본 논문은 STP-MSP을 위한 근사 알고리즘을 제안한다. 이 문제에 대해 근접한 최적 해법을 제공하는 PTAS를 가지는 것이 불가능하기 때문에, 본 논문의 연구는 $n^{O(1)}$의 실행 시간과 근사 비율 2를 가지는 하나의 대안을 제시한다. 본 연구의 중요성은 관련된 다른 미해결문제에 대하여 해결 가능성을 제시하는 것이다. 본 논문의 주요 제안내용은 문제 인스턴스에게 허용오차를 배분하는 것이다. 이로 인해 우리는 무한적 경우에서 다항적 범위로 실행시간을 줄일 수 있다. 관련연구[1,2]가 근사 비율이 2보다 크지만 보다 현실적인 실행시간을 갖는 근사 알고리즘들을 제시한 것이라면, 본 연구는 근사 비율이 2인 근사 알고리즘의 존재를 밝힌 것이다.
지금까지 비율(proportion)에 대한 신뢰구간의 근사적 추정량(approximate estimator)에 대한 여러 기법들이 제안되었으나, 시뮬레이션 결과에 대한 coverage 분석을 수행할 경우에는 정규분포에 기반 한 신뢰구간 추정량이 주로 이용되었다. 그 이유는 정규분포에 대한 근사법이 다른 근사법들 보다 실제 구현하는데 쉽게 여겨졌기 때문이다. 하지만, 최근에 arcsin 변환에 기반한 coverage 분석을 위한 근사법이 [12]에서 시뮬레이션 수행 시에 최종결과에 요구되는 정확도의 조절과 비율을 추정하기 위해서 사용되었다. 본 논문에서는 세 개의 신뢰구간 추정량 근사법(정규분포 기반 근사법, arcsin 변환 기반 근사법, 그리고 F-분포 기반 근사법)을 비교 분석하였다. 세 신뢰구간에 대한 추정량을 단일 프로세서와 다중 프로세서 상에서 참조모델(reference model)로 M/M/1/$\infty$와 W/D/l/$\infty$ 큐잉 시스템을 활용하여 정상상태(steady-state)에서의 평균치를 추정하는 시뮬레이션에 적용하였다.
모비율에 대한 신뢰구간의 구축에 있어 정규근사에 의한 Wald 신뢰구간이 표준으로 인식되어 왔으나, 최근 여러 학자들에 의해 Wald 신뢰구간은 근사성에서 심각한 문제가 있다는 것이 밝혀지고 있어 Agresti와 Coull(1998)에 의해 제안된 방법이 새로운 표준이 되어 가고 있다. Agresti-Coull 방법은 간편하면서도 근사성 문제를 획기적으로 개선하였으나 모비율에 대한 여러 가지 문제에서 보수적인 신뢰구간을 제시하고 있다. 본 연구에서는 베이지안 접근 방법에 의해 Agresti-Coull 방법의 보수성을 개선한 모비율 선형 함수의 신뢰구간을 제시한다.
두 모비율의 비열등성 시험의 가설에는 두 비율의 차(difference), 비(ratio) 그리고 오즈비(odds ratio)를 이용할 수 있다. Kang과 Chen (2000)이 제안한 두 치료율의 차에 대한 근사 무조건적 검정(Approximate Unconditional test)과 두 치료율의 비에 대한 검정은 실패율을 고려하지 않았으므로 귀무가설이 기각되었을 때 치료율이 비열등하다고 주장할 수 있으나 실패율도 비열등하다고 주장하기에는 문제의 여지가 있다. 오즈비에 대한 검정으로 Chen 등(2000)이 제안한 접근적 검정(Asymptotic test)은 대표본 이론에 근거하여 검정하기 때문에 소표본에서 제 1종의 오류를 범할 확률이 유의수준보다 클 수 있다. 이러한 단점을 보완하기 위해 본 논문에서는 기존의 오즈비 가설에 대한 점근적 검정에 기초하여 근사 무조건적 검정을 제안하였다. 또한 점근적 검정과의 검정력을 비교하고, 근사 무조건적 검정에서 세 가설 간에 검정력을 비교하였다.
