현실세계에서 관찰되는 시그널(signal)은 다양한 주파수(frequency)들의 시그널로 혼합되어 있는 경우가 많다. 예를 들어 태양 흑점 자료의 경우 약 11년 주기와 85년 주기로 변동한다는 사실은 널리 알려져 있다. 또한 경제 시계열 자료의 경우는 통상적으로 계절요인(seasonal component), 순환요인(cyclic component) 그리고 장기적인 추세요인(long-term trend)으로 분해하여 분석한다. 이러한 시계열 자료를 구성요소별로 분해하는 것은 오래된 주제중 하나이다. 전통적인 시계열자료 분석기법으로 스펙트럴 분석기법 등이 널리 사용되고 있으나 시계열 자료들이 비정상(nonstationary)일 경우에는 적용하기 어렵다. Huang et. al(1998)은 경험적 모드분해법(empirical mode decomposition)이라고 하는 자료적응적인(data-adaptive) 방법을 제안하였는데, 비정상성(nonstationarity)에 대한 강건성(robustness)으로 여러 분야에 널리 응용되고 있다. 그러나 Huang et. at(1998)은 잡음(error)에 의해 오염된 자료에 대한 구체적인 처리방법은 제시하지 못하고 있다. 본 논문을 통하여 효율적인 잡음제거 방법을 제안하고자 한다.
본 연구는 문화예술활동을 하나의 교육방법으로 활용하여, 그 교육적 효과를 분석하고자 하였다. 문화예술활동은 다른 활동과 비교하였을 때 과학적, 논리적 경험과 구별되는 독특한 경험인 미적경험을 제공받게 되어 학습자는 보다 풍부한 경험을 하게 된다. 이러한 이론적 논의에 대한 실제적 자료를 얻기 위해 본 연구에서는 대학생 2학년 학생 100명을 대상으로, 문화예술교과가 아닌 교직과목에서 14차시의 문화예술 활동기반 교육프로그램을 설계하여 적용하였다. 학습자의 변화과정 및 교육효과 분석은 수업을 진행하면서 얻게 된 그림저널, 성찰저널, 학습결과물, 개방식 설문 결과를 미적경험의 교육적 효과를 측정할 수 있는 루브릭을 통해 분석하였다. 분석한 결과, 문화예술활동 기반 교육은 학습자로 하여금 지적 정서적 실천적 측면에서 효과적인 것으로 드러났다. 본 연구 결과를 통하여 문화예술활동이 주는 교육적 효과에 관한 실제적 자료를 제시하고, 나아가 교육방법으로서 활용할 수 있는 가능성과 필요성을 확인하는 계기가 되리라 기대한다.
기존의 필기된 한글의 자소 분리 방법은 일반적으로 다음과 같은 단점을 가진다 : 1) 자소 분리가 주로 세선화된 이미지에 적용되어 세선화 결과에 크게 의존하며, 2) 자소가 접촉되었을 때 명확한 자소 분리 특징점이 발생하는 단순한 접촉만을 대상으로 자소 분리 방법이 개발되어, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우처럼 복잡한 접촉에서는 자소 분리 오류가 쉽게 발생한다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고자 세선화를 하지 않은 이미지에서 자소 분리를 수행하며, 자소가 접촉된 경우 명확한 분리 특징점이 발생하는 경우뿐만 아니라, 특징점이 없거나 특징점이 틀리게 찾아지는 경우에도 자소 분리를 원활하게 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 자소의 접촉을 유형별로 나누고 각 유형에 대하여 모음의 구조와 상대적인 위치 정보, 접촉의 형태 및 경험적인 규칙들을 사용하여 자소를 분리한다. 제안된 자소 분리 방법은 다음과 같은 순서로 적용된다 : 1) 입력된 낱자 이미지에서 모음을 추적한다 ; 2) 모음의 관점에서 접촉 후 발생하는 특징점의 추출이 명확한가를 판단한다 ; 3) 각 경우에 대한 접촉 유형을 확인한다 ; 4) 접촉 유형에 따른 자소 분리 방법을 적용한다. 필기된 한글 데이터베이스 PE92를 사용한 분리 실험에서 89.5%의 높은 분리율을 얻어서 제안된 방법의 유효성을 확인할 수 있었다.
