• 한국어정보학회:학술대회논문집
• /
• 2016.10a
• /
• pp.111-116
• /
• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2016.10a
• /
• pp.111-116
• /
• 2016

의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항 인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.15 no.1
• /
• pp.139-151
• /
• 2002

This study is concerned with model selection and diagnostics for nonlinear regression model through Bayes factor. In this paper, we use informative prior and simulate observations from the posterior distribution via Markov chain Monte Carlo. We propose the Laplace approximation method and apply the Laplace-Metropolis estimator to solve the computational difficulty of Bayes factor.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.6
• /
• pp.89-96
• /
• 2007

Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant. monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times. and estimation of the reliability and availability of a software product require quality of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called Enhanced non-homogeneous Poission process(ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-type model was reviewed, proposes modified(the superosition and mixture) model, which make out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method. model selection based on SSE statistics for the sake of efficient model, was employed.

• The Korean Journal of Applied Statistics
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.257-266
• /
• 2016

Random Coefficient Autoregressive models (RCA) have attracted increased interest due to the wide range of applications in biology, economics, meteorology and finance. We consider an RCA as an appropriate model for non-linear properties and better than an AR model for linear properties. We study the methods of RCA parameter estimation. Especially we proposed the special case that an random coefficient ${\phi}(t)$ has the initial value ${\phi}(0)$ in the RCA model. In practical study, we estimated the parameters and compared Prediction Error Sum of Squares (PRESS) criterion between AR and RCA using Korean Mumps data.

• Journal of the Korean Wood Science and Technology
• /
• v.23 no.1
• /
• pp.21-27
• /
• 1995

고도(高度)의 엔지니어링 구조물(構造物)로 경제성이 높은 경골(輕骨) 목조(木造) 트러스에 사용될 수 있는 소나무(Pinus densiflora) 재(材)에 적용한 20게이지 아연도금강(鋼) 플레이트 접합부(接合部)의 하중(荷重)-변위(變位) 특성(特性)을 평가하기 위하여 Foschi 모형을 사용하여 모형 모수(母數)를 산출하고 실험치와 계산치를 비교 분석하였다. 접합부(接合部)의 하중(荷重)-변위(變位) 곡선(曲線)은 비선형 특성을 나타내었다. 접합부의 하중성능 및 강성(剛性)은 플레이트 및 목리에 평행한 형태에서 최대치를 나타내었고, 플레이트에 직각이고 목리(木理)에 평행한 형태로부터 플레이트에 평행이고 목리에 직각인 형태순으로 감소하다 플레이트 및 목리에 직각인 형태에 최소치를 나타내었다. 3-모수(母數) 비선형 모형으로 예측된 스테인레스강(鋼) 및 아연도금강(鋼) 플레이트 접합부의 하중-변위 특성에 대한 계산치는 실험치와 잘 일치하였다.

• The Korean Journal of Financial Management
• /
• v.19 no.2
• /
• pp.211-231
• /
• 2002

본 연구의 목적은 VECM(Vector Error Correction Model)과 인공지능모형(Artificial Neural Networks)을 이용하여 우리나라 증권시장과 거시경제 변수들과의 장기적 관계에 대한 설명력을 비교해보고자 함에 있다. VECM이 APT(Arbitrage Pricing Theory)에 기초를 둔 선형동학모형이라고 한다면, 인공지능모형은 비모수적 비선형모형이라는 점에서, 두 방법론의 분석결과를 직접 비판하는 것은 의미있는 연구라고 할 수 있다. 인공지능모형을 주로 활용하는 선행연구들에 의하면, 증권시장은 시장의 특이패턴들로 인해 계량경제학적 접근인 선형 모형보다는 인공지능모형을 통해 증권시장의 움직임을 설명하고 예측하는 것이 더 바람직할 수도 있다는 것이다. 따라서, 본 연구에서는 VECM분석에서 자료의 안정성을 검증하고, 공적분 백터를 발견한 이후, 장기적 균형관계의 실증적 분석을 하였다. 그리고, 인공지능모형에서는 delta rule과 Sigmoid 함수를 이용한 GRNN(General Regression Neural Net)과 Back-Propagation등의 방법들을 활용하였다. 이러한 분석결과, Back-Propagation 모형이 다른 모든 모형들보다도 더 우수한 설명력을 보여주고 있었다. 이러한 결과들은 인공지능모형이 동태적인 선형 모형보다도 더 우수한 설명력을 제공할 수 있는 가능성을 보여주고 있었다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• v.16 no.1
• /
• pp.75-83
• /
• 2009

Parallelism tests are proposed for slope in the simple linear regression models. In this paper, we suggest the parametric test using HSD testing method (Tukey,1953) and distribution-free test using Kruskal-wallis (1952) for more than three slopes. Monte Carlo simulation study is adapted to compare the power of the proposed methods with Wilks' Lambda multivariate procedure.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.14 no.11
• /
• pp.481-488
• /
• 2016

This study is about comparing the mobile user experience of Facebook and Instagram which are most often used among the recent SNSs by the people in their 30s and under. This study analyzed the user experience level after dividing the user experience factors through the Creating Pleasurable Interfaces model, and suggested the mean analysis as well as the result of Wilcoxon rank test which is a nonparametric statistics method. As a result of study, the Display information visually factor in functional factor and the configuration of the main page in convenient factor were a statistically significant difference in the mobile user experience of Facebook and Instagram. It is expected that this study may help seeking the user experience factors to be promoted preferentially in a competitive situation through the statistical comparative evaluation of the experience of two SNS users.

• Convergence Security Journal
• /
• v.7 no.3
• /
• pp.7-13
• /
• 2007

Finite failure NHPP models presented in the literature exhibit either constant, monotonic increasing or monotonic decreasing failure occurrence rates per fault. Accurate predictions of software release times, and estimation of the reliability and availability of a software product require quantification of a critical element of the software testing process : test coverage. This model called Enhanced non-homogeneous poission process (ENHPP). In this paper, exponential coverage and S-shaped model was reviewed, proposes the superposition model, which maked out efficiency application for software reliability. Algorithm to estimate the parameters used to maximum likelihood estimator and bisection method, model selection based on SSE statistics for the sake of efficient model, was employed.