본 논문에서는 이종 모델의 특징맵 간 상관관계인 외부적 상관관계와 동종 모델 내부 특징맵 간 상관관계인 내부적 상관관계를 활용하여 교사 모델로부터 학생 모델로 지식을 전이하는 Internal/External Knowledge Distillation (IEKD)를 제안한다. 두 상관관계를 모두 활용하기 위하여 특징맵을 시퀀스 형태로 변환하고, 트랜스포머를 통해 내부적/외부적 상관관계를 고려하여 지식 증류에 적합한 새로운 특징맵을 추출한다. 추출된 특징맵을 증류함으로써 내부적 상관관계와 외부적 상관관계를 함께 학습할 수 있다. 또한 추출된 특징맵을 활용하여 feature matching을 수행함으로써 학생 모델의 정확도 향상을 도모한다. 제안한 지식 증류 방법의 효과를 증명하기 위해, CIFAR-100 데이터 셋에서 "ResNet-32×4/VGG-8" 교사/학생 모델 조합으로 최신 지식 증류 방법보다 향상된 76.23% Top-1 이미지 분류 정확도를 달성하였다.
슈트용 직물을 대상으로 직물이 스치는 소리를 재현하여 이를 녹은하고 FFT 분석을 통하여 얻은 음향 스펙트럼을 기초로 음색을 정량화할 수 있는 요인을 개발하여, 음색 요인과 KES system에 의해 측정한 직물의 물리적 성진 간의 관계를 고찰하고자 하였다. 직물 소리의 음향 스펙트럼을 기초로 하여 최고 음압과 최저 음압의 차이인 ΔL과 최고와 최저 음압에 해당되는 주파수 간 차이인 Δf, 총음압 LPT의 세가지 요인을 음색 요인으로 정하여 각 직물의 음색 요인 값을 추출하였고, KES를 이용하여 각 직물의 17개의 물리적 성질의 수치를 구하였다. 세 가지 음색 요인과 직물의 물리적 성질 간의 상관관계에서 ΔL은 직물의 인장 회복력과 두께와 유의적인 상관관계를 Δf는 직물의 인장 선형성화 전단성질, 압축에너지, 무게와 유의적인 상관관계를 보이며, LPT는 최대하중시 신장성, 인장 선형성, 인장 에너지와 유의적인 상관관계를 보이는 것으로 나타났다. 세 가지 음색 요인과 직물의 물리적 성질 간의 단계별 희귀관계에서는 LPT가 직물의 물리적 성직(EM, MIU, RC, LT)에 의해 가장 잘 설명되는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과를 바탕으로 본 연구에서 시도한 절량화된 음색은 직물의 물리적 성질과 유의한 관계를 가짐을 확인하였다.
상관관계는 두 통계적 변량 사이의 관계를 이해하는 데 필요한 핵심적인 통계의 개념이다. 우리나라의 중등교육과정에서는 제7차 교육과정까지 산점도와 분할표를 이용하여 상관관계를 비형식적으로 다루도록 하였고, 2007 교육과정 이후 상관관계에 대한 내용을 삭제하였다. 이 연구에서는 비형식적인 상관관계의 교육을 받은 고등학생들의 상관관계와 관련된 이해도 및 오개념을 조사하였다. 학생들은 상관관계가 선형적 관계성에 근접한 정도를 의미하는 것을 잘 알지 못하였고 자료의 밀집된 모양이 유발하는 시각적 오개념에 취약하였다. 또한 글로 표현된 상관관계의 강도 비교에 대한 서술문의 진위성을 잘 판단하지 못하였다. 많은 학생들이 $2{\times}2$ 분할표에 제시된 범주형 자료를 보고 상대빈도수의 개념을 이용하여 연관성을 판단하지 못하였다. 우리나라 고등학생들의 상관관계 개념의 이해도가 부족하고 오개념이 빈번한 것으로 볼 때, 통계의 기본적 소양인 두 변량 사이의 상관관계에 대한 지도가 강화되어야 할 것이다.
