본 논문은 비교 마이닝(comparison mining) 의 일환인 비교 요소 자동 추출에 관하여 연구한다. 비교 마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계롤 자동 분석하며, 비교 문장인지 아닌지를 식별하는 단계, 비교 타입을 분류하는 단계, 다양한 비교 요소들을 추출하는 단계, 추출된 요소를 분석 및 요약하는 단계 등을 거치게 된다. 본 연구에서는 특정 타입의 비교 문장이 주어졌을때, 그 문장에서 비교 요소를 자동으로 추출하는 단계의 과제를 수행하며, 우열 비교 타입 및 최상급 타입 문장들을 대상으로 비교 주체, 비교 대상, 비교 술어를 추출한다. 실험 과정으로는, 우선 비교 요소 후보들을 선정하고, 그 후 각 요소별로 확률을 계산하여 가장 높은 수치를 기록한 요소를 정답으로 채택하게 된다. 확률 계산은 지지 벡터 기계 (Support Vector Machine)를 이용한다. 인터넷 상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 비교 요소 추출을 수출한 결과, 정확도 86.81 %의 우수한 성능을 산출 할 수 있었다.
본 연구는 사고요인과 사고모형의 문헌고찰을 통해 고속도로를 주행하는 버스와 화물차의 사고모형을 개발하고 그 적용방안에 대해 고찰하고자 수행되었다. 고속도로 사고 중 대형차로 인한 차량당 사고율은 승용차보다 월등히 높아 사고의 심각성을 나타내고 있으며, 따라서 이에 대한 별도의 검토가 필요한 시점에 와 있다. 특히 본 연구에 활용된 자료는 비집계된 사상자수로 구간자료를 집합화함으로써 발생하는 문제점을 해소할 수 있다. 모형의 분석기법으로 국내의 경우, 대부분 단순회귀식으로 사고모형을 개발, 적용하여 왔으나 사고수와 사상자수의 특성상 이산적 확률변수로 해석하여 포아송분포와 음이항분포로 적용하는 것이 바람직하다. 따라서 본 연구에서는 버스와 화물차의 사고유형별로 적합한 사고 모형을 개발하여 이로 인한 인사사고 요인에 대한 영향을 분석하고 그 적용방안을 제시하였다. 이러한 연구는 도로설계, 운영, 교통법규, 교통행정 등의 분야에서 거시적인 정책적 방향성을 제시하리라 판단된다. 특히 본 연구는 고속도로 운영주체인 한국도로공사의 고속도로사고조서를 바탕으로 사고유형별 사고모형을 개발, 적용한 것으로 고속도로의 안정성 향상을 위한 제반 정책 수립에 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.
안전핀은 기계적으로 과도한 힘이 작용할 때, 파손되어 다른 구성품 및 사람을 보호하는 역할을 하며 이는 전자/전기 시스템에서 Fuse와 같은 역할이다. 안전핀은 재설기의 구동시스템 또는 항공기 Pushback Bar 등에 사용된다. 본 논문에서는 항공기 착륙장치에 적용된 안전핀의 역할과 파손 확률 계산 방안에 대해 소개하고자 한다.
태양광 발전 시스템은 환경오염을 최소화하고 송 배전선에 손실을 줄이는 등 여러 가지 이점으로 많이 연구되고 있다. 지금까지의 태양광 발전 시스템에 대한 연구는 독립형 소규모 발전에 적용되어 연구되었다. 하지만 본 논문에서는 태양광 발전 시스템이 계통에 연계되었을 시 전체적인 신뢰도를 평가하고자 한다. 본 논문에서는 11년치($1992{\sim}2002$) 일사량 데이터를 가지고 확률밀도 함수를 생성하여 배터리 저장상태에 따른 태양광 발전 시스템의 발전 확률을 계산하였다. 또한 태양광발전 시스템이 계통 연계시에 대해 Markov Chain 모델을 적용하여 해석하였으며, 이 값을 모의법을 통해 비교 확인하였다.
Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
우리는 자동차를 선택할 때 교통사고의 발생 확률과 관계 없이 자동차의 성능, 디자인, 가격, 안정성 등을 최우선으로 선택한다. 본 논문에서는 자동차의 색상별로 사고가 날 확률이 가장 높은 색부터 가장 낮은 색까지를 차례로 제시한다. 이는 색에서 진출색과 후퇴색의 차이로서 사고가 나기 쉬운 색은 실제보다 멀리있는 것처럼 보이는 후퇴색이 사고가 많이 나며, 실제보다 더 가까이 있는 것처럼 보이는 진출색은 사고가 적음을 알 수 있다.
최근의 정보기술의 급속한 발전과 더불어 대형사업의 성공 및 실패할 확률을 고려한 프로젝트 위험분석 연구가 널리 연구되고 있다. 특히 정보시스템을 기반으로 발전되고 있는 SCM(Supply Chain Management)의 구축사업은 복잡하고 대형프로젝트들로서 계획 초기부터 운영단계에 이르기까지 사업의 성공 및 실패할 확률을 예측함은 매우 중요하다. 본 연구에서는 이러한 SCM구축사업의 위험분석을 위하여 다 속성(Multi-Attribute)구조를 가지는 분석 방법과, 구축사업의 비용, 기간 및 고객 서비스능력 등을 고려한 위험 분석모델을 개발하였으며, 두 가지 방법을 사용하였다. : 1) AHP 방법을 이용한 가중치 방법, 2) SCM 네트웍을 구축하고 방법을 사용하였다. 또한 이를 위한 전산프로그램을 개발하고 실례를 들고 그 결과를 보였다.
교차언어 검색 과정에서는 질의나 문서의 언어를 일치시키기 위한 변환 과정이 필수적이며, 이런 변환 과정에서 어휘의 중의성으로 인해 하나의 어휘에 대응하는 다수의 대역어가 생성됨으로써 사용자의 정보 욕구를 왜곡시켜 검색의 성능을 저하시킬 수 있다. 본 논문에서는 어휘 중의성 문제를 해결하기 위해서 질의의 문맥 정보를 이용하여 변환 질의의 확률을 구함으로써 중의성을 해소하는 방식을 제시하고, 질의의 길이, 중의도, 중의성을 가진 어휘의 비율 등에 따라서 성능이 어떻게 변하는지 비교함으로써 이 방법의 장점과 단점을 분석한다. 또한 현재의 단점을 보완하기 위한 차후 연구 방향을 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권4호
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pp.587-594
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2009
이 논문에서는 선형회귀모형의 오차항에 대한 변화점 검정 문제를 다룬다. 고정 혹은 변동 모형의 독립 변수와 약한 종속성을 가지는 오차항을 가정하는 관계로 통상적인 중회귀모형뿐만 아니라 ARMA 등의 시계열 모형까지 본 논문에서 포괄한다고 하겠다. 오차항의 분포 변화를 검정하기 위하여 회귀모형의 잔차에 기초한 확률밀도함수 추정값을 이용한다. 적절한 가정하에서 잔차를 이용한 검정이 실제 오차를 이용한 경우와 동일한 극한 분포를 가짐을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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