계속 반복하여 실시되는 통계조사에서 조사원은 오차를 발생시키는 주요 요인으로 간주되고 있다 조사원에 의한 오차를 측정하는 방법으로서 조사표 형태별로 조사원, 집락 및 가구 등 변수에 따라 할당하고 선계방법에 따른 추정 값에 대한 효과 및 효과의 분산을 산출하는 모델을 제시한다. 또한 실제 조사모델로부터 품질관리표본을 추출하여 이를 대상으로 리인터뷰를 실시한 결과를 조사원의 인구통계학적 특성별로 분석하고 불일치지수 등을 산출함으로써 오차를 분석하는 방법을 제시한다.
상호의존성을 검증하기 위해 통계적 측정치를 사용한 심층 분석을 통해 섹터 기반 상장지수펀드를 중심으로 금융 네트워크의 불일치를 분석한다. 최소 스패닝 트리, p 값 기반 네트워크와 같은 방법론을 채택하여 가격 기반 불일치를 조사하여 금융 데이터 내의 기본 네트워크 구조를 파악합니다. 우리의 주요 기여는 다양한 측정치와 네트워크 분석을 사용하여 금융 시장에 대한 다양한 통찰력을 제공하는 방법을 보여주는 것이다.
본 연구는 기대불일치의 긍정적 속성과 부정적 속성이 대학생의 만족도와 충성도에 미치는 차별적 영향력을 분석하는 데 목적을 두었다. 이를 위해 본 연구는 전국 32개 대학의 학생 1,400명을 대상으로 실시한 '대학생의 학교생활 만족도 조사 연구'를 위해 수집된 설문자료에서 기대불일치와 관련된 부분을 발췌하여 사용하였다. 자료분석 시 긍정적 불일치와 부정적 불일치가 만족도 및 충성도에 미치는 경로지수를 산출하기 위하여 단순회귀분석 방법을 활용하였다. 연구결과에서 나타난 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 불일치의 속성이 만족도에 미치는 영향은 긍정적 불일치의 경우 정(+)의 영향(${\beta}=.188$)을 미치는 반면, 부정적 불일치는 부(-)의 영향(${\beta}=-.326$)을 미치는 것으로 밝혀져 기대불일치이론을 지지하였다. 둘째, 불일치의 속성이 충성도에 미치는 영향은 부정적 불일치의 경우 유의미한 반면(${\beta}=-.105$), 긍정적 불일치의 경우 유의미하지 않는 것으로 나타났다. 이들 결과는 불일치의 부정적 속성이 긍정적 속성에 비해 만족도와 충성도에 대해 2~7배 정도 더 강력한 힘으로 영향을 미치고 있음을 시사한다. 이러한 결과를 토대로 본 연구는 학생의 만족도와 충성도는 교육성과의 지표라는 점에서 공통점을 지니지만 그 제고전략에 대해서는 별개의 차원에서 접근할 것을 제언하였다. 아울러 대학은 불일치의 부정적 요소의 가중적 파급효과를 고려하여 특히 학생들이 표출하는 불만 요소에 대해 보다 적극적으로 대처할 것을 제안하였다.
합류부에서의 지류의 합류각, 지류와 본류의 유량비에 추가하여, 본류 준설에 의한 하상고 불일치에 따른 다양한 양상의 분리구역의 특성을 CCHE2D 모형을 사용하여 분석하였다. 분리구역은 지류가 합류되어진 직후 단면에서의 유속이 0(영)인 경계로 정의하였다. 합류각 $30^{\circ}$ 이하에서는 분리구역이 형성되지 않았다. 유량비와 합류각 증가에 따른 분리구역의 크기는 일반적으로 증가하는 양상으로 나타났다. 준설 깊이비 증가에 따른 분리구역의 크기는 합류부 수용체의 증가에 기인한 지류에서의 상대적인 운동량의 감소로 인하여 감소되었다. 유량비와 합류각의 변화에 따른 분리구역의 수축지수를 규명하였고, 통수기능의 저하에 따른 배수영향을 확인하였다. 합류각, 유량비, 준설 깊이비에 따른 분리구역의 형상지수의 관계식을 제안하였다.
