• 제목/요약/키워드: 선택 빈도

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지역가중다항식을 이용한 빈도해석에 관한 연구 (A Study of Frequency Analysis by using Locally Weighted Polynomial Method)

  • 문영일;정민수;최병규;유승연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.804-808
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    • 2006
  • 유량자료를 이용한 매개변수적 빈도해석 방법은 주관적인 분포형 선정문제를 안고 있다. 이러한 분포형 선택문제는 수문자료의 오랜 축척에 따른 통계적 분석을 통해 하나의 확률분포형을 선택할 수 있는 경우 극복될 수 있을 것이다. 그러나, 일반적으로 수문자료의 관측 기간이 짧아 하나의 분포형을 선택하는데 어려움을 갖고 있다. 반면에, 지역가중다항식을 이용한 빈도해석의 경우 단일분포형 선택문제가 아닌 자료로 부터 매개변수를 선택하고 추정함으로서 White noise를 제거 또는 감소하며 자연계의 이질적, 다중변수적 그리고 시공간적 특성을 잘 반영할 수 있는 것으로 알려져 있다. 따라서 본 연구에서는 단일 주관분포 선택문제가 아닌 자료로부터 매개변수의 선택 추정이 이루어지는 지역가중다항식을 이용한 빈도해석을 수행하였다. 분석에는 서울강우자료로 매개변수적 빈도해석을 수행하는 경우 Gumbel, GEV(Type I Extreme Value) 그리고 LN2 (Log-Normal 2) 등의 분포형을 적용하여 지역 가중다항 추정자의 산출 결과와 비교 검토하였다. 또한 각각의 방법을 적용해 이중첨두(bimodal) 분포형에 대한 모형의 적합성을 도시적으로 비교 산정하였다.

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데스크탑 PC를 위한 적응형 메뉴의 사용성 비교 평가 (A Usability Evaluation of Adaptive Split, Adaptive Style, and Adaptable Menus for Desktop PCs)

  • 박정철;한성호;박용성;조영석
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.419-424
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    • 2006
  • 본 연구는 데스크탑 PC 환경에서 사용될 수 있는 다양한 적응형 메뉴 인터페이스의 사용성을 평가한다. 선택 빈도에 따라 자동으로 변화하는 2가지 방식의 Adaptive menu와 사용자가 메뉴 내에서 원하는 항목의 위치를 직접 변경하는 Adaptable menu의 사용성을 일반적으로 많이 이용되는 Traditional menu와 비교하기 위해 사용자를 동원한 평가 실험을 수행하였다. Adaptive menu에는 선택 빈도가 높은 메뉴 항목이 메뉴의 상단으로 이동하는 Adaptive split menu와 자주 선택되는 항목이 굵은 글씨로 표현되는 Adaptive style menu가 포함된다. 각 방식의 적응형 메뉴가 자주 선택되는 메뉴 항목의 변화에 따라 얼마나 민감하게 영향을 받는지 비교하기 위해, 두 개의 각기 다른 선택 빈도 분포가 이용되었다. 각 실험 조건 별로 사용자가 메뉴 항목을 선택하는 데 걸린 시간과 오류 회수를 측정하였으며, 피실험자로 하여금 시인성, 효율성, 전반적 선호도 등의 주관적인 만족도를 평가하도록 하였다. 각각의 종속 변수들은 분산 분석(ANOVA), Chi-square test, Friedman test 등의 기법을 이용해 분석되었다. 분석 결과, Adaptable menu가 다른 방식의 메뉴들에 비해 수행도와 만족도 모두 높은 것으로 나타났으며, Adaptive split menu는 상대적으로 현실적인 조건 하에서 큰 효용을 갖지 못하는 것으로 나타났다. Adaptive style menu는 수행도 측면에서는 일반적인 메뉴와 큰 차이가 없었지만, 자주 선택되는 항목을 쉽게 파악할 수 있게 해 주고, 선택 빈도의 변화에도 민감하지 않기 때문에 사용자들에게 선호되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데스크탑 PC의 적응형 메뉴 설계에 대한 이용될 수 있으며, 추후 휴대용 정보기기의 적응형 메뉴에 대한 사용성 연구의 기초 자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