본 논문에서는 입력 선분들 상에 위치하며, 이들을 일정한 길이로 분할하는 가상 노드 포탈을 이용하여 입력 선분들을 모두 연결하는 근사 선분 최소 신장 트리를 빠른 시간 내에 찾는 방법을 제안한다. 이 근사 선분 최소 신장 트리는 통신선, 도로 및 철도망의 연결 등에 활용될 수 있다. 3000개의 입력 선분에 대해 제안된 방법으로 생성된 근사 트리는, 포탈 간격이 0.3인 경우에 최적 선분 최소 신장 트리와 비교하여 1.8% 의 길이가 증가한 반면에 트리 생성 시간은 29.74%의 감소를 보였고, 0.75의 경우 2.96%의 길이의 증가와 39.96%의 트리 생성 시간의 절감을 보였다. 이는 약간의 길이 증가를 허용하면서 짧은 시간 내에 선분 연결 트리를 생성해야 하는 응용에 잘 적용될 수 있음을 보인다. 또한 제안 된 방법은 포탈 간격, 포탈 포기 비율 등을 외부 인자로서 조절하여, 목적에 따른 트리 길이 또는 트리 생성 시간에 중점을 둔 근사 선분 최소 신장 트리 생성이 가능함을 보인다.
모비율 차이의 구간 추정에서 표준으로 인식되고 있는 Wald 신뢰구간은 모비율 구간 추정과 마찬가지로 포함확률의 근사성에서 문제가 있다는 것이 알려져 있다. 이에 대한 대안으로 모비율 차이의 신뢰구간에 대한 많은 연구가 있어 왔으나 대부분의 신뢰구간은 매우 복잡한 과정을 통해 얻어지게 되어 있어 실용성에 대한 문제가 제기될 수 있다. 이와 비교하여 Agresti와 Caffo(2000)에 의해 제시된 신뢰구간은 매우 간편한 식에 의해 구할 수 있어 이해하기 쉽고 포함확률과 포함확률의 평균절대오차에 있어 다른 복잡한 신뢰 구간과 필적할 수 있다. 그러나 Agresti-Caffo 신뢰 구간은 포함확률이 명목 신뢰수준을 상회하는 보수적인 구간으로 알려져 있다. 본 논문에서는 이승천(2005)에서 이항비율의 신뢰구간을 구하기 위해 사용된 가중 Polya 사후분포를 이용하여 두 모비율 차이의 신뢰구간을 구하였다. 이렇게 구하여진 신뢰구간은 간편성은 물론 Agresti-Caffo 신뢰구간의 보수성을 개선하였다.
본 논문에서는 sliding-DFT(SDFT)를 계수의 유한 비트 근사구현에 기초하여 실시간 구현하는 기법을 제시하고, 이의 오차영향을 해석하였다. 오차의 영향을 오차전력과 신호전력비율(noise-to-signal power ratio : NSR)로 하여 이를 해석적으로 유도하였다. 가우스 렌덤신호 및 사람의 수면 EEG 신호를 대상으로 수행한 시뮬레이션 결과가 해석식과 잘 일치하는 것을 보임으로써 본 연구에서 얻은 해석식을 확인하였다.
이 논문은 일반화된 감마 신호원에 최소 평균제곱오차 왜곡을 갖도록 설계된 양자기가 다른 신호원에 사용될때 발생하는 양자기 불일치에 대한 연구로서, 양자기의 여러 불일치 가운데, 설계 신호원과 사용 신호원의 분산이 불일치된, 분산 불일치 문제를 다루었다. 주 내용은 베넷 적분식을 기반으로 하여 유도한 양자기 왜곡의 두 근사수식으로, 첫째 근사식은 양자기의 맨 바깥 경계값의 함수로 표시된 제1차 왜곡 근사식이며, 둘째 근사식은 이 맨바깥 경계값의 근사식을 사용한 제2차 왜곡 근사식이다. 일반화된 감마 신호원의 일종인 라플라스 신호원의 경우에 다양한 분산 불일치에 대해, 양자기의 실제 왜곡을 수치로 구하였으며, 이 실제 왜곡과 두 근사식을 비교하였다. 제1차 및 2차 근사식은 모두, 설계 신호원의 분산에 대한 사용 신호원의 분산 비율이 클수록, 더 작은 양자점수에서도 실제 왜곡에 근접하였으며, 또 양자점의 개수가 64 이상일 때 실제 왜곡의 2~4% 이내의 오차를 보여, 높은 정확도를 갖는 것이 관찰되었다. 이를 종합할 때, 이 논문에서 제시하는 근사식들은, 수식이라는 측면과 정확도라는 측면에서, 가치있는 것으로 평가된다.
