Liang과 Zeger는 이산형 혹은 연속형 반복측정자료를 분석하기 위한 일반화 추정방정식 (GEE)을 제안하였다 GEE모형은 범주형 반복측정자료의 모형으로 확장될 수 있으며, 이 GEE추정량은 대표본인 경우 다변량 정규분포를 따른다. 그러나 GEE는 대표본근사이론에 기초한다. 본 논문에서는 소표본인 경우 반복 측정된 순서자료에 대한 GEE추정량의 성질을 연구한다. 우리는 두가지 방법을 사용하여 두그룹의 반복 측정된 순서자료를 생성하며 모의실험을 통하여 소표본인 경우 여러 개 범주를 갖는 순서반응 자료에 대하여 GEE추정량의 1종 오류율, 검정력, 상대효율, 두 그룹의 표본크기가 다를 경우 효과, 그리고 분산 추정량의 성질등을 연구한다.
현재 운용되고 있는 리가시 시스템에 대한 요구명세서는 대부분 자료흐름도를 사용하고 있어, 시스템의 유지 보수를 위해서는 자료흐름도로부터 획득한 정보에 의존하지 않을 수 없다. 본 논문에서는 자료흐름도로부터 데이터베이스 테이블 설계순서를 추출하는 추출기를 설계, 구현하였다. 추출기는 자료흐름도를 입력 받아 저장하고, 이를 방향그래프로 변환하여 데이터베이스 테이블 설계순서를 추출하여 제시한다. 구현된 추출기는 실제 운용 중인 소프트웨어 시스템에 적용함으로써 실제 적용가능성을 보였다.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
이 연구는 1983년 전국인구이동조사 자료 중 개인사자료를 사용하여 한국인 남녀가 결혼으로 이행해 나갈 때 결혼에 관한 규범 중 연령규범과 순서규범에 의해 어떻게 영향을 받는지를 보고자 하였다. 연령규범은 결혼적령기라는 개념으로 표현되고, 순서규범은 결혼에 이르기 위해서는 어떤 생애과정를 밟아야 하고, 어떤 조건을 충족시켜하는지를 나타내는 것으로 상정하였다. 구체적으로 이 연구에서는 결혼적령기까지 남자와 여자 모두 연령규범과 순서규범을 지키면서 결혼에 이르는 것으로 가정하였다. 결혼적령기가 지나면 남자는 여전히 결혼 전에 안정된 직장을 확보해야 하는 순서규범에 큰 영향을 받지만, 여자의 경우는 결혼직전 경제활동상태에 관계없이 연령규범에 더 큰 영향을 받는 것으로 가정하였다. 자료를 분석한 결과 이 연구에서 상정한 가설 모두 통계적으로 지지되었다. 이는 1983년 자료를 통해 볼 때 한국인의 결혼 및 가족생활에서 남자는 경제적인 능력을 갖추어야 하고, 반면에 여자는 규범적 연령에 보다 더 큰 영향을 받는 것으로 해석되었다.
순서적 다항 반응변수의 경우 종종 과도하게 많은 수의 관측치가 0 범주에서 발생하는 영 과잉 특성을 지닌다. 이러한 영 과잉 자료에서 0범주를 발생시키는 요인이 여러 개 존재할 때 일반적인 순서적 프로빗 모형은 자료를 설명함에 있어서 한계를 지닌다. 본 논문에서는 영 과잉 특성을 반영한 이 단계 영 과잉 순서적 프로빗 모형의 베이지안 분석기법을 제시하고 이를 2008년도 통계청에서 조사한 한국인의 음주소비 자료에 적용시킨다. 첫 번째 단계에서는 음주소비가 하나도 없다고 답한 0 범주에 속하는 비음주자들을 신념 또는 영구적 건강상의 문제 등으로 상황에 관계없이 음주를 하지 않는 절대적 비음주자(genuine non-drinker, non-participant)와 현재 소비가 없지만 상황에 따라 음주자가 될 가능성이 있는 잠재적 음주자(zero consumption potential drinker)로 구분하는 프로빗 모형을 적용시켜 분석한다. 두 번째 단계에서는 잠재적 음주자와 1 이상의 범주에 속하는 실제적 음주자를 합하여 음주자 집단으로 보고 이에 대하여 순서적 프로빗 모형을 적용하여 분석한다. 분석결과, 비음주자 중 약 30%가 절대적 비음주자로 음주자료가 일반적 순서적 자료에 비하여 뚜렷한 영 과잉 특성을 가짐을 알 수 있었다. 각 변수의 한계효과를 분석함으로써 같은 설명변수가 절대적 비음주자와 잠재적 음주자에 미치는 영향이 서로 반대로 나타날 수 있음을 발견하였고, 따라서 한국인의 음주자료에 대하여 제안된 영 과잉 순서적 프로빗 모형이 유용함을 보여주었다.
