파형 역산에 사용하는 로그 목적함수는 관측 자료와 모델링 자료의 로그값의 차이를 최소화하는 목적함수이다. 라플라스 영역 파형 역산에서는 주로 로그 목적함수와 유사 헤시안의 대각 성분을 이용하여 최적화를 수행한다. 이 때 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값이 되는 것을 막기 위해 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용한다. 본 연구에서는 로그 목적함수의 유사 헤시안의 대각 성분을 분석하여 음향파 라플라스 영역 파형 역산에서는 유사 헤시안의 대각 성분이 0 또는 0에 가까운 값을 가지지 않음을 보였다. 따라서 로그 목적함수의 유사 헤시안을 이용한 경사 방향 정규화시 레벤버그-마쿼트 알고리듬을 적용할 필요가 없다. 수치 예제에서 인공합성 자료와 현장 자료를 이용해 레벤버그-마쿼트 기법 없이도 역산 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
본 연구는 고등학교 수학에서 지도되고 있는 로그의 교수-학습 방법에 대한 새로운 관점과 방법을 고찰해보고 이를 통해 학교수학의 로그 지도에 대한 시사점을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위하여 로그의 역사적 배경을 John Napier, 17세기 과학에 대한 로그의 영향, 그리고 로그계산자와 로그계산 방법을 중심으로 살펴보았다. 이런 배경과 함께 로그의 교수-학습 방법에 대한 고찰에서는 함수 개념을 이용한 로그의 도입, 상용로그를 이용한 로그계산, 밑의 변환 공식에 대해서 고찰하였다. 이런 역사적, 교수방법적 고찰을 통하여 학교수학에서 로그 지도에 대한 여섯 가지 시사점을 제시하였다.
플러스터링이란 주어진 데이터 집합의 패턴들을 비슷한 성실을 가지는 그룹으로 나누어 패턴 상호간의 관계를 정립하기 위한 방법론으로, 지금가지 이를 위한 많은 알고리즘들이 개발되어 왔으며, 패턴인식, 영상 처리 등의 여러 공학 분야에 널리 적용되고 있다. FCM(Fuzzy C-Means) 알고리즘은 최소자승 기준함수(least square criterion function)에 퍼지이론을 적용만 목적함수의 반복최적화(iterative optimization)에 기반을 둔 방식으로, 하드 분할에 의한 기존의 클러스터링 방법이 승자(winner take all) 형태의 방법론을 취하는데 비하여, 각 패턴이 특정 클러스터에 속하는 소속정도를 줌으로써 보다 정확한 정보를 형성하도록 도와준다. 본 논문에서는 FCM 기법을 이용한 웹로그 분석을 하고자 한다.
이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.
최근 3GPP LTE-Advanced 및 IEEE 802.16m과 같은 차세대 통신 규격에서 섹터 간 협력 전송이 중요 연구주제가 되었고, 그에 따라 기존 비협력 전송에서와 마찬가지로 섹터 간 협력 전송 시에도 최적의 안테나 틸팅 각도를 결정하는 방식의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 섹터 간 협력 전송 및 비협력 전송 시 최적의 안테나 틸팅 각도를 결정하는 방식들을 제안한다. 제안하는 방식은 섹터 반경 내에 동일하게 분포하는 사용자의 전송률 평균인 셀 평균 전송률 또는 셀 평균 로그 전송률을 최대화하는 목적함수를 활용한다. 또한 이론적 용량인 Shannon 전송률 대신 실제 셀룰러 시스템에서 활용되는 AMC (adaptive modulation and coding) 방식을 고려한 셀 평균 AMC 전송률을 최대화하는 목적함수도 함께 활용한다. 협력 및 비협력 전송 시 셀 평균 전송률을 목적함수로 고려하는 경우에는 시스템 전송 효율성을 최대화 하며, 셀 평균 로그 전송률 및 AMC를 목적함수로 활용하는 경우에는 특히 셀 경계 사용자의 전송 효율성 증대를 크게 반영하는 최적의 안테나 틸팅 각도를 결정하는 방식을 제시한다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
데이터 마이닝(Data Mining)이란 저장된 많은 양의 자료로부터 통계적 수학적 분석방법을 이용하여 다양한 가치 있는 정보를 찾아내는 일련의 과정이다. 데이터 클러스터링은 이러한 데이터 마이닝을 위한 하나의 중요한 기법이다. 본 논문에서는 Fuzzy C-Means 알고리즘을 이용하여 웹 사용자들의 행위가 기록되어 있는 웹 로그 데이터를 데이터 클러스터링 하는 방법에 관하여 연구하고자 한다. Fuzzv C-Means 클러스터링 알고리즘은 각 데이터와 각 클러스터 중심과의 거리를 고려한 유사도 측정에 기초한 목적 함수의 최적화 방식을 사용한다. 웹 로그 데이터의 여러 필드 중에서 사용자 IP, 시간, 웹 페이지 필드를 WLDF(Web Log Data for FCM)으로 가공한 후, 다차원 Fuzzy C-Means 클러스터링을 한다. 그리고 이를 이용하여 샘플 데이터와 임의의 데이터간의 유사 패턴 분석을 하고자 한다.
