진난수발생기(TRNG)의 통계적 난수성을 평가하는 대표적인 방법으로 미국 NIST의 SP 800-90B와 독일 BSI의 AIS.31을 들 수 있다. 본 논문에서는 현재 국제 표준화 작업이 진행 중인 독일 BSI의 AIS.31에 집중하여 세부 내용을 분석한다. AIS.31 문서에 나타나 있는 통계적 검정 방법들을 확률론적으로 면밀히 분석하여 각 통계량의 분포와 그 의미를 밝혀내고, 유의수준과 표본수열의 길이에 따른 검정 통과 기준을 제시함으로써 AIS.31을 일반화한 결과를 도출한다. 또한, AIS.31에서는 정확히 기술하고 있지 않은 검정의 반복 시행 결과들에 대해 신뢰구간 개념을 적용한 최종 통과 기준을 제안하고, 적절한 시뮬레이션을 통하여 본 논문의 분석 결과에 대한 유효성을 확인한다.
본 연구는 국가지원 뷰티 관련 교육기관의 교육서비스품질이 수강생의 지각된유용성과 진로준비행동에 미치는 영향을 규명하는 것 이였다. 연구참여자는 서울·경기 소재 국비지원 교육기관(학원)에 수강자 362명을 임의표집방법으로 표집 하였다. 수집된 자료는 SPSS 통계패키지 26.0 버전을 이용하여 기술통계, 요인분석, 신뢰도분석, 상관관계분석 및 다중회귀분석을 통하여 자료를 분석하였다. 일련의 연구절차를 통하여 도출된 결과는 다음과 같다. 첫째, 교육서비스품질, 지각된 유용성 및 진로준비행동의 변인들은 상호 상관관계가 통계적 유의하게 나타내었다. 둘째, 교육서비스품질은 지각된 유용성에 통계적 유의하게 정적(+)영향이 있는 것으로 나타났다. 셋째, 교육서비스품질은 진로준비행동의 정보수집활동, 직무준비활동 요인에 통계적 유의하게 정적(+) 영향을 나타내었다. 넷째, 지각된 유용성은 진로준비행동의 정보수집활동과 직무준비활동 요인에 통계적 유의하게 정적(+) 영향이 있는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 국비지원 뷰티관련 교육기관의 교육서비스품질을 재평가하여 뷰티관련 국비지원 사업의 효율성을 높이고 교육 서비스품질 향사아에 기초자료로서 활용할 수 있을 것이다.
최근 무선 통신 시스템에서 제한된 스펙트럼 자원의 효율적 활용은 많은 사람들의 관심이 집중된 분야이다. 무선인지 기술은 비어 있는 주파수 대역을 찾고, 활용하는 기술로 스펙트럼의 효율적 사용을 가능하게 한다. 특히 무선인지 기술에서 기존 사용자의 신호를 검출하는 센싱 기술은 가장 핵심적인 기술이라고 할 수 있다. 이 논문은 Bussgang 정리를 이용한 스펙트럼 센싱 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 수신 신호에 Bussgang 정리를 적용하여 신호와 가우시안 잡음 사이의 통계적 특성 차이를 계산하고 이를 바탕으로 신호의 존재 여부를 판단한다. 이 방법은 잡음 파워 추정이 없으므로 잡음 불확실성의 영향을 받지 않고, 아주 낮은 SNR (signal-to-noise power ratio)에서도 신호를 검출 할 수 있다. IEEE 802.22 WRAN (wireless regional area network)을 기반으로 12개의 ATSC (advanced television systems committee) A/74 DTV(Digital Television) 신호를 이용한 모의실험으로 제안한 방법의 성능을 평가하고, 제안한 방법의 이론적인 문턱값을 분석한다.
본 연구에서는 매개변수 자동 보정기법인 PEST(Model-Independent Parameter Estimation and Uncertainty Analysis)를 CAT 모형에 연계하여 유출특성 분석을 실시하였다. CAT-PEST 연계모형은 CAT 모형의 모의유출량을 이용하며 PEST의 반복계산을 통하여 최적 매개변수를 추정한다. 침투방법은 CAT에서 제공하는 Rainfall Excess 방법, Green and Ampt 방법 및 Horton 방법을 이용하였으며 각 침투방법에 따른 유출 특성을 비교 및 분석하였다. 연구대상유역은 보령 댐 유역으로 유역면적은 $163.7km^2$이며 전체면적의 약 80%가 산지로 구성되어 있고, 유로연장은 22.3km, 유역평균경사는 40.19%이다. 또한 보령댐 유역의 월평년값 평균기온은 -0.8에서 $25.5^{\circ}C$로 계절변동이 매우 큰 것을 알 수 있다. 최근 몇 년간 심각한 가뭄 피해를 입은 보령댐 유역은 2016년에 도수관로를 완공하여 이를 통해 금강으로부터 물을 끌어다 쓰고 있는 실정이며, CAT 모형에서는 금강도수유입량을 외부유입 처리하여 유출량을 산정하였다. 모의기간은 1999년부터 2017년까지이며 전체기간에 대한 보정 후 연도별 보정을 실시하였다. 통계적 평가수단은 $R^2$, RMSE 및 NSE를 사용하여 유역 최종출구점에서의 유출량과 비교하였으며 전체기간에 대한 보정결과 NSE와 $R^2$가 0.75 이상으로 나타나 대체적으로 모의 유출수문곡선이 관측 수문곡선과 유사한 양상을 보였다.
