중국은 1979년부터 본격적으로 시장경제체제를 도입함으로써 급격한 경제성장을 이루었는데, 본고는 저임금과 중국정부의 적극적인 외자유치정책을 활용하기 위해 밀려들어온 외국인투자에 어떤 요인들이 영향을 미쳤는지를 검토하기 위해 1979년부터 2013년까지의 패널데이터를 이용해서 각 성·시의 고유한 특성까지 활용하는 실증분석을 시도한다. 실증분석을 위해 본고는 확률효과모형, 고정효과모형, Pooled OLS, 그리고 확률계수모형을 사용하는데, Pooled OLS와 확률계수모형의 결과는 본 연구의 분석결과와 비교를 위해서 제시된다. Hausman' test 결과 Random Effect Model보다는 Fixed Effect Model이 더 효율적인 분석결과를 제시하는 것으로 나타나 이를 근거로 중국정부에 대한 정책적 시사점을 제시한다. 분석결과는 FDI유입에 각 성·시의 지역소득수준, 자본량, 통신비는 긍정적인 영향을 미치고 고속도로는 부정적인 영향을 미치는 것으로 나타난다.
본 논문은 요인들의 처리구조와 실험단위들의 설계구조에서 지분이 발생하는 경우의 지분계획모형에서 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 지분구조의 고정효과와 확률효과 그리고 실험단위들의 지분구조에 따른 오차성분을 포함하는 지분계획모형을 제안하고 있다. 모형내 확률효과의 분산성분과 다수의 오차항에 따른 분산성분을 추정하는 방법으로 상수적합법을 이용하고 있다. 상수적합법에 의한 제1종 제곱합의 계산은 모형의 단계별 적합에서 주어지는 모형행렬의 사영을 이용하고 구하고 있다. 사영을 이용한 변동요인별 제1종 제곱합의 기댓값 계산에 Hartley의 합성법이 이용된다. 단계별 방법에 의한 모형의 순차적 적합은 모형행렬로의 사영공간을 나타내는 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제26권1호
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pp.31-39
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2015
본 논문은 확률효과모형에서 사영에 근거한 분산성분을 구하는 방법을 다루고 있다. 분산성분을 추정하기 위한 ANOVA방법에서 제곱합의 계산에 사영을 이용하는 방법을 제시하고 있다. 분산성분을 구하기 위한 사영의 이용은 모형행렬에 의한 사영공간을 분산성분별 제곱합을 얻기 위한 상호직교하는 부분공간들로 분할하게 된다. 부분공간들로 분할하기 위해 모형행렬 X로의 사영에 단계별 방법(stepwise procedure)을 적용하여 해당하는 공간으로의 사영행렬을 구하는 방법을 다루고 있다. 단계별 방법에 의해 주어지는 부분공간들의 직교성으로 인해 사영행렬의 곱은 영행렬로 주어지는 성질을 갖는다. 단계별 방법에 의한 순차적 사영은 해당하는 공간으로의 사영행렬에 대한 확인과 사영행렬의 구조를 파악할 수 있는 이점이 있다. 또한 분산성분의 추정을 위한 제1종 제곱합을 구하기 위한 방법으로 유용하다.
