Breiman, Friedman, Olshen and Stone(1984)의 전체탐색법에 의한 회귀나무는 상대적으로 많은 분리가 가능한 변수로 분리기준이 정해지는 편의 현상을 갖고 있다. 본 연구에서는 이런 문제점을 해결할 수 있는 알고리즘을 제안하여 변수선택편의가 없는 회귀나무를 만들고자 한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 분리변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 의해 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 구성되어 있다. 예측변수 중에서 목표변수와 가장 밀접하게 연관된 예측변수는 예측변수의 자료의 종류에 따라 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정 혹은 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 가장 통계적으로 유의한 변수로 선택하였고, 선택된 변수에만 Breiman et al.(1984)의 전체선택법을 적용하여 분리점을 결정하였다. 모의실험을 통해 변수선택편의, 변수선택력 , 그리고 평균제곱오차 측면에서 Breiman et al. (1984)의 CART(Classification and Regression Trees)와 제안한 알고리즘을 서로 비교하였다. 또한, 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
본 논문에서는 Breiman 등(1984)의 전체탐색법이 갖고 있는 변수선택 편향을 극복할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 노드의 분리 변수를 선택하는 단계와 그 선택된 변수에 대해서만 이진분리를 위한 분리점을 찾는 단계로 나뉘어져 있다. 예측변수가 연속형 일 때는 스피어만의 순위상관계수에 의한 검정을 수행하고, 범주형일 때는 크루스칼-왈리스의 통계량에 의한 검정을 수행하여 통계적으로 가장 유의한 변수를 분리변수로 선택하였고 Breiman 등(1984)의 전체탐색법을 그 변수에만 적용하여 노드의 분리기준을 정하였다 모의실험 연구를 통해 Breiman등(19히)의 CART와 제안한 알고리즘을 변수선택 편의, 변수선택력파 평균제곱오차 측면에서 서로 비교하였다. 아울러 두 알고리즘을 실제 자료에 적용하여 효율을 서로 비교하였다.
본 연구는 한국소비자원의 2019 한국 소비자 시장평가지표를 활용하여 소비자 의사결정 여정(CDJ) 관점에서 소비자 시장평가 항목을 계층화하고 법/제도의 소비자지향성과의 관계를 파악하는 연구이다. 즉, 소비자시장평가 항목을 선택비교단계, 선택결정단계, 구매 후 경험단계로 구분하고 CDJ 모형의 경험에 해당하는 불만피해 여부를 조절변수로 활용하여 법/제도의 소비자지향성과의 관계를 계층화한 모형을 제시 및 검증하였다. 연구 결과, 소비자지향성을 평가하는 소비자시장 평가지표 변수들간의 관계는 소비자 의사결정 단계에 따라 계층화할 수 있으며, 법/제도의 소비자지향성과의 관계에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 소비자 피해경험의 유무에 따라 소비자시장평가(신뢰성, 가격)가 법/제도의 소비자지향성에 미치는 영향이 상이하게 나타났다.
본 연구에서는 지문인식 도어락제품의 특징에 대해 살펴보고, 디자인 컨셉을 결정짓는 체계적인 방법론에 대해 알아본다. 디자인 개발 프로세스는 제품의 종류와 그 특성에 따라 많은 단계를 거치게 된다. 특히 개발 초기의 컨셉을 선택하는 단계는 시장에서의 성패를 좌우하는 매우 중요한 시기이다. 본 연구에서는 다소 주관적이고, 비논리적 일 수 있는 컨셉 선택과정을 보다 객관적이고, 체계적 인 프로세스로 정립할 수 있는 방법론을 모색한다. 컨셉 선택 프로세스는 크게 두 가지 단계로 나누어진다. 우선, 컨셉을 결정짓는 요소들을 매트릭스로 구조화하여 많은 대안이 제시되었을 때보다 신속하고 합리적으로 대안을 선별해 나가는 과정이 있다. 다음으로는 선택에 영향을 주는 요소들에 가중치를 적용하여 평가함으로써 보다 이상적인 컨셉을 선택해가는 과정이 있다. 선택된 컨셉을 구체화하여 양산을 위한 디자인 확정안에 대한 렌더링을 결과로써 제시한다.
유전자 발현 데이터는 각 유전자에 대해 mRNA 양의 정도를 나타내고, 그러한 유전자 발현량에 대한 분석은 질병 발생에 대한 메커니즘을 이해하고 새로운 치료제와 치료 방법을 개발하는데 중요한 아이디어를 제공해오고 있다. 오늘날 DNA 마이크로어레이와 RNA-시퀀싱과 같은 고출력 기술은 수천 개의 유전자 발현량을 동시에 측정하는 것을 가능하게 하여 고차원성이라는 유전자 발현 데이터의 특징을 발생시켰다. 이러한 고차원성으로 인해 유전자 발현 데이터를 분석하기 위한 학습 모형들은 과적합 문제에 부딪히기 쉽고, 이를 해결하기 위해 차원 축소 또는 변수 선택 기술들이 사전 분석 단계로써 보통 사용된다. 특히, 사전 분석 단계에서 우리는 유전자 선택법을 이용하여 부적절하거나 중복된 유전자를 제거할 수 있고 중요한 유전자를 찾아낼 수도 있다. 현재까지 다양한 유전자 선택 방법들이 기계학습의 맥락에서 개발되어왔다. 본 논문에서는 기계학습 접근법을 사용하는 최근의 유전자 선택 방법들을 집중적으로 살펴보고자 한다. 또한, 현재까지 개발된 유전자 선택 방법들의 근본적인 문제점과 앞으로의 연구 방향에 대해 논의하고자 한다.
