• 마케팅과학연구
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• 제11권
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• pp.129-146
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• 2003

본 연구는 소비자들의 선택모형에서 널리 사용된 NBD (Negative Binomial Distribution) 타입의 계랑적 모델 접근법이 온라인 상에서 소비자들이 특정한 기업의 웹사이트를 방문하는 행위를 설명하는데 적용될 수 있는지를 탐구한다. 본 연구에서는 다음의 두 가지 연구 주제를 다루고 있다. 첫째, 소비자들이 웹사이트를 반복하여 방문하는 행위의 빈도에 관한 분포를 확률적으로 규정하며, 둘째로는 그러한 소비자들의 반복된 이용빈도의 분포에 소비자들의 일반적인 인터넷 사용패턴과 인구 통계적인 변수들이 어떤 영향을 미치는지를 조사하고 있다. 일련의 실증적 분석을 통하여, 이 논문은 마케팅의 선택모형 (Choice Model)들에서 널리 사용된 NBD 타입의 모댈들이 인터넷상의 사이트 방문빈도 연구에도 잘 적용될 수 있음을 보여주고 있다. 그리고 이 연구는 이러한 소비자들의 이용빈도에 관한 모델개발이 온라인 기업의 당면문제에 어떠한 영향을 미치는 지를 설명한다. 특히 본 연구는 반복된 이용빈도와 소비자들의 일반적인 인터넷사용 특징 및 인구 통계적인 변수들과의 상호관계를 규명했다. 본 연구에서 제시된 모델들을 추정하고 검정하기 위해 800,000번의 방문 기록과 1000개 이상의 상이한 방문사이트 수로 구성된 웹 패널 데이터를 사용하여 실증분석을 연구에서 제시하는 모델을 개발하고 검증하였다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제51권9호
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• pp.747-759
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• 2018

다변량 빈도해석과 지역빈도해석의 장점을 동시에 가지는 다변량 지역빈도해석은 다양한 변수를 고려함으로써 수문 현상에 대하여 많은 정보를 얻을 수 있고 많은 가용 자료 수로 인하여 높은 정확도의 분석결과를 도출할 수 있다. 현재까지는 우리나라의 강우 자료를 이용하여 다변량 지역빈도해석이 시도된 적이 없어 국내의 강우 자료를 대상으로 다변량 지역빈도해석의 적용성을 검토할 필요가 있다. 본 연구에서는 다변량 지역빈도해석의 매개변수 추정, 최적 분포형 선정, 확률수문량 성장곡선 추정 등에 집중하여 이변량 수문자료인 연 최대 강우량-지속기간 자료에 대하여 이변량 지역빈도해석의 적용성을 평가하였다. 기상청 71개 지점에 대하여 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 적용된 지역강우자료의 최적 copula 모형으로는 Frank와 Gumbel copula 모형이 선택되었고 주변분포형에 대해서는 지역별로 Gumbel과 대수정규분포와 같은 다양한 분포형이 최적 분포형으로 선택되었다. 상대제곱근오차(relative root mean square error)를 기준으로 지역빈도해석이 지점빈도해석보다 안정적이고 정확한 확률수문량 곡선 추정을 하였다. 이변량 강우분석에서 지역빈도해석을 적용하면 안정적인 수공구조물 설계기준 제시와 강우-지속기간 관계를 모형화 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국인구학회:학술대회논문집
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• 한국인구학회 2007년도 후기학술대회
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• pp.155-170
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• 2007

본 연구의 목적은 한국의 가족 및 친족관계의 특성을 국제 비교적 맥락에서 분석하는 것이다. ISSP(International Social Survey Program)의 모듈인 '사회관계와 지원체계'를 조사한 2004년 한국일반종합조사의 자료를 바탕으로 하여, 한국의 친족 간 접촉빈도와 사회적 지원에서 친족이 차지하는 위치를 비교적 시각에서 분석하였다. 연구결과는 한국의 대면적 친족접촉빈도가 조사대상 국 중 최하위 권에 있으며, 한국의 가족 및 친족이 정서적 지원보다는 도구적 지원의 대상으로 작동하는 성격이 보다 강함을 보여주고 있다. 한국의 낮은 친족접촉빈도는 한국의 경제발전 수준이나, 강한 가족주의의 전통으로는 쉽게 설명되기 어렵다는 점에 주목하여, 유교적 전통 중 위계적 집합주의가 섬소한 대면적 접촉빈도를 설명할 수 있음을 주장하였다. 사회적 지원과 관련하여서는 한국의 가족주의가 도구적 가족주의의 성격을 가지고 있음을 확인하는 한편, 친족집단의 낮은 정서적 지원정도와 위계적 집합주의와의 관련이 논의되었다. 또, 이러한 낮은 정서적 지원의 양상이 반드시 한국의 가족관계가 비정서적인 것을 의미하는 것은 아니라는 것이 지적되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.436-436
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• 2017

