본 논문에서는 캔달의 타우(Kendall's tau)의 다차원으로의 확장과 그의 통계적 추론 및 해석에 대해 알아본다. 특히 다차원 캔달의 타우가 음의 값을 가질 때 의미를 해석하기 위해, 그것의 하한이 얻어지는 경우를 직관적으로 이해할 수 있도록 변수들간의 관계의 관점에서 설명하여본다. 또한 다차원 캔달의 타우를 실제 사례에 적용해 본후, 최근 Lee와 Ahn에서 연구된 d-countermonotonicity와 partially m-countermonotonic와 같은 새로운 개념을 통하여 캔달의 타우가 음의 값이 가질 때의 의미에 대해서 논의한다.
대표적인 강우생성 모형인 Neyman-Scott 구형펄스모형은 점과정(point process)을 이용하여 강우를 생성하는 모형으로 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간의 분포로 표현된다. 특히 이 모형은 구형펄스모형(rectangular pulse model)에서 포함하지 않았던 강우사상의 군집특성을 반영하였다는 장점을 가지고 있다. NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어 moment를 이용한 여러가지 최적화 기법들이 연구되어 왔는데, 이러한 방법들은 목적함수를 추가하거나 조정하기 위해서는 복잡한 수식을 다시 계산하여야 하는 단점이 있으며, 전체적인 강우의 특성을 반영하기 어렵고 스케일에 따른 추정값의 변동도 크게 나타난다. 또한 moment를 이용한 추정값은 추정오차를 구할 수 없기 때문에 신뢰구간을 구할 수 없다는 단점이 있다. 이에 본 연구에서는 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수(approximated likelihood function)를 소개하고 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하고자 한다. 또한 분석에 사용되는 누적강수량의 시간 스케일에 따른 추정치의 변동성도 함께 알아보고자 한다.
최근에 인터넷과 웹의 이용이 보편화됨에 따라 이를 교육에도 활용하고자 하는 많은 노력이 이루어지고 있다. 웹을 이용한 웹 기반 강의의 장점은 언제 어디서나 저렴한 비용으로 교육받을 수 있다는 것이다. 따라서 웹 기반 강의의 전망은 매우 밝고 잠재 고객들도 매우 많다고 볼 수 있다. 웹 기반의 자바 프로그래밍 교육 수요도 늘어나고 있다. 본 논문은 자바 프로그래밍 과목을 웹 기반 강의와 면 대 면 강의로 운영한 후 학습 효과를 통계적 추론을 사용하여 비교 분석한다. 이러한 분석 결과를 통하여 웹 기반 강의가 면 대 면 강의에 비해 효과적이지 못하다고 결론짓는다. 또한 자바 프로그래밍 교육에서 웹 기반 강의의 취약점을 파악하고 웹 기반 강의를 질적으로 개선하기 위한 방안을 제안한다.
대화 인터페이스 시스템(dialogue interface system)은 인간과 컴퓨터의 상호작용을 위한 도구로서 자연언어(natural language)를 사용하여 정보를 공유하거나 특정 업무를 수행하는 프로그램이다. 대화 인터페이스 시스템에 대한 기존의 연구들은 영역 의존적인 스크립트나 계획 추론을 위한 계획 지식을 이용해 왔다. 스크립트 모델(script model)은 제한적인 실용시스템 개발을 위해 주로 연구되었고 계획에 기반한 모델은 대화의 원리를 이해하는 분야에서 주로 연구되어 왔다. 그러나 기존의 모델들은 시스템 확장이 매우 어려우며 예측하지 못한 사용자 발화에 대하여 대응이 어렵기 때문에 매우 제한적인 영역이나 정해진 형태의 대화만을 처리할 수 있다. 본 논문에서는 이런 단점들을 보완하기 위하여 통계에 기반한 다 영역(multi-domain) 대화 모델을 제안한다. 제안된 시스템은 각 작업들에 대하여 해당 작업에 적합한 영역 모델(domain model)을 잘 알려진 프레임 구조를 따르면서 사용자 의도 파악과 시스템 의도 생성에 통계적 방법을 사용한다. 이러한 하이브리드 형태의 구조 덕분에 제안된 시스템은 영역 확장성과 이식성이 뛰어나다는 장점을 가진다.
최근 식품의약품안전처는 의약품동등성시험기준에 고변동성 제제의 생물학적 동등성(생동성) 평가 기준을 넓혀주는 새로운 규정을 추가하면서 고차 교차설계법을 활용하여 생동성 평가를 하는 논의가 확대되고 있다. 확장된 생동성 기준을 적용하기 위해서는 3기간 이상의 교차설계법이 적용되어야 하지만 아직 관련된 논의가 많이 이루어지지 않고 있다. 본 연구에서는 $3{\times}3$ 교차설계법에 기초한 생동성 평가의 통계적 추론과정을 제시하고 논의한다. 또한 사례를 통해 $3{\times}3$ 교차설계법을 활용한 생동성 평가를 식품의약품안전처 의약품동등성시험기준에 따라 진행하고 그 의미를 논의한다.
