본 논문에서는 adaptive lasso 방법을 이용하여 단위근의 존재 여부를 판단하는 방법에 대해 연구하였다. 최근 원 시계열에 상수항과 선형 추세가 포함된 ADF-회귀모형식을 adaptive lasso로 추정하여 단위근을 식별하는 방법이 제안되었으나, 미지의 선형 추세가 존재할 때 검정력이 떨어지는 것으로 나타났다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 ADF-회귀모형식을 적합시킬 때 원 시계열 대신 선형 추세가 제거된 시계열을 사용하는 수정안을 제안하였다. 그리고 수정안에서는 일차적으로 선형 추세를 제거한 후 모형식을 적합시키기 때문에 ADF-회귀모형식 중 상수항과 선형 추세를 모두 포함하지 않는 모형식을 사용하였다. 기존의 방법보다 수정안을 사용할 때 단위근의 존재를 판단하는 검정력이 향상되는지 모의실험을 통해 검토하였으며, ADF 검정과 DF-GLS 검정과의 비교 실험도 진행하였다. 모의실험 결과 adaptive lasso를 이용하여 단위근의 존재를 판단할 때 원 시계열보다 추세가 제거된 시계열을 사용하는 경우가 높은 정확도를 가지며, 자료의 개수가 충분히 많을 때 단위근을 잘 판단함을 확인할 수 있었다.
소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하는 도중에 지수가중 이동 평균 관리도를 이용하여 관리 상태에 있는 자료만 가지고 정보분석을 해야 효율성이 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 논문에서는 기존의 추세 검정과 지수가중이동평균 관리도를 사용하여 실제 소프트웨어 자료를 비교 분석하는 것을 목표로 하고 있다.
본 논문에서는 선형 추세 제거 서브시퀀스 매칭을 정의하고, 이를 효율적으로 수행하기 위한 인덱스 기반 해결책을 제안한다. 이를 위해, 먼저 윈도우 자체의 선형 추세가 아닌 해당 윈도우를 포함하는 서브시퀀스의 선형 추세를 제거하여 얻은 새로운 윈도우인 LD-윈도우 개념을 제시한다. 다음으로, LD-윈도우를 이용하여 제안하는 인덱스 기반 해결책의 이론적 근거인 하한 조건을 제시하고, 이를 정형적으로 증명한다. 이러한 하한 조건에 기반하여, 본 논문에서는 또한 인덱스 구성 및 서브시퀀스 매칭 알고리즘을 각각 제안한다. 마지막으로, 실험을 통해 제안하는 인덱스 기반 해결책의 우수성을 입증한다.
본 연구에서는 SCI 학술지에 1990년에서 1995년 사이에 발표된 한국 의학논문의 수를 DIALOG의 SCISearch 데이터베이스를 온라인 검색하여 연도별. 주제분야별, 문헌유형별로 측정하고, SCI 한국 의학논문의 수와 증가추세, 그리고 SCI 기여도와 논문생산성을 분석하였다. 국내 의학논문의 국제화, 세계화 추세를 가늠하여 보기 위하여, 1990년대 전반부의 SCI 한국 의학논문의 발표실적 및 기여도를 1980년대의 데이터에 비교하였다. 또한. 1980년대에 SCI 논문 발표실적 및 SCI 논문들에 의한 인용정도가 의학에 비하여 현저하게 높았던 화학에 비교하여 봄으로써, 1990년대에 들어오면서 의학분야가 상대적으로 많은 발전을 하였는지 검증하여 보았다.
임상 연구자는 일정기간의 치료에 의해 환자에게 증상 발현 또는 증상 비발현을 관측할 뿐만 아니라 증상이 발현된 환자의 경우에는 증상 심각성 점수가 측정됨을 자주 본다. 예를 들어서 대조군을 비롯하여 치료의 정도에 차이가 있는 여러 치료군이 있을 때 발현율의 감소를 검정하는 전통적인 방법은 Cochran-Armitage 추세검정이며, 한편 비정규분포하는 연속자료의 감소를 검정하는 전통적인 방법은 Jonckheere-Terpstra 추세검정이다. 전자의 추세검정은 증상 발현의 이항자료만을 사용한 검정이 되며 한편 후자의 추세검정은 증상의 심각성 점수만을 사용한 검정이 된다. 본 논문에서는 증상 발현율과 증상의 심각성 점수로 나타나는 정보의 특성을 모두 감안한 추세검정법을 제안한다. 새로운 추세검정법을 항정신병 약제를 복용하는 정신분열증 입원환자로부터 수집된 자료에 적용하며 본 논문에서 취급하는 여러 다른 검정법과 비교한 효율성을 모의실험으로 알아본다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 시계열 분석에 이용되는 단순이동 평균법과 가중이동평균법, 지수평활법을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교하고자 한다. 실증분석에서는 고장간격 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측값을 평균자승오차를 이용하여 비교하고 효율적 모형을 선택 하였다.
소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간 절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구 하였다. 곡선회귀모형에 이용되는 S곡선모형과 성장모형, 로지스틱을 이용하여 미래고장 시간을 예측하여 비교 하였다. 제안된 예측방법에서는 고장시간 자료를 이용하여 모형들에 대한 예측 값을 결정계수 와 평균제곱오차를 이용하여 비교 하고 효율적 모형을 선택 하였다.
세계적인 게임심의제도의 추세를 찾아보기 위해 전 세계의 16개 게임심의제도를 찾아 검토하였으며, 주로 표현의 자유라는 관점에서 이들 제도들의 추이 및 함의점을 찾고자 하였다. 게임의 위상이 높아지면서 게임전문심의기관의 증가, 민간자율심의기관의 증가, 게임에서의 표현의 자유의 확대라는 추세를 찾을 수 있었다. 이러한 추세는 게임자체의 발전 양상과 맞물려 필연적으로 나타나는 현상으로 보이며, 우리도 이러한 추세에 맞추어 신속한 변화와 혁신이 필요함을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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