본 논문에서는 뇌량의 형태정보와 통계적 특성을 이용한 중앙시상 두뇌자기공명영상의 뇌량자동인식 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 우선 뇌량의 통계적 특성에 일치하는 영역들을 추출하고 형태정보와 일치하는 영역을 검출한다. 이러한 형태정합을 위해 기존의 윤곽정합알고리즘 대신에 통계적인 특성을 적응적으로 변화시켜 형태정보와 일치하는 영역을 검출하는 방향성 창영역확장 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 제안된 알고리즘의 우수성을 확인할 수 있었다.
발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
본 연구는 리더십 연구에서 적합성의 개념과 검증방법을 찾고자 함을 목표로 하고 있다. 최근에는 적합성여부를 검증하는 연구가 증대하고 있지만, 적합성 검증에 대한 올바른 개념의 인식과 실증분석의 문제를 정립하지 못하고 조작화(연구상에서의 정의)하고 검증함으로써 이론과 검증결과가 일치하지 않는 경우가 종종 발생한다. 그래서 이러한 적합성에 대한 이론적 개념과 그에 상응하는 통계적 분석기법을 제시함으로써, 후속적인 연구에서는 이러한 혼란이 없기를 바라는 뜻으로 적합성의 여러 가지 형태 중 조절로서의 적합성과 매개로서의 적합성을 중심으로 개념화와 통계적 분석의 문제를 제시하였다.
역전파 신경망과 데이터분포 특징을 고려한 새로운 알고리즘을 개발하였으며, 이를 플라즈마 데이터의 분류에 응용하였다. 데이터 분포는 통계적인 평균치와 표준편차를 이용하여 특징지었으며, 바이어스인자를 이용하여 9 종류의 데이터를 발생하였다. 각 데이터에 대하여 은닉층의 뉴런수를 변화시키며, 바이어스와 뉴런수에 따른 모델성능을 평균학습시간 (ATT), 평균예측정확도 (APA), 최적예측정확도 (BPA), 그리고 분류정확도 (CA) 측면에서 세분하여 분석하였다. ATT와 APA에 대해서는 최적화된 학습인자와 데이터 분류인자가 일치하였고, BPA와 CA는 일치하지 않았다. 두 인자간의 상호작용을 동시에 최적화함으로써 완전 분류를 달성하였다.
3차원 인체 스캐너로부터 얻어진 인체형상데이터는 여러 인체에 대한 3차원 평균 모델을 만들어 내는 등의 통계적 분석이나 자세 변경을 위해 필요한 내부 골격 구조와 골격과 피부조직 사이의 관계 등을 계산해 내기 어렵다. 또, 이러한 통계적 분석을 위해서는 각 모델 간의 상응 관계가 확립되어야 하지만 스캐너로부터 얻어진 인체 형상 데이터들은 측정 환경이나 대상에 따라 각각이 서로 상이한 기하학적 구조로 이루어져 있다. 본 논문에서는 템플릿 모델을 3차원 인체데이터에 맞도록 변형함으로써 다수의 인체 형상에 대하여 토폴로지를 일치시키도록 한다. 3차원 인체 데이터에 대해 템플릿 모델이 가장 근사한 형상이 되도록 하는 변형을 자동으로 찾아내기 위해서 표면 위에 정의된 특징점들을 사용한다. 또한, 기존에 찾아둔 특징점군 및 변형정보 데이터가 충분히 많다면 새로운 변형을 계산하는 데 유용하게 사용될 수 있음을 보인다. 이렇게 상응 관계가 확립된 모델들은 삼차원 벡터 공간의 점들의 집합으로 표현 및 통계적 분석이 가능하게 된다.
무선 통신에서 다중 전파 경로에 의하여 발생하는 Rayleigh 신호의 페이딩 현상에 대한 시뮬레이션은 정현파의 합으로 구성된 수학적 모델을 사용하여 구현될 수 있다. Jakes 모델 역시 이러한 정현파의 합에 근거한 매우 간단한 페이딩 채널 모델로서 널리 사용되어 왔다. 그러나 Jakes 모델은 시뮬레이션을 통하여 얻어지는 시간적 관계 특성이 통계적인 특성과 일치 하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 Jakes 페이딩 채널 모델의 통계적 특성과 시간적 특성의 차이점을 비교 분석하고 새로운 시뮬레이션 모델을 제안한다.