최근 기후변화의 영향으로 시간에 따라 자료 및 통계적 특성이 변하는 비정상성이 다양한 수문자료에서 관측됨에 따라 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 비정상성 빈도해석에 사용되는 비정상성 확률 모형은 기존의 매개변수를 시간에 따라 변하는 공변량이 포함된 함수의 형태로 나타내기 때문에, 정상성 확률 모형에 비해 매개변수의 개수가 많으며 복잡한 형태를 가지게 된다. 따라서 본 연구에서는 비정상성 고려 시 모형이 복잡해짐에 따라 매개변수 및 확률 수문량의 불확실성이 어떻게 변하는지 알아보고자 하였다. 베이지안 방법은 매개변수 추정 및 확률 수문량의 산정 뿐 아니라 이에 대한 불확실성을 정량화할 수 있는 방법 중 하나이다. 따라서 베이지안 방법에서 매개변수 추정에 주로 쓰이는 Monte Carlo Markov Chain (MCMC) 방법 중 하나인 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용하여 정상성 및 비정상성 GEV모형에 대한 매개변수 및 확률수문량의 사후분포를 산정하였다. 산정된 사후분포의 사후구간을 통해 각 모형의 불확실성을 정량화하였으며, 계산된 불확실성의 비교를 통해 모형의 복잡성이 불확실성에 미치는 영향을 평가하였다.
이상기후현상으로 인해 극치 수문 사상들이 빈번히 발생함에 따라 상대적으로 높은 재현기간에 해당하는 극치 수문 사상해석에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 우리나라의 경우 이러한 극치 수문 사상을 추정하기 위한 표본의 수가 부족한 실정이다. 지역빈도해석은 지점의 표본 수가 적거나 수문자료의 수집이 불가능한 미계측지점인 경우, 해당 지점과 수문학적으로 동질하다고 여겨지는 주변 지점들의 자료를 확보하여 확률수문량을 추정함으로써 상대적으로 지점빈도해석 보다 roubst한 추정값을 얻을 수 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 최근 확률수문량 산정 기법으로 지역빈도해석 방법에 관한 관심이 높아지고 있다. 지역구분은 지역빈도해석이 지점빈도해석과 구분될 수 있는 큰 특징이고 지역구분 결과 따라 지역의 표본 크기가 결정되기 때문에 수문학적으로 동질한 지역을 나누는 방법은 매우 중요하다고 볼 수 있다. 인공신경망은 인간의 뇌가 학습하는 방식을 모사한 통계적 모델링 기법이다. 즉, 인간의 뇌가 일정한 반복 학습을 통해 어떠한 문제의 해법을 추론하거나 예측, 또는 패턴을 인식하는 일련의 과정을 알고리즘화 하여 목적함수의 해를 찾는 방식이다. 특히, 주어진 자료들로 부터 특징을 추출하고 그 특징을 학습하여 전체 자료의 분류나 군집화를 이루는데 널리 이용되고 있다. 본 연구에서는 낙동강유역을 대상으로 인공신경망을 이용한 군집분석을 수행하고 구분된 지역을 이용하여 지역빈도해석을 수행하였다.
용접작업시 적정용접조건의 설정과 용접결과의 개선을 위한 용접변수의 최적화는 용접품질 및 생산성과 직결되는 중요한 과제이다. 본 연구에서는 복잡한 용접변수 및 용접결과의 상호관계를 관련이론식의 분석과 실험결과의 통계적 분식 및 경험적 지식의 분석을 통하여 체계적으로 조사하였고 조사된 결과는 경험식과 퍼지룰 및 인공지능적 지식의 형태로 표현되어 지식베이스로 구축되었다. 또한 퍼지 전문가시스템의 근접추론기법을 활용하여 지식베이스에 포함된 정보로부터 적절한 용접조건의 제안과 주어진 용접결과에 대한 사용자의 평가에 기초하여 보다 개선된 용접결과를 얻기 위한 용접변수의 최적화 과정을 실현하였다.
미래를 예측하는 기법은 통계에 기반을 둔 것과 딥러닝에 기반을 둔 기술로 분류할 수 있다. 그중 통계에 기반을 둔 것이 간단하고 정확성이 높아서 많이 사용된다. 하지만 실무자들은 많은 분석기법의 올바른 사용에 어려움이 많다. 이번 연구에서는 마케팅에 관련된 데이터에 다항로지스틱회귀, 의사결정나무, 랜덤포레스트, 서포트벡터머신, 베이지안 추론을 적용하여 예측의 정확성을 비교하였다. 동일한 마케팅 데이터를 대상으로 하였고, R을 활용하여 분석을 진행하였다. 마케팅 분야의 데이터 특성을 반영한 다양한 기법의 예측 결과가 실무자들에게 좋은 참고가 될 것으로 생각한다.
본 연구는 같은 동양문화권에 속하면서도 사회·문화적 배경이 다른 한국과 일본 대학생들을 대상으로 라이프스타일 특성과 여가시간 활용을 비교 분석하므로써 양국대학생들의 소 비문화를 추론하는데 초점을 두고 있다. 새로운 세대로 지칭되는 대학생들은 이미 새로운 수요를 창출하는 세분시장으로서 마케터들의 관심을 모으고 있지만, 국가간 시장을 세분화하고 그에 따른 적절한 마케팅 전략을 구사하는 것이 과연 효과적인가를 탐색해 보는 것이 본 연구의 목표이다. 라이프스타일은 AIO 분석에 근거하여 의생활분야, 구매 및 쇼핑분야, 가치관분야, 정보추구분야, 인터넷 광고분야 등의 다섯 가지 영역으로 구분하고 양국 대학생들을 대상으로 자료를 수집하였다. 각 영역별로 요인분석을 실시하여 모두 23개의 요인이 도출되었고, 양국 대학생 집단은 모두 18개 부문에서 차이를 보였으며 5개 부문에서는 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 그러나 여가 및 시간활용에서는 양국 대학생 집단간에 차이를 보이는 항목이 많았으며, 인구 통계적 요인이 국적과 상호작용을 통해 여가활동에 서로 다르게 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 사회·문화적 환경이 다른 소비자 집단의 특성을 이해하고 여가활동 유형과 여가시간 활용에 따라 차별화를 가능하게 함으로써 국제적인 마케팅전략수립을 위해 효과적인 시장세분화 기준을 제공하고 소비패턴 분석을 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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