• Title/Summary/Keyword: 설명모형

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경기도 평택지역과 서울 정동지역 지표오존농도의 시계열모형 연구

  • Lee, Hun-Ja
    • 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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    • 2006.11a
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    • pp.29-36
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    • 2006
  • 최근 유해성이 강한 지표오존농도가 대기환경의 주요한 문제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 경기도 평택과 서울 정동지역의 오존농도를 설명 변수를 사용할 수 있는 다변량 시계열 모형인 ARE(자기회귀오차) 모형으로 분석하였다. ARE모형에서는 오존 전체자료를 사용한 전체모형과 오존농도가 41ppb 이상 되는 자료를 사용한 부분모형 두 가지 모형을 비교하였다. ARE의 오존농도 설명변수로는 오존농도와 연관 있는 8종류의 기상자료와 4종류의 대기오염자료를 고려하였다. 기상자료의 8가지 설명변수로 일 최고온도, 일사량, 풍속, 상대습도, 강수량, 이슬점온도, 수증기압, 운량 자료를 사용하였다. 대기오염자료의 4가지 설명변수로는 아황산가스(SO2), 이산화질소(NO2), 코발트(CO)와 프로메툼 10(PM10)를 사용하였다.

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A Neural Network Model for Visual Selection: Top-down mechanism of Feature Gate model (시각적 선택에 대한 신경 망 모형FeatureGate 모형의 하향식 기제)

  • Kim, Min Sik
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.10 no.3
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    • pp.1.2-1.2
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    • 1999
  • 시각적 선택에 대한 과거 정신물리학적, 신경 생리학적 연구결과를 토대로 Feature Gate 라는 신경 망 모형을 제안하였다. 이 모형에는 공간 배치도가 위계 적으로 구성되어 있으며, 정보의 흐름이 위계의 각 수준으로부터 그 다음 수준으로 넘어갈 때 주의 게이트에 의해 조절되도록 되어 있다. 주의 게이트들은 독특한 세부 특징을 가진 위치에 반응하는 상향식 시스템과 표적 세부 특징이 있는 위치에 반응하는 하향식 기제 모두에 의해 조절된다. 본 연구는 Feature Gate 모형의 하향식 기제에 초점을 맞추어 모형을 설명하고, 현재 다른 모형들이 설명하지 못하는 Moran & Desimone(1985)의 연구결과를 이 모형이 어떻게 설명하는지를 제시하고자 한다. Feature Gate 모형은 병렬 적인 세부특징 검색, 계열 적 접합표적 검색, 단서에 의한 주의의 점진적 감소 모형, 세부특징-주도적인 공간적 선택, 주의의 분할, 방해자극 위치의 억제, 주변 억제 등을 포함한 시각적 주의 연구의 여러 가지 많은 현상들을 설명하는데 하나의 일관적인 해석을 제공해 준다. 앞으로 이 모형을 더욱 확장, 발전 시켜 세부특징의 조합된 배열에 반응하는 상위 수준의 유닛을 사용한다면 시각적 선택과정이 포함된 형태 재인 모형으로 개발될 수 있다.

An Explanatory Consistency of Preservice Secondary Teachers' Explanations about the Lunar Phases (달의 위상 변화 설명에 대한 예비 중등 교사의 설명적 일관성)

  • Oh, Jun-Young
    • Journal of the Korean earth science society
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    • v.27 no.6
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    • pp.606-619
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    • 2006
  • In this paper we investigated the types of the explanatory consistency of preservice secondary teachers in explaining the lunar phase. The explanatory consistencies were proposed into four discrete mental models depending on their attributes. The four types based on the explanatory consistency by the preservice secondary teachers' explanations are as follows: ad hoc expansion, competitive theory addition, transition of unexplainable each, and transition using in context of several situations.

SPEECH PRODUCTION MECHANISM (발음생성기전)

  • Kim, Byoung-W.
    • The Journal of the Korean dental association
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    • v.15 no.4
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    • pp.301-304
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    • 1977
  • 우리인체의 언어기관은 중추신경에서부터 근육에 이르기까지 광번위한 부분이다. 언어9발성)기관을 근육의 단계에서 볼 때는 다음의 세 가지 model(모형)으로써 언어생성(발성) 과정을 설명할 수 있다. 첫째 모형은 해부학적인 모형으로써 언어생성에 어떠한 근육들이 작용하는가를 볼 수 있고 두째번 모형은 생리학적인 모형으로 언어생성과정의 기능적인 면을 볼 수 있고 셋째번 모형은 물리학적 모형으로 말소리의 물리학적인 성질을 이해하는데에 도움을 준다. 이 세 가지 모형을 이용해서 언어생성 과정을 간결하게 설명했다.

