이 논문에서는 표본조사에서 자주 사용되는 표본의 대표성, 비편향성, 그리고 효율성에 개넘에 대하여 고찰하였다. 표본의 대표성은 조사단위의 포함확률로 표현되며 조사모집단의 포함범위와 연관이 있는 반면, 비편향성과 효율성은 표집설계와 추정량에 관련된 개념이다. 비편향성과 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하며 가중치 부여로 나타난다
본 논문에서는 표본조사에서 흔히 말하여지는 ‘표본의 대표성’과 추정의 ‘일치성’, ‘비편향성’, ‘효율성’의 개념을 알아보았다. 표본의 대표성은 표집에 연관된 개념으로 조사모집단의 포함률 및 기초조사의 응답률, 표본섭외 과정의 승락률과 밀접한 관련이 있다. 그리고 추정의 일치성, 비편향성 및 효율성은 표집설계 및 추정량에 동시에 연관된 개념이다. 일치성 및 비편향성은 표본의 대표성을 전제로 한 개념인 반면, 효율성은 표본의 대표성을 전제로 하지 않는다. 표본의 대표성은 포함률, 응답률, 승낙률 등을 제고함으로써 높일 수 있다. 일치성은 관심변수의 일치성과 보조변수의 일치성으로 구분할 수 있으며, 잘 알려진 래킹비 가중법은 모집단 크기를 일치시키는 방법으로 보조변수의 일치성을 높이고자 하는 방법이다. 효율성은 표본의 대표성과는 직접적인 관련이 없으며, 층화표집에서 비례배정과 네이만 배정같은 표본배정, 그리고 사후층화 등은 모두 표본의 대표성이 만족된다는 전제 아래 추정의 효율성을 높이고자 하는 방법들이다.
클러스터링 성능 평가를 위한 척도로 여러 공식이 개발되어 사용되어왔다. 이들 평가척도는 가급적 범위가 제한되며, 가환성이 있고, 비편향적이며 단일 척도일 필요가 있다. 기존 평가 척도에 대해서 검토한 후 비편향적인 단일 척도 WACS를 개발하였다. 클러스터 수를 달리하는 클러스터링 결과에 대해 여러 평가척도를 적용해서 성능을 평가하는 실험을 통해서 WACS 척도가 평가척도로서의 요건을 만족시킨다는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 외부강선으로 긴장된 PSC 거더의 비선형 해석방법에 대한 연구를 수행하였다. 외부강선은 정착부와 편향부에서만 부재와 일체로 거동을 하고 정착부-편향부, 편향부-편향부 사이에서 독립적인 거동을 보이는 특성으로 인해 구조물의 처짐이 증가할 경우 부재와 외부강선의 편심량이 감소하여 모멘트가 변화하는 2차 효과(secondary effect)가 발생한다. 또한 편향부에서 외부강선의 인장력 차이로 인해 슬립(slip)이 발생할 경우 외부강선의 인장력이 재분배되어 복잡한 비선형 거동을 보이게 된다. 이 논문에서는 정착부-편향부, 편향부-편향부 사이의 외부강선을 여러 개의 곡선요소로 모사하고, 편향부에서의 마찰력과 driving force(미끄러지는 힘)의 평형관계를 이용하여 외부강선의 인장력을 재분배함으로써 편향부에서의 슬립효과를 고려하였다. 이 논문에서 제시한 외부강선의 유한요소모델과 해석방법을 저자들이 개발한 시공단계를 고려한 PSC 뼈대의 비선형 해석 프로그램에 통합하고, 외부강선으로 긴장된 PSC 보의 해석에 적용하여 외부강선에 대한 유한요소모델 및 해석방법의 정당성과 적용성을 확인하였다. 또한 편향부의 수와 편향부에서의 마찰계수에 따른 극한거동을 검토해본 결과, 편향부의 수가 증가할수록 PSC 보의 항복하중과 극한하중은 증가하였으며, 편향부에서의 마찰계수에 따른 극한거동은 외부강선과 편향부 사이의 마찰력으로 인해 부재에 전달되는 모멘트의 영향에 따라 마찰계수가 적정한 값일 경우에 극한내력이 최대치를 보이는 것을 확인하였다.
본 연구는 실제 또래관계에 비해 자신의 또래관계를 긍정적으로 편향되게 지각하는 경향이 주관적 안녕감 및 기본심리욕구 지지적인 대인행동과 어떠한 관계가 있는지 규명하는데 목적이 있었다. 특히 긍정적 착각의 적정한계선 가설을 검증하기 위해 자기평가편향이 이들 변인과 곡선관계가 있는지 살펴보고자 하였다. 이를 위해 초등학교 5, 6학년 346명을 대상으로 또래관계에 한정된 영역특수적 자기평가와 그에 상응하는 객관적 또래관계 지표인 내향중심성을 준거로 자기평가편향을 측정하였다. 연구결과, 또래관계에 대한 자기평가편향은 남학생에 비해 여학생에게서 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 자기평가편향은 부정정서와 유의미한 정적 곡선관계, 관계성지지 대인행동과 유의미한 부적 곡선관계가 있는 것으로 나타났다. 이는 긍정적 착각의 적정한계선 가설이 의미하는 바와 같이, 긍정적 자기평가편향이 높을수록 부정정서는 낮고 대인관계에서 타인의 관계성 욕구를 지지하는 대인행동을 많이 하지만, 자기평가편향이 적정 수준을 넘어서면 오히려 부정정서는 높아지고 관계성 지지행동은 더 이상 증가하지 않음을 의미한다. 그러나 긍정정서, 유능성지지 대인행동, 자율성지지 대인행동에 대해 정적 선형관계를 나타낸바, 긍정적 착각의 적정한계선 가설이 모든 결과변인에 해당하는 것은 아니었다. 연구의 의의 및 후속연구를 위한 제언이 논의되었다.
