저축은행은 서민의 금융기관으로서 일반은행에 비하여 규모가 작고 상대적으로 리스크 관리도 취약하다. 또한 일반 은행과 같이 예금자보호법에 따라 5천만원 이하의 예금은 보호되기는 하지만 일반서민이나 중소기업이 주된 고객이라는 점에서 일반 기업과 차이가 있다. 따라서 지배주주의 사적이익추구로 인하여 극단적으로 영업정지등의 사태가 발생할 경우 그로 인한 이익의 침해는 소액주주 이외에도 다수의 예금자, 정부, 일반 국민들도 잠재적인 피해를 볼 수 있고 그로 인한 공익비용은 일반기업보다 훨씬 크다 할 수 있다. 지배주주의 지분율과 관련한 가설로 이익침해가설과 이해일치가설로 상반되는 주장이 존재한다. 먼저, 외부 소액주주들에 대한 지배주주의 이익침해가설(expropriation of minority shareholder hypothesis)에서는 지배주주의 지분율이 증가할수록 경영자는 이익을 증가시켜 보고할 유인이 있다. 또한 이해일치가설(convergence of interest hypothesis)은 지배주주 지분율이 증가함에 따라 경영자는 이익을 감소시켜 보고할 유인이 있다. 이에 본 연구는 국내 상호저축은행 대상으로 최대주주 지분율이 기업의 내부통제의 질에 어떠한 영향을 미치는 지에 대한 실증적 연구를 수행하고자 한다. 분석 결과, 최대주주지분율은 내부회계관리제도 취약점 공시에 유의적인 양(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이것은 최대주주지분율이 높을수록 회계투명성이 저하되어 내부통제의 질이 낮아져서 내부회계관리제도 취약점 보고가능성이 높아진다는 것을 의미한다.
전력 그리드 시스템이 ICT 기술의 발달로 지능화됨에 따라 그리드에 연결된 사용자의 전력 사용량 정보를 획득하고 분석할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 경제적 손실을 일으키는 주된 원인인 에너지 절도 문제를 특징 선택과 서포트 벡터 머신을 이용해서 해결한다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 데이터 전처리 과정은 다섯 단계다. 전처리 단계에서 필터링 기반 특징 선택 방법인 분산 분석 기반 방식과 상호의존정보 기반 방식을 활용해 특징을 선택한다. 시뮬레이션 결과 입력 데이터의 특징을 그대로 이용하는 것보다 상호의존정보 기반 특징 선택을 이용하면 적은 입력 특징을 이용해 서포트 벡터 머신 기반 분류기로부터 더 높은 분류 성능을 얻어 낼 수 있다.
본 논문은 이종센서자료인 고해상도 KOMPSAT-2 영상과 TerraSAR-X 영상 간 자동기하보정을 수행하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해, 두 영상간의 x, y 방향의 초기 변위량을 MI(Mutual Information) 기법을 통해 계산한 후, 계산된 위치만큼 TerraSAR-X 영상을 이동시켜서 두 영상 간 초기 위치 차이를 최소화하였다. 초기 위치 차이가 최소화된 두 영상에서 선형정보를 추출하여 이들 간의 유사도를 판단, 매칭쌍을 추출하고자 하였다. 특히, 영상 전반에 걸쳐 고르게 분포된 매칭쌍을 추출하기 위하여, 영상 전역에 걸쳐서 동일한 크기의 격자망을 구성하여, 각 격자망에서 하나의 매칭쌍만을 추출하도록 하였다. 이렇게 추출된 매칭쌍을 이용하여 선형(rigid)과 비선형(nonrigid)의 변환식이 결합된 모델을 통해 기하보정 정확도를 높이고자 하였고, 실험 결과 모든 대상지역에서 5m 이내의 RMSE 값을 도출하였다.
자연언어처리의 목적은 컴퓨터가 자연어를 이해할 수 있도록 하여, 인간에게 다양한 정보를 정확하고 빠르게 전달할 수 있도록 하고자 하는 것이다. 이를 위해서는 언어의 의미를 정확히 파악하여야 하는데, 어휘 의미 중의성 해소가 필수적인 기술이다. 본 연구는 상호정보량과 기 분석된 복합명사 의미사전에 기반한 동음이의어 의미 중의성 해소를 위한 기술을 소개한다. 사전 뜻풀이를 이용하는 기존 기술들은 어휘들간의 정확한 매칭에 의존하기 때문에 자료 부족 현상이 심각하였다. 그러나, 본 연구에서는 어휘들간의 연관계수인 상호정보량을 이용함으로써 이 문제를 완화시켰다. 또한, 언어적인 특징을 반영하기 위해서 상호정보량을 가지는 어휘 쌍의 비율 가중치, 의미 별 비율 가중치와 뜻풀이의 길이 가중치를 사용하였다. 그리고, 복합명사를 구성하는 단일명사들은 서로의 의미를 제약한다는 것에 기반하여 고빈도 복합명사에 대해서 의미를 부착한 의미사전을 구축하였고, 이를 동음이의어 중의성 해소에 활용하였다. 본 시스템의 평가를 위해 질의응답 평가셋의 200 여 개의 질의와 정답단락을 대상으로 동음이의어 의미 중의성 해소 평가셋을 구축하였다. 평가셋에 기반하여 네 유형의 실험을 수행하였다. 실험 결과는 상호 정보량만을 이용하였을 때 65.06%의 정확률을 보였고, 가중치를 활용하였을 때 85.35%의 정확률을 보였다. 또한, 복합명사 의미분석 사전을 활용하였을 때는 88.82%의 정확률을 보였다.
