본 논문의 목표는 지각적 독단론과 베이즈주의 입증 이론이 서로 충돌한다는 로저 화이트의 주장을 비판적으로 검토하는 것이다. 이 목표를 이루기 위해, 필자는 본 논문을 다음과 같이 구성하였다. 우선 필자는 2절에서 지각적 독단론과 베이즈주의 입증 이론이 양립불가능하다는 화이트의 논변을 소개할 것이다. 이와 더불어 베이즈주의 입증 이론이 무엇인지도 간단히 설명될 것이다. 3절에서는 베이즈주의 입증 이론의 다른 요소들이 도입된다. 그 요소들은 입증 측도라고 불리는 것으로, 증거가 가설을 지지하는 정도를 측정하는 함수이다. 이 함수와 더불어 주어진 증거가 두 가설 중에서 하나에 더 호의적이라는 것에 대한 베이즈주의적 분석을 소개할 것이다. 마지막 4절은 3절에서 설명된 호의성이라는 개념을 통해서 베이즈주의 입증 이론과 지각적 독단론이 서로 충돌한다는 화이트의 주장을 비판할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권4호
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pp.857-868
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2014
대량의 데이터로부터 과거에 알려지지 않았던 유용한 정보를 발견하는 기술인 데이터 마이닝 기법은 오늘날 빅 데이터 시대에 가장 대표적인 분석 기법이라고 할 수 있다. 이들 중에서도 연관성 규칙은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 여러 가지 흥미도 측도를 기반으로 하여 항목들 간의 관련성을 찾아내는 것이다. 그러나 기본적인 연관성 평가 기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없을 뿐만 아니라 연관성의 방향도 파악할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 확인 연관성 평가 기준을 제안하는 동시에, 제안한 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 확인 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 확인 지지도와 인과적 확인 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 또한 예제를 통해 기본적인 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준, 그리고 인과적 확인 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 본 논문에서 제안하는 인과적 확인 측도들이 다른 평가 기준에 비해 가장 바람직한 측도라는 사실을 파악하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1189-1197
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2013
연관성 규칙 마이닝은 지지도, 신뢰도, 향상도 등의 흥미도 측도를 기반으로 하여 대용량 데이터베이스를 구성하고 있는 항목들 간의 관련성을 찾아내는 기법이다. 이 기법은 기업의 의사결정 문제, 유통업에서의 교차판매, 고객관리 등 현업에서 많이 활용되고는 있으나, 이러한 기본적인 연관성 평가기준만으로는 두 항목 간의 인과관계를 설명할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 인과적 연관성 규칙을 제안하는 동시에, 고려하는 평가 기준들이 흥미도 측도의 조건을 충족하는지의 여부를 점검하였다. 본 논문에서 제안한 인과적 향상도는 세 가지 조건 모두를 만족하는 것으로 입증되었다. 인과적 지지도와 인과적 신뢰도는 동시 발생 확률의 값에 따라 단조 증가하는 조건과 각 항목의 주변 확률의 값에 따라 단조 감소하는 조건은 만족하였다. 반면에 두 항목이 독립이면 연관성 평가기준의 값이 1이 되는 조건에 대해서는 기존의 지지도와 신뢰도와 같이 이 조건이 충족되지 않았다. 또한 예제를 통해 기존의 연관성 평가 기준과 인과적 연관성 평가 기준을 비교해 본 결과, 기존의 평가측도인 지지도와 신뢰도를 기준으로 연관성 규칙 생성 여부를 판단했을 때 탈락되는 규칙도 인과적 평가 기준인 인과적 지지도와 인과적 신뢰도를 이용하여 판단하게 되면 연관성 규칙으로 채택할 수 있다는 사실을 발견하였다.
최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의 수와 연산시간을 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최대근접질의 처리시 검색대상을 정확히 선택하고 객체들의 순환적 위치 속성이 고려된 검색거리 측도가 필요하다. 본 논문은 순환도메인을 갖는 검색공간에서 객체의 순환적 위치속성을 고려한 최대근접질의 처리방법을 제안하고 그 성능을 실험을 통하여 입증한다. 제안한 방법은 최대근접질의의 처리비용을 최적화하기 위한 검색거리 측도인 순환최소거리와 순환최적거리를 사용한다.
