Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권2호
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pp.333-343
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1997
선형회귀분석에서 변수의 선택문제는 최적의 모형을 찾는데 아주 중요한 부분을 차지한다. George와 McCulloch(1993)는 계층적 베이즈 모형과 깁스표본법을 이용하여 선형회귀모형에서 변수를 선택하는 문제를 고려하였다. 이 논문에서는 George와 McCulloch의 모형을 바탕으로 각각의 설명변수가 모형에 포함될 사전확률을 객관적인 기준에 의하여 결정하는 문제를 고려하여 보았다.
기존의 네트워크에서는 혼잡상황이 감지된 이후에 네트워크 성능이 급격하게 저하된다. 이러한 문제를 해결하고자 RED(Random Early Detection)기법이 소개되어 게이트웨이에서 혼잡상황에 대하여 능동적으로 대처할 수 있는 알고리즘이 제시되었다. 하지만, RED는 매개변수 설정이라는 문제가 남아있다. 그리하여, 잘못된 변수값 설정으로 인한 네트워크 성능 저하가 현저하게 발생한다. 본 논문에서는 기존의 RED를 개선한 Effective RED를 제안한다. Effective RED는 RED 알고리즘의 문제점을 개선하여 네트워크의 상황에 맞추어 동적으로 매개 변수 값을 조정하는 알고리즘이다. 그리고, ns를 이용하여 Effective RED의 성능을 검증하였다.
오류 역전파 알고리즘을 영상 인식에 적용한 경우 은닉층의 노드 수를 경험적으로 설정하여야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 오류 역전파 알고리즘의 은닉층 노드 수를 동적으로 설정하는 문제를 해결하기 위해 ART1을 수정하여 지도 학습 방법과 결합한 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하였다. 제안된 학습 알고리즘의 성능을 평가하기 위해 콘테이너 영상의 문자 및 숫자 인식 문제에 적용하여 기존의 오류 역전파 알고리즘과 성능을 비교, 분석하였다. 실험 결과에서는 제안된 자가 생성 지도 학습알고리즘이 기존의 오류 역전과 알고리즘보다 지역 최소화에 빠질 가능성이 감소하였으며 학습 시간과 수렴성이 개선되었을 뿐만 아니라, 영상 인식에 적용할 수 있는 가능성도 제시하였다.
스테레오 영상으로부터 3차원 거리 정보를 추출하는 일은 수학적으로 불량 설정 문제(ill-posed problem)이다. 본 논문은 스테레오 정합을 정칙화(regularization)와 최소화(minimization) 문제로 설정하여 변이 (disparity)를 구한다. 최소화할 에너지 함수로 기울기 벡터(gradient vector)를 사용하여 촤우 카메라의 차이에 대응하고, 영상에 존재하는 깊이 불연속점(depth discontinuties)을 찾아내어 이를 보존하면서 정칙화를 실행하는 스테레오 정합 알고리즘을 제시한다. 다양한 스테레오 영상에 대한 실험 결과를 함께 나타내었다.
진동을 정량화하기 위해서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도 등의 척도를 사용하여 진동의 크기를 나타내고 있다. 또한 각 국가별로 지반조건 및 사회적 특성에 따라 진동척도의 단위가 통일되지 않았고, 각 단위에 대한 진동기준도 다양하게 설정되어 있는 실정이다. 본 기사에서는 진동변위, 진동속도, 진동가속도로 표현된 진동기준을 국외에서 연구 제시된 자료를 중심으로 고찰하였으며 각기 다른 척도 및 단위로 표현된 기준들을 통일된 단위인 진동수준으로 표현하였다. 국내에서도 점차 진동문제에 대한 인식이 늘어감에 따라 진동기준에 대한 필요성이 증가하고 있는 시점에서 국내 실정에 적합하게 진동문제를 효과적으로 표현할 수 있으며, 현장에서 계측하고 평가하기에 편리한 진동 표현방법의 기준설정에 대한 기초적인 준비가 필요하다고 사료된다.