본 연구는 성역할 정체성 및 성역할 불일치가 남성과 여성의 외모만족도와 자아존중감에 미치는 영향을 비교하는데 목적이 있다. 일치이론, 양성성 이론, 남성성 이론, 자아불일치 이론 등이 성역할이 외모만족도와 자아존중감에 미치는 영향의 예측을 위해 고찰되었다. 자료수집을 위해서는 서울과 수도권에 거주하는 20-40세의 남성 125명과 여성 197명이 편의표집 되었다. 공변량 구조분석으로 분석한 결과, 남성의 경우, 외모만족도와 자아존중감모두 지각된 남성성만이 영향을 미쳤다. 이에 비하여, 여성들의 경우, 외모만족도에는 지각된 여성성, 여성성 불일치, 남성성 불일치가 영향을 미쳤으며, 자아존중감에는 지각된 여성성, 지각된 남성성, 여성성 불일치, 남성성 불일치가 영향을 미쳤다. 신체질량지수는 여성 경우에만 자아존중감에 영향을 주었다. 본 연구의 곁과는 여성과 남성에 대한 사회적 기대의 차이를 반영하는 것으로, 신체이미지 카운슬러 등의 실무자들이 젊은 여성들의 자아존중감과 외모만족도를 고양하는 데 중요한 시사점이 될 수 있을 것이다.
3DTV를 시청하는 경우 조절거리는 TV 화면까지의 거리에 해당하지만, 수렴거리는 좌 우 영상의 화면 시차에 따라 영상의 도출과 후퇴의 깊이가 변하게 되고 수렴거리와 조절거리에 불일치가 발생하게 된다. 3DTV의 입체영상을 시청할 때 발생하는 시각적 불편감은 이러한 수렴과 조절과정의 불일치가 가장 주된 원인으로 알려졌다. 본 연구에서는 입체영상의 시각적 자극으로 눈에서부터 시작된 시각피로감이 인체에 전해지는 단계, 즉 정보의 최종 통합기관인 뇌에 전달결과로서의 생체적 반응을 EEG 방법으로 측정하였다. 3DTV 시청 전 후의 뇌파측정과 뇌기능지수 분석에 의한 방법으로 실험한 결과 시각피로는 ${\delta}$, ${\theta}$, ${\alpha}$, SMR, ${\beta}$Low, ${\beta}$High 파 등 여러 종류의 뇌파 밴드에 영향을 미치고 있었다.
최근 경제 사회의 급속한 발전에 따라 개인의 활동분야가 다양해지고 개인비밀보호 인식이 커지면서 응답자들이 통계조사에 잘 협조하지 않는 경우가 늘어나고 있다. 따라서 대부분의 통계를 현장조사에 의존하여 생산하고 있는 통계청에서는 현장조사 결과물의 품질상태에 좀 더 관심을 가져야만 하게 되었다. 이러한 현장조사에 대한 풀질관리의 일환으로 현재 통계청에서는 통계별 조사대상으로부터 품질관리표본(Quality Control Sample)을 추출하고 이를 대상으로 리인터뷰를 실시함으로써 응답오차측정, 조사현장의 실터파악, 응답자 의견수렴 등에 활용하고 있다. 리인터뷰는 조사직원의 고의적인 자료조작 또는 보충교육 필요성 등 현장조사업무를 평가하거나 응답분산(simple response variation), 응답편의(response bias) 등을 산출하고, 이를 분석하는 모델을 이용하여 응답결과의 신뢰도를 분석하는데 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 품질관리표본(QC Sample) 설계 및 추출, 리인터뷰 시나리오개발, CATI(Computer Assisted Telephone Interviewing)를 이용한 리인터뷰 기법 등을 통계청 사업체조사 모니터링 사례를 중심으로 설명하고 조사직원 특성별 응답오차 측정 및 비교, 정확성 항목에 대한 차이분석 등 격과에 대하여 논하고자 한다.