본 논문은 Fuzzy Measure를 이용한 화재감지기의 사고판정을 결정하는 방법을 제시한 것으로 Belief measere를 기본으로하여 Dempster의 결합 Rule을 사용하였다. 감지기에서의 화재 판정 결정은 화재(F), 비화재(N)의 2가지로 하였으며, 이를 판정하기 위해 현재 사용되고있는 열, 연기감지기에 대한 정정값에 대해 Fuzzy Rule을 적용하여 시뮬레이션 하였다. 그 결과 Fuzzy Rule의 수를 많이 적용할수록, 최종동작은 Bel(F)의 값을 높게 할수록 확실한 화재 판별이 가능함을 입증하였다.
까마귀 역설의 역설적 결론은 입증에 대해 헴펠이 가지고 있던 직관이다. 베이즈주의자들의 표준적 해결책(SBS)은 이 직관을 포착함으로써, 입증에 대한 헴펠의 직관을 정교화 시켰다는 평가를 받는다. 하지만 헴펠이 제시한 직관은 그것만이 아니었다. 헴펠은 그 역설적 결론과 더불어 또 하나의 직관을 제시했다. SBS는 엄밀한 의미에서 이 두 번째 직관을 포착하지 못한다. 하지만 나는 베이즈주의자들이 그들의 전형적인 전략을 이용하여 이 두 번째 직관을 구제할 것으로 예상한다. 그런 전략이 인정된다면, SBS에 대한 긍정적 평가는 건재하다. 역설에 대한 헴펠의 해명은 이들 두 직관이 제공하는 입증관계를 비교한다. 헴펠이 제시한 두 직관을 받아들이면 그런 비교에 대한 헴펠의 또 다른 직관이 도출된다. 따라서 그 세 번째 직관을 포착하지 못한다면, 헴펠의 직관을 제대로 포착한다고 말할 수 없다. 나는 이 글에서 헴펠의 주요 직관들이 SBS와 양립불가능하다는 것을 보인다. 그리하여 결국 이들이 양립가능하기 위해서는 SBS의 중요한 가정 하나를 거부해야 한다고 주장한다.
공간 데이터베이스 시스템에서 최소 근접질의는 매우 빈번히 발생하며, 다른 유형의 공간질의에 비하여 처리비용이 많이 요구된다. 최소근접질의의 처리비용을 최적화하기 위해서는 색인에서 검색되는 노드의수를 최소화할 수 있어야 한다. 이를 위해 최소근접질의 처리시 색인에서 방문될 노드들을 정확히 선정하기 위한 검색거리 측도인 최적탐색거리가 제안되었다[13]. 본 논문에서는 최적탐색거리의 특성을 N차원으로 확장하고 최대검색거리를 이용한 방법에 비해 최적탐색거리를 이용한 방법이 질의처리 성능이 더 우수함을 실험을 통하여 입증한다.
이 논문에서는, 2개의 혼합된 t-분포(TP-T)의 오차과정을 따르는 이질적 자기회귀 (HAR) 모형을 이용하여, 한국 코로나 (COVID-19) 확진자 수 데이터에 대한 시계열 분석, 즉 추정과 예측에 대하여 연구한다. HAR-TP-T 시계열 모형을 고려하여 HAR 모형의 계수 뿐 아니라 TP-T 오차과정의 모수를 추정하고자 단계별 추정법을 제안한다. 본 연구에서 제안하고 있는 단계별 추정법은, HAR 계수 추정을 위해서는 통상적 최소제곱추정법을 채택하고, TP-T 모수 추정을 위해서는 최대우도추정법을 이용한다. 단계별 추정법에 대한 모의실험을 수행하여, 성능이 우수함을 입증한다. 한국 코로나 확진자 수에 대한 실증적 데이터 분석에서, HAR 모형에서의 차수 p = 2, 3, 4에 대해, 모형의 평균제곱오차가 최소가 되도록 하는 최적화 시간간격(optimal lag)을 포함하여, 여러가지 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 모형의 모수 추정값을 계산한다. 제안된 단계별 추정방법과 기존의 MLE만의 방법을, 추정 결과를 제시함으로 함께 비교한다. 본 연구에서 제안하고 있는 추정은 두 가지의 오차 측면, 즉 HAR 모형의 평균제곱오차와 잔차분포에 대한 밀도함수 추정의 평균제곱오차, 두 측면에서 모두 우수함을 입증하였다. 나아가, 추정 결과를 활용한 코로나 확진자 수 예측을 수행하였고, 예측정확도의 한 측도로서 mean absolute percentage error (MAPE)를 계산하여 0.0953%의 매우 작은 오차값을 얻었다. 본 연구에서 선택한 최적화 시간간격을 고려한 HAR-TP-T 시계열 모형 및 단계별 추정 방법은, 정확한 한국 코로나 확진자 수 예측 성능을 제공한다고 할 수 있다.