실시간 데이터를 처리하는 응용에서는 유효시간이 지난 데이터를 사용할 수 없다. ${\triangle}$-인과순서화는 데이터의 유효시간 내에 메시지를 인과순서로 전달하는 추상 통신 개념이다. 인과순서를 유지하기 위해서는 순서를 유지하기 위한 제어정보를 교환하여야 하며, 전송부하를 줄이기 위하여 제어정보의 양을 최소화하기 위한 많은 노력이 계속되어 왔다. 본 논문에서는 전송부하를 줄이기 위하여 유효한 통신패턴을 분석하여 중복으로 교환되는 제어정보가 최소화되는 ${\triangle}$-인과순서화 알고리즘을 제안한다.
호남지역에 대한 대설특보 예보를 위한 통계모형 개발을 수행하였다. 일 신적설량에 따라 세법주(0: 비발생, 1: 대설주의보, 2: 대설경보)로 구분되는 순서형 자료 형태를 지니고 있다. 두가지 통계 모형(다등급 로지스틱 회귀모형, 신경회로망 모형)을 고려하였으며, 수치모델 출력자료를 이용한 역학-통계모형 기법의 하나인 MOS(model output statistics)를 적용하여 축적된 수치모델 예보자료와 관측치의 관계를 통계모형식으로 추정하여 예측모형을 개발하였다. 군집분석을 사용하여 훈련자료와 검증자료를 구분하였으며, 예보치 생성을 위하여 문턱치를 고려하였다.
본 연구에서는 이표본 구간 자료의 확률적 순서 검정 절차를 제안한다. 제안하는 검정 통계량은 U-통계량에 해당하며 본 연구에서는 이에 대한 점근적 분포를 귀무 가설 하에서 유도하였다. 실제 자료와 모의 실험을 통해 새로 제안한 방법의 성능을 단측 이변량 Kolmogorov-Smirnov 검정법과 비교한다.
본 연구에서는 효율적인 e-teaming 학습을 학습자에게 적합한 학습 환경의 학습 순서로 제공하기 위한 튜터(코치) 기능의 에이전트 시스템을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 튜터 기능의 에이전트는 다양한 학습자 환경과 학습 수준에 따른 학습자의 학습파일과 선수 학습 자료를 데이터베이스로 저장하여 학습자에게 적합한 학습 순서의 제공을 목적으로 한다. 학습자와 에이전트의 지속적인 상호작용으로 효율적인 e-teaming 학습이 유지될 수 있도록 한다. 본 연구에서는 학습자의 선수(기초) 학습이나 학습 진행 상황, 결과 등의 정보를 저장하고 이를 이용하여 학습자에게 최적의 학습 순서를 제공할 수 있도록 튜터(코치) 기능의 에이전트와 협력 학습이 이루어질 수 있도록 한다. 그 방법의 하나로 학습자의 학습 진행 상황을 저장하고 학습자들의 학습 순서와 시스템에서 제안하는 학습 순서를 비교하여 학습자에게 보다 적합한 학습 순서(courseware)를 제안할 수 있도록 한다. 본 연구의 결과로 학습 순서를 제안하는 튜터 에이전트 시스템은 학습 시스템이 제안하는 학습 순서와 학습자가 학습하고자 하는 학습 순서를 학습자의 학습 진행에 따라 학습 순서를 재구성하고 평가 전에 학습자의 학습 순서 경로를 다시 한번 반복 학습하게 함으로써 학습자가 최대의 학습 효과를 얻을 수 있도록 하는 효과를 나타낼 수 있다.
Hartigan과 Kleiner (1981, 1984)에 의해 제안된 모자이크 플롯은 범주형 자료의 탐색에 매우 유용한 시각화 도구이다. 모자이크 플롯은 범주 셀의 빈도를 사각형의 기에 비례하게 나타내므로 이해가 쉽고 데이터에 포함된 정보를 유지하지만 실제 모습은 변수 순서와 변수 내 범주의 순서에 따라 상당히 달라진다. 이에 우리는 본 연구에서 모자이크 플롯에서 크래머(Cramer)의 V 계수를 활용한 변수의 순서화 방법과 감마 계수를 활용한 범주의 순서화 방법을 제안하고 Titanic, Housing, PreSex 등 공개 자료에 적용한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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