다차원층화에서 선형계획법을 이용한 표본배정 방법은 Winkler(1990, 2001), Sitter와 Skinner(1994, 2002)가 제안하였다. 이 방법들은 표본크기가 층 개수보다 크지 않는 경우에 공통적으로 선형계획법을 이용하여 표본배정을 실시하였다. 반복 비율 적합방법(IPF), 일반화 반복 비율 적합(GIFP), SS 방법을 통해 셀 값을 결정하고 선형계획법을 이용하여 표본의 배정확률을 통해 표본배정을 실시한다. 이 3가지 방법들로 표본을 배정하고 평균 및 분산추정량을 비교한다.
반복비율적합 방법을 확장하여 준독립성모형하에서 불완전한 다차원 분할표에 포함된 결측칸의 최우추정값을 얻기 위한 추정방법을 제안하였다. 제안된 방법은 주변합이 영이 아닌 모든 불완전한 분할표에 적용할 수 있으며 주어진 준로그선형모형의 구조를 해치지 않는다. 또한 결측칸의 위치와 수에 영향을 받지 않고 항상 수렴한다는 것을 확인하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.527-540
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2010
규칙기반 분류분석(rule-based classification analysis)은 직관적인 이해가 쉽고 알고리즘이 복잡하지 않아 최근 대용량 데이터마이닝에 많이 이용되는 기법이다. 하지만 현재의 규칙기반 분석은 여러 개의 규칙들을 찾은후 이 규칙들을 단순히 다수결이나 또는 중요도의 가중 합으로서 새로운 데이터를 분류한다. 본 연구에서는 다항분포를 이용한 이항데이터의 분류분석 기법을 규칙 조합방법에 응용하고자한다. 다향분포의 추정을 위해서는 변형된 반복 비율 적합(iterative proportional fitting; IPF) 알고리즘을 이용하여 최대 엔트로피 분포(entropy distribution)를 찾는다. 시뮬레이션 실험 결과 이 방법은 두 집단의 데이터가 서로 유사한 경우 어느 정도 의미 있는 분류 결과를 보여주였다.
본 연구는 토탄을 육묘용 배양토의 재료로 이용하기 위하여 토탄의 이화학적특성을 분석하였고 토탄과 다른 재료들 간의 혼합비율에 따른 원예작물의 발아능과 묘소질을 조사하여 토탄을 배양토의 재료로 활용하기 위한 방법을 연구한바 이에 그 결과를 하면 다음과 같다. 1. 배양토의 주재료인 토탄의 화학적 특성의 경우에는 pH는 4.9이며 EC의 경우에는 생육에 장애를 유발하는 $2.0ds{\cdot}m^{-1}$ 수준 이하이고 유기물함량이 33%이었다. 2. 배양토 재료들의 혼합비율에 따른 작물들의 발아특성을 보면 고추의 경우에는 토탄 단일처리구가 발아세 54.2%이고 발아율도 97%로 고추발아에 적합하였다. 오이의 경우에는 주재료인 토탄과 부재료인 버미큘라이트, 피트모스, 펄라이트의 혼합 비율이 50 : 50인 처리구들의 발아율이 모두 100%로 오이발아에 적합하였다. 배추의 경우에는 토탄과 펄라이트, 피트모스의 혼합비율이 50 : 25 : 25인 처리구가 발아세가 71.5%로 가장 놓았으나 발아율은 92.15%로 배추발아에 적합하였다. 수박의 경우에는 토탄의 혼합비율이 80%이상일 경우에는 EC의 영향으로 발아가 불량하였으나 토탄과 버미큘라이트의 혼합비율이 50 : 50 처리구는 발아세가 91.6%이고 발아율은 100%로 나타나 수박 발아에 적합하였다. 3. 재료의 혼합비율에 따른 작물의 생육을 보면 오이의 경우에는 토탄과 펄라이트 혼합비율이 50 : 50처리구가 묘소질 및 묘건전도가 우수하여 오이의 배양토로 적합하였다. 수박의 경우에는 토탄 : 피트모스 : 펄라이트의 혼합비율이 80 : 10 : 10인 처리구가 묘소질 및 묘건전도가 우수하여 수박의 배양토로 적합하였다.균제의 첨가는 질소 축적을 다소 증가시키는 경향을 나타내었다. 이상의 결과로부터, 사료 내 조농비율이 다른 두 사료에 생균제의 급여는 사료 섭취량, 영양소 소화율 및 질소 축적에 유의한 영향을 미치지 않았고, 흑염소에 대한 이들 변수는 생균제에 의한 결과라기보다는 조농비율에 의하여 지배적으로 나타나는 것으로 나타났다.다. vivo실험이 병행되어져야 할 것으로 사료된다.석을 통해서 발견된 벤치마킹항만들(대산항, 옥포항, 울산항)의 항만관리방법을 도입해야만 한다.는 위험요소에 대한 사정이 있어서 손실의 발생가능성을 고려하는 것이고, 세 번째 단계는 손실의 위험성을 평가하는 것이다. 