본 연구는 도박자와 비도박자를 대상으로 비합리적 도박신념과 도박행동의 관련성을 확인하고, 기존 연구들이 직접 다루지 않았던 인지적 오류로서 확률적 사고 오류, 귀인양식 및 귀인편향성이 도박행동에 관련되는지에 대해 알아보았다. 248명의 자료를 수집하여 비(非)도박자, 경(經)도박자, 중(重)도박자로 구분하고, 비합리적 도박신념, 확률추론 오류, 귀인양식 및 귀인편향성을 비교하였다. 비합리적 도박신념은 비도박자<경도박자<중도박자 순으로 높게 나타났는데, 하위요인으로서 자기과신적 추론에서 유의미한 차이를 보였고 기술과대평가적 추론에서는 통계적으로 유의한 차이없이 세 집단이 모두 척도평균(4점) 이상의 높은 신념을 형성하고 있었다. 또한, 비도박자에 비해 경도박자와 중도박자의 확률추론 오류 정도가 높았다. 중도박자들은 비도박자와 경도박자에 비해 일상적 사건에 대해 외부귀인 정도가 높고 내부귀인 정도는 낮으며 실패상황에 대한 내부귀인 편향성이 높은 것으로 드러나, 중도박자 집단과 경도박자, 비도박자 간 구분되는 인지적 오류 특성들이 확인되었다. 도박여부를 예측하는 선행요인들의 상대적 영향력을 검증한 결과 실패에 대한 내부귀인 편향성, 확률추론 오류, 비합리적 도박신념 중 자기과신적 추론, 일상사에 대한 외부귀인 성향 순으로 도박행동 예측력이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 도박자와 비도박자의 인지적 오류 및 편향성에 어떤 차이가 있는지 확인함으로써, 도박자 뿐 아니라 도박을 하지 않는 일반인을 대상으로 도박에 관한 지속적인 홍보와 사회교육의 필요성을 제안하였다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
분산 추정 및 신뢰구간 추정의 한 방법으로 널리 쓰이고 있는 붓스트랩 방법을 복합표본에 적용하는 방법에 대해 알아보았다. 복합 표본은 유한 모집단에서 추출되고 추출확률이 다르기 때문에 i.i.d. 표본에 기초하여 개발된 전통적인 붓스트랩 방법을 직접 적용하면 추론의 오류가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 복원 확률비례표본과 랜덤그룹표본에 붓스트랩을 적용하는 방법을 알아보았다.
본 연구는 국내 문헌정보학분야의 대표적인 4개 학술지에 2001부터 2004까지 발표된 792편의 연구논문 중 추론통계를 사용한 86편의 연구논문에서 활용한 데이터 수집방법과 추론통계기법을 비평적으로 고찰하였다. 표집방법별로 그리고 신뢰도검사와 가설과 모형의 검정에 사용된 통계기법별로 대표 연구논문을 소개하고, 사용된 기법으로 데이터를 수집하고 분석하는 과정에서 보인 문제점들을 논의하였다. 분석된 연구에서 표집방법으로는 확률표집보다는 비확률표집이 주로 사용되었으며, 질문지를 이용하여 데이터를 수집한 연구의 평균응답률은 74.47%로 분석되었으나, 응답률이 낮을 경우 무응답으로 인한 표집과정의 오류를 밝히려는 노력은 부족한 것으로 파악되었다. 추론통계기법 중 특히 신뢰도검사, 교차분석, 다중회귀분석, 요인분석, 다차원척도를 사용하는데 문제가 있는 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 텍스트 마이닝을 통해 생물학 문헌에서 분자 수준의 사건(event) 정보를 자동으로 추출하고, 이들 사건 정보를 기반으로 새로운 생물학 지식을 자동 추론하는 텍스트 마이닝 - 추론 통합 구조의 시스템을 다룬다. 이러한 통합 구조의 지식 발견 시스템은 미리 추출되어 데이터베이스에 등록된 정보만을 입력으로 사용하는 시스템들에 비하여 최신 정보를 보다 빨리 사용할 수 있고, 미리 정의된 형식 이외의 다양한 정보를 사용할 수 있다는 장점이 있다. 반면, 텍스트 마이닝 정보 추출 결과를 그대로 사용하기 때문에 텍스트 마이닝 모듈(module)의 성능에 따라 전체 시스템의 효용성이 크게 저하될 수도 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 확률 기반 필터링(filtering) 방법을 제안하여, 텍스트 마이닝 결과 중 양성 오류(false positive)를 효과적으로 제거함으로써 전체 지식 발견 시스템의 정확도 및 효용성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안한 확률 기반 필터링 방법은 기준(baseline) 방법으로 사용된 횟수 기반 필터링 방법보다 높은 성능을 보였다.
표본추출 비용의 절감을 위해 흔히 사용되는 이중표본추출방법은 대부분의 표본들이 2종류의 오류에 의해 오염이 되어 있어 통계적 분석이 상대적으로 용이하지 않다. 특히, 비율의 추론을 위한 중요한 분석 도구인 구간추정은 현재까지 우도추정량의 정규근사에 의존하는 Wald 방법만이 알려져 있으나 Wald 신뢰구간은 포함확률의 근사성 등에서 많은 문제가 있다는 것이 여러 연구에서 확인되고 있다. 본 연구에서는 이중표본추출에서 Wald 신뢰구간의 문제점을 파악하고 이에 대한 대안으로 Agresti-Coull 유형의 신뢰구간을 제시한다.