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다변량 분석을 활용한 강우지역빈도해석의 지역구분인자 선정에 관한 연구 (Selection of variables for regional precipitation frequency analysis using multivariate analysis)

  • 남우성;김태순;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.710-714
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    • 2006
  • 지역빈도해석기법은 수문학적으로 성질이 유사한 지점을 하나의 군으로 구성한 자료를 이용해서 빈도해석을 하는 기법으로, 지점빈도해석이 가질 수 있는 단점들을 보완하기 위한 방안의 하나로 기대되고 있다. 본 논문은, 지역빈도해석기법을 적용하기 위한 단계중의 하나인 군집해석에 사용되는 변수들을 보다 효율적으로 선택하기 위한 연구로서, 다변량 분석방법인 주성분분석과 요인분석, 그리고, 변수선택을 위한 Procrustes Analysis를 통해서 보다 효율적으로 변수를 선택하는 방법을 제안하기 위한 연구이다.

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문서의 키워드 추출에 대한 신경망 접근 (Neural Based Approach to Keyword Extraction from Documents)

  • 조태호;서정현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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    • pp.317-319
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    • 2000
  • 문서는 자연어로 구성된 비정형화된 데이터이다. 이를 처리하기 위하여 문서를 정형화된 데이터로 표현하여 저장할 필요가 있는데, 이를 문서 대용물(Document Surrogate)라 한다. 문서 대용물은 대표적으로 인덱싱 과정에 의해 추출된 단어 리스트를 나타낸다. 문서 내의 모든 단어가 내용을 반영하지 않는다. 문서의 내용을 반영하는 중요한 단어만을 선택할 필요가 있다. 이러한 단어를 키워드라 하며, 기존에는 단어의 빈도와 역문서 빈도(Inverse Document Frequency)에 근거한 공식에 의해 키워드를 선택하였다. 실제로 문서내 빈도와 역문서 빈도뿐만 아니라 제목에 포함 여부, 단어의 위치 등도 고려하여야 한다. 이러한 인자를 추가할 경우 이를 수식으로 표현하기에는 복잡하다. 이 논문에서는 이를 단어의 특징으로 추출하여 특징벡터를 형성하고 이를 학습하여 키워드를 선택하는 신경망 모델인 역전파의 접근을 제안한다. 역전파를 이용하여 키워드를 판별한 결과 수식에 의한 경우보다 그 성능이 향상되었음을 보여주고 있다.

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확률 개념은 빈도 개념으로 환원될 수 있는가?

  • 선우환
    • 논리연구
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    • 제4권
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    • pp.89-107
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    • 2000
  • 이 논문의 목적은 확률에 대한 빈도 해석(특히 라이헨바하와 새먼에 의해 체계화된 형태)을 비판적으로 고찰하는 데에 있다. 보다 구체적으로, 확률 빈도 해석에 대해 기존에 제기된 반론들을 보다 강화하고 새로운 추가적 반론들을 제기함으로써, 확률 빈도 해석이 종래에 생각되어 왔던 것보다 훨씬 더 심각한 상태에 있음을 보이려 한다. 특히, 빈도 해석이 흔히 여겨지는 바와 달리, 확률 값을 부여하기 위해 여러 국면들에 있어서의 주관적이고 임의적인 선택들에 의존해야 한다는 것이 이 논문에서의 반론들을 통해 드러날 것이다.

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강우사상 이변량 빈도해석을 위한 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용한 적정 확률표본 선택 연구 (Appropriate Sample Size for Bivariate Frequency Analysis of Rainfall Event using Peaks Over Threshold (POT))

