본 논문에서는 BPM기반 인적 자원 소속성 분석을 위한 역할-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 정보제어넷 기반의 비즈니스 프로세스 모델로부터 역할-수행자 소속 관계를 추출하는 단계와 이로부터 역할-수행자 이분 행렬을 생성하는 단계로 구성된다. 결론적으로 생성된 행렬은 역할-수행자 소속성 네트워킹 지식을 발견하기 위한 데이터 구조로서 활용될 뿐 아니라 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 BPM 기반 인적 자원 소속성 분석 결과를 도출할 수 있다.
본 논문에서는 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성 분석을 위한 업무-수행자 이분 행렬 생성 알고리즘을 제안한다. 워크플로우 기반 인적 자원은 워크플로우 관리 시스템에 의해 관리되는 조직의 모든 수행자들을 말하며, 워크플로우 모델의 실행 과정에서 특정 업무 집합에 참여하게 된다. 이러한 워크플로우 모델에 정의된 수행자들과 업무들과의 소속성을 나타내는 소셜 네트워크를 업무-수행자 소속성 네트워크라 정의하였으며, 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 워크플로우 모델로부터 발견된 업무-수행자 소속성 네트워크 모델(APANM)에 대한 이분 행렬을 생성하기 위한 알고리즘이다. 결론적으로, 알고리즘에 의해 생성된 업무-수행자 이분 행렬은 중심성(centrality), 밀집도(density), 상관 관계(correlation)와 같은 다양한 소셜 네트워크 관련 속성들을 분석하는데 적용될 수 있으며, 이를 통해 워크플로우 기반 인적 자원의 소속성에 대한 유용한 지식을 획득할 수 있다.
비모수적 추정량의 성능을 이론적으로 비교하기 힘들 때 흔히 모의실험을 실시한다. 다양한 실험조건에서 여러 추정량에 대해 얻어진 모의실험 결과를 회귀모형을 이용해 분석하면 보다 체계적이고 정확한 비교를 할 수 있다는 것을 Kim과 Kim (2021)에서 보였다. 이 연구는 Kim과 Kim (2021)에 대한 후속연구이자 보완연구이다. 회귀모형의 오차항에 대한 분산공분산행렬에서 이분산성만 고려하고 공분산을 선행연구에서 무시했는데, 공분산을 고려하게 되면 분산공분산행렬은 블록대각행렬이 된다. 본 연구에서 블록대각행렬인 분산공분산행렬을 추정하여 분석에 이용하는 방법을 제시하였다. 이렇게 하면 명목신뢰수준을 보장하면서 유의하게 성능 차이가 나는 추정량 짝을 더 잘 찾을 수 있다는 것도 보였다.
본 논문에서는 동적으로 변화하는 대용량의 데이터베이스로부터 보다 현실적인 데이터 마이닝의 수행을 가능케 하기 위하여 기존의 직사각형분해 알고리즘을 개선한 새로운 알고리즘을 제안한다. 새로운 알고리즘은 이진 행렬을 이분(bipartite) 그래프로 변환하고, 변환된 이분 그래프에서 이분클리크(biclique)를 찾음으로써 직사각형 분해를 수행한다 제안된 알고리즘은 새롭게 유도된 수학적 정리들을 바탕으로 출발하였으며, 복잡도 분석을 통하여 그 효율성을 보이고, 기존의 분류 방법론과의 비교를 통하여 제안된 방법론이 규칙의 수와 분류율면에서 우수함을 보인다.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
현재 활발한 연구가 진행중인 유전자 분석과 같은 분야에서는 유전자 염기 서열과 같은 대규모 서열 정보들에 대한 효과적인 분석기술을 요구하고 있다. 본 논문은 이러한 서열 정보들 사이의 유사도를 측정하고 분석하는 작업을 효과적으로 지원하기 위한 가시화 도구의 개발을 다룬다. 본 논문에서 사용하는 유사도 가시화 기법은 유전자 정보의 유사도 가시화를 위해 제안되었던 시각적 점-행렬 도면(Graphical Dot-Matrix Plots) 기법을 이용하는데, 이 시각적 점-행렬 도면 기법은 비교 대상이 되는 서열 정보의 크기가 커지면 효율적으로 가시화하기가 힘들다는 단점을 가진다. 본 논문은 시각적 점-행렬 도면 기법의 이러한 문제를 해결하기 위해 서열 정보 유사도 비교 결과를 화면의 해상도 내에서 표현할 수 있도록 데이터를 영역별로 분할하고 각 영역별 일치도를 이분 그래프(bipartite graph)의 최대 평면 일치(maximal planar matching)를 이용하여 결정하고 이를 하나의 화소(pixel)로 출력하는 기법을 제안한다.