황과 Powers(2003)는 입도분포와 공극크기분포에 로그분포함수를 적용하여, 입도분포로부터 토양수분특성을 직접 추정하는 간단한 모형을 개발하였다. 본 연구의 목적은 황과 Powers(2003)가 개발한 모형의 추정능력이 토성에 의해 영향을 받는가를 밝히는 것이다. 연구결과, 모형은 토성에 의해 영향을 받았고, 특히 토양내 세립질 분율이 커질수록 모형의 추정능력은 감소하였다. 또한 입도와 공극크기사이의 관계를 비선형으로 가정한 비선형모형이 선형모형보다 토성에 관계없이 그 추정능력이 크게 나타났다.
아나로그 무선통신계와 디지털 무선통신계가 각기 동일 무선주파수대의 인접 주파수를 사용함에 의한 통신방식간 간섭이 존재하는 경우에 이들 두 무선통신계가 공존하기 위한 최적조건을 구할 것을 목적으로 하여 디지탈계의 대표적 방식인 위상변조(PSK) 무선신호가 아나로그계의 대표적 방식인 주파수변조(FM)무선신호에 미치는 통신방식간 간접(동일 채널 간섭 및 인접 채널 간섭)의 영향을 해석했다. 해석방법으로는 가우스성 잡음과 간섭신호에 의해 검파기의 출력단에 나타나는 출력기서대역 간접잡음(output baseband interference noise)의 근사식을 유도하여 FM신호의 최고 채널(top channel)에서의 신호 대 간접잡음 전력비(SNR:Signal-to Noise Ratio)의 수치계싼을 행했다. 얻어진 결과는 반송파 대 간접파 전력비(CIR:Carrier-to-Interferer Ratio). 반송파 대 잡음전력비(CNR:Carrier-to-Noise Ratio)및 정규화 반송파 주파수차(normalized carrier frequency separation)의 함수로서 그래프로 나타냈고 각각에 대한 검토를 행했다. 본 연구의 결과로부터 디지탈 PSK채널에 의한 통신 방식간 간섭을 받는 아나로그 FM채널에 대한 최적 또는 적당한 운용조건(주파수 간격, 대역폭, 전력 등)의 예측이 가능하다.
본 논문의 목적은 미국 손해보험회사간의 합병을 대상으로 하여 합병전과 후 기업의 X-효율성을 실증분석과 모의분석 방법을 이용해서 검증하고 합병의 잠재적인 X-효율성 효과를 분석하고자 하였다. X-효율성의 증진정도를 파악하기 위해서 횡단면적인 비용함수를 먼저 추정하였는데 비용함수 추정시 생산물이 제로(0)인 경우를 포함하기 위하여 혼용초월 로그비용함수(hybrid translog cost function)를 사용하였다. 그리고 Berger(1992)의 비분포방법(distribution free approach)를 사용하여 기업의 합병전,후 X-효율성을 추정하였다. 1986년부터 1990년 사이에 수평합병한 미국 손보사를 대상으로 피합병기업(merged firms)과 합병기업(merging firms)간의 X-효율성 차이를 검증하였으나 합병전 합병기업이 더 효율적이라는 통계적 증거는 없었다. 두 번째로 합병기업은 합병후 효율성이 증진하였느냐는 가설도 검증하였으나 이 가설을 지지할 만한 통계적 증거는 미약하였다. 가상합병을 통한 모의분석에서는 합병후 상당한 X-효율성 증진이 있을 것이라는 통계적으로 유의한 결과를 얻었으나 합병후 규모효율성의 중진에 대해서는 통계적 유의성이 없었다. 이는 합병의 최대 효익이 규모효율성 증대가 아닌 X-효율성 증대라는 Shaffer(1993)나 Berger and Humphrey(1993)의 연구결과와 일치한다. 실증분석 결과와 모의분석 결과를 비교하면 전자에서는 합병후 X-효율성의 증가효과가 거의 없었으나 후자에서는 합병후 상당한 X-효율성 증가가 있을 것으로 나타났다. 이는 실제 미국 손보사의 합병에서 과도한 합병프리미엄 지급, 규제에 의한 중복비용 둥으로 단기적으로 볼 때 합병사가 부담하는 합병비용이 합병에 의한 효익보다 컸을 것이라는 것을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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