• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.323-332
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• 2007

이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.

• 보건행정학회지
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• 제13권3호
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• pp.91-103
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• 2003

The purpose of this study was to provide basic reference data for stabilization scheme of health expenditure through forecasting of health expenditure. The authors analyzed the health expenditure from 1985 to 2000 that had been calculated by Korean institute for health and social affair using transfer function model as ARIMA model with input series. They used GDP as the input series for more precise forecasting. The model of error term was identified ARIMA(2,2,0) and Portmanteau statics of residuals was not significant. Forecasting health expenditure as percent of GDP at 2010 was 6.8%, under assumption of 5% GDP increase rate. Moreover that was 7.4%, under assumption of 3% GDP increase rate and that was 6.4%, under assumption of 7% GDP increase rate.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제28권3호
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• pp.371-387
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• 1999

For possibly nonstationary autoregressive moving average, modeling based on the original observations rather than the differenced observations is considered. Under this scheme, sample autocorrelation functions, parameter estimates, model diagnostic statistics, and prediction are all computed from the original data instead of the differenced data. The methods and results established under stationarity of data are shown to naturally extend to the nonstationarity of one autoregressive unit root. The sample ACF and PACF can be used for ARMA order determination. The BIC order is strongly consistent. The parameter estimates are asymptotically normal. The portmanteau statistic has chi-square distribution. The predictor is asymptotically equivalent to that based on the differenced data.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권7호
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• pp.1-9
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• 2011

멤리스터(Memristor)는 메모리 레지스터의 합성어로 흐른 전하량에 따라 저항이 스스로 변하고 전원이 끊긴 상태에서도 저항 상태가 기억되는 특수한 메모리 소자이다. 본 논문에서는 차세대 메모리소자로 주목받고 있는 멤리스터를 모델링하고 SPICE 시뮬레이션을 위한 behavior모델을 제시한다. 그리고 제안된 모델을 바탕으로 멤리스터 기반의 M_CAM(Memristor MOS content addressable memory)을 설계하였다. 제안된 M_CAM은 기존의 CAM에 비해서 단위 셀 면적과 평균 전력소모가 각각 40%, 96% 감소하였다. 칩은 0.13${\mu}m$ CMOS 공정에서 공급전압이 1.2V를 갖도록 설계되었다.

• 의학교육논단
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• 제23권3호
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• pp.160-167
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• 2021

Rapid developments in technology as part of the Fourth Industrial Revolution have created a demand for educational technology (EdTech) and a gradual transition from traditional teaching and learning to EdTech-assisted learning in medical education. EdTech is a portmanteau (blended word) combining the concepts of education and technology, and it refers to various attempts to solve education-related problems through information and communication technology. The aim of this study was to explore the use of key EdTech applications in medical education programs. A scoping review was conducted by searching three databases (PubMed, CINAHL, and Educational Sources) for articles published from 2000 to June 2021. Twenty-one studies were found that presented relevant descriptions of the effectiveness of EdTech in medical education programs. Studies on the application and effectiveness of EdTech were categorized as follows: (1) artificial intelligence with learner-adaptive evaluation and feedback, (2) augmented/virtual reality for improving learning participation and academic achievement through immersive learning, and (3) social media/social networking services with learner-directed knowledge generation, sharing, and dissemination in medical communities. Although this review reports the effectiveness of EdTech in various medical education programs, the number of studies and the validity of the identified research designs are insufficient to confirm the educational effects of EdTech. Future studies should utilize suitable research designs and examine the instructional objectives achievable by EdTech-based applications to strengthen the evidence base supporting the application of EdTech by medical educators and institutions.

• 한국수자원학회논문집
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• 제39권12호
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• pp.997-1012
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• 2006

본 연구에서는 조건부 핵밀도함수와 CAFPE(Corrected Asymptotic Final Prediction Error) 차수결정 방법에 근거한 비매개변수적 비선형 자기회귀 (Nonlinear AutoRegressive, NAR) 모형을 소개하고 이를 SOI(Southern Oscillation Index)에 적용하였다. SOI 자료에 대해서 선형 AR 모형을 적용하였으나 잔차에 대한 검정결과 이분산성(heteroscedasticity)을 나타내었다. 또한 BDS(Brock-Dechert-Sheinkman) 검정에서 비선형성이 존재함을 확인하였다. 따라서 NAR 모형에 SOI 자료를 적용시켰다. CAFPE를 이용하여 가장 적합한 모형으로 지체 1, 2와 4가 선택되었으며 조건부 평균함수를 추정하여 SOI 자료를 모의한 결과 잔차에 대해서 정규성과 이분산성 가정이 Jarque-Bera 검정과 ARCH-LM 검정에서 각각 기각되었으며 또한 조건부 표준편차함수의 최적 차수로 3, 8과 9가 CAPFE를 통해 선택되었다. 조건부 평균함수와 표준편차함수를 모두 고려한 모형에 대한 잔차 검정 결과 잔차의 I.I.D 가정을 만족하였으며 특히, BDS 검정에서 신뢰구간 95%와 99%에서 모두 만족한 결과를 나타내었다. 마지막으로 전체의 15%에 해당하는 SOI 자료에 대해서 One-Step 예측을 수행하였으며 선형 모형에 비해 평균제곱예측오차가 7% 적게 나타났다. 따라서, NAR 모형은 여타의 매개변수적 방법과 달리 모형 선택에 있어 자유로우며 비선형성을 고려할 수 있는 모형으로서 SOI 자료와 같은 비선형 자료를 위한 모의방법으로 선형 모형에 비해 많은 장점을 가지고 있다.

• 융합정보논문지
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• 제12권3호
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• pp.178-185
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• 2022

본 연구는 2017년과 2018년 한·중 인물지칭 신어 197개를 조어방식에 따라 단일어, 합성어, 파생어, 축약어, 혼성어로 나누어 신어의 특성을 비교·분석했다. 인물지칭 신어 중 단일어의 경우 한국어는 영어와 중국어에서 차용된 단어들이었으며, 중국어에서는 단일어가 나타나지 않았다. 다음으로 합성어의 경우 중국어 합성법의 형식이 훨씬 다양하고 생성력이 한국보다 더 강하다는 특징이 있었다. 파생어의 경우 양국 접두파생어는 모두 많지 않다는 특징을 보였다. 한국어 접미파생어 중에서는 외래어나 고유어 접미사에 비해 한자어 접미사의 생산력이 강했다. 외래어 접미사는 한국어에서 중국어에 비해 보다 빈번하게 나타났다. 다음으로 축약어의 경우 한국어에 나타난 축약어 신어는 어두 음절의 생산력이 더 강한 반면 중국어의 축약어 신어에서는 비어두 음절어의 생산력이 더 강하다는 것을 알 수 있었다. 끝으로 혼성어의 경우 한국어의 혼성 형식이 중국어보다 훨씬 다양하게 나타났다. 본 연구는 중국인 한국어 학습자가 한국어 신어의 형성과정을 이해하는 데에 도움을 줄 수 있으며, 나아가 그들이 한국어 학습 과정에서 한국어 단어의 의미를 추측하는 능력을 함양하는 데에 이론적 단서를 제공한다는 점에서 의미가 있다.