본 연구는 아동의 일상 심리학이 그들의 문화에 따라 다르게 나타나는지를 알아보고자 한 것이다. 이러한 발달적 보편성의 문제를 해결하기 위해, 우선 한국 아동과 미국 아동의 타인 행동에 대한 설명을 비교하였다. 또한 서로 다른 문화를 반영할 수 있는 분석 틀을 고안하여. 이러한 서로 다른 분석 틀에 따라 두 나라 아동의 행동설명이 어떻게 다르게 나타나는지를 비교하였다. 본 연구에서는 미국식 범주인 '내적-외적' 법주와 한국식 범주인 '개인-관계-상황' 범주를 사용하였다. 연구결과. 두 나라의 아동은 타인의 행동설명에서 차이를 보여주었다. 미국 아동은 한국 아동에 비해 심리 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 더 많이 사용하였으며. 한국 아동은 타인의 '상황적' 조건을 더 많이 고려하여 행동을 설명하였다. 그러나 두 문화권의 아동은 행동설명 과제에서 모두 '내적' 요인과 '개인적' 요인을 다른 요인보다 더 많이 선호하였으며. 오직 '상황적' 요인의 고려에서만 발달적 차이를 나타내는 공통점을 보여주었다.
본 논문에서는 InGaAsP 에피막에서 도핑 농도와 에피막의 미세조직구조가 photoluminescence (PL) 스펙트럼의 위치 및 형상에 어떤 영향을 미치는가를 연구하였고, 그 결과를 설명하기 위해 가능한 모델을 제시하였다. InGaAsP 에피막(발진파장 ~1.3$\mu$m) 을 액상증착법(liquid phase epitaxy, LPE)으로 성장하여 9K에서 PL측정을 했을 때 InGaAsP 활성층 내 Zn 억셉터의 유무에 따라 PL 피크의 위치가 최대 30nm (24meV)까지 shift하고 피크의 선폭도 넓어지는 현사을 발견하였다. 이와같은 피크 분산현상은 inGaAsP 에피막이 유기금속 기상증착법으로 성장되거나 Zn로 고농도로 도핑되거나 고온에서 어닐링 될 경우 대폭 감소하였다. 이를 설명하기 위해 여러 가지 모델을 설정하여 실험을 하였으며 이 중 InGaAsP 에피막의 미세조직구조 특히 Spinodal 분해에 의한 조성이 모듈레이션과 Zn의 상호작용의 관계가 이 현상을 설명하는 데 가장 적절하다는 것을 밝혔다.
시장균형상태(市場均衡狀態)의 조건(條件)하에서 주식의 기대수익률을 설명할 수 있는 가격결정(價格決定) 요인(要因)이 무엇을 의미하는가를 규명하는 일은 증권시장을 설명하기 위한 중요한 과제이다. 본 논문의 연구 목적은 재정가격결정모형(栽定價格決定模型)을 적용하여 주식수익률에 대한 요인(要因)을 분석(分析)하고, 최적 포트폴리오 구성 주식수와 유의적인 가격결정 요인 및 이들이 설명하는 경제적(經濟的) 의미(意味)를 찾는데 있다. 특히 ML방식의 요인분석 과정에서 헤이우드 상황(狀況)(Heywood case)을 확인하고 정밀한 요인(要因)의 추정을 위하여 이를 제거하였으며, 헤이우드 상황(狀況)이 미치는 영향을 분석하였다. 실증분석(實證分析) 결과(結果) 요인분석에서 최적 포트폴리오 구성 주식수는 35개이며, 이때의 가격결정(價格決定) 요인수(要因數)는 $2{\sim}3$개 정도이다. 그리고 주식의 가격결정요인으로 일관성 있게 설명하는 경제변수(經濟變數)로는 종합주가지수, 산업생산성지수, 실업률지수, 기업소규모지수 등이다. 그리고 Heywood case 발생 표본은 균형모형 설정에 교란요인이 됨을 검증하였다.
본 논문에서는 뉴럴넷 기반 렌더링 비교 방식을 사용하여 가구 조립 설명서에 표기된 부품의 자세를 추정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 부품의 자세를 임의로 가정한 후, 가정한 자세로 투사한 부품의 영상과 설명서의 부품 영상을 비교하여 두 영상의 부품을 일치시키는 자세 변화를 추정하는 방식으로 진행된다. 또한, 설명서에 반복적으로 모델을 적용하여 부품의 자세를 점차적으로 정확하게 보정하는 방식을 사용하였으며, 네트워크의 구성 및 자세 추정에 사용되는 목표 함수를 다양하게 실험하여 성능을 비교하였다. 본 연구에선 IKEA 의 Stefan 의자 조립 설명서의 부품 데이터셋으로 실험을 진행하였으며, 해당 데이터셋에 대하여 제안하는 방법이 정확하게 자세를 보정함을 확인하였다.
설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.