본 논문에서는 제어 입력이 있는 이산 시간 상태 공간 모델에 대한 유한기억구조(Finite Memory Structure, FMS) 스무딩 필터(Smoothing filter)를 개발한다. FMS 스무딩 필터는 가장 최근 윈도우의 유한 관측값과 제어 입력값만을 이용하여 비편향성 제약조건하에서 최소 분산 성능 지표의 최적화 문제를 직접 해결함으로써 얻어진다. FMS 스무딩 필터는 비편향성(Unbiasedness), 무진동성(Deadbeat) 및 시불변성(Time-invariance)과 같은 내재적으로 좋은 특성을 갖는다. 또한, 관측값과 추정값이 구해지는 시간 사이의 지연 길이에 따라 FMS 스무딩 필터는 기존의 FMS 필터들과 동등함을 보인다. 마지막으로, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안된 FMS 스무딩 필터의 내재적인 강인성(Robustness)을 검증하기 위해 일시적인 모델 불확실성을 가진 시스템에 FMS 스무딩 필터를 적용해본다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 FMS 스무딩 필터가 기존의 FMS 필터와 칼만(Kalman) 필터보다 우수할 수 있음을 보여준다.
Arizono와 Ohta(1989)에 의해 소개된 정규성 검정은 쿨백-라이블러 판별정보를 이용하고 있으며, 검정통계량의 유도에 기반이 되는 판별정보의 추정량을 얻기 위해 Vasicek(1976)의 표본엔트로피와 분산의 최대가능도 추정량을 사용했다. 그런데 두 추정량은 편향성을 가지게 되므로 보다 정확한 판별정보의 추정을 위해 비편향 추정량을 사용하는 것이 바람직하다. 본 논문에서는 편향을 수정한 엔트로피 추정량과 분산의 균일최소분산비편향 추정량을 사용하여 판별정보의 추정량을 구하고 이로부터 유도되는 검정통계량을 사용하는 개선된 정규성 검정을 제시한다. 제안한 검정의 특성을 규명하고 검정력 비교를 위해서 모의실험을 수행한다.
이 연구에서는 쇄석말뚝공법의 한계상태설계법 적용을 위하여 양질의 현장재하시험 자료로부터 저항편향계수의 통계적 특성을 분석하고 지반 불확실성 및 시공 오차를 고려한 총 저항편향계수를 산정하였다. 저항편향계수 산정을 위한 예측모델은 기존 모델들에 비하여 높은 예측성능을 보인 Bong and Kim(2017)의 MLR 모형을 활용하였으며 그 적합성을 평가하였다. 저항편향계수의 확률분포를 산정하기 위하여 카이제곱 적합도 검정을 수행하였으며 정규분포가 가장 적합한 것으로 나타났다. 공칭저항의 총 변동성은 점토의 비배수전단강도 및 쇄석말뚝 시공 시 발생할 수 있는 시공 오차에 대한 불확실성을 포함하여 산정하였다. 최종적으로 총 저항편향계수의 확률분포는 로그정규분포를 따르는 것으로 나타났다. 총 저항편향계수의 변동성에 따른 확률분포의 매개변수는 Monte Carlo 시뮬레이션을 통하여 산정하였으며, 간편한 적용을 위하여 이에 대한 회귀식을 제안하였다.
전기검층은 지층의 전기비저항을 측정하는 물리검층법으로 전극배열에 따른 전기비저항 변화에서 지층내의 수포화도를 평가하는데 이용된다. 전기검층은 시추공 효과 및 인접한 지층의 두께와 전기비저항 들에 의해 많은 영향을 받는다. 이러한 시추공 효과 및 인접 지층의 영향은 시추공 내에서 전기검층 손데가 중심으로부터 편향되었을 때 더 커진다. 노말검층 손데가 시추공 내에서 편향되었을 때, 단노말과 장노말 검층자료의 정확한 해석의 기초를 마련하기 위해 검층손데의 편향에 의한 전기검층 자료의 왜곡을 수치모델링을 이용하여 분석하였다. 이를 위해 노말검층 손데의 편향으로 인한 3차원적 기하학적 구조를 단순화 시킬 수 있는 새로운 좌표 체계를 제안하고, 이 좌표계에서 Fourier 급수 전개(Fourier series expansion)를 수행하였다. 여러 개의 서로 연동된 이차원 문제들을 풀기 위하여 이차원 hp goal-oriented high-order self-adaptive hp (h는 셀의 크기, p는 근사 차수를 의미) 유한요소법에 기초한 알고리즘을 적용하였다. 이 알고리즘은 모델링 영역 내에서 자동적으로 각 격자 셀에서의 h와 p를 바꿔가면서 최적의 격자를 생생하여 원하는 정밀도의 해를 도출할 수 있다. 수치모델링 결과, 이 연구에서 제안한 알고리즘으로 정확하고 신뢰성 있는 해를 얻을 수 있었다. 검층손데의 편향 영향은 시추공경이나 시추공 이수의 전기비저항이 큰 경우, 그리고 지층의 전기비저항이 낮은 경우에 큰 것을 알 수 있었다.
본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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