• 제목/요약/키워드: 사전확률

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확률적 reduced K-means 군집분석 (Probabilistic reduced K-means cluster analysis)

  • 이승훈;송주원
    • 응용통계연구
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    • 제34권6호
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    • pp.905-922
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    • 2021
  • 라벨 없이 진행되는 비지도 학습 중 하나인 군집분석은 자료에 어떤 그룹이 내포되어 있는지 사전 지식이 없을 경우에 군집을 발굴하고, 군집 간의 특성 차이와 군집 안에서의 유사성을 분석하고자 할 때 유용한 방법이다. 기본적인 군집분석 중 하나인 K-means 방법은 변수의 개수가 많아질 때 잘 동작하지 않을 수 있으며, 군집에 대한 해석도 쉽지 않은 문제가 있다. 따라서 고차원 자료의 경우 주성분 분석과 같은 차원 축소 방법을 사용하여 변수의 개수를 줄인 후에 K-means 군집분석을 행하는 Tandem 군집분석이 제안되었다. 하지만 차원 축소 방법을 이용해서 찾아낸 축소 차원이 반드시 군집에 대한 구조를 잘 반영할 것이라는 보장은 없다. 특히 군집의 구조와는 상관없는 변수들의 분산 또는 공분산이 클 때, 주성분 분석을 통한 차원 축소는 오히려 군집의 구조를 가릴 수 있다. 이에 따라 군집분석과 차원 축소를 동시에 진행하는 방법들이 제안되어 왔다. 그 중에서도 본 연구에서는 De Soete와 Carroll (1994)이 제안한 방법론을 확률적인 모형으로 바꿔 군집분석을 진행하는 확률적 reduced K-means를 제안한다. 모의실험 결과 차원 축소를 배제한 군집분석과 Tandem 군집분석보다 더 좋은 군집을 형성함을 알 수 있었고 군집 당 표본 크기에 비해 변수의 개수가 많은 자료에서 기존의 비 확률적 reduced K-means 군집분석에 비해 우수한 성능을 확인했다. 보스턴 자료에서는 다른 군집분석 방법론보다 명확한 군집이 형성됨을 확인했다.

무선 센서 노드의 강한 보안 강도를 위해 이중 해쉬 체인을 적용한 키 사전 분배 기법 (A Key Pre-distribution Scheme Using Double Hash Chain for Strong Security Strength of Wireless Sensor Node)

  • 정윤수;김용태;박길철;이상호
    • 한국통신학회논문지
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    • 제33권8C호
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    • pp.633-641
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    • 2008
  • 무선 센서 네트워크에서는 물리적인 접근과는 무관하게 jamming이나 eavesdropping과 같은 공격이 쉽게 발생하기 때문에 무선 센서 네트워크에서의 보안은 중요한 요구 사항 중에 하나이다. 무선 센서 네트워크에서 보안을 향상시키기 위해 최근 키 관련 기법들이 활발히 연구되고 있지만 현재까지 연구된 기법들은 노드가 공유하고 있는 공유키의 발견을 위하여 시간과 에너지가 많이 소요되므로 무선 네트워크 환경에 적합하지 않다. 특히, 무선센서 네트워크를 구성하고 있는 구성 요소 중 게이트웨이 역할을 담당하는 노드의 안정성은 여러 보안 공격에 취약하다. 따라서, 이 논문에서는 확률적 키에 의존하지 않으면서 게이트웨이 역할을 담당하는 노드의 안전성을 향상시키기 위해 랜덤 키 사전 분배 기술과 이중 해쉬 체인을 조합한 키 사전 분배 기법을 제안한다. 제안 기법은 기존 기법보다 적은 저장 공간과 강한 보안 강도를 유지할 수 있기 때문에 동일 보안 강도를 가지고 있는 기존 기법들보다 효율성이 좋고, 작은 크기의 키 생성 키 셋을 사용하기 때문에 네트워크 확장성에 효율적이며 센서노드의 저장 오버헤드를 크게 줄일 수 있다.

