일반적으로 웨이블릿 계수는 적은 수의 계수에 거의 대부분의 정보가 저장되어 있다. 이러한 웨이블릿 계수의 성긴 특성은 가우스 확률밀도 함수와 영점에서의 점 질량(point mass) 함수의 혼합으로 모델링될 수 있으며, 이 프라이어(prior) 모델에 대한 베이지안 추정법으로 잡음 제거를 수행한다. 본 논문에서는 가설-검증 기법을 이용하여 잡음 제거를 위한 파라미터를 추정하는 방법을 제안한다. 가설-검증은 관찰된 웨이블릿 계수의 분산에 적용되며, $X^2$-검증을 사용한다. 모의실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 직교 웨이블릿 변환을 사용한 최신의 잡음 제거 방법보다 대략 0.3dB 정도 우수한 PSNR(peak signal-to-noise ratio) 성능을 나타낸다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이타들이 축적되고 있다. 이러한 데이타로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이타 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이타 웨어하우스의 등장은 이러한 데이타 마이닝에 있어 필요한 데이타 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이타 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성이 없는(trivial, spurious and irrelevant) 내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이타 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라고 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이타 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문의 목적은 이러한 데이타 마이닝에서 추출된 결과를 검증하고 아울러 새로운 지식 탐색 방향을 제시하는 방법론을 정립하는데 있다. 본 논문에서는 데이타 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이타 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아키텍쳐(architecture)를 제시하고자 한다. 먼저 데이타 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이타 웨어하우스와 데이타 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이타 웨어하우스의 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기 위한 지식표현 방법으로 Relational predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사론 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이타 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 고메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이타 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
이 연구의 목적은 과학학습에서 가설 생성력 향상에 미치는 삼원귀추모형(TAM)의 적용 효과를 검증하는 것이다. 이를 위해 TAM의 가설 생성 절차에 따른 가설 생성 활동 10개와 전통적인 방법에 따른 가설생성활동 10개를 개발하여 각각26명의 고등학생으로 구성된 TAM 집단과 27명의 전통 집단에 투입하였다. 가설 생성 활동 10개가 투입되는 과정에서 4개의 활동에서 학생들이 생성한 최종 가설의 설명도를 평가하였다. 또한 가설 생성력의 향상 정도를 검증하기 위해서 과학 지식 생성력 검사 A형과 B형을 사전과 사후에 각각 투입하여 연구 대상 학생들의 가설 생성력을 검사하였다. 연구 결과 TAM 집단이 생성한 가설의 설명도가 전통 집단의 가설보다 통계적으로 의미 있는 수준에서 높았다. 가설 생성력 검사에서는 TAM 집단과 전통 집단의 검사 점수가 사전 검사에서는 통계적으로 유의미한 수준에서 차이가 없었으나 사후에는 TAM집단이 의미 있게 높았다. 따라서 TAM을 적용한 가설 생성 활동은 전통적인 방법보다 가설 생성력 향상에 효과적이라고 할 수 있다.
주식의 기대수익률과 체계적 위험과의 관계를 설명한 자본자산가격결정모형(CAPM)은 지난 30년간 많은 재무학자들에 의해 지속적으로 검증 받아 왔다. 물론, 자본시장의 효율성도 포함된 결합가설(結合假說)(joint hypothesis)의 검증이라는 어려운 점도 있으나, 일련의 연구는 기존에 발견된 주가이례(株價異例)현상을 설명하기 위해 새로운 위험 변수가 필요하다고 지적하였다. 이러한 방향으로의 연구 중 차별정보가설은 투자분석에 이용 가능한 정보의 양(量)이 위험측정의 불확실성을 결정하므로 주식의 수익률도 따라서 변하게 된다고 설명하고 있다. 본 연구는 기업의 다각화가 진행됨에 따라 각 사업단위의 회계정보 및 소속산업의 자료수집을 통한 정보의 양이 증가된다는 가정아래 차별정보가설을 실증 분석한다. 기업규모를 통제하여 구성한 포트폴리오 분석 방법은 다각화지 수가 낮은 기업이 체계적으로 높은 초과수익률을 갖는 것으로 나타났다. 이 분석결과는 차별정보가설이 예 상하는 바와 일치하는 결과로 해석될 수 있다. 그러나, 기업규모의 통제없이 구성한 다각화 포트폴리오의 분석결과와 개별기업 차원의 회귀분석 결과는 초과수익률과 기업의 다각화 정도가 선형 관계가 아닌 U자형의 관계에 있다는 것을 보여주고 있다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