IDF(intensity-duration-frequency) 곡선은 재현기간을 고려하여 수공구조물 설계에 필요한 설계강우량을 산정하는데 사용되고 있다. 국내의 경우 IDF 곡선은 지점빈도해석으로부터 지속기간별로 산정되고 있으며 지속기간별 분포형 선택과 같은 많은 가정으로 인해 불확실성을 내포하고 있다. 본 연구에서는 이러한 극한 강우량의 스케일 특성을 통해 서로 다른 기간에 걸쳐 통계적으로 접근하고자 하였다. 이를 위해 지속기간 24시간의 강우자료로부터 연최대강우량을 추출하여 스케일 특성을 통해 지속기간 24시간 이하 또는 이상의 스케일링(scaling) IDF 곡선을 유도하였다. 본 연구를 위해 k-means 방법으로부터 지역을 구분하여 지역빈도해석을 실시하였고, 기상청 산하의 강우 지점을 미계측 지점으로 가정한 후 하향스케일링(down-scaling)과 상향스케일링(up-scaling)을 적용한 후 지속기간 24시간 이외의 확률강우량을 추정하였으며, 빈도해석 결과와의 비교를 통해 스케일링 IDF 곡선의 적용성을 판단하였다.

• 동아시아식생활학회지
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• 제18권5호
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• pp.675-683
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• 2008

본 연구는 초등 고학년 아동의 과일과 채소 섭취 수준 측정을 위한 간단한 식품 섭취 빈도 조사지를 개발 및 평가하고자 실시되었다. 2001년도 국민건강영양조사에 참가한 만 $9{\sim}11$세 아동의 24-시간 회상 자료에 기초하여 식품섭취빈도 조사지의 항목 선정을 위한 기초 조사를 하였다. 각 과일과 채소 식품의 일일 평균 섭취량을 전체 아동 및 섭취량의 4분위 집단 별로 산출한 후, 이 자료를 바탕으로 전체 인구 집단의 섭취량을 대변할 수 있을 뿐만 아내라 고 섭취군과 저 섭취군 간의 차이도 나타낼 수 있는 항목을 선정하였다. 총 9개의 과일 항목과 11개의 채소 항목이 식품 섭취 빈도지에 포함되도록 선정되었으며, 섭취 빈도에 대한 응답 항목은 지난 7일 간의 섭취에 대하여 1개의 선택 범주가 제시되었다. 개발된 조사지의 신뢰도와 상대적 타당도에 대한 평가는 서울에 위치한 한 공립 초등학교에 재학 중인 153명의 $4{\sim}6$학년 학생들을 대상으로 실시하였다. 한 달간의 간격을 두고 2회에 걸쳐 조사를 실시한 자료를 이용하여 검사-재검사 신뢰도를 평가하였으며, 두 번째 방문 시에 28개의 과일 및 채소 항목을 추가로 포함하고 있는 식품섭취빈도 조사지를 더불어 실시한 자료를 바탕으로 상대적 타당도를 평가하였다. 상관 분석과 항목 별 빈도 응답 및 섭취 수준에 따른 집단내 순위 분류의 일관성에 대한 분석을 실시한 결과, 본 연구에서 개발된 20개 항목의 과일 채소 식품 섭취빈도 조사지의 신뢰도와 상대적 타당도가 적정 수준 이상으로 나타났다. 신뢰도를 살펴보기 위한 개별 항목 및 과일, 채소, 과일+채소 섭취 빈도에 대한 상관계수는 $0.22{\sim}0.64$(p<0.001)이었으며, 항목별 빈도 응답의 일관도는 평균 69.3%(<=1 빈도 응답차이)와 81.3%(<=2 빈도 응답 차이)로 나타났다. 상대적 타당도를 살펴보기 위한 과일, 채소, 과일+채소 섭취 빈도에 대한 상관계수는 $0.91{\sim}0.93$(p<0.0001)로 높게 나타났다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 식품섭취빈도 조사지는 초등고학년 아동의 과일채소 섭취 수준을 간단히 심사하거나 평가하는 도구로서 유용하리라 사료된다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.351-358
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• 1999

범주화과제를 사용한 두 실험에서 단어 빈도가 단어의 의미를 처리하는데 영향을 주는지를 알아보았다. 두 실험에서 사용된 자극은 두 글자의 한글이었는데, 실험 1에서는 사례와 목표자극은 두 번째 글자의 종성에서만 달랐고(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 시작), 실험 2에서는 첫 번째 글자의 종성에서만 달랐다(예, 범주: 관직: 사례: 시장; 목표자극: 심장). 실험 1에서는 통제자극보다 저빈도 목표자극의 오반응이 더 많았고, 고빈도 사례의 반응시간이 더 길었다. 실험 2에서는 고빈도 사례-저빈도 목표자극 조건이 통제조건보다 반응시간이 더 길었다. 이 결과는 이중경로모형(Jared & Seidenberg, 1991)을 지지한다고 볼 수 있다. 이 결과들은 음운 정보와 시각 정보의 사용은 단어의 빈도에 의존하며, 특히 음운정보의 활성화는 필연적인 과정이 아니라 선택적인 것을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.211-211
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• 2023