베이지안 네트워크를 이용한 기업의 사회적 책임활동과 재무성과 (Bayesian Network Analysis for the Dynamic Prediction of Financial Performance Using Corporate Social Responsibility Activities)

  • 선은정
    • 경영과정보연구
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    • 제34권5호
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    • pp.71-92
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    • 2015
  • 본 연구는 기업의 사회적 책임(CSR: corporate social responsibility)활동이 재무성과에 미치는 영향을 베이지안 네트워크를 통해 분석하였다. 본 연구에서는 선행연구에서 널리 사용되어 온 분석방법인 다중회귀분석방법의 종속변수와 설명변수간에 획일적인 선형함수만을 가정하는데에서 나오는 문제점을 극복하고자 한다. 즉, 기업의 재무성과에 영향을 미치는 경영자의 사회적 책임활동간에 존재하는 인과관계를 도출할 필요가 있다. 이는 어떤 변수가 다른 어떤 변수와 직접 또는 간접적 인과관계를 통하여 기업의 재무성과에 영향을 주는지를 의사결정자에게 알려줌으로써 보다 효과적으로 기업의 재무성과를 개선시킬 수 있도록 지원할 수 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 일반 베이지안 네트워크 (GBN: General Bayesian Network)을 제안하고 GBN에서 유도되는 마코프 블랭킷 (Markov Blanket)을 제시한다. 본 연구는 경제정의실천시민연합 산하 경제정의연구소에서 조사한 한국의 대표적 기업 약200개의 2005년부터 2011년까지 경제정의지수(Korean economic justice institute index: KEJI index)를 기초로 실험한 결과 기업성과측정치에 따라 차이는 보이지만 건전성(CSR1_20)과 경제발전기여도(CSR7_10)는 모든 기업의 재무성과에 직접적인 인과관계를 나타내었으며, 소비자보호만족도(CSR4_7), 환경보호만족도(CSR5_10) 및 종업원만족도(CSR6_10)는 각 측정지표간의 직 간접적인 인과관계를 나타내어 서로에게 중요한 영향을 미치고 있음을 나타내었다. 또한, what-if 민감도 분석을 통해 기업재무성과에 직접적인 인과관계가 있는 변수들의 사전확률이 변할 대 사후확률의 변화를 분석하여, 본 연구에서 제안한 방법이 모두 통계적으로 유의한 결과를 제공한다는 것이 실증적으로 검증되었다.

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레이저유도 플라즈마 분광법을 이용한 폐금속 분류를 위한 추정 연성정보 기반의 최빈 분류 기술 (Estimated Soft Information based Most Probable Classification Scheme for Sorting Metal Scraps with Laser-induced Breakdown Spectroscopy)

  • 김에덴;장혜민;신성호;정성호;황의석
    • 자원리싸이클링
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    • 제27권1호
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    • pp.84-91
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    • 2018
  • 본 연구에서는 레이저유도 플라즈마 분광법(Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS) 기반의 금속 종류별 스펙트럼 데이터를 이용하여 연성정보(soft information)를 추정하고 최빈 클래스로 분류하는(most probable classification) 금속 분류 방법을 제안한다. 폐금속 자원과 같이 사전 정보가 없는 금속을 분류하는 경우 몇 가지 핵심 구성성분에 대한 정량 분석을 통해서 클래스를 추정하는 방법이 효율적이다. 이에 따라 부분 집합 기반의 부분최소제곱회귀법(Partial Least Square Regression, PLSR)을 이용하여 LIBS 검출 스펙트럼으로부터 각 성분의 농도를 독립적으로 신뢰성 있게 추정하고, 인증 표준물질(CRM) 등 알려진 모집합의 농도정보에 기반하여 최고 확률을 갖도록 분류하는 기술을 제안한다. 샘플 스펙트럼들의 다변량 분석을 통해서 여러 성분의 추정 농도를 다변량 정규 분포를 갖는 것으로 가정하고 통합(Joint) 추정 연성정보를 구할 수 있으며, 이를 활용한 최빈 확률 검출이나 추가적인 사전 정보의 결합 등을 통해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 기술의 평가를 위해서 9가지 종류의 CRM 금속시료의 LIBS 스펙트럼 데이터를 사용하며, 부분 집합 기반의 PLSR 농도 추정 기술을 기반으로 단변량 혹은 다변량 정규 분포 연성 정보추정을 통해 미지 금속의 검출과 연성 정보의 검출 등을 테스트 하였다. 또한 방사형 차트(Radar chart)를 이용하여 추정된 농도와 획득한 연성정보를 효과적으로 시각화함으로써 기존 라이브러리에 포함된 부분 집합의 금속과 비교하여 해당 금속과의 유사성을 그래프를 통해 추정할 수 있다.