  • 주경원;김한빈;안현준;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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    • pp.304-304
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    • 2018
  • 이변량 빈도해석은 일반적으로 고정지속기간 강우량에 대해 빈도해석하는 단변량 빈도해석에 비해 지속기간을 확률변수로 이용하여 강우량과 동시에 확률변수로 사용할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 확률분포형의 차원이 증가하기 때문에 기존 단변량 빈도해석에서 요구되던 표본크기보다 더 많은 표본이 필요하다. 우리나라 강우관측소의 경우 오래된 관측소의 경우에도 기록년수가 60년을 넘지 않아 연최대계열로 확률표본을 작성할 경우 이변량 빈도해석을 수행하기에 부족할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 Peaks Over Threshold (POT) 방법을 이용하여 적정 확률표본을 선택하는 연구를 진행하였다. 서울 기상청 지점의 강우자료로부터 최소무강우시간을 이용하여 모든 강우사상을 추출하였으며 각 강우사상의 강우량과 지속기간이 확률변수로 사용되었다. 기존에 알려진 POT 방법들과 Anderson-Darling 적합도 검정을 이용한 절단값 산정방법등을 적용하여 확률표본 개수의 변화에 따른 주변분포형의 적합도 검정과 이변량 확률모형의 적합성을 살펴보았다.

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확률의 상관 빈도이론과 포퍼

  • 송하석
    • 논리연구
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    • 제8권1호
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    • pp.23-46
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    • 2005
  • 이 글의 목적은 포퍼의 초기의 확률론, 즉 $\ll$탐구의 논리$\gg$에서 제시된 상관 빈도 이론에 대해서 살펴보고 평가하는 것이다. 이를 위해서 우선 빈도 이론을 가장 체계적으로 제시한 폰 미제스의 빈도 이론에 대 해서 자세하게 논의한다. 빈도 이론에 대한 일반적인 비판은 유한한 경험적 집산이 어떻게 무한 계열인 수학적 집산으로 표상되는가와 무작위성의 공리가 어떻게 수학적으로 정식화하는가의 문제이다. 폰 미제스는 이러한 비판에 답하면서 빈도이론을 발전시켜나간다. 그러나 그의 빈도 이론에는 무작위성의 공리와 수렴성의 공리가 양립가능하지 많은 것처럼 보인다는 문제가 있다. 객관주의 확률론의 옹호자로서 포퍼는 이와 같은 문제가 해 결된 빈도 이론을 제시하고자 했다. 포퍼는 대담하게 수렴성의 공리를 완전히 포기하고 무작위성의 공리를 개선함으로써 이 문제를 해결할 수 있다고 주장한다. 그는 서수선택과 이웃선택이라는 위치선택 개념을 통해서 무 작위성의 공리를 보다 약화된 조건으로 수정하고 그 공리로부터 베르누이의 정리를 연역해 냄으로써 수렴성의 공리가 불필요함을 보인다. 결국 포퍼는 폰 미제스의 빈도이론의 치명적인 문제라고 여겨졌던 두 공리 사이의 비일관성 문제를 해결했다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 포퍼의 수정된 빈도이론은 빈도이론의 기초가 된다고 생각되는 수렴성의 공리를 포기하는 반직관적인 이론이라는 비판을 피할 길이 없어 보이고, 그런 이유 때문에 포퍼의 빈도이론은 별로 주목을 받지 못한 것이다. 보다 직관적으로 설득력 있는 빈도 이론은 무작위성의 공리를 수렴성 공리와 일관성을 갖도록 정식화하여 제시하는 이론이다.

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우리나라의 양수빈도해석에 관한 연구 (A study on analysis of precipitation frequency in Korea)

  • 이원환;이재준
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 1982년도 제24회 수공학 연구발표회 논문초록집
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    • pp.57-58
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    • 1982
  • 인구의 급증과 산업시설의 확장에 따르는 물 수요의 급격한 증가는 오늘날 수자원에 대한 재평가를 실시하게 되었다. 본 논문은 우리나라의 강수빈도해석을 연구한 것으로, 강수빈도해석을 위한 대상지점으로 전국을 5개의 권역으로 나누어 39개 지점을 선택하였고, 월별, 계절별, 연간의 강수빈도 자료를 모집하여 기본자료로 택하였다. 이 기본자료를 사용하여 강수일수의 강수량 계급별 통계처리와 이수에 직접적인 영향을 미치는 10.0mm 이상 강수량의 강수빈도에 관한 적정 분포형 설정, 그리고 우리나라 전국에 대한 강수빈도 분포도를 작성함으로써 수자원 계획 방안의 기초자료를 제시할 수 있을 것이다. 본 연구를 통하여 얻어진 성과는 아래와 같다. 1) 각 권역내의 최다발생빈도에 대한 강수량 계급은 여름철을 제외한 모든 기간이 공히 첫째, 1~5mm 둘째, 0.1~1mm 셋째, 5~10mm의 순위이었다. 2) 강수량 계급에 따른 최다발생빈도 권역은 연 평균적으로 보아 20mm 이하의 강수빈도는 II권역이, 30~40mm의 강수빈도의 경우는 IV권역이 그리고 70mm이상의 강수빈도에 대해서는 I권역이었다. 3) 우리나라 전역에 있어서 강수량의 생기확률은 강수량에 대한 지수함수형식으로 형성될 수 있음을 알았다. 4) 확률 강수빈도의 적정분포형은 복합적인 양상을 띠었으나, 결과는 대체로 유사함을 보였다.