본 논문의 목적은 미국 손해보험회사간의 합병을 대상으로 하여 합병전과 후 기업의 X-효율성을 실증분석과 모의분석 방법을 이용해서 검증하고 합병의 잠재적인 X-효율성 효과를 분석하고자 하였다. X-효율성의 증진정도를 파악하기 위해서 횡단면적인 비용함수를 먼저 추정하였는데 비용함수 추정시 생산물이 제로(0)인 경우를 포함하기 위하여 혼용초월 로그비용함수(hybrid translog cost function)를 사용하였다. 그리고 Berger(1992)의 비분포방법(distribution free approach)를 사용하여 기업의 합병전,후 X-효율성을 추정하였다. 1986년부터 1990년 사이에 수평합병한 미국 손보사를 대상으로 피합병기업(merged firms)과 합병기업(merging firms)간의 X-효율성 차이를 검증하였으나 합병전 합병기업이 더 효율적이라는 통계적 증거는 없었다. 두 번째로 합병기업은 합병후 효율성이 증진하였느냐는 가설도 검증하였으나 이 가설을 지지할 만한 통계적 증거는 미약하였다. 가상합병을 통한 모의분석에서는 합병후 상당한 X-효율성 증진이 있을 것이라는 통계적으로 유의한 결과를 얻었으나 합병후 규모효율성의 중진에 대해서는 통계적 유의성이 없었다. 이는 합병의 최대 효익이 규모효율성 증대가 아닌 X-효율성 증대라는 Shaffer(1993)나 Berger and Humphrey(1993)의 연구결과와 일치한다. 실증분석 결과와 모의분석 결과를 비교하면 전자에서는 합병후 X-효율성의 증가효과가 거의 없었으나 후자에서는 합병후 상당한 X-효율성 증가가 있을 것으로 나타났다. 이는 실제 미국 손보사의 합병에서 과도한 합병프리미엄 지급, 규제에 의한 중복비용 둥으로 단기적으로 볼 때 합병사가 부담하는 합병비용이 합병에 의한 효익보다 컸을 것이라는 것을 시사한다.
6 시그마 기법은 Define 단계부터 현상에 대한 수치화를 강조하고 있어, Data의 중요성을 어떤 다른 개선활동 보다도 강조하고 있다. 그러나 현장에서 개선활동 수행시에 가장 큰 문제점은 결과지표인 Y에 대한 측정을 통한 수치화는 가능하지만 -현실적으로도 관리를 하고 있고- 제어인자인 Xs인자에 대한 수치화는 상당한 어려움을 겪고 있다. 그 이유는 가장 큰 경우가 조건변경에 의한 실험을 통해 Data를 수집하려면 상당한 불량의 발생을 감수해야 하고 그로 인한 피해를 중소기업 입장에서 감수하고 실험을 감행하는것이 쉽지 않을 것이다. 따라서 실제 현장 개선에서는 불량을 최소한 줄이기 위해서 제어인자인 Xs인자의 변동을 최소화 하다 보니 X인자의 변화에 따른 Y인자의 변동을 알 수 없어 실제로는 유의한 영향을 줌에도 불구하고 통계적인 결론에만 집착하다 보면 잘못된 판정으로 인해 실제 개선이 되지 않는 경우가 허다하다. 이 논문에서는 6 시그마 활동시 문제가 되는 통계적 기법 적용시 현실과 Data 분석의 결과가 일치하지 않을 때 현실적 판단방법을 적용하여 실질적 개선을 하는 방법과 Xs인자의 작은 변화를 감지할 수 있는 통계적 기법의 적용을 통하여 실제 개선을 할 수 있는 사례를 제시하고자 한다.
한국어 형태소 분석 및 품사 부착에 대한 연구는 지속적으로 이루어져 왔으며 규칙 기반 방법, 통계 기반 방법 등을 중심으로 연구되었다. 본 논문에서는 최근 활용도가 높아지고 있는 모바일 기기에 적합한 한국어 형태소 분석 및 품사 부착 방법을 제안한다. 모바일 기기는 계산 처리 능력과 사용 가능한 메모리가 제한되기 때문에 전통적인 방법을 사용하여 형태소 분석 및 품사 부착을 수행하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 규칙 기반 형태소 분석 방법인 좌최장일치법을 변형하여 형태소 분석을 수행 하고, 통계적인 방법인 hidden Markov model 을 축소하여 형태소 품사 부착을 수행한다. 제안하는 방법은 기존의 hidden Markov model을 사용한 시스템과 유사한 성능을 보여주며 모바일 기기에 적합하도록 소량의 메모리 사용과 월등히 빠른 속도로 형태소 분석 및 품사 부칙을 수행할 수 있다.
반응수정계수의 핵심구성요소인 연성계수를 토질조건에 따라 제시하였다. 47개의 지진에서 얻어진 총 1,860개의 지진기록이 사용되었으며, 지반 전단파의 평균속도에 따라 4가지의 토질조건을 고려하였다. 이러한 분류는 현재 사용되고 있는 UBC(1997), NEHRP(1997) 및 IBC 200(1997)의 토질조건과 일치한다. 통계적 회귀분석으로부터, 토질조건에 따른 연성계수를 평가하기 위한 단순화된 식이 제안되었다. 제안된 식은 상대적으로 간단하면서도 평균연성계수와 잘 일치하는 결과를 보였다. 제안된 식에 근거하여, 현재의 기준과 일치하는 토질조건에 따른 연성계수를 평가할 수 있을 것으로 기대한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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