부산 북항·감천항의 위험화물운반선 통항패턴에 관한 연구 (A Study on the Traffic Patterns of Dangerous Goods Carriers in Busan North and Gamcheon Port)

  • 김종관;김세원;이윤석
    • 해양환경안전학회지
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    • 제23권1호
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    • pp.9-16
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    • 2017
  • 우리나라 주요 항만의 입출항 통항패턴을 연구하기 위한 사전 연구로서, 부산항에 입 출항하는 위험화물운반선의 통항량을 항만운영정보시스템(Port Management Information Systim, Port-MIS) 자료를 이용하여 사전 조사하고, 통항량이 가장 높은 각 계절별 연속 3일을 선별하였다. 해양안전종합정보시스템(General Information Center on Maritime Safety & Security, GICOMS) 자료를 이용하여 선별된 12일간 위험화물운반선의 부산항 주요 통항로의 통항 패턴을 분석하였다. 또한 주요 입출항 지점인 북항 오륙도 방파제와 감천항 동방파제의 위험 화물운반선의 통항 이격거리를 분석하였다. 항로 단면에서 선박의 궤적이 정규분포를 이룬다는 가정을 근거로 해상교통안전진단 등에서 정규분포의 누적 확률분포 함수를 이용하여 충돌확률을 추정하여 사용하고 있지만, 오륙도 방파제 입출항 및 감천항 동방파제 입항에서의 선박의 항해 궤적은 KS-test 및 SW-test를 이용한 정규성 검정결과 정규분포를 따르지 않는 것으로 평가되었다. 특히 북항에서는 선박의 우측통항 경향이 두드러지게 나타났다. 일반적인 통항이론의 적용보다는 항만의 특성에 맞는 통항모델을 개발하여, 해상교통안전진단 등에서 적용하는 것이 바람직하여 이에 대한 후속연구가 필요할 것으로 판단된다.

NCS 기반 학습평가 사례: 전문대학 방사선과 학생들을 대상으로 (Examples of NCS-based Learning Assessment: For the College of Radiotechnology)

  • 박정규
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.407-414
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    • 2019
  • 최근 NCS 교육기반으로 개편된 이후 NCS에서 요구하는 직업기초능력과 직무능력을 향상하기 위한 다양한 학습방법이 모색되고 있으며, 그에 따른 평가방법이 절실히 필요하다. 본 연구에서는 전문대학 방사선과 학생들을 대상으로 NCS 교육과정에서 요구하는 직무능력과 직업기초능력을 향상시키기 위하여 평가 사례로 메타인지 학습과 하브루타 학습을 적용하여 평가하였다. 적용한 결과, 메타인지 학습 대응 표본 통계량에서는 사전 메타인지학습 설문을 5점 척도로 했을 경우 평균 2.6883, 사후 메타인지 학습 설문 평균은 4.2468로 나타나 약 1.55점 향상되었다. 상관계수는 0.782, 유의확률은 0.045로 유의하게 나타났다. 하브루타 학습 대응 표본 통계량에서는 사전 하브루타 학습 설문을 5점 척도로 했을 경우 평균 3.1515, 사후 하브루타 학습 설문 평균은 4.3853으로 나타나 약 1.23점 향상되었다. 상관계수는 0.631, 유의확률은 0.049로 유의하게 나타났다. 메타인지 학습과 하브루타 학습이 상관관계가 있는지 이변량 상관계수를 통하여 알아 본 결과, 메타인지의 평균은 3.4675, 하브루타의 평균은 3.7684로 나타났으며 메타인지 학습과 하브루타 학습은 -0.042의 상관관계를 가지며 통계적으로 유의한 차이는 없는 것으로 나타났다. 따라서 직무능력을 향상시키기 위한 학습방법은 교과목 특성을 고려하여 적용해야 할 것이다.

센서 네트워크에서의 쿼럼 시스템을 이용한 키 사전 분배 (Key Pre-distribution using the Quorum System in Wireless Sensor Networks)