본 논문에서는 확률적 불확실성을 포함한 손상 장에서 강성저감 효과를 추정하는 방법을 제안하였다. 실제 교량 구조물에 분포된 손상 장은 매우 불확실하며 손상의 위치와 형상 또한 정확히 알 수 없는 경우가 많다. 그러나 대부분의 손상 추정 문제는 균열이나 손상의 위치와 형상을 기지의 주어진 정보로 가정하고 손상을 추정한다. 제안 기법에서는 이러한 손상의 위치와 형태가 본질적으로 불확실하다는 가정 하에 이 불확실성을 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 도입하여 기술한다. 교량에 국부적으로 발생된 손상은 교량의 요소강성의 저감 분포로 변환되어 손상이 발생한 전체 시스템의 강성을 표현하고 이를 통해 손상이 발생한 시스템의 전체 응답을 해석할 수 있게 된다. 수정 가우스 강성 저감 분포 함수는 손상 분포의 개략적 중심을 표현하는 평균 변수와 강성 저감의 비국소적 분포 특성을 묘사하는 표준편차 변수, 손상 중심의 손상 정도를 표현하는 강성저감 변수로 구성된다. 본 논문에서는 손상 장에서 손상의 위치나 형태에 대한 확률적 불확실성을 기술하는 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 포함한 유한요소모델을 정식화하여 제시한다. 또한 단일 또는 복합 균열로 인해 교량 구조물에 국부적인 손상이 야기된 경우에 대한 수치 예제를 통하여 균열 등에 대한 정보가 불확실하더라도 수정 가우스 강성 저감 분포 함수를 통해 강성 저감 효과가 분석될 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 최근 인구학에서 공간적 접근을 시도하는 논의들이 활발해지는 경향과 함께 지역 적합적 저출산 대응정책의 필요성의 대두라는 정책적 수요에 부합하고자 자녀출산계획에 있어 지역의 공간적 효과가 미치는 효과를 분석하였다. 또한, 기혼여성의 연령, 출산한 자녀의 수가 자녀를 출산할 계획을 가질 확률에 대한 비선형적 효과를 실증적으로 분석하였다. 다층모형과 같이 최근 지역연구에서 이용되고 있는 실증분석방법들의 한계점을 살펴보고, 그 대안으로 Geo-Additive Model을 적용하였다. 동 방법론은 한 모형 내에서 공간의 구조적 효과와 비구조적 효과, 연속형 변인의 비선형효과 등을 동시에 추정할 수 있다. 이를 위한 분석자료로 통계청의 2005년도 인구주택총조사의 마이크로데이터 중 2% B형 자료를 이용하였다. 분석결과 기혼여성이 자녀를 출산할 계획을 가질 확률에 기혼여성의 연령과 출산한 자녀의 수는 비선형적 효과를 주었으며, 특히 각 개인들은 현재의 출산 상태에서 자녀 한명을 추가로 출산하는 것이 동일한 부담으로 작용하지 않음을 알 수 있었다. 이를 통해 기혼여성들의 첫출산 시점이 결혼연령에 따라 차이가 있고 결혼코호트에 따라 다르더라도 첫출산 자체가 여전히 보편적인 현상이라는 가정을 받아들인다면, 출산율 제고를 위한 정책의 대상은 첫째아를 이미 출산한 여성들이 되어야 할 것으로 보인다. 또한, 자녀를 출산할 계획을 가질 확률에 지역의 구조적 공간효과가 유의미한 영향을 주는 것으로 분석되었다. 지역별 합계출산율의 공간 자기상관분석 결과와 비교해 본 결과 출산계획의 구조적 공간효과가 양의 효과를 미치는 지역에서는 실제 출산행위인 합계출산율도 높지만, 구조적 공간효과가 부적인 효과를 가지고 있는 지역에서는 합계출산율도 낮게 나타남을 알 수 있었다. 따라서 각 지방자치단체에서는 지자체들의 정책수요나 자원 및 재정의 부담능력 등 지역별 차이를 고려하지 않은 일률적인 정책의 추진을 지양하고, 지역 특수성을 고려하여 지역에 적합한 출산정책을 추진해야 할 것이다.
본 연구에서는 보행자와 차량의 충돌 시 보행자의 상해를 감소시키기 위한 충돌안전기준의 도입에 따른 보행자 사망자수 감소 효과를 추정하는 방법론을 개발하였다. 국내 교통환경 특성을 반영한 보행자 사망확률모형을 개발하고, 사망자 감소 효과 추정에 반영하였다. 사고재현을 통해 추정된 충돌속도를 보행자 사망확률모형의 주요 변수로 사용하였다. 모형의 개발을 위해서는 logistic regression 기법을 적용하였으며, 충돌안전기준의 주요 변수인 HIC(Head Injury Criterion)와 충돌속도의 변화에 따른 사망자수 감소효과를 계량화하여 제시하였다. 제안된 방법론은 향후 국내 실정에 부합되는 충돌안전기준의 개발, 보행자 보호를 위한 첨단 차량의 개발, 보행자 안전을 위한 정책 수립 등을 지원하는 중요한 역할을 수행할 것으로 기대된다.