본 연구에서는 지역빈도분석을 이용하고 있는 홍수량 산정 지침에서 활용되고 있는 전국대상의 강우관소에 대한 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 산정한 확률강우량을 비교하였다. 이를 위해서 강원도 지역의 48개 지점의 지속기간별 강우자료를 수집한 후, K-means 기법을 이용하여 6개의 군집으로 구분하였다. 강원도 대부분이 산악지형임을 고려해 산악효과를 야기하는 지형인자와 강우자료의 관계를 파악하였다. 국가수자원관리종합정보시스템에서 수집한 강우자료를 사용하여 지속시간별 최대강우량과 산악효과를 야기하는 지형인자로 선정한 고도 이외에 위도, 경도를 각각 추가인자로 고려해 지역빈도분석을 수행하였다. 위 지형인자와 강우자료를 이용하여 수문학적 동질한 특성을 가지는 군집을 구성하였으며, 위도와 경도를 인자로 추가하면 더욱 강한 상관성을 보임을 알 수 있었다. 군집분석결과를 통해 모수를 추정하고 적절한 분포를 선택하였으며, 이상치검정과 적합도 검정을 통해 최종 분포를 결정하였다. 고도와 위도, 경도를 모두 고려해 이용한 지역빈도분석 결과 강원도의 실제 강우특성과 마찬가지로 고도의 높낮이에 따라 강우형태를 전국단위 지역빈도분석과 비교하였다. 최종적으로 현재 활용되고 있는 홍수량 산정 지침의 확률강우량과 강원지역에 위치한 강우관측소만을 대상으로 한 지역빈도분석의 차이의 발생원인과 강원지역에서의 특이성을 결론으로 제시하였다.

• 미생물학회지
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• 제30권2호
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• pp.83-87
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• 1992

선택적 표식인자가 전위인자일때, 표식인자의 선택 순서에 따라 동시형질도가 달라진다. 본 연구에서는 이 현상을 설명하기 위하여 아래와 같은 수학적 접근을 시도하였다. 먼저, transducing particle 들의 형성과정을 다섯종류로 유별하였다. 그런다음, 하나의 표지가 고정될 가능성을 의미하는 확률함수들을 확률밀도 개념에 근거하여 수학적으로 정식화였다. 그리고 실제 값들과 유용한 가정들을 이식들에 결합하여 그로부터 얻어진 이론적인 빈도를 실측 값들과 비교하였다. 이려한 분석에 의하여 그 빈도의 상이성이 일반 재조합에 필요한 상용성을 전위인자가 제공하지 봇하고, 그 주변에 재조합 빈도를 거리에 의존하는 형태로 감소시키기 때문이라는 결론을 얻었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.37-42
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• 2012

잠정적 적합성 피드백모델은 초기 검색 결과의 상위에 순위화된 문서를 적합 문서라 가정하고, 상위문서에서 빈도가 높은 어휘를 확장 질의로 선택한다. 빈도수를 이용한 질의 확장 방법의 단점은 문서 안에서 포함된 어휘들 사이의 근접도에 상관없이 각 어휘를 독립적으로 생각한다는 것이다. 본 논문에서는 어휘빈도를 이용한 질의 확장을 대체할 수 있는 어휘 근접도를 반영한 단어 그래프 기반 질의 확장을 제안한다. 질의 어휘 주변에 발생한 어휘들을 노드로 표현하고, 어휘들 사이의 근접도를 에지의 가중치로 하여 단어 그래프를 표현한다. 반복된 연산을 통해 확장 질의를 선택함으로써 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 유효성 검증을 위해 웹문서 집합인 TREC WT10g 테스트 컬렉션에 대한 실험에서 언어모델 보다 MAP 평가 기준에서 6.4% 향상됨을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
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• pp.211-213
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• 2001

히스토그램은 질의 최적화글 위해 사용되는 튿-계 정또 중 하나이다. 최근에는 방대한 데이타에 대한 범위 질의의 선택도 추정 방법의 하나로 사용되기도 한다. 히스토그램을 통한 범위 질의의 선택도 추정 결과는 항상 오차를 포함한다. 따라서 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 선택도에 대한 오차를 추정하는 방법이 요구된다. 추정된 선택도의 오차 추정에 대한 기존 방법은 1차원 히스토그램만을 고려하여 하나의 애트리뷰트의 값에 따라 빈도의 분포를 반영하므로 애트리뷰트가 많은 다차원 히스토그램에 바로 적용시키는데 문제가 있다. 이 논문에서는 기존의 추정된 선택도에 대한 오차 추정 기법들을 다차원에 적용할 수 있게 확장한 M-Max, M-Sum 기법을 제안하고, 두 기법을 합친 하이브리드 기법을 제안한다. 실험을 통해 M-Sum 기법과 하이브리드 기법이 M-Max 기법보다 정확한 오차 추정 기법임을 보이고, 또한 작은 기억 공간에서도 두 기법이 오차를 보다 정확하게 추정함을 보인다.