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한국어 정보검색 시스템을 위한 다양한 적합성 피드백 방법의 실험 (Relevance Feedback Experiments for Korean Information Retrieval Systems)

  • 박수현;권혁철
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제26권5호
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    • pp.682-691
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    • 1999
  • 정보검색 시스템의 검색 효율 향상을 위해서 다양한 적합성 피드백 방법이 개발되었다. 그러나 한국어 정보검색 시스템을 위한 적합성 피드백에 대한 연구는 거의 이루어지지 않은 실정이다. 이 논문에서는 기존에 개발된 적합성 피드백 방법을 한국어 정보 시스템에 적용하여 검색 효율을 비교하고, 새로운 적합성 피드백 방법을 개발 적용하여 기존의 방법들과 검색 효율을 비교분석하였다. 적합성 피드백은 원질의문을 확장할 단어 선택과 선택된 단어 가중치 부여로 이루어진다. 원질의문이 입력되면 검색된 적합문서에서 원질의문을 단어와 밀접한 관계가 있는 단어를 선택하기 위하여 가중치를 부가한후, 원질의문에 추가하여 질의문을 확장한다. 이 논문에서는 원질의문 확장을 위한 단어 선택과 단어 가중치 부여를 위해 3가지 값을 사용한다. 첫째, TF는 적합문서 내의 단어 빈도의 총합이다. 둘째, idf는 해당 문서집단의 역문헌빈도이다. 셋째, r/R은 검색된 적합문서 중에서 해당단어가 있는 적합문서의 비율을 나타낸다. TF와 idf는 정보검색 시스템에서 일반적으로 사용되고있는 값이고 r/R은 이 논문에서 제안한 새로운 값이다.

Copula 모형을 통한 이변량 빈도해석과 일변량 빈도해석을 통한 확률강우량의 비교.분석 (Comparative Analysis of Rainfall Quantile From Bivariate Frequency Analysis Using Copula Model and Univariate Frequency Analysis)

  • 주경원;신주영;남우성;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.104-104
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    • 2012
  • 최근 기후변화에 의하여 기상현상이 급변하고 있는 추세이며 강우사상의 경향 또한 그러한 변화를 따라가고 있다. 이러한 시점에서 극적인 강우사상에 대하여 대비해야 할 필요성이 대두되고 있으며 빈도해석을 통하여 확률강우량을 제시하는 방법이 연구되고 많은 발전을 거듭하고 있다. 이러한 방법은 모든 설계에 대하여 보편적으로 적용되고 있지만 일변량 빈도해석을 통하여 얻게 되는 확률량(Quantile)은 한 가지 자료계열에 대하여서만 고려할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위하여서는 다변량 빈도해석을 수행하는 방법이 있으며 이 또한 국내외적으로 활발히 연구되고 있는 분야이다. 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하기 위해 3가지의 copula 모형을 선택하였으며 강우량과 강우지속시간을 자료계열로 사용하여 이변량 빈도해석을 수행하였다. 이를 통하여 얻은 확률강우량을 기존의 일변량 빈도해석의 결과와 정량적으로 비교하여 그 결과를 비교 분석하였으며 향후 새로운 빈도해석 방법의 가능성 및 적절성을 판단하고자 하였다.

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