목 적:본 연구는 양측 손목 액티그라프(wrist actigraphy:WATG) 간의 WATG 지수와 각각의 WATG와 야간수면다원검사(nocturnal polysomnography:NPSG) 간의 수면지수를 비교 분석하여 차이와 일치도를 보고자 하였다. 방 법:우수 우성인 22명(평균연령 $43.9{\pm}13.3$세, 남:여=14:8)의 치료받지 않은 일차성 수면장애를 가진 환자(primary insomnia=8, simple snorer=2, obstructive sleep apnea=12)를 대상으로 선정하였다. 대상자들은 양측 손목에 WATG를 착용한 채 1일밤 NPSG를 시행하였다. 양측 WATG 지수간을 상관관계 및 차이를 분석하였다. 각 WATG와 NPSG 간의 수면기간시간, 총수면시간, 수면 잠복기, 수면효율 및 각성 시간에 대하여 상관관계 및 차이를 분석하였다. 결 과:양측 WATG 지수간의 상관관계 분석에서 수면잠복기와 수면분절지수에서 유의한 상관관계가 없었고, 그외의 다른 수면지수들에서는 통계적으로 유의한 수준으로 양의 상관관계가 있었다(p<0.05). 양측 WATG의 수면지수 간의 양적 비교에서는 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 각 WATG와 NPSG 수면지수 간의 상관관계 분석에서 양측 WATG 수면기간시간, 좌측 WATG의 수면잠복기 그리고 우측 WATG의 총수면시간이 유의한 양의 상관관계를 보였고, 우측 WATG의 수면효율은 유의한 음의 상관관계를 보였다. 각 WATG와 NPSG 수면지수 간의 양적 비교에서 NPSG에 비해 WATG에서 양측의 수면기간시간(p<0.001, p<0.001)과 우측의 각성시간(p<0.05)은 감소되었으며, 좌측의 수면잠복기(p<0.001)와 우측의 총수면시간과 수면효율(p<0.05, p<0.05)은 증가되었다. 결 론:양측 WATG 수면지수 간의 상관관계에서 수면잠복기와 수면분절지수의 불일치는 각성시간 동안 WATG의 활동도가 양측간에 차별적으로 발생할 수 있다는 것을 의미한다. NPSG와 각 WATG의 수면지수 상관관계에서 보여주고 있는 불일치는 일일밤 수면분석을 위해 NPSG를 대신하여 WATG를 이용하는 것에 제한된 점이 있다는 것을 시사한다.
풍력자원지도의 작성을 위해 기본적으로 지형고도자료, 지면조도자료, 풍황자료가 필요하다. 그 중 지면조도자료의 경우 토지피복분류 기법을 통한 토지피복지도를 이용하여 구할 수 있다. 지면조도지도의 경우 토지피복의 성질에 따라 풍속의 조도계수가 다르게 되며, 이러한 조도계수에 근거하여 정확한 지면조도지도를 만들 수 있다. 본 연구에서는 Landsat위성자료를 이용하여 무감독 분류 방법과 식생지수법을 사용하여 지면조도자료를 생성한 후 풍력자원지도를 작성하였다. 이렇게 만들어진 풍력자원지도를 근거로 식생지수법의 사용이 무감독 분류 기법에 비하여 타당한지를 검증하였다. 그 결과, 식생지수를 사용한 풍력자원지도는 관측 자료와 비교한 경과 60% 이상의 등급 일치율을 보였고 불일치하는 픽셀에 대해서는 최대 등급의 차이를 넘지 않았다. 따라서 풍력자원지도 생성 시 필요한 지면조도지도를 계산할 경우 식생지수를 이용한 분류방법이 효과적인 것으로 판단된다.
특징 정규화는 음성 특징 파라미터들의 통계적인 특성의 정규화를 통해 훈련 및 테스트 조건 사이의 환경 불일치의 영향을 감소시키는 방법으로서 기존의 Gaussian mixture model-hidden Markov model(GMM-HMM) 기반의 음성인식 시스템에서 우수한 성능개선을 입증한 바 있다. 하지만 심층신경망(deep neural network, DNN) 기반의 음성인식 시스템에서는 환경 불일치의 영향을 최소화 하는 것이 반드시 최고의 성능 개선으로 연결되지는 않는다. 본 논문에서는 이러한 현상의 원인을 과도한 특징 정규화로 인한 정보손실 때문이라 보고, 음향모델을 훈련 하는데 유용한 정보는 보존하면서 환경 불일치의 영향은 적절히 감소시켜 음성인식 성능을 최대화 하는 특징 정규화 방식이 있는 지 검토해보고자 한다. 이를 위해 평균 정규화(mean normalization, MN)와 평균 및 분산 정규화(mean and variance normalization, MVN)의 절충 방식인 평균 및 지수적 분산 정규화(mean and exponentiated variance normalization, MEVN)를 도입하여, 잡음 및 잔향 환경에서 분산에 대한 정규화의 정도에 따른 DNN 기반의 음성인식 시스템의 성능을 비교한다. 실험 결과, 성능 개선의 폭이 크지는 않으나 분산 정규화의 정도에 따라 MEVN이 MN과 MVN보다 성능이 우수함을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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