 조건을 찾는다. 설명변수의 주변분포에 대한 추정이 잘 이루이지고, 반응 값이 있는 자료와 없는 자료의 크기에 대한 조건을 적절하게 통제할 수 있고, 그리고 평활계수가 적절하게 선택될 수 있다면 라벨없는 자료가 회귀분석에서도 도움을 줄 수 있음을 보인다. 그리고 준지도 분류에서 사용하는 것처럼 반응 값이 없는 자료의 초기추정은 작은 값을 가지는 평활계수를 사용하여 과적합 (overfitting)되도록 하는 것이 좋음을 증명한다.