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유로커런시시장과 외환시장에서의 초과수익률의 모형화

  • Kim, Eung-Gyu
    • The Korean Journal of Financial Studies
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    • v.6 no.1
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    • pp.223-247
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    • 2000
  • 본 연구에서는 유로커런시와 외환시장의 초과수익률을 설명하는 여러 가지 모형을 검증하였다. 비록 Campbell-Clarida(1987)와 Lewis(1990,1991)는 이 시장에서 3개월물의 초과수익률에 대한 단일잠재변수모형을 기각할 수 없었지만 본 연구에서는 이 모형이 여러 포트폴리오에 대하여 기각되고 있음을 보여준다. 그러나 이 모형의 검증은 결합가정을 필요로 하기 때문에 모형의 기각원인을 찾는다는 것은 어려운 일이다. 기각의 가능성으로 세계 경제에 하나 이상의 위험요인이 존재할 수 있다는 것이 될 수도 있고 불안정한 상수가 원인일 수가 있다. 상수의 안정성검증에서 1979년 12월을 전후한 기간에 상수가 변하지 않는다는 귀무가설이 모든 포트폴리오에서 기각되었다. 따라서 양기간에 단일잠재변수모형과 두잠재변수모형을 검증하였다. 모든 포트폴리오에 대하여 1979년 12월 이전에는 단일변수모형이 기각되지 않았지만, 1979년 이후에는 체계적으로 기각되었다. 한편 두잠재변수모형은 양기간 모두에서 기각되지 않았다 따라서 위험요인에 변화를 주는 연방준비은행의 운영절차의 변화가 단일변수모형의 기각의 원인일 수 있다고 유추할 수 있다. 마지막으로 시간 가변적인 베타가 단일변수모형의 기각의 원인이 될 수 있는지를 검증하기 위하여 Harvey(1989,1991)에 의해서 개발된 모형을 적용해 보았지만 모형이 기각되었다. 따라서 유로커런시와 외화자산의 3개월물의 초과수익률에 두 잠재변수모형이 자료를 비교적 잘 설명한다고 볼 수 있다. 그러나 잠재변수모형의 검증은 자산가격결정의 일반균형이론의 검증도 아니고 검증력도 강하지 않기 때문에, 위험프리미엄을 설명해주는 단순한 실증분석으로 보아야 한다.

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Development of a Behavioral Mode Choice Model for Road Goods Movement (형태요소를 적용한 화물수송수단 선택 모형의 개발)

  • 최창호
    • Proceedings of the KOR-KST Conference
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    • 1999.03a
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    • pp.95-109
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    • 1999
  • 기존의 추정된 화물 수요모형은 화물의 출하특성과 관련된 설명변수를 중심으로 추정되었으며, 이에 따라 수송수단 선택 과정에서 화주가 느끼는 실제의 인식 상황을 모형내에 적절히 반영하지 못하였다. 본 연구는 기존 연구가 갖는 한계점을 극복하고자 화주가 수송수단을 선택할 때 느끼는 인식상황을 모형 내에 적용시켜 수단 선택 특성을 분석하였다. 연구대상은 우리나라의 188개 제조업체에서 화물자동차로 출하한 내수용 화물이며, 연구의 범위도 현실 운송체계 내에서 화주의 수단선택 행태를 설명하는 단기간의 예측으로 제한하였다. 모형추정결과 우리나라의 공로화물수송을 해석하기 위해서는, 출하중량까지를 고려한 다항로짓모형 형태이면서 인식 요소를 행태변수로 추가한 모형을 이용하는 것이 가장 적절하다는 결론을 내렸다. 그리고 이에 따라 주요한 설명 변수들의 탄력성과 화주의 인식 요소에 대한 특성값을 분석하여 제시하였다. 연구결과는 활용성 측면에서 직접 활용이 가능한 것과 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되는 것으로 구분된다. 먼저 직접활용이 가능한 것은 수송수단과 관계된 변수들을 해석하여 얻는데, 수송비용과 수송시간에 대한 계수값의 크기와 부호, 그리고 탄력성은 정부의 정책부서나 운송인의 계획수립에 직접 적용된다. 다음으로 화주의 인식 요소는 잠재적인 변화를 예측하는데 이용되며 각 요소가 갖는 탄력성 및 특징은 운송인의 고객관리 기준이된다.