현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
통계적 정보 혹은 벡터 모델을 이용하는 자동 색인은 색인어와 문서간에 관계성을 간접적으로 혹은 상대적으로 계산하기 때문에 검색의 정확도를 높이는데 한계가 있다. 이 보다는 적극적인 방법으로 언어학적 정보와 인공 지능의 기술을 이용하여 색인어의 관계성 을 계산하는 방법론을 소개한다. 동사의 격틀을 이용하여 개발된 시스템으로부터 언어적 분 석 방법의 가능성을 찾아볼 수 있다. 미래의 정보 검색은 사용자 중심으로 구성이 되어 사 용자에 대한 연구가 깊게 반영이 되어야 할 것이다.
에이전트는 분산 환경에서 작업을 수행하는 지적인 특성을 갖는 응용 프로그램으로 정의되며, 연구 분야에 따라 다양한 의미로 해석이 가능하다. 그 중에서 로봇 에이전트는 전세계에 산재된 방대한 양의 정보를 스스로 추적하며 새로운 정보를 찾는다. 로봇 에이전트에 대한 기존의 연구는 대부분 통계적인 목적이나 검색엔진을 위한 데이터의 수집을 목적으로 사용되었다. 많은 정보를 수집하기 위해 더 높은 성능의 로봇 에이전트들이 제작되었고, 이러한 프로그램들이 팽창하면서 네트워크를 과부하시키는 현상을 초래하게 되었다. 재귀적인 방법으로 수행되는 로봇 에이전트의 사용을 억제하기 위한 연구들이 많이 발표되었으나, 수동적인 방법에 의존하는 연구가 대부분이며 대표적인 것이 로봇 배제를 위한 표준안 정도이다. 본 연구에서는 이러한 로봇 에이전트의 문제점을 개선하여, 서버와 클라이언트간에 대화형으로 수행되는 인덱스 로봇 에이전트를 제안하며, 사용자의 요구에 따라 수행되는 로봇 에이전트에 의한 정보획득의 방법을 시도하여 네트워크의 과부하를 억제하면서도 정보의 신뢰성과 정확성을 보장한다. 아울러, 차세대 지능형 검색 기술인 TEMA 시스템에 대해 소개한다.
최근 보안 시스템 분야에서 컴퓨터 기술의 발전으로 얼굴 인식에 대한 관심이 높아지고 있다. 얼굴 인식은 기하학적 특징을 이용하는 방법과 통계적 특징을 이용하는 방법이 있다. 본 연구는 정면 얼굴에 대한 대수적인 방법이다. 제안 방식은, 웨이브릿 변환을 통한 k 단계의 LL, LH, HL 부대역을 구하고, 이를 PCA/LDA를 적용하여 얼굴 인식을 하였다. 전체 영상에 대한 얼굴 인식률에 비해 웨이브릿 변환을 이용한 부대역 영상에 대한 얼굴 인식률이 더 좋음을 보여준다.
본 연구에서는 기존의 한정된 길이의 영어 또는 한글의 발음 단위를 이용하던 자동 음차 표기 방식과 달리, 학습 데이터에서 추출한 임의 길이의 음운 패턴을 사용하는 방법을 제안한다. 통계적 정보에 기반하여 추출한 음차 표기 패턴과 외래어 표기 규칙에 기반하여 기술한 음차 표기 패턴을 위치와 길이에 관계없이 사용하여 주어진 영어 단어의 한글 음차 표기를 얻어낸다. 제안하는 방법은 먼저 주어진 영어 단어의 가능한 모든 발음 단위를 기준으로 한글 표기 네트워크를 만든 후, 학습 데이터에서 추출한 음운 패턴을 교차 적용시켜 네트워크 각 노드의 가중치를 결정한다. 가중치가 결정된 네트워크에서 가중치의 합이 가장 좋은 경로를 찾아냄으로 해서 음차 표기를 수행한다. 본 연구에서 제안하는 방법으로 실험을 한 결과 자소 단위 86.5%, 단어 단위 55.3%의 정확률을 얻을 수 있었다.
현재 자동번역에는 통계적 방법에 속하는 통계기반 자동번역 시스템(SMT)이 많이 사용되고 있지만, 학습 데이터로 사용되는 대용량의 병렬 말뭉치를 수동으로 구축하는데 어려움이 있다. 본 연구의 목적은 통계기반 자동번역의 성능을 향상시키기 위해 기존 다른 언어쌍의 말뭉치와 SMT 자동번역 기술을 이용하여 대상이 되는 언어쌍의 SMT 병렬 말뭉치를 자동으로 확장하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 서로 다른 언어 B와 C의 병렬 말뭉치를 얻기 위해, A와 B의 SMT 자동번역 시스템을 구축하고 기존의 A-C 말뭉치의 A를 SMT를 통해 B로 번역하여 B와 C의 말뭉치를 자동으로 확장한다. 실험을 통해 확장한 병렬 말뭉치가 통계기반 자동번역 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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