소음문제 중 도로교통소음은 가장 다루기 힘든 환경문제로 대두되고 있는 실정이다. 도로교통소음은 도시민에게 직접적인 영향을 끼치고 있어서 우리나라를 포함하여 세계 각국에서 이에 대한 소음규제가 이루어지고 있으면서 환경영향평가나 환경행정목표를 달성하기 위하여 소음기준을 마련하고 띤다. 환경기준은 정부가 지향하는 일종의 목표수준으로서 환경질의 표준과 목표(goal)에 해당하며, 환경오염대책 추진에 있어 행정상의 목표일뿐이기 때문에 가능한 한 이상상태를 생각하여 설정된다. (중략)
웹서비스 등 다양한 응용분야에서 리눅스 서버의 사용이 일반화되면서 침입으로 인한 정보 유출 문제 및 다른 시스템으로의 침입 등의 문제를 발생시키고 있다. 한번 침입을 받은 시스템의 경우 시스템 설정이 변경되거나 백도어가 설치되어 쉽게 재침입의 표적이 될 수 있다는 점에서 침입으로 인한 부작용을 최소화하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 시스템 침입이 있더라도 시스템 설정을 변경하거나 백도어 설치를 할 수 없도록 제어하기 위한 파일 접근 제어 모듈을 제안한다.
풍부한 주소 공간 이외 IPv6 프로토콜이 가지는 주요한 장점 중의 하나는 호스트들의 주소 자동설정 기능이다. 하지만 IPv6 호스트들의 주소 자동설정 기능에 비해 IPv6 라우터는 수동 설정이 필요하기 때문에 IPv6 네트워크는 여전히 수동으로 설정되어야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여러 개의 라우터와 LAN들로 구성되는 소규모 IPv6 네트워크 상의 모든 라우터들을 자동 설정할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다. 제안된 라우터 자동설정 프로토콜은 네트워크의 모든 라우터들을 논리적인 계층 구조로 구성하고, ISP에서 할당된 IPv6 네트워크 프리픽스를 사용하여 내부 라우터들의 모든 프리픽스와 라우팅 정보를 자동 생성하고 전달할 수 있는 기능을 가진다. 본 논문에서 제안된 라우터 자동 설정 기능은 특히 홈 네트워크이나 여러 개의 LAN들로 구성되는 소규모 사무실 등의 전문 네트워크 관리자를 두기 힘든 환경에서 네트워크의 자동 설정을 위해 많이 활용되리라 기대된다.
상호접속고시기준에 따라 2000년부터 “유선전화가입자로부터 이동전화가입자로의 착신통화(이하 LM 통화라 한다)”의 접속료를 현행 수익배분방식에서 원가검증을 통한 정산방식으로 전환하여야 한다. 이에 따라 수익배분 하에서는 문제가 되지 않았던 LM 통화의 접속경로설정 방법이 사업자간에 쟁점사항으로 대두될 전망이다. 이는 접속경로를 어떻게 설정하느냐가 접속원가산정에 상당한 영향을 미치기 때문이다. 본 고에서는 영국, 호주, 일본에서의 LM 통화 접속경로설정 사례와 국내현황을 살펴보고 현행제도의 개선대안을 검토해 보고자 한다.
통계를 의미 있게 학습하기 위해서는 실제 데이터로 통계적 문제해결을 경험할 수 있는 기회를 제공해야 한다. 특히 문제 설정 단계에서의 탐구 질문은 학생들이 통계적 문제해결 과정의 시작부터 결론까지 성공적으로 안내하는 데에 중요하다. 이에 본 연구는 문제 설정 단계에서 예비 수학교사들의 탐구 질문에 대해 혼합연구방법을 실시하였다. 그 결과 일부 예비 수학교사들은 통계적 질문을 분류하는 과정에서 질문의 의미나 변수가 명확하지 않거나 통계 지식에 대한 오개념으로 인하여 통계적으로 해결할 수 없는 질문을 분류하였다. 또한 예비 수학교사들의 50%만이 통계적 문제해결에 적합한 6가지 조건을 모두 충족시켰으며, 나머지 50%는 일부 조건만 충족시켰다. 따라서 이러한 결과는 예비 수학교사들에게 교사 교육을 통해 통계적 문제해결 과정을 경험할 수 있는 기회를 제공해야하며, 그 중 문제 설정 단계는 매우 중요하므로 문제 설정 단계도 일련의 세분화된 과정이 필요하다는 점을 제안할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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