우리나라 뿐만 아니라 전 세계적으로 기후변화로 인한 집중호우, 폭설 등이 빈번하게 일어나고 있으며 수공구조물 설계에 필요한 확률강우량도 증가하고 있다. 확률강우량을 산정하는 빈도해석의 경우 지점빈도해석의 문제점을 보완한 지역빈도해석에 대한 연구가 꾸준히 진행되고 있다. 지역빈도해석을 적용하기 위해서는 수문학적 동질성을 가지는 지역 구분이 무엇보다 중요하다. 군집 분석은 개체들이 지니고 있는 다양한 속성의 유사성을 동질적인 집단으로 군집화하는 방법을 말한다. 군집분석의 기본원리는 분석하고자 하는 여러 특성등을 유사성(similaruty) 거리(distance)로 환산하고 거리가 상대적으로 가까운 개체들을 동질적으로 군집화하는 것이다. 군집분석을 적용하기 위해서는 기상학적 인자와 지형학적 인자를 이용하여 군집분석을 실시한다. 군집분석을 실시할 때 가장 중요한 것은 입력변수의 선택으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 준다. 상호정보량(Mutual Information, MI) 기법은 두 무작위 변수간의 관련성을 측정하는 방법이며 (Cover and Tomas, 2006), 두 변수간의 독립성 구조에 관한 가정이 없고 데이터 변형이나 잡음(noise)에 대한 영향이 적어 다른 기법보다 신뢰도가 높다고 알려져 있다(Peng et al., 2005). 본 연구에서는 상호정보량 기법을 이용하여 군집된 지점들의 종속성과 독립성의 관계를 정량적으로 산정하여 비교하고자 한다.
본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다.
On the basis of studies that show multi-word combinations, that is the field of phraseology, this study aims to examine relationship between the quality of text and phraseological competence in L2 English writing, following Yves Bestegen et al. (2014). Using two different association scores, t-score and Mutual Information(MI), which are opposite ways of measuring phraseological competence, in terms of scoring frequency and infrequency, bigrams from L2 writers' text scored based on a reference corpus, GloWbE (Corpus of Global Web based English). On a cross-sectional approach, we propose that the quality of the essays and the mean MI score of the bigram extracted from YELC, Yonsei English Learner Corpus, correlated to each other. The negative scores of bigrams are also correlated with the quality of the essays in the way that these bigrams are absent from the reference corpus, that is mostly ungrammatical. It indicates that increase in the proportion of the negative scored bigrams debases the quality of essays. The conclusion shows the quality of the essays scored by MI and t-score on cross-sectional approach, and application to teaching method and assessment for second language writing proficiency.
본 논문에서는 적응분할에 바탕을 둔 신호의 상호정보 추출에 의한 효율적인 얼굴인식 방법을 제안하였다. 여기서 적응분할의 상호정보 수출은 영상신호의 확률밀도를 보다 간단하게 계산할 수 있도록 함으로써 신호 상호간의 종속성을 좀 더 빠르고 정확하게 측정하기 위함이다. 또한 상호정보는 학습 얼굴영상과 인식을 위해 입력되는 시험 얼굴영상 상호간의 상관관계를 나타내는 정보로 유사성을 나타내는 군집화 척도이다. 제안된 방법을 256*192 픽셀의 5개 얼굴들을 대상으로 실험한 결과, 우수한 인식성능이 있음을 확인하였다.
차세대 전술정보통신체계(TICN)에서 전술이동통신체계는 이동통신가입자처리부(MSAP)에 포함된 전술용 다기능 단말기(TMFT)의 지휘 통제 및 통신 수단을 제공하는 역할을 한다. 차기 이동통신가입자처리부는 고정 지향성 안테나인 LCTR(Low Capacity Trunk radio)과 HCTR(High Capacity Trunk Radio)을 통해 기간망을 구성할 수 있고, WMN(Wireless Mesh Network) 모듈을 통해 무선 메쉬망을 형성하여 상호운용 된다. 즉, 이동 중에 끊김 없는 데이터 송 수신을 지원하기 위해서 MSAP간 WMN 모듈을 사용하여 망을 구성한다. 이러한 환경에서 신뢰성 있는 데이터 전송을 보장하기 위하여 단말 간 상호 인증을 수행하고 데이터를 암호화 할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MSAP 단말간 인증서버를 통해 분산적으로 인증을 수행하여 보다 비용과 효율성 측면에서 장점을 갖는 상호 인증기법을 제안한다.
SAR 센서는 마이크로파를 이용한 능동센서로 기상조건에 상관없이 영상을 취득할 수 있다는 장점이 있어, 국토관리 및 재해 모니터링 등에 활발히 활용되고 있다. 주기적으로 취득되는 SAR 영상을 효과적으로 활용하기 위해서는 자동화된 영상 정합기법이 필요하지만 영상의 촬영 시간 및 기하에 따라 다른 양상의 기하조건을 가진 취득됨에 따라 충분한 정합 정확도를 기대하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 기울기 속성을 추가한 MI (Mutual Information) 기법과 FMT (Fourier-Mellin Transform)기법, SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 기법을 임의의 변위와 회전 공차를 적용하고, 해상도를 변화시킨 TerraSAR-X 영상에 적용하여 그 결과를 비교하였다. 비교 결과, MI 기법의 경우엔 서로 상이한 기하에서 촬영된 영상에 적용하였을 때에도 일정 크기의 영상소가 다수 분포할 경우 0~2 픽셀 수준의 정확도를 지닐 수 있는 반면, FMT 기법의 경우에는 같은 사물에 대해서도 그 영상소 값이 서로 상이하여 정합 오차가 수십에서 수백 픽셀로 나타났다. 또한 SIFT 기법의 경우에도 영상 정합을 위한 공액점의 정확도가 0~17 % 수준으로 매우 낮아 서로 상이한 기하조건으로 취득된 SAR 영상에 적용이 어려울 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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