의료 인공지능은 특정 진단에서 높은 정확도를 보이지만 모델의 신뢰성 문제로 인해 활발하게 쓰이지 못하고 있다. 이에 따라 인공지능 모델의 진단에 대한 원인 설명의 필요성이 대두되었고 설명가능한 의료 인공지능에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 MRI 등 의료 영상 인공지능 분야에서 주로 진행되고 있으며, 이미지 형태가 아닌 전자의무기록 데이터 (Electronic Health Record, EHR) 를 기반으로 한 모델의 설명가능성 연구는 EHR 데이터 자체의 복잡성 때문에 활발하게 진행 되지 않고 있다. 본 논문에서는 전자의무기록 데이터인 MIMIC-III (Medical Information Mart for Intensive Care) 를 전처리 및 그래프로 표현하고, GCT (Graph Convolutional Transformer) 모델을 학습시켰다. 학습 후, 어텐션 흐름 그래프를 시각화해서 모델의 예측에 대한 직관적인 설명을 제공한다.
본 연구는 중소기업이 제작한 농기계인 예취기의 사용설명서를 대상으로 SD법을 이용하여 특성을 조사하고, 통계학적인 방법을 이용하여 응답자, 설명서 및 제품별 특성을 분석하였다 기존의 감성공학적 연구들이 단순한 SD법에 의한 수치분석을 제시한 것은 단편적인 분석에 그치고 있으나, 본 연구에서는 군집분석(클러스터 분석)을 이용하여 응답자의 특성을 조사하고, 요인분석을 통해서 설문지의 특성을 도출한 다음, 각 제품 설명서의 특성을 추출하여, 그 방법론을 제시하였다. 실증분석을 위해 평가지를 작성하여 다양한 연령층의 29명을 대상으로 설명서를 평가하게 하고 그 결과를 분석하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제15권4호
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pp.633-642
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2008
본 논문에서는 반응변수가 하나 이상이고 설명변수들의 수가 관측치에 비하여 상대적으로 많은 경우에 널리 사용되는 부분최소제곱회귀모형에 벌점함수를 적용하여 모형에 필요한 설명변수들을 선택하는 문제를 고려하였다. 모형에 필요한 설명변수들은 각각의 잠재변수들에 대한 최적해 문제에 벌점함수를 추가한 후 모의담금질을 이용하여 선택하였다. 실제 자료에 대한 적용 결과 모형의 설명력 및 예측력을 크게 떨어뜨리지 않으면서 필요없는 변수들을 효과적으로 제거하는 것으로 나타나 부분최소제곱회귀모형에서 최적인 설명변수들의 부분집합을 선택하는데 적용될 수 있을 것이다.
효소는 생명 현상을 구현하는 단백질 촉매인데 그 동안 효소의 촉매 반응 속도는 Michaelis-Menten(MM) 모델로 대부분 설명되어 왔다. 그러나 MM 모델은 실험으로 측정된 단일 효소 반응시간의 확률분포 모양을 설명할 수 없다. MM 모델에 반응계수의 정적 무질서 개념을 도입한 효소 반응 모델도 기질 농도에 따라 변화하는 효소 반응시간의 통계적 요동을 설명하지 못한다. 우리는 단일 효소 반응시간의 통계적 요동이 기질에 따라 변화하는 양상을 설명하기 위해 효소 반응을 구성하는 개별 화학반응을 단순히 푸아송 과정이 아닌 갱신과정(renewal process)으로 확장한 효소 반응 모델을 제안한다. 우리는 이 단일 효소 반응 모델과 기질에 따른 효소 반응시간 분산 변화 데이터를 비교하여 효소-기질 복합체의 지속시간 분포를 간단한 형태로 얻어내었다. 또한, 이 정보를 토대로 전산모사를 수행하여 효소 반응시간의 확률분포를 얻어내고, 실제 실험 결과 및 기존 이론들과 비교하였다. 뿐만 아니라 단일 효소 반응시간의 확률분포를 연속 시간 임의의 보행자(continuous time random walker)의 대기시간 확률분포(waiting time distribution)로 대응하면, 평균 제곱 변위가 시간에 따라 단순히 증가 하지 않는 고분자의 특이 수송(anomalous diffusion) 현상도 정량적으로 설명할 수 있었다.
중국, 한국 그리고 일본을 포함한 동아시아 지역의 백악기 시기 화성 활동을 설명하기 위하여 해령 섭입 가설이 제안되어 널리 받아들여 졌다. 특히, 해령 섭입 가설은 남서일본에서 발견되는 아다카이트의 북동 방향으로의 분출 시기의 감소를 잘 설명하였다. 그러나, 해령 섭입 가설은 이후 밝혀진 지구화학 연구 결과 및 판재구성 모델과 배치되기 때문에 여러 문제점을 지닌다. 따라서, 해령 섭입 가설의 문제점을 극복하고 이 시기 화성 활동을 설명하기 위한 플룸-대륙 및 플룸-슬랩 상호 작용 가설이 제안되었고 이 가설은 해령 섭입 가설이 내포한 문제점을 극복할 뿐만 아니라 동아시아 지역의 백악기 화성 활동을 설명할 수 있다. 이 고찰에서는 해령 섭입 가설과 그 대안인 플룸-대륙 및 플룸-슬랩 상호 작용 가설에 대해 요약하여 소개하고 이 대안 가설을 증명하기 위한 추가 연구에 대해 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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