세 처리, 세 기간을 갖는 3$\times$3 교차실험에서 c($\geq$3)개의 범주를 가진 자료의 분석에 사용될 수 있는 주변확률모형을 제안한다. 이 모형은 Kenward and Jones(1991)의 결합확률 모형의 대조물 (counterpart)로 사용될 수 있고 2항 변수를 갖는 3$\times$3 교차실험에서 처리 효과를 분석하기 위한 Balagtas et al(1995)의 일변량주변로지트모형의 일반화이다. 세 종류의 링크변화를 사용하여 주변확률모형방정식의 구성된다. 링크변환행렬과 모형행렬을 구성하는 방법이 주어지고, 모수의 추정이 논의된다. 제안된 모형을 Kenward and Jones 자료의 분석에 응용한다.
본 연구는 지역별 거주형태별 가구 특성을 순자산과 소득이라는 측면에서 살펴 본다. 특히 순자산과 소득의 다중공선성 문제를 해결하기 위하여 2단계 로짓회귀분석 방법을 활용하여 순자산효과와 순자산 등을 통제한 상태에서 추가적인 소득의 효과를 분리하여 추정하는데 초점을 맞춘다. 국토교통부 주거실태조사 2020 자료를 활용하여 2단계 로짓회귀분석 모형을 추정한 결과 다음과 같은 결론을 얻는다. 첫째, 순자산의 증가는 광역시나 비광역시 가구들 모두의 자가 확률을 높이고, 차가 확률을 낮춘다. 둘째, 순자산 등으로 설명되지 않는 추가적인 소득은 비광역시 가구들의 경우 자가로 거주하고 있을 확률은 높이지만, 광역시 가구들에서는 오히려 자가로 거주하고 있을 확률을 낮춘다. 또한, 순자산 등으로 설명되지 않는 추가적인 소득은 자가든 차가든, 광역시 보다는 비광역시에 거주할 확률을 높이는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합하면, 순자산의 증가는 (특히 광역시 거주 가구들 중에서) '내집마련'의 가능성을 높이지만, 순자산 증가로 설명되지 않는 추가적인 소득의 증가는 광역시에서 '내집마련'보다는 광역시 내에서 혹은 광역시를 떠나 좀 더 좋은 거주여건(더 넓은 주거면적, 더 나은 교육여건 등)에 대한 욕구를 자극하는 것으로 해석된다.
HMM (hidden Markov model)을 이용한 음성인식은 현재 가장 널리 쓰여지고 있는 방법으로, 이 중 CDHMM (continuous observation density HMM)은 상태에서 관측심볼확률을 연속확률밀도를 사용하여 표현한다. 본 논문에서는 가우스 혼합밀도함수를 사용하는 CDHMM의 상태천이확률과, 관측심볼확률을 표현하기 위한 인자인 평균벡터, 공분산 행렬, 가지하중값을 유전자 알고리듬을 사용하여 최적화하는 방법을 제안하였다. 유전자 알고리듬은 매개변수 최적화문제에 대하여 자연의 진화원리를 모방한 알고리듬으로, 염색체 형태로 표현된 개체군 (population) 중에서 환경에 대한 적합도 (fitness)가 높은 개체가 높은 확률로 살아남아 재생 (reproduction)하게 되며, 교배 (crossover)와 돌연변이 (mutation) 연산 후에 다음 세대 개체군을 형성하게 되고, 이러한 과정을 반복하면서 최적의 개체를 구하게 된다. 본 논문에서는 상태천이확률, 평균벡터, 공분산행렬, 가지하중값을 부동소수점수 (floating point number)의 유전자형으로 표현하여 유전자 알고리듬을 수행하였다. 유전자 알고리듬은 복잡한 탐색공간에서 최적의 해를 찾는데 효과적으로 적용되었다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.315-319
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1998
대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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