이변량 반복측정자료에서 Chinchilli 등(1996)이 제안한 가중일치상관계수는 두 변수의 일치성을 나타내는 측도이다. 기존에 제안된 가중일치상관계수 추정법은 변동효과 및 측정오차의 분산성분을 각각 최소제곱법으로 비편향 추정하여 구하는 것이다. 본 연구에서는 반복측정자료의 주변 우도함수를 설정한 후, 우도함수에 기초한 분산성분을 구하여 가중일치상관계수를 추정하는 방법을 제안한다. 이때, 각 분산성분은 유사/의사 우도함수 및 사후 분포에서 반복시행을 통하여 구해진다.
소두의 형질상호간의 표현형상관, 유전상관 그리고 환경상관을 알고자 1963년 재래종 적두$\times$일본종서병을 지배하여 1967년 F4 세대 40계통을 재료로 선발실험을 하였다. 조사형채은 개화일수, 경직경, 분지수 1주래수, 입중, 전식물체중, 100입중의 8개형질이었고 이들 각형질상호간의 표현형공분산, 유전공분산, 환경공분산과 각형질의 표현형분산을 본봐 그 결과는 제1표와 같이 환경공분산과 표현형분산은 형질 또는 형질간의 조합에 따라 변동이 심하나 대체로 유전공분산은 표현형공분산보다 다소 크다.(표1) 각형질 상호간의 표현형상관, 유전상관, 환경상관을 계산한바 제2표와같이 대체로 유전상관의 값은 표현형상관보다 그값이 크다. (표2), 수량과의 상관을 보면 1주래수가 수량에 영향한다고 보이며 1주래수가 많은 것은 입수도 많은 것이 당연하므로 소두는 대두와 달리 수량과 개화일수 또는 수량과 경직경 같에는 상관이 보이지 아니하므로 1주래수와 1주입수의 2개형질은 소두의 다수계통, 선택을 위한 중요한 선택형질이 될것으로 믿는다.
주변 관측지점의 자료가 유용한 경우 관측자료가 짧은 지점의 평균과 분산 추정치를 개선하기 위하여 상관계수를 이용한 수문자료 확충을 이용하여왔다. 본 연구에서는 관측지점의 분산 추정치를 개선하기 위한 다중 상관계수의 한계최소치를 얻기 위하여, 다변량 정규분포에 근거하여 Moran이 유도한 확충자료 분산( ${{\sigma}_v}^2$ )의 불편 최우도추정량의 분산식을 Matalas와 Jacobs가 2변량 정규분포에 근거하여 유도한 식의 형태로 변형하였으며, 다양한 자료수와 지점수에 따라 다중상관계수의 한계최소치를 도표화했다.
GPS 반송파 위상관측값은 미지정수를 포함하고 있어 이를 효과적으로 해결하기 위해 분산-공분산 행렬의 비상관화 과정이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 미지정수 비상관화 방법을 제시하고자 한다. 이 방법은 분산-공분산 행렬을 유사한 크기의 작은 4개 블록으로 나눈 다음 각 블록을 독립적으로 비상관화 하는 것이다. 각 블록의 비상관화는 전 단계의 결과가 다음 단계의 과정에 영향을 받지 않도록 귀납적으로 이루어진다. 임의로 선정된 몇가지 수치적 예시에 의하면 이 방법은 기존의 다른 방법보다 좋거나 유사한 결과를 보여 주지만, 분산-공분산 행렬의 작은 블록에서 계산이 이루어지므로 본 방법의 계산 속도가 상대적으로 빠르다.
뽕나무의 정엽중 즉 수량을 예측하고 수량과 제형질과의 관계를 알고자 우리나라 상수주요품종 4품종을 재료로 상수의 8개형질상호간의 유전상관, 표현형상관 그리고 환경상관을 계산한바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 각형질상호간의 표현형공분산, 유전공분산 그리고 환경공분산을 계산한 바 제1표와 같이 표현형공분산은 유전공분산의 값과 근사하나 다소 높고 환경공분산의 값은 그 변동이 심하다. 2. 각형질상호간의 유전상관, 표현형관계 그리고 환경상관 등은 계산한바 제2표와 같이 유전상관은 표현형상관보다 그 값이 높고 지조장과 주당지수간, 주당지수와 지총중간에 1이상의 이상치가 보였다. 3. 지조직경과 제형질상호간에는 어느 경우에 있어서도 상관의 정도가 낮고, 정엽중 즉 수량과 제형질간의 상관관계를 본바 수량과 지조직경간에는 그값이 낮으나 기타 제형질은 수량과 높은 상관관계를 보였다. 뽕나무의 제형질중 예취전에 측정할 수 있는 지조장, 절간수, 지조직경, 주당지수의 4개형질이 수량의 예측이나 선발대상형질로서 중요한 형질이나 본실험의 결과 지조직경은 수량과 상관의 정도가 낮고, 주당지수는 전보의 결과에서 유전력이 낮았으므로 지금까지의 결과로는 지조장과 절간수가 더욱 중요한 형질로서 취급하여야 할 것으로 믿으며 이들 형질들과 수량과의 직접효과와 간접효과를 구명하여 보는 것이 앞으로 남은 한 과제가 될 수 있을 것으로 믿는다.