본 연구는 호텔 관리자의 변혁적 리더십이 식음료 서비스 종사원의 직무만족과 고객지향성에 미치는 효과를 실증적으로 규명하고자 하였다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 문헌연구를 통해 가설을 도출하였으며, 서울 지역 특1급 호텔 식음료 서비스 종사원을 대상으로 설문지 375부를 배부하여 미회수 30부, 불성실한 응답 23부를 제외한 총 322부를 최종분석에 사용하였다. 분석은 SPSS 14.0 통계패키지를 이용하였으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 변혁적 리더십이 직무만족에 영향을 미칠 것이라는 가설 1과 세부가설 1-1, 1-2, 1-3을 검증한 결과 직무만족에 유의적인 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그리고 변혁적 리더십이 고객지향성에 영향을 미칠 것이라는 가설 2와 2-1, 2-2, 2-3을 검증한 결과 가설 2와 세부가설 2-2는 유의적인 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 세부가설 2-1과 2-3은 유의성이 타나지 않았다. 둘째, 직무만족이 고객지향성에 영향을 미칠 것이라는 가설 3을 검증한 결과 유의적인 수준에서 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구는 호텔 관리자의 변혁적 리더십과 종사원들의 직무만족, 고객지향성에 관한 시사점을 제안하였다.
차량 인식 기술은 지능형 자율주행 차량 및 첨단 운전자 보조 시스템 (ADAS: Advanced Driver Assistance System)의 개발에 있어서 핵심 요소 기술이다. 영상 기반의 차량 검출 알고리즘은 일반적으로 가설 생성 (HG: Hypothesis Generation) 단계와 가설 검증 (HV: Hypothesis Verification) 단계로 구성된다. 가설 검증 단계는 관심 영역 (ROI: Region of Interest) 내에 차량이 존재할 가능성이 있는 후보 영역을 만드는 단계로서 전체 알고리즘의 복잡도와 성능에 영향을 미친다. 본 논문에서는 관심 영역 내에 존재하는 그림자와 차량으로 인한 에지를 검출하고 두 특징 정보를 결합한 가설 생성 방법을 제안하고 차량 후방 영상을 이용하여 사각지대를 감시하는 시스템에 제안 방법을 적용하는 실험을 수행하였다. 실험 결과로 제안 방법이 차량 후보 영역의 존재 여부와 위치 정보를 판단하기에 적합하며 이를 통해 차량 검출 알고리즘의 계산 복잡도를 개선하면서도 다음 단계인 가설 검증 시 검출 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 사회적 교환 관계의 관점에서 호텔컨벤션 직원이 인지하는 조직후원인식이 임파워먼트 및 조직몰입에 미치는 영향에 대해 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 먼저, 호텔컨벤션 직원이 인식하는 조직후원인식이 임파워먼트에 미치는 영향에서 가설1-1과 가설1-2를 검증한 결과, 수단적 후원은 의미감 및 역량에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났고, 수단적 후원은 영향력에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 한편 가설1-3과 가설1-4를 검증한 결과, 정서적 후원은 의미감 및 역량 요인과 영향력 요인 모두에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 임파워먼트가 조직몰입에 미치는 영향에서 가설2를 검증한 결과, 임파워먼트의 하위개념인 의미감 및 역량 요인과 영향력 요인이 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 마지막으로 가설3을 검증한 결과, 수단적 후원은 조직몰입에 유의한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타난 반면, 정서적 후원은 조직몰입에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다.
본 연구에서는 효율적 시장가설을 검증할 때 일반적으로 이용하는 주가의 로그변환방법은 마팅게일과 서브마팅게일을 구분할 수 없다는 것을 이론적으로 보여주고, 이러한 문제를 해결하기 위해서는 로그변환없이 일차 차분을 한 시계열 데이타를 이용하는 것이 바람직하다는 것을 제시한다. 또한 마팅게일과 서브마팅게일의 구분하기 위해서는 주가 차분 시계열 데이타의 공분산이라는 검정통계량을 이용하는데, 이 공분산이라는 검정통계량을 이용하여 실증적으로 검증을 하기 위해서는 이 통계량의 분포를 알아야 한다. 본 연구에서는 bootstrap방법론을 이용하여 이 공분산의 분포를 구하는 방법론을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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