본 논문에서는 효과적으로 선택된 초기 탐색 위치를 이용한 움직임 추정의 고속 알고리즘을 제안하였다. 제안된 알고리즘에서는 2$\times$2화소 블록 평균으로 부표본화 영상에서 움직임 벡터를 얻어 원영상 비율로 확대하고, 주위 블록의 움직임으로부터 예측 움직임 벡터를 구하여, 이 중에서 정합오차가 작은 것을 초기 탐색 위치로 선택한다. 그리고 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색을 시작하여, 연속 소거 알고리즘으로 탐색할 후보 블록을 선택하고, 부분 정합 왜곡 소거법을 사용하여 블록간 정합오차 계산량을 줄이면서, 고속으로 움직임 벡터를 추정한다. 알고리즘의 실제 적용에 있어서는 선택된 초기 탐색 위치를 중심으로 회전 탐색 패턴의 탐색 범위를 조절하거나, 매크로 블록 당 복잡도를 제한하여 계산량을 줄일 수 있다. 실험 결과, 제안된 알고리즘은 전역탐색 블록정합 알고리즘에 대하여 0.2dB 이하의 미소한 평균 PSNR 저하만을 발생하면서, FBMA 복잡도의 3% 이하의 평균 복잡도를 소요하였다. 이것은 3단계 탐색법에 대하여 40% 이하의 계산량이다. 그리고 실험 영상들의 각 프레임에 대해서도 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
단순 이단계 표본 추출의 경우에 최적 선택률은 Hansen과 Hurwitz(1949)에 의하여 구하여졌다. 그러나 통계청에서 실시하는 표본조사등은 층화 이단계 추출을 한다. 따라서 실제적인 필요성에 의하여 층화 2단계 표본 설계를 시도 하였다. 층화 이단계 표본추출시에 주어진 비용아래서 모총계의 추정량의 분산을 최소로 하는 최적의 선택확률(optimum selection probability), 표본추출율과 부차 표본추출율을 Lagrangean 승수법에 의하여 구한다.
최근 원음 반주기에 대한 관심이 증가됨에 따라 고가의 스튜디오 직접 녹음 방법 대신 보다 저렴한 방법을 시도하고 있다. 그 구체적인 방법으로는 가수의 음악 앨범에서 가수의 목소리만 제거하여 원음 반주 음원을 만드는 것이다. 본 논문에서는 스테레오로 녹음된 반주음악에서 보컬을 분리하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 두 단계로 구성된다. 첫 단계는 보컬을 검출하는 단계이다. 이 단계에서는 MFCC를 가지고 SVM 방법을 이용하여 입력 신호를 보컬 부분과 비보컬 부분으로 분리한다. 두 번째 단계에서는 보컬 부분에 대해 각 주파수 빈별로 선택적 주파수 차감을 수행한다. 제안하는 방법으로 보컬을 제거한 음악에 대한 청취실험에서 상대적으로 높은 만족도를 보여준다.
1997년에 '친환경농업육성법'을 제정, 시행하고 2001년부터 친환경 농산물 인증제도를 도입, 운영해 오고 있으나 69%가 저농약농산물로 유기 무농약농산물의 보편화는 이루어 지지 않고 있다. 또 2006년에는 농산물품질관리법에 GAP 제도를 반영시켜 시행, 운영해오고 있으나 인증농산물은 아직 초보단계에 머물고 있는 실정이다.
이 연구에서는 발성사고법을 활용하여 고등학생의 비유 생성 과정을 심층적으로 조사하였다. 서울특별시에 소재한 고등학교에 재학중인 12명의 학생이 연구에 참여하였으며, 이온 결합을 목표 개념으로 비유 생성 활동을 실시하였다. 비유 생성 활동을 마친 후 반구조화된 면담을 실시하였고, 비유 생성 활동과 면담을 포함한 모든 과정을 녹음 및 녹화하였다. 비유 생성 과정을 부호화, 소재 탐색, 대응의 세 단계로 구분하여 비유 생성 과정에서 나타나는 과정 요소를 추출하였다. 연구 결과, 부호화 단계에서 학생들은 주어진 목표 개념을 확인한 후 목표 개념의 여러 하위 속성 중 하나를 주요 속성으로 선택하였다. 주요 속성을 선택한 이후에는 과학적 용어인 주요 속성을 일상적 용어로 변환하는 주요 유사점 추출의 과정 요소가 나타났다. 소재 탐색 단계에서 학생들은 주요 유사점을 중심으로 소재를 선택하였고, 선택한 소재를 평가 및 폐기하고 새로운 소재를 선택하는 순환적 과정을 거쳐 최종적인 소재를 선택하였다. 대응 단계에서는 비유물에 하위 속성을 추가하고 이를 목표 개념의 하위 속성과 대응하는 공유 속성 대응의 과정 요소가 나타났는데, 비유물이 표현하고 있는 상황을 구체화하거나 새로운 상황을 가정하는 비유 상황 구체화의 과정 요소가 나타난 이후 공유 속성 대응의 과정 요소가 나타나는 경우도 있었다. 학생들 중 일부는 자신이 생성한 비유가 갖는 비공유속성을 인식하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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