허들모형은 영이 과잉 가산자료를 분석하기 위해서 사용되어 왔다. 이 모형은 이산부분을 위한 로짓모형과 절삭된 가산부분을 위한 절삭된 포아송모형의 혼합모형이다. 이 논문에서 우리는 경시적 영과잉 가산자료를 분석하기 위해서 수정된 콜레스키 분해을 이용하여 일반적인 이분산성을 가지는 변량효과 공분산행렬을 제안한다. 수정된 콜레스키 분해는 변량효과 공분산행렬을 일반화자기상관 모수와 혁신분산모수로 분리되면, 이러한 모수들은 베이지안 일반화 선형모형을 통해 추정된다. 그리고 실제 자료분석을 통하여 설명한다.
모의실험 결과를 보통 표나 그림으로 보고한다. 하지만 모의실험이 다양한 조건에서 실시되었고 실험조건마다 추정량의 성능 우위에 대한 결과가 다르면 표와 그림만으로 추정량의 성능을 비교하기가 어렵다. 또한 실행시간이 오래 걸리는 모의실험의 경우 모의실험 반복횟수를 크게 하기 어렵다. 회귀모형을 이용하여 모의실험 결과를 분석하면 보다 체계적이고 효과적으로 추정량의 성능을 비교할 수 있다. 이때 실험조건과 추정량에 따라 성능의 변동이 다를 수 있으므로 회귀모형에서 오차항의 이분산성을 허용해야 하며, 여러 개의 추정량을 동시에 비교해야 하므로 다중비교를 실시해야 한다. 모의실험 결과에 대한 분석이라는 맥락에서 이분산성과 다중비교에 대한 배경이론을 소개하고 예시를 통해 구체적 분석방법도 제시한다.
LDPC 부호의 검사행렬은 비트노드와 검사노드간의 이분 그래프로 표현된다. Tanner는 그래프상의 인접 행렬 (adjacency matrix) 고유값을 이용하여, 균일 LDPC 부호의 최소 거리 하한식(minimum 야stance bound)을 유도하였다. 본 논문에서는 Tanner의 결과를 일반화하여, 균일 및 블록 구조를 갖는 비균일 LDPC부호에 적용 가능한 두개의 최소 거리 하한식을 유도한다. 첫 번째는 최소 거리 부호어에 인접한 비트노드들의 관계를 통하여 유도되는 비트노드 기반 하한식이고, 두 번째는 최소 거리 부호어와 연접한 검사노드들의 관계에서 얻어지는 검사노드기반 하한식이다. 론 논문에서 유도한 하한식을 통하여 블록 구조를 갖는 비균일 LDPC부호의 거리 특성을 그래프의 고유값들과의 관계로 나타낼 수 있다.
이 논문은 행과 열이 작은 정사각형으로 이루어진 직사각형 틀 구조물의 견고성에 대하여 다룬다. 수학화(mathematising)의 관점에서 각의 변화를 이용하여 구조물의 견고성 여부를 결정하는 새로운 증명법을 제시하고 이를 활용하여 구조물의 견고성을 판단하는 한 알고리즘을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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