이 논문에서는 현재 학교수학에서 다루고 있는 상관관계 관련 지식에 대응되는 학문적 지식으로서의 상관관계의 특성, 현행 교육과정에서 택하고 있는 내용 요소와 도입 방법, 다섯 교과서에서 제시하는 문제 상황, 정의 방식, MIC 교과서의 관련 내용 전개 방식 등을 살펴보았다. 상관관계 단원에서 통계적 사고를 경험하게 하려면, 현재보다는 좀더 적극적으로 관련 요소들을 도입할 필요가 있음을 확인하였다. 특히 상관계수와 특이점의 교수학적 변환 과정을 다시 모색하고 적절한 방법을 찾을 필요가 있다. 상관도가 아니라 산점도에 의존하여 상관관계 관련 내용을 전개해야 하며, 산점도를 해석하는 것, 곧 산점도에 나타난 자료의 특성을 파악하는 것에 좀더 강조점을 둘 필요가 있다는 것도 지적하였다. 상관표에 관해서는 교수학적 의도와 계열성에 관한 논의의 필요성을 제기하였다.
본 연구는, 2007년 개정 교육과정에서 중3과정의 상관관계 내용변화가 삭제보다는 개선이 더 나았을 것이라는 점과 피아제의 인지발달 이론 중에서 논리적 사고 유형 6가지의 발달 모두를 학교 교육이 도와야 한다는 가정의 두 전제에서 출발한다. 본 연구에서는 7차 교육과정 이전에 다루던 상관관계는 피아제가 생각했던 6가지 중의 하나가 아님을 밝히고, 그 주된 원인이 심리학, 교육학, 통계학 등의 학문간 용어 차이로 인한 소통 오류였다고 추측 판단할 수 있는지 해당 학문 분야들의 대학 교재들을 비교 분석하였다. 이 과정에서 얻어진 지식과 결과를, 앞의 두 가지 전제에 비추어 보아, 장차 상관관계가 우리 교육과정에 다시 도입될 경우를 대비하여, 외국 교과서와 비교 검토를 통해 상관관계의 교육과정에 대한 시사점을 찾아보고자 하였다. 예측했던 대로 교육학에서 상관관계의 개념은 지나치게 포괄적이어서 거의 모든 관계가 다 상관관계라고 할 수 있었고, 통계학에서는 그 구분이 매우 엄격하였다. 가장 중요한 연구 결과는, 본 연구를 통해 알게 된 용어의 차이들을 반영하여 우리는 상관관계와 종속관계, 그리고 기타관계 등을 엄격히 구분하여 교육과정에 반영할 필요가 있으며, 외국교과서와 같은 상관관계의 재도입을 생각한다면 회귀직선 활용을 도입하여 일차함수 단원과의 연계를 고려하자는 것이 본 연구의 가장 중요한 제안 사항이다.
본 연구는 우리나라와 일본의 주가, 금리와 환율 등 주요 금융자산가격변수들이 상호간에 주고받는 영향을 3변량 MA-GARCH모형을 사용하여 분석하여 보았다. 우선 각 시장의 조건부 수익률을 기준으로 볼 때 우리나라에서는 외환위기 이후 주식시장과 채권시장의 상관관계는 낮아진 반면 외환시장과 주식시장, 외환시장과 채권시장의 상관관계는 10%p 이상씩 높아진 것으로 나타났다. 따라서 외환위기 이후 주식, 채권시장의 외환시장과의 연관성은 크게 높아져 환율 움직임의 영향력이 전반적으로 커졌다고 이해할 수 있다. 이에 비해 일본의 경우 각각의 금융시장간 상관계수는 10% 이하의 매우 낮은 수준에 불과하여 상호관련성이 낮은 수준을 보여 주었다. GARCH 추정이 도출한 각 시장의 조건부표준편차들간의 상관계수를 보면, 우리나라와 일본 모두 외환시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성, 주식시장 변동성$\leftrightarrow$채권시장 변동성 사이의 상관관계는 28-29% 정도이며, 외환시장 변동성$\leftrightarrow$주식시장 변동성 사이의 관계는 21% 정도로 상대적으로 낮은 수치를 보여 주었다. 반면에 금융시장 변동성의 각 국간 상관관계는 90% 내외의 높은 상관관계를 가져, 국가내의 시장간 관계보다 더 높은 수치를 보여 주었다. 따라서 우리나라와 일본의 금융시장 변동성은 국내금융시장간의 요인보다는 모두 미국 주식시장에서의 충격이나 국제유가 급등락 등 외부적 요인에 대해 크게 영향을 받는 것으로 판단해 볼 수 있을 것이다.