분산 비디오 압축 기술은 초경량 비디오 압축 기술로써 많은 주목을 받고 있으며, 대표적인 기법은 피드백 채널을 이용하여 우수한 부호화 성능을 유지한다. 그러나 이로 인해 복호화기의 복잡도를 증대시키고 매우 많은 반복적인 연산에 의한 큰 복호화 지연을 요구하기 때문에 실시간 구현에 제한이 되고 있으며, 이를 개선하기 위한 연구가 필요하다. 이를 위해, 본 논문에서는 화소 영역 위너-지브 비디오 복호화 기법에서 각 비트 플레인 내에 위치한 LDPCA 프레임간의 시간적 상관성, 공간적 상관성 그리고 시공간적 상관성 등을 고려한 패리티 비트 요구량에 대한 예측 방법을 제시하고 고속 분산 비디오 복호화기법에 적용하여 성능을 비교한다. 모의실험을 통해, 움직임이 큰 영상과 움직임이 적은 영상에 대해 각각 시공간적 상관성과 시간적 상관성을 이용한 방식이 우수한 특성을 보이며, 이는 분산 비디오 부호화 기법의 다양한 응용 환경에 따른 효과적인 패리티 요구량 예측기법을 찾는데 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 중학교 교사의 분산적 리더십이 교사효능감과 교직헌신도에 어느 정도 영향을 미치는지 알아보고, 전체적인 영향력의 크기를 알아보는데 있다. 이를 위해 J지역 중학교 교사 460명을 대상으로 빈도와 백분율을 산출하였으며, t/F 검증을 하고, 일원변량분석과 Duncan 사후검증을 실시하였다. 또한 상관의 정도를 알아보기 위해 Pearson의 적률상관분석과 회귀분석을 실시하였다. 첫째, 분산적 리더십에 대한 중학교 교사들의 배경변인에 따라 인식 수준은 여교사, 평교사, 21년 이상 교사, 사립학교 교사가 높은 것으로 나타났다. 둘째, 분산적 리더십과 교사효능감 및 교직헌신도 간에 상관관계는 통계적으로 정적인 상관관계가 있는 것으로 나타났는데, 교사효능감이 교직헌신도보다 높은 정적인 상관을 보였다. 셋째, 분산적 리더십이 교사효능감 및 교직헌신도 전체의 영향력은 통계적으로 유의미하게 나타났다(41%). 결론은 분산적 리더십의 하위요소가 교사효능감과 교직헌신도와의 하위요소에 유의미한 정적인 상관관계가 있다. 분산적 리더십의 하위요소가 교사효능감의 자기조절효능감과 자신감 요소, 교직헌신도의 교육애 요소를 긍정적으로 설명하고 있다. 분산적 리더십의 하위요소가 교사효능감과 교직헌신도에 미치는 설명력은 학교상황이 27%, 학교장의 리더십이 28%, 교사의 리더십이 28%, 교사의 상호작용이 28%로 나타났다. 추후 교사들의 능력을 학교에서 다양하게 수행할 수 있는 교육환경개선을 위한 교육정책수립이 필요하다.
본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
대규모순환패턴과 같은 기후시스템에서의 상태와 변화를 정량화하여 나타낸 기상인자는 수문기상학적 변수와 밀접한 연관이 있는 것으로 알려져 있으며, 이에 따라 비정상성 빈도해석의 수행에 있어서 확률분포모형의 매개변수에 대한 공변량으로 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 비정상성 강우빈도해석 시 매개변수의 공변량으로 우리나라의 극치강우의 장기경향성을 잘 반영할 수 있는 기상인자를 선정하고자 한다. 먼저, 시계열자료를 주기성을 가지는 내재모드함수와 장기경향성을 나타내는 잔여값으로 분해할 수 있는 앙상블 경험적 모드분해법을 이용하여 우리나라 전역에 분포된 61개 지점에서 관측된 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 잔여값을 추출하였다. 다음으로 11개의 월 단위 기상인자에 대한 계절별 연 평균 시계열과 추출된 평균 및 분산의 잔여값과의 상관계수를 산정하였다. 그 결과, 11개의 기상인자 중 Atlantic Meridional Mode (AMM), Atlantic Multi-decadal Oscillation (AMO), North Atlantic Oscillation (NAO)가 우리나라 연 최대치 강우자료의 평균 및 분산에 대한 장기경향성과 높은 상관성이 있는 것으로 나타났다. 계절적으로는 AMM과 AMO의 경우 이전 년도 가을철 평균이 전 지점 평균 약 0.6, NAO는 이전 년도 여름철 평균이 전 지점 평균 0.3 이상의 유의한 상관계수를 가지는 것으로 나타났다.
통계자료분석 시 데이터에 특이값이 존재하면 이 특이값이 자료분석을 위한 여러 가지 측도들을 크게 왜곡시킨다. 우리는 특이값의 영향을 평가하기 위한 도구로서 간단한 그림도구인 민들레꽃씨 그림을 제안할 수 있다. 평균-분산 민들레꽃씨 그림은 자료 각각에 대하여 가중치를 1에서 0으로 변화시켜가며 구한 가중산술평균과 가중분산을 연결한 그림이고 공분산-상관계수 민들레꽃씨 그림은 자료 각각에 대하여 가중치를 1에서 0으로 변화시켜가며 구한 가중공분산과 가중상관계수를 연결한 그림이다. 이러한 그림도구는 학부생들을 위한 기초통계학 교수 시 유용하게 쓰일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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