의미역은 자연어 문장의 서술어와 관련된 논항의 역할을 설명하는 것으로, 주어진 서술어에 대한 논항인식(Argument Identification) 및 분류(Argument Labeling)의 과정을 거쳐 의미역 결정(Semantic Role Labeling)이 이루어진다. 이를 위해서는 격틀 사전을 이용한 방법이나 말뭉치를 이용한 지도 학습(Supervised Learning) 방법이 주를 이루고 있다. 이때, 격틀 사전 또는 의미역 주석 정보가 부착된 말뭉치를 구축하는 것은 필수적이지만, 이러한 노력을 최소화하기 위해 본 논문에서는 비모수적 베이지안 모델(Nonparametric Bayesian Model)을 기반으로 서술어에 가능한 의미역을 추론하는 비지도 학습(Unsupervised Learning)을 수행한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.755-762
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2013
본 논문은 NHPP 소프트웨어 신뢰성모형에서 모수추정과 고장시간에 대한 예측을 다루고자 한다. 소프트웨어 신뢰성모형 Goel-Okumoto모형에서 평균값 함수에 대한 최우추정과 경험적 사전분포를 가정한 공액사전분포에서 베이지안 추정을 다루었다. 실제 자료에서 두 가지 추정법에 의한 모수 추정값을 제공하였으며, 모형의 적합성을 판정하고, 고장수에 대한 예측값을 비교하였다.
최근 우리나라는 지형적, 지리적 조건에 따른 홍수뿐만 아니라 기상이변에 의한 홍수의 발생빈도가 높아 점차 그 피해가 늘어나고 있다. 홍수의 피해는 대규모로 발생하므로 홍수가능지역을 사전에 예측하여 홍수에 의한 피해를 예방할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 홍수기록이 부족한 대규모의 넓은 지역에 대해 홍수가능지역을 예측할 목적으로 DEM과 홍수위를 이용하는 지형학적 방법과 수리모형을 이용하는 수리학적 방법을 사용하여 홍수에 의한 범람가능지역을 예측하였다. 연구대상지역은 과거 홍수에 피해가 가장 컸던 경기도 문산천 유역을 선정하였고, 지형학적 방법과 수리학적 방법을 이용하여 홍수지역을 예측한 결과를 비교 검토하였다. 본 연구의 결과, GIS를 이용하면 광의의 지역에 대해서 개략적인 홍수가능지역을 예측할 수 있었고, 수리모형을 이용하면 정밀하고 정확한 예측이 가능하였다. 위의 두가지 방법을 병행하면 전국 재해지도를 작성할 수 있을 것으로 판단되며, 재해위험에 대한 사전정보를 제공하여 재해에 대비함으로서 피해를 줄일 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구를 통하여 3차원 자력역산 소프트웨어 시작품(KMag3D, 가칭)을 개발하고 개발 시 역점사항을 사용자 매뉴얼 형식으로 소개하였다. KMag3D는 다음 두 가지 사항을 기본 뼈대로 구성되었다. 첫째, 지금까지 자력역산에 일반적으로 적용되는 최소제곱법에 의한 방법 대신 대수적 재구성법에 기반한 알고리즘을 도입하였다. 이는 계산시간과 기억용량을 획기적으로 줄여 3차원 자력역산을 매우 효율적으로 수행한다. 둘째, 대수적 재구성법에 의한 3차원 역산에 필요한 초기모형과 사전정보 모형을 결정하는 데 2차원 수치모델링 및 역산 집합과 주향방향 내삽을 이용하는 방법을 제시하였다. 이는 3차원 역산 알고리즘에 사전정보를 효율적으로 적용하며 특히 매우 실용적임을 보여주었다.
