조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용해야 한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조전보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
조사과정에서 필연적으로 발생하는 무응답을 보정하기 위해 보조정보를 사용한다. 이 때, 이용 가능한 보조정보의 차원이 크면, 계산과정에서 많은 시간이 소요되며 데이터를 다루기가 매우 어렵다. 또한 추정량의 분산이 보조정보의 차원에 의존하기 때문에 과소추정의 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 무응답 보정에서 적절한 보조정보의 선택 방법을 제안하였고, 이에 대한 효율성을 모의실험을 통해 살펴보았다.
이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.
본 논문의 연구목적은 산업연관표를 이용하여 물류서비스산업의 국민경제적 파급효과를 분석함으로써 물류서비스부문의 정책개선의 자료로 활용하고자 한다. 분석을 위하여 한국은행에서 작성 발표된 산업연관표를 사용하였는데, 1998년, 2000년, 2003년의 산업연관표를 이용하여 분석하였다. 분석결과를 요약하면, 생산유발계수는 철도운송 1757단위, 도로운송 1688단위, 하역 1617단위로 높게 나타나고, 수입유발계수를 보면, 운수보조서비스, 하역, 보관 및 창고, 기타 운수관련서비스 등은 낮게 나타나는 반면 수상운송 0.679단위, 항공운송 0.558단위로 수입유발계수가 높게 나타나고 있다. 다음으로 부가가치유발계수는, 철도운송 0.841단위, 도로운송 0.828단위, 운수보조서비스 0.962단위, 하역 0.939단위, 보관 및 창고 0.938단위, 기타 운수관련서비스 0.942단위로 부가가치유발계수가 높게 나타나고 있다. 감응도계수는 도로운송이 높고, 수상운송과 보관 및 창고업의 감응도계수가 낮다. 그리고 영향력계수는 철도운송, 도로운송이 높고, 반면에 수상운송과 항공운송의 영향력계수가 낮게 나타났다. 물류서비스산업의 취업구조를 살펴보면, 도로운송부문이 74만 4천명으로 가장 많이 종사하고 있으며, 항공운송 1만 9천명, 운수보조서비스업이 2만명으로 물류서비스업에서 종사자가 가장 적은 것으로 나타났다.
정부는 2007년 7월 1일부터 ‘평’이나 ‘돈’과 같은 비(非)법정계량단위를 상거래 활동에서 기준단위로 사용하는 것뿐만 아니라 보조적으로 표시하는 행위까지 단속하고 있다. 그런데 평이나 돈과 같은 단위는 여전히 그 형태가 다른 방식으로 유지되고 있다. 이러한 이유는 평이나 돈과 같은 생활계량단위가 나름대로의 의미를 지니고 있어 생활 속에서 사용하기 편리하기 때문이다. 본 연구에서는 나름대로의 편리함을 지니고 있는 생활계량단위들을 재정비함으로써 법정단위와 생활단위가 함께 공존할 수 있는 방안을 제안하였다.
이 연구의 목적은 초등예비교사들의 법정계량단위에 대한 관심과 지식정도를 알아보는 것이었다. C 교대 초등예비교사 1,096명을 대상으로 법정계량단위에 대한 인식과 관심, 학년별, 성별, 계열별로 얼마만큼 알고 있는지를 설문을 통하여 변인별 빈도와 백분율(%)과 교차분석($x^2$)을 산출하여 분석해 보았다. 법정계량단위사용의 시기에 대한 관심은 52.1%가 잘 알지 못하였고, 단위사용에 대한 혼란을 느낀 경험을 60.1% 갖고 있다고 하였다. 시행공포후의 반응에서는 절반이상이 별 달라진 것이 없다고 대답하였다. 법정계량단위 사용의 정착을 위한 노력은 방송매체, 수업시간 그리고 캠페인, 연수의 순으로 습득해야한다고 하였다. 법정계량단위에 대하여 학년별, 성별 그리고 문과, 이과계열출신별로 지식정도를 알아본 결과로는 길이와, 넓이, 부피, 질량 단위 등은 학년별, 성별 그리고 이과, 문과계열출신별에 관계없이 따른 지식정도는 잘 알고 있었다. 3학년의 정답률이 가장 높았고 지식 정도 순서로는 3>4>2>1 순으로 나타났다. 3학년의 경우 교육과정상 단위 관련 과목을 배운 시기가 얼마 되지 않아 정답률이 높은 것으로 사료된다. 성별의 경우는 남학생보다 여학생이 정답률이 높았다. 온도는 남자가 정답을 택한 경우가 많았으며 여학생은 한 명도 정답을 선택하지 않았다. 시간의 경우 여학생들의 정답률이 남학생보다 2.7배 이상으로 높았다. 문과, 이과계출신별 지식정도는 부피와, 빛의 밝기는 동일하였고 온도를 제외하고는 예상과 달리 문과 계열출신학생이 정답률이 높았다. 특히 광도를 나타내는 SI단위인 '칸델라(cd)'보다 생활 속에서 사용하는 '럭스' 단위를 혼동하여 사용하는 것 같다. SI 기본단위는 학년별, 성별 그리고 문과, 이과계열별에 관계없이 잘 모르고 있었다. 또한 생활 속에서 쉽게 접하고 있는 유리 및 보조단위를 기준단위와 혼동하여 쓰는 경우도 확인할 수 있었다. 그래서 학생들이 자연스럽게 단위 학습이 될 수 있도록 지속적인 노력이 필요하다고 생각한다. 또한 정부의 미온적인 대처가 제도정착을 지연시키는 한 원인이 되기도 하므로 정부는 제도정착을 위해서 다른 나라의 경우를 거울삼아 하루빨리 정착 할 수 있도록 적극적인 노력을 해야 한다.