취약성을 평가하고, 손실발생가능성을 측정하고, 그 손실로 인한 위험성을 계량화(수치화)한 위험분석의 결과를 토대로 위험요소별 평가등급을 정하고 최종적으로 위험수준을 결정하게 된다. 위험수준은 경비안전시스템에 대한 보완대책 수립의 기초가 된다. 손실에 대비하고 손실을 최소화하기 위한 위험관리대책을 수립함에 있어 보험이 가장 주요한 수단이기는 하나, 모든 위험을 다 보험에 맡길 수는 없다. 오히려 경비의 비용효과를 고려하고, 경비화일을 활용하여 발전적인 위험관리대안을 제시해야 한다. 이 때 위험요소의 원천을 제거하는 것이 최상의 방책이며, 그 경로를 차단하는 것이 차선이다. 아울러, 안전에 관한 회사내규를 강화하고, 안전과 위험관리에 관한 교육을 지속적이고 반복적으로 실시하여야 한다. 위험관리는 사업의 손실후 연속성을 위해 가장 효율적인 손실전 준비를 하는 것이다. 따라서 가장 비용효과적이고 생산적인 위험관리 방안을 제시하는 것이 무엇보다 중요하며, 이 기능은 지속적으로 유지 발전되어야 한다.보를 위한 최적옵션은 초기노심부터
일반적으로 머신러닝을 수행하기 위해서는 딥러닝 모델에 대한 사전 지식과 경험이 필요하고, 데이터를 연산하기 위해 고성능 하드웨어와 많은 시간이 필요하게 된다. 이러한 이유로 머신러닝은 임베디드 프로세서에서 실행하기에는 많은 제약이 있다.본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 머신러닝의 과정 중 콘볼루션 연산(Convolution operation)에 유전 알고리즘을 적용하여 선택적 콘볼루션 연산(Selective convolution operation)과 학습 방법을 제안한다. 선택적 콘볼루션 연산에서는 유전 알고리즘에 의해 추출된 픽셀에 대해서만 콘볼루션을 수행하는 방식이다. 이 방식은 유전 알고리즘에서 지정한 비율만큼 픽셀을 선택하여 연산하는 방식으로 연산량을 지정된 비율만큼 줄일 수 있다. 본 논문에서는 유전 알고리즘을 적용한 머신러닝 연산의 심화학습을 진행하여 해당 세대의 적합도가 목표치에 도달하는지 확인하고 기존 방식의 연산량과 비교한다. 적합도가 충분히 수렴할 수 있도록 세대를 반복하여 학습하고, 적합도가 높은 모델을 유전 알고리즘의 교배와 돌연변이를 통해 다음 세대의 연산에 활용한다.
이 연구는 국내 인용 데이터베이스에서 저널 페이지랭크를 올바르게 측정할 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 국내 인용 데이터베이스는 해외 인용 데이터베이스에 비해서 인용 링크가 외부로 향하는 비율과 자기 인용 비율이 높다는 특성이 있다. 페이지랭크 공식은 반복 계산을 통해서 수렴하는 알고리즘이기 때문에 이런 특성을 감안하지 않으면 신뢰할만한 저널 페이지랭크 측정이 이루어질 수 없다. 따라서 국내 인용 데이터베이스에 적합한 저널 페이지랭크 측정 방안을 살펴보고 KSCD를 대상으로 측정한 결과를 분석하였다. 산출된 페이지랭크 지수에 대해서 상관분석과 회귀분석으로 검증해본 결과 SCImago 저널 랭크 공식을 적용하고 cr2 방식으로 저널 자기 인용을 조정하는 것이 국내 인용 색인 데이터베이스에서 저널 영향력을 평가하기에 적합한 방안인 것으로 확인되었다.
텍스트 문서 집합에 대한 정보검색에서는 주어진 질의에 부합하는 각 문서의 적합도 확률을 계산하고 이 확률이 높은 것부터 낮은 순으로 문서 순위를 정하여 사용자에게 제공한다, 각 문서의 적합도 확률 계산에 많이 사용되는 모형은 단어들이 확률적으로 독립이라는 가정 하에 확률을 추정한다. 이 모형은 단어들의 결합 확률을 계산하는 것이 현실적으로 어렵다는 점에서 많이 이용되고 있지만 질의에 사용되는 단어들이 대개 서로 관련성을 가지고 있다는 사실을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 단어 자질들의 의존 구조를 고려하여 문서의 적합도 확률을 계산하기 위하여 단어들의 결합 패턴의 확률을 다항분포 모형으로 가정하고, 최대 엔트로피 방법으로 확률을 추정하여 문서 순위를 매기는 정보검색 모형을 제안한다. 여러 가지 다항분포 상황에서 시뮬레이션 실험을 한 결과 변수들의 독립을 가정한 모형보다 더 우수한 추정 결과를 보여 준다. 실제 LETOR OHSUMED 데이터 이용한 문서 순위 매기기 실험의 결과도 더 나은 검색 결과를 보여 준다.