본 연구는 고교야구선수의 입스 경험 및 대처방법에 대한 현황조사로서 입스 해결 방법을 모색하고자 하였다. 이에 대한야구협회에 등록된 고교야구선수 350명을 대상으로 설문조사하였으며, 부적절한 설문응답을 제외한 320부를 분석에 활용하였다. 자료분석은 PASW 20.0 프로그램을 이용하여 기술통계 및 비율분석으로 연구대상자의 입스 경험 및 대처방법에 대한 분석을 실시하였다. 이와 같은 절차를 통해 다음과 같은 결과를 얻었다. 고교야구선수 중 입스를 경험하는 비율은 64%로 높게 나타났으며, 입스 경험시 신체적인 문제와 심리적 문제가 동시에 발견되는 것으로 나타났으며, 입스 경험시 심리 훈련 등을 시도하는 비율은 높았으나 효과에 대한 부분은 미비한 것으로 나타나 고교야구선수를 위한 입스 예방 및 대처방법에 대한 논의가 필요하다고 사료된다.
본 연구의 목적은 후기노인들의 삶에 나타난 일제강점기와 6.25전쟁에 대한 '개인적인 역사경험'이 어떠한 '현재성'이 있는지 생애사적 맥락에서 '재구성'하는 데에 있다. 이를 위해 Sch$\ddot{u}$tze의 자료수집 방법에 따라 실시한 '생애사적-내러티브 인터뷰' 9개를 Rosenthal의 '내러티브식-생애사 인터뷰 분석'방법에 따라 분석하였다. 그 결과, 개인적인 역사경험의 현재성은 주로 경험방식에 따른 차이를 보임을 알 수 있었다. 즉 '친일경험'으로서의 일제강점기에 대한 직접적인 역사경험과 '국군생활'로서의 6.25전쟁에 대한 직접적인 역사경험은 '개별화된 현재성'이 있는 반면, '남편의 역사적 죽음'으로 표출된 일제강점기나 6.25전쟁에 대한 간접적인 역사경험은 '잠재된 현재성'이 있는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 근거해 개인적인 역사경험의 현재성에 대한 '이해'를 바탕으로 하는 노인복지실천을 위한 제언을 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권1호
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pp.21-30
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1997
가속수명시험에서 강한충격수준에서 부품들의 고장시간이 관측되고 가속화된 고장시간을 토대로 정상충격수준에서 부품들의 성능을 조사한다. 본 논문은 지수수명분포에서 중도절단된 가속수명자료를 이용하여 고장률의 사전분포의 평균을 알 때, 정상조건하에서 하나의 미래 관찰치의 예측문제를 사전분포의 모수에 대하여 적률추정량을 이용하는 경험적 베이즈 접근방법을 적용시켜 경험적 베이즈 예측분포와 예측구간에 대하여 연구하였다.
최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석기가 처리할 수 없는 어휘적 중의성 해결을 위한 방법으로 부분 문장 분석 기법을 연구한다. 부분 문장 분석 기법의 신뢰도를 높이기 위해서 말뭉치를 이용한 데이터를 통해 학습한 경험적 규칙을 이용한다. 학습한 경험적 규칙을 오류 유형에 따라 확장하고 전문화하여 축적된 연구결과를 지식 베이스로 삼아 한국어 맞춤법 및 문법 검사기에서 사용하는 부분 문장 분석기의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서 사용한 확장하고 전문화한 지식 베이스는 말뭉치에서 얻은 경험적 규칙을 기반으로 한다. 이 경험적 규칙은 언어적 지식을 기반으로 한다.
최근 시스템 환경의 급격한 변화에 따라 기존 시스템의 유지보수와 재사용에 관련된 여러 가지 문제점이 발견되었다. 객체지향개념은 우리에게 재사용과 유지보수를 용이하게 해 줄 것으로 생각되었지만 기대만큼의 효과는 거두지 못하고 있다. 이러한 현실적인 문제를 해결하기 위해 많은 클래스들을 관련성을 이용해 패키지로 분류하는 클러스터링 기법들이 연구되었다. 대부분이 소프트웨어의 품질을 평가하기 위한 매트릭스를 기반으로 한 것이었지만, 실제 현장에서 개발자들의 경험에 의한 클러스터링 기법과는 많은 차이가 발생한다. 본 논문에서는 메트릭스를 이용한 Composition 방법과 개발자들의 경험을 이용한 Partition 방법을 혼합하여 정량화된 수치를 제공하며 개발자들의 경험을 충족시키는 방법을 제시하고자 한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제8권2호
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pp.183-194
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1997
이 논문의 목적은 제2종 중도절단자료된 가속수명 자료가 형상모수를 고정시킨 와이블분포를 한다는 가정에서 데이터에 대한 경험적베이즈 방법을 이용하여 분석하는데 있다. 이 논문에서는 적률추정법과 최우추정법을 이용한 경험적 베이지안 방법을 제안하고, Pathak등에 의해 제안된 경험적베이지안 방법과 비교한다. 특히, 인위적 자료를 이용한 모의 실험을 통하여 추정량들을 추정된 베이즈위험측면에서 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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