다수의 영상 신호원들이 제한된 대역을 갖는 전송로를 통하여 동시에 전송되는 경우에 결합 대역할당방법이 필요하다. 본 논문은 영상 신호원들 사이에 일정한 화질 비율을 제공해 주기위한 결합 대역할당 방법을 제안한다. 먼저, 다수의 영상신호원의 다중화 시스템에서 왜곡과 부호화율 사이 의 근사화된 모델을 제시한다. 그리고나서, 간단한 구현을 위해서 근사화된 모델변수들을 사용하여 신호원들간 일정 왜곡비율을 갖도록 각 신호원에 부호화율을 할당한다. 실험결과로부터 기존의 독립적인 부호화율 제어방법에 비해서 제안된 부호화율 제어방법이 영상들 사이에서 거의 일정한 화질비율을 유지시켜줌을 보인다
Jim Libby(2000)는 임의의 M&M 밀크 쵸코렛 봉지에서 꺼낸 것을 다시 집어넣지 않고 3개의 쵸코렛을 꺼낼 때 같은 색이 나올 확률을 계산하는 방법의 논문을 썼다. Libby는 그의 논문에서 갈색, 노랑, 빨강, 주황, 초록, 파랑의 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들이 똑같은 비율로 분포되었다고 가정하였다. 그러나 실제로 M&M 쵸코렛의 여섯 가지 색깔의 확률분포는 똑같은 비율이 아니다. M&M회사는 홈페이지(http://www.m-ms.com/cai/mms/faq.html)를 통해 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 분포는 갈색이 30%, 노랑과 빨간색이 각각 20% 주황, 초록과 파랑은 각각 10%의 분포라고 밝히고 있다. 이 논문에서 우리는 Libby가 생각하였던 문제를 실제적인 6개 색의 M&M 밀크 쵸코렛들의 확률 분표에 의거하여 다시 생각해보며, 또한 3개의 쵸코렛대신 n개의 쵸코렛을 꺼낸다고 가정하여 더욱 일반적인 결론을 유도한다. 또한 유도한 이 정확한 확률 공식과 근사 공식을 활동을 통해 점검하고 학생들이 주도적으로 지금까지 배워온 이론들을 점검할 수 있게 하였다. 활동을 시작하기 전에 정확한 확률 공식과 근사 공식과의 관계를 설명하고 기본적인 확률과 통계의 개념을 다시 정립할 수 있도록 하였다. Piaget가 '지식이란 학습자에 의해 능동적으로 구성되는 것이지 환경으로부터 수동적으로 받아들이는 것은 아니다'라고 했듯이, 활동을 통한 학습은 학생들을 능동적으로 만들기 때문에 학생들이 지식을 구성해 갈 수 있다. 활동을 간단히 소개하면 다음과 같다. 활동I에서는 초코렛을 세어서 근사 확률을 추정하는 방법이 소개된다. 어떻게 매개변수가 두 공식에 관련이 되는지를 측정하고 두 공식을 사용하여 정확한 확률과 근사 확률을 계산하여 비교해본다. 각 조원들과 이 세 과정에서 무엇을 배웠나 토론하고 다른 조들과 배운 것을 나눈다. 활동II는 두 과정으로 나누어진다. 첫 번 과정은 각 그룹의 한 학생이 주어진 쵸코렛 봉지에서 3개의 쵸코렛을 꺼낸다. 다른 학생은 표 3에 나온 결과를 기록한다. 계속하여 20번씩 한다. 다시 학생을 바꾸어 20번 계속한다. 같은 색깔의 쵸코렛이 나온 확률은 계산하기 위한 간단한 실험이고 두 번째 과정은 각 조가 웹사이트나 선생님으로부터 제공받은 프로그램을 다운로드 받아 하는 시뮬레이션이다. 이 실험 후에 학생들이 이 두 활동을 통해 무엇을 배웠는지 토론해보고 또 두 활동을 비교해 볼 수 있다. 마지막으로 M&M 쵸코렛을 먹는 것으로 활동을 마칠 수 있을 것이다. 활동 II에 나오는 두 시뮬레이션은 학생들이 수학 이론의 힘을 깨달을 뿐 아니라 수학 교실에서 큰 재미를 느끼게 될 것이다. 이 논문에서 그래픽 계산기로 할 수 있는 프로그램을 소개하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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