복잡한 확률표본설계를 기초로 수집된 데이터를 적법하게 분석하려면 반드시 조사설계를 고려하여 통계적 추론을 전개해야한다. 만일 설계를 무시하고 분석을 하면 각종 추정량의 분산이 과소추정되면 이 결과 제 1종 오류의 확률이 매우높아진다. 본고에서는 조사데이터를 전문적으로 분석하는 소프트웨어 패키지들을 소개하고 특히 SUDAAN 7.5판 과 SAS 8판의 분석 능력들에 대한 정보를 요약한다.
본 연구의 목적은 배심원 제도를 사용하는 미국의 민사 모의배심 상황에서 발견된 웰스효과(Wells effect, Niedermeier, Kerr & Messé,1999; 배심원들이 통계적 증거에 기초하여 피고가 사건의 책임이 있을 주관적 확률을 높게 추론하였음에도 불구하고,유죄 평결 내리기를 주저하는 현상)가 우리나라의 민사 모의배심 상황에서도 나타나는지를 반복 검증하고, 이 효과에 대한 새로운 설명기제의 하나로서 '평결 오류 위험성 지각' 가설의 적절성을 검증하는데 있다. 먼저, 실험 1에서는 Wells(1992)의 실험에서 사용된 실험조건별 시나리오들인 '타이어자국' 조건 시나리오와 '타이어자국-믿음' 조건 시나리오를 우리나라 실정에 맞게 번안 및 수정하여 대학생 46명에게 실시하였다. 실험 1에서, 모의배심원들은 두 조건 모두에서 비슷한 정도로 피고의 유죄에 대한 주관적 확률을 높게 추정하였으나, 타이어자국-믿음 조건에 비해 타이어자국 조건에서 유죄 평결을 현저히 주저하였다. 이 결과는 실험 1이 한국 참가자를 대상으로 웰스효과를 반복 검증하였음을 의미한다. 실험 2는 웰스효과에 대한 새로운 대안적 설명을 제안하고 검증하기 위해 실시되었다. 이를 위해 실험 1에서 사용한 '타이어자국' 조건의 시나리오에 '평결 오류 위험성 지각'을 높거나 낮게 조작하는 문구를 추가한 두 시나리오를 만들어 조건별로 비교하였다. 대학생 70명을 대상으로 실험 2가 실시되었고, 그 결과로 평결 오류 위험성 지각이 낮거나 높게 조작된 조건 간에 유죄의 주관적 확률에서는 차이가 없었지만, 평결 오류 위험성 지각이 낮은 조건보다 높은 조건에서 유죄평결 비율이 유의하게 낮았다는 것을 보여 주었다. 이 실험 2의 결과는 오판으로 인해 피고가 입게 될 피해의 크기를 배심원들이 작게 지각하는 경우보다 크게 지각하는 경우에 배심원들이 유죄 평결 내리기를 꺼려하는 웰스효과가 더 강하게 나타난다는 것을 보여주었다. 본 연구의 제한점과 추후 연구에 대한 시사점이 논의에서 다루어졌다.
최근 제조 공정을 개선하려는 기업들은 스마트 팩토리를 도입, 이에 따른 도약이 특별히 눈에 띈다. 이는 최소한의 수동 제어를 통해 완벽하게 생산시설의 프로세스를 수행하는 스마트 팩토리의 영역을 최대화하고 추론의 오차를 최소화 하는 것이 최종 목적이다. 본 연구는 무인 생산, 관리, 포장, 배송 관리를 위한 프로젝트의 일부로써 무인생산의 자동화 설비의 철근 추적을 통해 롤러의 자동 교정을 수행하기 위해 철근 추적 시작점 검출에 대한 연구이며, 시작지점부터 끝점까지의 위치를 정확히 추적해야 하는 요구사항을 만족해야 한다. 추적성능을 높이기 위해서는 시작점 설정이 주요한데 기존의 시간 기반 검출방법을 통해서는 조도, 분진 등 환경에 따라 추적오류의 발생 확률이 높다. 본 논문에서는 환경에 따른 오차를 줄이기 위해 고속 IR카메라의 평균 밝기 변화를 이용한 시작점 검출 방법을 제안하며, 제안 사항을 통해 15%이상의 성능 향상을 확인하였다.
집단축차설계법은 중간분석을 실시하여 임상시험용 의약품의 유효성 또는 무용성이 조기에 발견되면 임상시험을 조기에 종료할 수 있는 시험설계법이다. 적응적 설계법은 중간분석 결과를 이용하여 시험설계를 변경하거나, 확률적으로 독립인 두개의 임상시험 결과를 결합하는 등 다양한 적응법으로 임상시험의 설계를 수정할 수 있는 시험설계법이다. 집단축차설계법과 적응적 설계법에서 주요하게 고려할 점은, 시험 전체적으로 제1종 오류를 적절히 분배하고 통제하여 임상시험 전체의 일관성을 유지하도록 하는 것이다. 반복측정자료 또는 경시적자료의 통계적 모형이 고려되는 경우에는 통계적 추론이 더욱 복잡하고 어려워진다. Lee 등 (2002)에서는 반복측정치를 가지는 임상시험에서 집단축차설계에서 미리 정한 기준에 의하여 임상시험이 종료된 후, 독립증분과 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안한 바 있다. 본 연구는 Lee 등 (2002)를 적응적 설계로 확장하였다. 적응법을 실시한 전과 후의 임상시험을 확률적으로 독립인 관계로 정의하는 검정통계량을 유도하여 적응적 집단축차검정법이 가능하게 하였다. 또한, 임상시험이 종료된 후 단계적 순서관계를 고려한 신뢰구간 추정법을 제안하였으며, 모의실험을 통하여 그 안정성을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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