이동 통신 가입자 수가 빠르게 늘어가면서 무선 인터넷 기술은 다양한 형태의 데이터 제공이 가능해 지고 이에 대한 교육적 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 무선 인터넷만의 장점인 이동성, 실시간성, 휴대성, 편리성, 개별화, 차별화 등을 이용하여 학습에 적용하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 또한 학습에 있어서 학습하고자 하는 욕구인 동기가 중요시되어야 하며 이에 따라 학습 성취도는 큰 영향을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 보편적으로 잘 알려진 Keller의 ARCS 모형을 기반으로 하여 무선 인터넷 환경에 적합하도록 수정, 보완하여 동기 모형을 제시하고 적용하고자 한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 개별화 및 차별화에 중점을 두었다. 모바일 환경의 가장 큰 특징인 개별화, 차별성을 부각시켜 동기 전략에 적용하였다. 둘째, 학습자 진단에 비중을 두어 설계하였다. 모바일에서 개별화의 가장 큰 기준이 되므로 정확한 진단을 할 수 있도록 한다. 셋째, 무선 인터넷에 적합한 동기 전략을 제시하여 단계별 적용을 용이하도록 하였다. 넷째, 평가 및 피드백 후 교사에 의한 학생 개개인의 결과를 제시하도록 하였으며, 이를 통해 후속 학습에 도움이 되도록 하였다. 또한, 본 동기 모형을 초등학교 3학년 쓰기 활동에 적용하였다.
본 논문에서는 통계적 분류방법을 이용하여 문화재 자료의 분석을 수행하였다. 분류방법으로는 선형판별분석, 로지스틱회귀분석, 의사결정나무분석, 신경망분석, SVM분석을 사용하였다. 각각의 분류방법에 대한 개념 및 이론에 대해 간략히 소개하고, 실제자료 분석에서는 "지역별 문화재 통계분석 및 모형개발 연구 1차(2008)"에 사용된 자료 중 익산시 자료를 근거로 매장문화재에 대한 분류방법별 적합모형을 구축하였다. 구축된 모형과 모의실험의 결과를 통해 각각의 적합모형에 대한 비교를 수행하여 모형의 성능을 비교하였다. 분석에 사용된 도구로는 최근 가장 관심을 갖는 R-project를 사용하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 발전함에 따라 상황인지는 유비쿼터스 환경을 구성하는 중요한 요소들 중의 하나로 안정되고 있다. 그러나 아직까지 모든 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에 적용될만한 일반적인 상황모형 (generic context model)은 제시되지 못하고 있다. 따라서 본 논문의 목적은 혼합형 다단계(hybrid multi-level) 다이어그램을 이용해 보다 적합한 일반적 상황모형을 제안하는 것이다. 이를 위해 먼저 기존의 다양한 상황 모형들을 분석하고 이를 토대로 유비쿼터스 지능 공간에서의 컴퓨팅 시스템 환경에 적합한 일반적 상황모형을 제안하였다.
특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.
비동질적인 포아송 과정에 기초한 모형들에서 잔존 결함 1개 당 고장 발생률은 일반적으로 상수, 혹은 단조증가 및 단조 감소 추세를 가지고 있다. 본 논문에서는 잔존 결함 1개당 고장 발생률이 증가추세를 가진 어랑 분포를 이용한 어랑 모형을 제안하였다. 고장 간격시간으로 구성된 실측자료를 이용하여 기존의 모형과 어랑 모형의 모수 추정을 실시하였다. 어랑 모형의 형상모수를 선택하기 위하여 (누적)분포적합도 검정을 사용하였고 이 자료들에서 어랑 모형의 제안과 비교를 위하여 산술적 및 라플라스 검정, 적합도 검정, 편의 검정 등을 이용하였다.
간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.