내생적(內生的) 성장모형(成長模型): 이론적(理論的) 구조(構造)와 함의(含意)

  • Yu, Yun-Ha
    • KDI Journal of Economic Policy
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    • v.15 no.4
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    • pp.69-112
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    • 1993
  • 최근 한국(韓國)을 비롯한 동(東)아시아지역(地域) 몇 나라들의 성공적인 성장업적(成長業績)에 자극되어 이들 국가들의 성공사례를 모형내(模型內)에서 이론적으로 설명해 보려는 노력이 활발히 진행되고 있다. 이 글에서는 최근의 이러한 노력의 일환으로 개발되고 있는 '내생적(內生的) 성장이론(成長理論)'을 개관하고 그 함의(含意)와 한계점(限界點)을 정리해 보았다. 먼저 내생적(內生的) 성장모형(成長模型)의 비판대상이 되고 있는 신고전파(新古典派) 성장모형(成長模型)의 한계점(限界點)을 요약하고 대체모형(代替模型)으로 제시되고 있는 몇 가지의 대표적인 신성장모형(新成長模型)을 그 특성별로 구분하여 정리하였다. 성장(成長)의 기본적 동인(動因)이라고 할 수 있는 기술진보(技術進步)나 인적자본(人的資本)의 축적(蓄積)을 내생화시키고 이를 통해 국가간(國家間) 성장률(成長率) 격차(隔差)를 모형내(模型內)에서 설명하려고 시도하는 등 여러 가지 새로운 이론적(理論的) 혁신(革新)이 이루어지고 있으나, 아직 비현실적인 수학적(數學的) 가정에 의존하고 있고 모형(模型)의 경직성으로 인하여 성장과정(成長過程)의 설명에 필수적인 주요 이슈들이 간과되어 있다는 점 등을 지적하였다.

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Review and discussion of marginalized random effects models (주변화 변량효과모형의 조사 및 고찰)

  • Jeon, Joo Yeong;Lee, Keunbaik
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • v.25 no.6
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    • pp.1263-1272
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    • 2014
  • Longitudinal categorical data commonly occur from medical, health, and social sciences. In these data, the correlation of repeated outcomes is taken into account to explain the effects of covariates exactly. In this paper, we introduce marginalized random effects models that are used for the estimation of the population-averaged effects of covariates. We also review how these models have been developed. Real data analysis is presented using the marginalized random effects.

Bayesian Analysis of a Stochastic Beta Model in Korean Stock Markets (확률베타모형의 베이지안 분석)

  • Kho, Bong-Chan;Yae, Seung-Min
    • The Korean Journal of Financial Management
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    • v.22 no.2
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    • pp.43-69
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    • 2005
  • This study provides empirical evidence that the stochastic beta model based on Bayesian analysis outperforms the existing conditional beta model and GARCH model in terms of the estimation accuracy and the explanatory power in the cross-section of stock returns in Korea. Betas estimated by the stochastic beta model explain $30{\sim}50%$ of the cross-sectional variation in stock-returns, whereas other time-varying beta models account for less than 3%. Such a difference in explanatory power across models turns out to come from the fact that the stochastic beta model absorbs the variation due to the market anomalies such as size, BE/ME, and idiosyncratic volatility. These results support the rational asset pricing model in that market anomalies are closely related to the variation of expected returns generated by time-varying betas.

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A Neural Network Model for Visual Selection: Top-down mechanism of Feature Gate model (시각적 선택에 대한 신경 망 모형FeatureGate 모형의 하향식 기제)

  • 김민식
    • Korean Journal of Cognitive Science
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    • v.10 no.3
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    • pp.1-15
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    • 1999
  • Based on known physiological and psychophysical results, a neural network model for visual selection, called FeaureGate is proposed. The model consists of a hierarchy of spatial maps. and the flow of information from each level of the hierarchy to the next is controlled by attentional gates. The gates are jointly controlled by a bottom-up system favoring locations with unique features. and a top-down mechanism favoring locations with features designated as target features. The present study focuses on the top-down mechanism of the FeatureGate model that produces results similar to Moran and Desimone's (1985), which many current models have failed to explain, The FeatureGate model allows a consistent interpretation of many different experimental results in visual attention. including parallel feature searches and serial conjunction searches. attentional gradients triggered by cuing, feature-driven spatial selection, split a attention, inhibition of distractor locations, and flanking inhibition. This framework can be extended to produce a model of shape recognition using upper-level units that respond to configurations of features.

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