본 논문에서는 비동질 포아송 과정에 기초한 소프트웨어 오류 현상에 대한 신뢰도 모형을 고려하고 사전정보를 이용한 베이지안 추론을 시행하였다. 고장 패턴은 NHPP에 대한 강도함수와 평균값 함수로서 나타낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 모형인 Goel이 제시한 모형과 신뢰성 분포로 많이 사용되는 와이블 분포의 특수형태인 레일리분포와 라플라스 분포를 이용한 모형을 제시하여 베이지안 추론을 시행하고 또, 효율적 모형을 위한 모형선택으로서 편차자승합을 이용하여 비교하였다. 모수의 추정을 위해서 마코브체인 몬테카를로 기법중에 하나인 깁스샘플링을 이용한 근사추정 기법이 사용되었다. 수치적인 예에서는 실측자료인 NTDS 자료를 이용하여 모수 및 신뢰도를 추정하였고 편차자승합을 이용한 모형비교의 결과를 나열하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.431-437
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1998
본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.
최근 멀티미디어를 활용한 정보표현능력 함양을 위하여 컴퓨터그래픽 강좌 개설이 증가하고 있으며, 이와 함께 해당 강좌에 대한 선행학습자가 빠르게 증가하고 있다. 하지만, 대부분 강좌는 선행학습 여부를 고려하지 않고 실행되고 있어서, 학습성취도의 저하와 컴퓨터그래픽 전문가 양성에 제약을 받고 있다. 본 논문에서는 선행학습자들의 차별된 학습 욕구를 파악하고, 구성주의 교육공학 이론에 기초하여, 선행학습 경험이 있는 학생들을 위한 강의모형의 특징과 강의교재의 특성을 제안한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권1호
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pp.31-40
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2009
공간시계열모형은 공간의 위치와 시간의 흐름에 따라 동시에 관측되는 분야인 기상, 지질, 천문, 생태, 역학 등에서 넓이 사용되고 있는 매우 복잡한 모형이다. 본 논문은 공간시계열모형에 대한 모수 추정에 있어서 기존의 최대우도추정 방법이 가지는 컴퓨팅의 문제를 해결하기 위하여 모수에 대한 사전정보와 자료의 정보를 모두 이용하는 깁스샘플링과 같은 MCMC 방법으로 모수를 추정하고, 실제 적용사례분석으로 여러 가지 측도를 구해서 추정된 모수에 대한 수렴진단을 수행하였다.
베이시안 기법의 잡음제거는 사진정보를 모형화하여 베이스 정리에 의해 사후정보를 계산하는 방법이다. 웨이블릿 변환 영역에서 각 대역의 원 신호 히스토그램을 일반화된 라플라시안 분포로 모형화하여 사전정보로 사용가능하다. 잡음 신호의 히스토그램에서 모형을 추정하기 위해서는 잡음편차가 필요하다. 이 논문에서는 단조변환을 이용하여 웨이블릿 변환된 잡음신호 각 대역의 편차를 추정한 후 이 편차에 가중치를 적용하여 모수를 추정한 후 베이스 기법으로 잡음을 제거하였다. 그리고 그 결과를 위너필터에 의해 잡음제거 된 결과와 PSNR로 비교하였다.
2021년 12월 7일 전부 개정된 「도서관법」 (법률 제18547호) 제31조 제1항은 "지방자치단체의 장 또는 시·도교육감은 공립 공공도서관을 설립하려면 미리 공공도서관 설립·운영계획을 수립하여 문화체육관광부장관으로부터 설립타당성에 관한 사전평가를 받아야 한다"고 규정하고 있다. 공공도서관 건립의 사전평가는 공공도서관 건립규모의 적정성 제고 및 분포 조정을 통한 시·도별 및 시·군·구별 불균형 및 격차를 해소하여 지역균형발전을 도모하며 공공도서관 건립단계에서 핵심인프라(사서, 자료, 시설, 시스템 등)의 충실한 확보를 유도하여 서비스 만족도와 운영 내실화를 기할 수 있을 것으로 생각된다. 이에 따라 본 연구는 공공도서관 설립타당성 사전평가제의 기본방향, 평가체계 및 평가모형(안)을 개발·제시하는 데 목적이 있다. 제시한 평가모형(안)은 공공도서관 설립타당성 사전평가제의 법적 근거와 제도적 정당성을 확보하고, 지방자치단체나 교육청은 공공도서관 건립계획 수립에 필요한 지침 제시를 통한 사전평가 준비의 혼란 방지와 편의성 제공하여 부실한 공공도서관 건립 및 운영에 따른 세금 낭비를 차단할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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