  • 강지명;이성렬;조성호;김종권;안정철
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제33권3호
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    • pp.193-200
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    • 2006
  • 센서 네트워크는 침입탐지, 원격 감시 등 보안이 꼭 필요한 환경에서 사용될 것으로 예상된다. 이와 같은 센서네트워크에서 기밀성과 같은 보안성을 제공하기 위해서 센서 노드들은 공유키를 가지고 있어야 한다. 현재까지 제안된 기본적인 키 분배 기법은 키가 너무 많이 필요하거나, 노출된 센서에 의해서 키가 너무 많이 노출되는 등 보안 측면에서 취약했다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 확률적 키 분배기법이라는 적은 수의 키로 노드 간의 키 공유를 확률적으로 보장하는 새로운 키 분배 기법이 제안되었다. 그러나 이 기법은 노드 간에 키의 공유가 항상 보장되지 않기 때문에 물리적인 이웃 노드라도 통신을 진행하지 못하게 되어 비효율적인 라우팅이 발생하거나, 별도의 라우팅 프로토콜을 필요로 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 쿼럼 시스템(quorum system)을 이용하여, 노드에서 필요로 하는 키의 수를 줄이면서도 이웃 노드와 키 공유를 언제나 보장하는 새로운 키 분배 방법을 제안한다. 또한 노드 분포 정보(deployment knowledge)를 아는 상황에서 쿼럼 시스템을 확장하여 센서 노드에서 필요로 하는 키의 수를 줄이고 보안성과 연결성을 지원할 수 있는 방안을 제시한다.

협대역표적 추적자동개시의 견실성 향상에 대한 연구 (A study on the improvement of robust automatic initiated tracking on narrowband target)

  • 김성원;조현덕;권택익
    • 한국음향학회지
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    • 제39권6호
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    • pp.549-558
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    • 2020
  • 본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소 하였다.

로지스틱 회귀분석을 이용한 BIM 설계 검토에 의하여 발견된 설계 오류와 그 영향도간의 관계 분석 (Analysis of the Relations between Design Errors Detected during BIM-based Design Validation and their Impacts Using Logistic Regression)

  • 원종성;김재엽
    • 한국건축시공학회지
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    • 제17권6호
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    • pp.535-544
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    • 2017
  • 본 논문은 BIM 기반 설계 검토를 통하여 사전에 방지된 설계 오류와 그 영향도를 통계적으로 분석한다. 이를 위하여 한국에서 수행되었던 2개 BIM 프로젝트에서 BIM 기반 설계 검토를 도입함으로써 발견되었던 약 800여건 이상의 설계오류를 설계 오류 발생 원인별(비논리적 오류, 도면 상이, 누락), 발생 공종별(구조, 건축, 설비)로 분류한다. 시공 이전에 발견된 설계 오류로 인하여 발생할 수 있는 재작업과 공사비, 공사기간, 품질에의 영향 여부를 해당 현장의 실무자와의 인터뷰를 통해서 분류하고, 설계 오류와의 확률적 관계를 로지스틱 회귀분석을 이용하여 분석한다. 분석결과, 설계 오류 발생원인이 공사비 증가, 공기 지연, 품질 저하, 재작업을 유발 확률 예측에 통계적으로 가장 유의미한 관계가 있었다. 두 개의 프로젝트에서 수집된 자료만을 활용하여 설계 오류 간의 관계를 분석하였지만 설계 오류의 특성의 관계가 유사하다는 점에서 의미가 있다고 할 수 있다. 향후에는 다수의 프로젝트에서 수집된 자료를 분석하여 이를 검증하고자 한다.

마르코프 체인 모형을 이용한 직종별 취업자의 공간적 분포 변화 예측 (Prediction for the Spatial Distribution of Occupational Employment by Applying Markov Chain Model)

  • 박소현;이금숙
    • 대한지리학회지
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    • 제51권4호
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    • pp.525-539
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    • 2016
  • 본 연구는 사후분포를 예측하는 베이지안 추정기법의 일환인 마르코프 체인 모형을 적용하여 직업요인 인구이동에 따른 직종별 취업자의 공간적 분포에 나타나는 변화를 예측하였다. 이를 위해 인구이동의 사유 중 직업요인 이동량을 추출하여 직업을 요인으로 하는 인구이동 패턴을 파악하고, 직업요인 인구이동의 추이확률 산출 값을 토대로 채프만-콜모고로프 방정식을 구축하여 장래 지역별 취업자 분포와 직종분포의 변동성을 예측하였다. 분석결과, 서울의 취업자 분포가 감소할 것으로 예측되나 직종 중 단순노무 종사자는 증가할 것으로 예측되었다. 전문가 및 관련 직의 경우 수도권과 일부 광역시를 제외한 모든 지역에서 증가할 것으로 추정되었고, 강원, 충청지역은 전체 직업군의 취업자 분포에 있어 증가세를 나타낼 것으로 예측되었다. 본 연구 결과는 향후 지역 노동시장의 원활한 인력수급이 가능하도록 유입, 유출될 가능성이 높은 인력 및 직종을 중심으로 직업훈련, 취업알선 등 고용지원 서비스를 통해 사전 대비하는 방안 마련에 기초자료로 활용될 수 있다.

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