본 연구는 함초가루를 이용한 설기떡을 개발하기 위하여 재료의 최적 혼합비율을 찾는데 목적이 있다. 설기떡의 품질에 가장 영향을 미치는 수분, 함초가루, 설탕첨가율을 독립 변수로 설정하였고, 예비실험을 거쳐 수분 $13{\sim}18%$, 함초가루 $2{\sim}6%$, 설탕 $8{\sim}13%$의 범위에서 혼합물 실험계획법(mixture design) 중 D-optimal design을 이용하여 최적 재료 혼합비율을 찾고자 하였다. 각 설정된 범위를 입력하였을 때 10개의 실험점이 형성되었고, 4개의 반복점이 선택되어 실험점은 모두 14개가 설정되었다. 각 조건별 실험결과를 모델링화 하여 F-test를 통해 유의성을 검증한 결과 색도의 명도, 적색도, 황색도, 텍스쳐의 검성과 씹힘성, 관능검사 항목인 맛과 부드러운 정도는 linear 모델로 결정되었고, 텍스쳐의 경도, 관능검사의 색, 냄새, 촉촉한 정도, 전반적인 기호도는 quadratic 모델로 결정되었다. 모델의 적합성을 분석한 결과 모든 항목에서 probability가 모두 0.05% 이내에서 유의성을 보여 모델로서 적합함이 인정되었다. 반응표면과 trace plot의 결과 수분과 설탕첨가율이 높을수록, 함초가루 첨가량율이 낮을수록 명도는 높고, 적색도와 황색도는 낮았다. 텍스쳐의 경우 함초 첨가율이 증가할수록 경도, 검성, 씹힘성이 증가하여 함초가루의 첨가율이 높을 경우 설기떡의 부드러움을 저하하는 원인이 되었다. 관능검사 결과에서도 수분, 함초가루, 설탕을 많이 첨가할 경우에는 오히려 낮은 점수를 받았고, 특히 수분과 함초가루에 의하여 많은 영향을 받았다. 함초가루를 첨가한 설기떡의 최적 재료 혼합비율은 수치 최적화에서는 수분 15.2%, 함초가루 3.0%, 설탕 9.8%이었고, 모형적 최적화에서는 desirability가 0.620에 해당하는 수분 15.2%, 함초가루 3.1%, 설탕 9.7%로 수치 최적화점과 유사하게 나타났다.
목적: 검영법, MPMVA법(maximum plus maximum visual acuity), 적녹이색법, 크로스실린더법의 단안 구면 끝점검사 반복성을 분석하고자 하였다. 방법: 평균연령 23.0세의 남녀 20명(40안)을 대상으로 4가지 검사법(검영법, MPMVA법, 적녹이색법, 크로스실린더법)으로 끝점 구면굴절력을 측정하였다. 일주일 간격으로 재검사를 실시하고 Bland-Altman plot 분석을 이용하여 검사-재검사 간 반복성을 분석하였다. 결과: 각 검사법의 검사-재검사 평균은 검영법이 가장 적은 -0.03 D이었고, 적녹이색법이 가장 큰 -0.19 D이었다. 검사-재검사의 95% 일치도 상/하한선은 검영법이 가장 좁았고 크로스실린더법이 가장 넓었다. 각 검사안의 검영법 끝점값과 다른 세 검사법의 끝점값을 비교하였을 때 전체 검사안의 ${\pm}0.25$ D 이내 오차 비율은 MPMVA법 85%, 적녹이색검사 80%, 크로스실린더법 24%로 나타났다. 결론: 검영법의 반복성이 가장 높았으며, 검영법, MPMVA법, 적녹이색법은 단안 구면 끝점검사를 위한 적합한 검사법으로 나타났다.
FT-IR의 정량 법 중 Partial least-squares(PLS) 방법과 Multiple scattering correction(MSC) 방법을 이용한 계면활성제 분석의 타당성을 조사하기 위하여 LAS, MES 그리고 ELA-9을 이들 방법으로 정량 하였다. 계면활성제 표준품을 각각 다른 비율로, 50% 에탄올에 가열 용해 시킨 다음, 건조 시켜 액막법으로 IR 스펙트럼을 측정하였다. 얻어진 스펙트럼으로부터 Variance(분산 ) 스펙트럼을 구하고 이를 참고하여 여러 파수 영역에서 반복하여 검량선을 작성하고 상관계수를 구하였다. 1245-1130 cm -1 의 범위와 1070-1010 cm -1 범위의 파수를 선정한 결과 상관계수의 값이 모두 1.000이었다. 또한 정량 결과, 오차가 0.32%이하로써 매우 만족할 만한 결과를 얻었다. 따라서 FT-IR을 이용한 정량 법에서 PLS 방법과 MSC 방법은 계면활성제 분석에 유효하며, 본 정량 방법이 매우 간단하므로 품질관리 목적의 분석에 적합하다는 결론에 도달하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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