한국어 부분 구문분석의 단위인 말덩이(chunk)는 하나의 의미적 중심어를 가지며, 그 구문구조가 선형인 구를 말하며, 말덩이를 분석하는 과정을 구묶음(chunking)이라고 한다. 한국어 말덩이에는 여러 종류가 있으며 보조용언도 말덩이의 한 종류이다. 이 논문은 (한국해양대학교, 2005)의 연구를 바탕으로 오류를 자주 발생시킨 의존명사를 포함하는 보조용언에 대한 명확한 기준을 제시하여 구축된 말뭉치의 신뢰성을 더욱 높이고자 한다. 이 논문에서는 모든 의존명사를 포함하는 보조용언을 다루기에는 더 많은 연구가 필요하므로 "것", "바", "때문", "데" 등의 의존명사를 포함하는 보조용언을 구성하는 말덩이를 중심으로 명확한 기준을 언어학적인 방법으로 제시하고 말뭉치 구축 오류를 방지할 수 있는 해결방안을 모색한다.
이단추출은 개체와 집락 단수준별 모집단 특성을 함께 추정할 수 있게 해준다. 단위수준별 보조정보가 함께 주어질 때, 단위수준별 정보 및 가중치 구성을 통합적으로 고려한 칼리브레이션 가중치를 산출한다면 단위수준별 특성은 물론 수준간의 다변량적 특성도 적절히 반영할 수 있을 것이다. 본 연구는 Estevao와 Särndal (2006)과 Kim (2019)이 고려한 통합 칼리브레이션 가중치 산출 방법에 대해 살펴보았다. 간단한 모의실험을 통해 기존의 통합 칼리브레이션 가중치 산출방법의 효율성을 비교하였다. 이 중 복합보조정보를 개체화한 후 단일단계의 칼리브리이션 조정으로 가중치를 산출하되 집락가중치가 집락 내 개체가중치 평균이 되도록 정의하는 방법과 단위수준별 보조정보를 이용한 수준별 칼리브레이션 조정을 상호 반복적으로 수행하되 집락가중치가 집락 내 개체가중도치 평균이 되도록 하는 방법이 조정전 가중치의 변동량을 크게 늘리지 않고도 수준간 다변량적 특성을 잘 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 집락과 개체의 상호간 보조정보에 대한 총합추정의 적합도 측면에서 매우 양호하였고, 칼리브레이션 조정에 포함되지 않는 조사특성들의 총합추정에 대한 상대편향 및 상대 평균 제곱근 오차가 작게 나타났다.
본 논문은 헬스 보조 로봇을 위한 OSGi 미들웨어에 기반한 S/W 프레임워크 개발에 관한 논문이다. 기존에 헬스 보조 로봇 개발은 헬스 보조 로봇을 위한 표준화 된 로봇 프레임 워크가 없었기에 개발사 마다 독립적으로 개발되어왔다. 그렇기에 중복 개발되었고 재사용되지 못하며 비효율적으로 개발되어져 왔다. 본 논문에서는 개방형프레임워크인 OSGi를 기반 프레임워크로 활용하여 그 위에 헬스 보조 로봇운영에 필요한 API와 모듈들을 서비스 단위의 독립적 번들 형태로 구성한 OSGi번들 형태의 개방형 로봇 미들웨어 솔루션을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해서 소프트웨어 모듈의 재사용성을 높이고 보다 유연하고 효율적인 헬스 보조 로봇 개발 프레임워크를 제안 했다.
표본설계 단계에서 이용 가능한 보조정보가 있는 경우 효율적인 표본추출방법으로 층화추출법이 흔히 고려된다. 특별히 층화변수로 이용할 수 있는 변수가 많은 경우 전체 층의 숫자가 커지게 되며, 이때 각 층으로부터 한 단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출이 효율적임이 알려져 있다. 그러나 각 층으로부터 하나의 추출단위를 추출하는 층 표본크기가 1인 층화추출의 경우 불편 분산 추정량의 계산이 불가능하다. 불편 분산 추정량의 계산은 층의 수를 줄이고 각 층으로부터 두 개의 표본추출단위를 표집하는 층 표본크기가 2인 층화추출에서 가능하나 중요 층화변수가 누락될 경우 층 표본크기가 1인 층화추출에 비해 그 효율성이 떨어진다. 본 연구에서는 Park & Fuller(2008)에 의해 제시된 층 표본크기가 2인 균형 층화추출과 호르비츠-톰슨 추정량의 불편 분산 추정량을 살펴보고, 모의실험을 통하여 여러 가지 층화추출법과 계통추출법을 비교한다. 또한 제시된 표본추출법을 2006년 청년패널 자료에 적용하여 그 효율성을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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