본 연구에서는 고속도로 트럼펫 인터체인지상에서 연결로 형식별로 일어나는 교통사고와 도로 기하구조 및 교통량등의 교통사고 요인들과의 관계를 분석하기 위해 교통사고의 분포의 특성을 분석하여 적합도 검증을 통해 모형추정시 가장 적절한 분포를 찾은 결과 음이항분포(Negative binomial distribution)가 선택되었다. 선택된 분포에 기반하여 트럼펫 인터체인지 연결로 전체, 연결로 형식별(직결, 준직결, 루프연결로) 각각의 음이항회귀모형 (Negative binomial regression model)을 개발하였다. 총 4개의 모형을 개발하고 그것의 적합도를 판단하는 여러 가지 통계값과 모형에서 예측한 값과 실제 관측값과의 차이를 분석한 결과 예측모형이 적합하게 구축되었음을 보였다. 추정된 모형의 통계적으로 유의한 변수들을 분석하여 교통사고를 설명하는데 유의한 변수들을 판단하고 이러한 변수들을 도로의 설계자가 도로 설계 및 운영에 적용하거나 교통안전계획 수립시 해당도로의 교통특성을 반영한 교통사고 절감 대책 등에 이용할 수 있을 것이다.
최근 상업방송의 도입과 채널의 다양화로 국내 드라마 시장의 시청률 경쟁이 심화되었다. 이에 시청률에 대한 실증적인 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 데이터마이닝 기법을 이용하여 최근 방송시장의 변화를 고려한 국내 드라마 시청률 예측 모형을 제시하고 시청률에 유의한 영향을 미치는 변수들을 도출하는 데 있다. 모형 적합 시 선형회귀모형, LASSO 회귀모형, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등과 같은 다양한 분석 방법을 고려하였다. 이 때 드라마 방영 전 알 수 있는 기본 정보들만을 고려하여 드라마의 초반 시청률을 예측하는 모형을 적합한 후 방영 초기의 여론을 고려한 평균 시청률 예측 모형을 적합하였다. 그 결과 드라마 초반 시청률은 방송사, 방송시간, 드라마 방영 이전 드라마 관련 검색량 등 드라마의 구조적 요인과 임소문 효과의 영향을 크게 받으며, 평균 시청률은 드라마 초반 시청률과 드라마 방영 이후 드라마 관련 검색량 등 방영 초기의 여론에 큰 영향을 받는 것으로 나타났다.
곤충의 온도발육모형은 해충의 발생예찰모형을 비롯한 개체군모형에서 기본이 되는 요소이다. 본고에서는 곤충의 온도의존적 비선형 발육모형에 대하여 고찰하였다. 모형의 종류를 크게 경험모형과 생물리적 모형으로 구분하였으며, 수식의 유사성 내지 기원에 대한 유연관계에 따라 세분하였다. 발육률 곡선의 형태적 묘사에 적합한 수식을 적용하는 경험모형은 Stinner-계열, Logan-계열, 수행모형, 그리고 베타 분포모형으로 세분화하여 고찰하였다. 촉매반응을 바탕으로 하고 있는 생물리적 모형은 Eyring-모형, SM-모형, SS-모형, SSI-모형으로 이어지는 단계통으로 분류하였다. 본 연구에 포함된 각 모형의 개발과정과 형태적합 특성에 대하여 기술하였다.
일기 산출기 모형은 가상의 일기 자료를 생성하는 통계 모형이다. 본 연구는 시공간 상관성이 고려된 다중지점에서의 일기산출 모형을 제안하고, 온실가스 배출 미래 시나리오에 따라 강수량과 평균 기온 일기산출이 가능한 알고리즘을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 다단계 일반화 선형모형 하에서 필요한 모수들을 추정하고, 적합된 모형 하에서 일기변수들을 랜덤하게 산출하는 절차이다. 과거 30년간 관측된 우리나라 4대강 유역의 일 강수량 자료와 평균 기온 자료를 가지고 모형을 적합하고, 미래 일별 일기자료 산출에 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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