공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
본 연구는 치아크기와 악골크기의 상관관계를 살펴보고자 교정치료경험이 없고 교합이 양호한 87명 (남자49명, 여자38명)의 치아경석고모형과 두부방사선사진을 평가하였다. 치아크기는 치아의 근원심 최대폭경을 디지털 버니어 캘리퍼스를 이용하여 반복 측정하였고 악골의 크기는 기존의 여러 두부방사선계측법에서 이용된 악골의 선계측치를 반복 측정하였다. 치아와 악골크기 모두 성별에 따라 다르게 측정하였다. 치아크기와 악골크기 사이의 상관관계를 알아보기 위해 피어슨 상관관계분석을 실시하였다. 결과는 다음과 같다. 1.성별에 따라 두 군으로 나뒀을 경우 악골크기와 치아크기가 두 군에서 유의성 있게 다르게 나타났다. 2.남자군에서는 상악골과 상악치아 크기는 유의한 상관관계를 보이지만 여자군에서는 상악골과 상악치아 크기는 거의 상관관계를 보이지 않았다. 3. 남자군에서는 상악골의 크기를 나타내는 PTM vert-ANS vert (FH plane)과 PTM vert-A vert (palatal plane)는 모든 상악치아와 유의성 있는 상관관계를 보였으며 상악중절치는 상악골에 관계된 모든 계측치들과 유의성 있는 상관관계를 보였다. 4. 남여 모두에서 하악골의 크기를 나타내는 B vert- Point J vert (mandibular plane)는 하악치아와 유의성 있는 상관관계를 보였다. 위의 결과에서 자연적으로 나타나는 정상교합에서 치아와 악골크기는 상관관계가 낮거나 거의 없음을 알 수 있다.
본 연구는 KDC 6판 상관색인의 고정적이고 단순한 관계 구조의 한계를 극복하고자 상관색인어 간의 관계를 체계적으로 분석하고, 이를 기반으로 유연성과 구체성을 갖춘 상관색인 관계 구조 모형을 제안하였다. 계층관계, 연관관계, 동등 및 유사관계를 중심으로 상관색인어의 다양한 관계를 세분화하여 도출하였으며, RDF 구문을 통해 이를 구현함으로써 상관색인을 링크드 데이터로 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다. 제안된 관계 구조 모형은 KDC 상관색인어 간의 복잡한 관계를 명확하게 표현하고, 새로운 정보를 효과적으로 수용할 수 있는 동적이고 유연한 분류 시스템 구축에 기여할 것이다.
본 연구의 목적은 한국 주식시장과 인접한 동아시아 주식시장과의 상관관계와 변동성을 분석하는데 있다. 동아시아 주식시장은 한국과 지리적으로 경제적으로 가까운 일본과 중국, 홍콩, 대만을 선정하였다. 한국과 동아시아 주식시장간 상관관계와 변동성을 파악한다면 투자 예측에 도움이 될 수도 있다. 또한 글로벌 포트폴리오 차원에서 자산배분의 투자위험을 감소할 수도 있다. 이를 위해 지난 163개월 동안의 국가별 월별 수익률 자료를 이용하여 상승률과 상관계수, 회귀분석 등을 산출하고 비교 분석하였다. 상관관계를 분석한 결과 한국은 대만이나 홍콩과 높은 상관관계를 보인 반면 중국과는 낮은 상관관계를 보여주었다. 중국은 홍콩을 제외하고 다른 국가와 낮은 상관관계를 보여 동아시아에서 독자적인 시장을 형성하고 있었다. 홍콩은 동아시아 주식시장 내 다른 국가와 동행성이 가장 높은 시장으로 판단되어 홍콩시장이 동아시아 주식시장의 방향성을 제시할 수도 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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