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On *w-Finiteness Conditions

  • Jung Wook Lim
    • Kyungpook Mathematical Journal
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    • 제63권4호
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    • pp.571-575
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    • 2023
  • Let D be an integral domain and let * be a star-operation on D. In this article, we give new characterizations of *w-Noetherian domains and *w-principal ideal domains. More precisely, we show that D is a *w-Noetherian domain (resp., *w-principal ideal domain) if and only if every *w-countable type ideal of D is of *w-finite type (resp., principal).

주성분회귀분석을 이용한 한국프로야구 순위 (Predicting Korea Pro-Baseball Rankings by Principal Component Regression Analysis)

  • 배재영;이진목;이제영
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제19권3호
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    • pp.367-379
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    • 2012
  • 야구경기에서 순위를 예측하는 것은 야구팬들에게 관심의 대상이 된다. 이러한 순위를 예측하기 위해서 2011년 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분분석방법, 주성분회귀분석 방법을 제시한다. 표준화를 통한 산술평균, 상관계수를 이용한 가중평균과 주성분 분석을 이용해서 순위를 예측하고, 최종모형으로 주성분회귀분석 모형이 선택되었다. 주성분 분석으로 축약된 변수를 이용해서 회귀분석을 실시하여, 투수부분, 타자부분, 투수와 타자부분의 순위예측 모형을 제안한다. 예측된 회귀모형을 통해서 2012년도 순위 예측이 가능하다.

이산 주파수 영역 2차 Volterra 모델의 확장된 주영역 (Extended Principal Domain for Discrete Frequency-Domain Quadratic Volterra Models)

  • 임성빈;이원철;배명진
    • 한국음향학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.23-33
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    • 1996
  • 본 논문에서는 bispectra를 위한 고전적 주영역 (classical principal domain)이 2계 Volterra 모델의 출력을 결정짓는데 사용되면 그 출력은 완전하지 못하게 될 것임을 지적한다. 이러한 불완전함은 DFT의 주기적 특성과 관련이 있다. 이런 이유로, 본 논문의 목적은 비선형 시스템의 응답의 추정을 향상기키는 Volterra 커널을 위한 확장된 주영역 (extended principal domain)을 제안하는데 있다. 확장된 주영역을 정의 내리기 위하여, 2차원 DFT와 Volterra 모델의 2계 요소와 정사각형 필터와의 관계를 사용하여 이산 시간 영역 Volterra 모델에서 새로운 이산 주파수 영역의 Volterra 모델을 유도하였다. 확장된 영역이 모델의 출력에 미치는 영향을 DFT의 주기성 측면에서 해석을 하였다. 컴퓨터 모의 실험을 통하여, Volterra 모델링에서 확장된 주영역의 영향을 살펴보았다. 모의 실험 결과에 의하면, Volterra 모델의 출력을 계산하는 과정과 Volterra 모델의 계수를 추정하는데 있어서 매우 중요한 역할을 함을 알 수 있었다.

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주성분 분석 기반의 CPA 성능 향상 연구 (A Study on CPA Performance Enhancement using the PCA)

  • 백상수;장승규;박애선;한동국;류재철
    • 정보보호학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.1013-1022
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    • 2014
  • 상관관계 전력 분석(Correlation Power Analysis, CPA)은 암호장비에서 알고리즘이 수행될 때 누설되는 전력 소비 신호와 알고리즘의 중간 계산 값의 상관도를 이용하여 비밀키를 추출하는 부채널 공격 방법이다. CPA는 누설된 전력 소비의 시간적인 동기 또는 잡음에 의해 공격 성능이 영향을 받는다. 최근 전력 분석의 성능 향상을 위해 다양한 신호 처리 기술이 연구되어지고 있으며, 그 중 주성분 분석 기반의 신호 압축 기술이 제안되었다. 주성분 분석 기반의 신호 압축은 주성분 선택 방법에 따라 분석 성능에 영향을 주기 때문에 주성분 선택은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 CPA의 성능 향상을 위해 전력 소비와의 상관도가 높은 주성분을 선택하는 주성분 선택 기법을 제안한다. 또한 각 주성분이 갖는 특징이 다르다는 점을 이용한 주성분 기반 CPA 분석 기법을 제안하고, 기존 방법과 제안하는 방법의 실험적인 분석을 통해 공격 성능이 향상됨을 보인다.

계층적 벌점함수를 이용한 주성분분석 (Hierarchically penalized sparse principal component analysis)

  • 강종경;박재신;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제30권1호
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    • pp.135-145
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    • 2017
  • 주성분 분석(principal component analysis; PCA)은 서로 상관되어 있는 다변량 자료의 차원을 축소하는 대표적인 기법으로 많은 다변량 분석에서 활용되고 있다. 하지만 주성분은 모든 변수들의 선형결합으로 이루어지므로, 그 결과의 해석이 어렵다는 한계가 있다. sparse PCA(SPCA) 방법은 elastic net 형태의 벌점함수를 이용하여 보다 성긴(sparse) 적재를 가진 수정된 주성분을 만들어주지만, 변수들의 그룹구조를 이용하지 못한다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 SPCA를 개선하여, 자료가 그룹화되어 있는 경우에 유의한 그룹을 선택함과 동시에 그룹 내 불필요한 변수를 제거할 수 있는 새로운 주성분 분석 방법을 제시하고자 한다. 그룹과 그룹 내 변수 구조를 모형 적합에 이용하기 위하여, sparse 주성분 분석에서의 elastic net 벌점함수 대신에 계층적 벌점함수 형태를 고려하였다. 또한 실제 자료의 분석을 통해 제안 방법의 성능 및 유용성을 입증하였다.

어린이집 원장의 리더십역량과 직무만족도 간의 관계: 직무스트레스의 매개효과를 중심으로 (The relationship between the leadership competency and job satisfaction of the childcare center principal: mediating effect of job stress)

  • 김희정;임유경
    • 문화기술의 융합
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    • 제7권1호
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    • pp.202-210
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    • 2021
  • 본 연구는 어린이집 원장의 리더십역랑과 직무만족도 간의 관계에서 직무스트레스가 매개효과를 파악하는데 그 목적이 있다. G시 소재의 어린이집 원장 212명을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 분석하였다. 연구결과, 어린이집 원장의 리더십역량은 조금 높게, 직무만족도와 직무스트레스는 보통수준으로 나타났다. 둘째, 어린이집 원장의 리더십역량과 직무만족도는 정적상관관계를, 원장의 직무스트레스는 리더십역량 및 직무만족도와 부적상관관계를 보였다. 셋째, 어린이집 원장의 리더십역량은 직무만족에 영향을 미치며, 직무스트레스는 리더십역량과 직무만족도 사이에서 부분매개 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 본 연구는 성공적인 어린이집 운영을 위해서는 원장의 직무스트레스를 감소시키고 직무만족도를 높여 긍정적인 리더십역량을 발휘할 수 있도록 정책적, 제도적으로 다양한 방안을 모색할 필요가 있음을 시사한다.

On Sensitivity Analysis in Principal Component Regression

  • Kim, Soon-Kwi;Park, Sung H.
    • Journal of the Korean Statistical Society
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    • 제20권2호
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    • pp.177-190
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    • 1991
  • In this paper, we discuss and review various measures which have been presented for studying outliers. high-leverage points, and influential observations when principal component regression is adopted. We suggest several diagnostics measures when principal component regression is used. A numerical example is illustrated. Some individual data points may be flagged as outliers, high-leverage point, or influential points.

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