더덕 함량을 10, 15 및 20% (w/v)로 달리하여 50% (v/v) 주정에 담아 밀봉한 후 상온에서 180일간 침출시킨 다음 더덕 침출주의 이화학적 및 관능적 특성에 미치는 영향을 조사하였다. 더덕 함량을 달리하여 상온에서 180일간 침출시킨 결과 총당은 더덕 함량이 많을수록 많은 양의 총당이 용출되는 경향을 보이고 있었으며 맛을 결정하는 환원당도 총당과 유사한 경향을 보이고 있었다. 한편 더덕의 유효성분인 total polyphenol의 경우 더덕 함량이 많을수록 차이는 뚜렷하였으나 원료 더덕 중에 함유된 total polyphenol에 비해 적은 양이 용출되고 있었다. 관능적인 기호도의 측도인 노란색의 경우 더덕 함량이 20% (w/v)인 침출주에서 가장 높은 값을 보이고 있었고 crude saponin은 비교적 완만히 용출되는 경향을 보이고 있었으나 침출 100일경이 지나면서 급격히 용출되는 경향을 보이고 있었다. 더덕 침출주의 주세법 기준 항목인 불휘발성분의 경우 더덕 20% (w/v) 함유 침출주만이 침출 160일이 지나야 법적 기준치인 2.0% (w/v) 이상을 만족하는 것으로 나타나 더덕 침출주를 제조하기 위해서는 더덕 2.0% (w/v) 이상 필요하고 침출시간도 상온에서 160일 이상 요구되는 것으로 나타났다. 관능적인 기호도에서는 더덕 20% (w/v)이상 함유된 침출주에서 맛, 향, 색 및 전체적인 기호도에서 우수한 것으로 나타났다. 이상의 결과로부터 더덕 침출주를 제조하기 위해 더덕 함량을 20% (w/v) 이상 함유하여야 불휘발성분의 법적 기준인 2.0% (w/v)를 만족하는 것으로 나타나 앞으로 품질이 우수한 더덕 침출주를 제조하기 위해 더덕 함량, 침출시간 및 온도 등의 침출방법을 결정하는 연구가 필요한 것으로 나타났다.a}$,24S)-stigmast-5-en-3-ol (${\gamma}-sitosterol$)은 감귤이나 버섯 균사체에서 보고되지 않은 성분들이 검출되었다.M 영상 역시 oxide island 들이 형성에 기인된 어떤 "Strawberry" 구조를 보여주었으나 정확하게 $Al_2O_3$ overlayer가 형성되었는지는 규명할 수 없었다. 결론적으로, 800 K와 1000 K에서 $Ni_3Al(111)$ 합금표면위의 산소 상호작용결과 어떤 aluminum oxide overlayer의 island들이 성장됨을 확인할 수 있었다.q/g$이 검출되었다. 고방사능 폐수지의 평균 $^{14}C/^3H$비는 28로 저방사능 폐수지의 0.70에 비해 높게 나타났으며, $^{14}C$ 및 $^3H$의 농도는 서로 비례하는 경향을 보였다.보완대책이 필요하다는 사실을 이 성적을 통하여 비로소 확인할 수 있었다.가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한
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[게시일 2004년 10월 1일]
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