Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권6호
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pp.1199-1210
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2013
오늘날 높은 실업률은 대부분의 국가에서 중요한 문제 중의 하나이다. 한편 소지역의 노동 관련 통계에 대한 요구가 지난 몇년간 급속도로 증가하였다. 그러나 대부분의 공식통계를 생산하기 위한 표본설계는 대영역의 통계를 생산할 목적으로 설계되기 때문에 소지역의 경우 배정되는 표본조사단위수가 극히 적어 신뢰성 있는 통계 산출이 어렵다. 그리고 소지역 추정에 대한 대부분의 기존 연구들은 특정 시점에서의 추정에 국한되어 왔다. 그러나 대부분의 공식통계들은 월, 분기 또는 연 단위로 측정되는 패널자료이기 때문에 이를 고려한 추정방법이 필요하다. 본 논문에서는 패널자료의 분석을 위해 유용하게 사용되고 있는 일반화추정방정식의 비모수적 버전인 일반화커널추정방정식을 도출하여 조사시점을 고려한 소지역 실업률의 추정에 활용하는 방안을 제안한다. 모의실험을 통하여 일반화커널추정방정식 방법, 일반화추정방정식 방법 및 일반화선형모형과 비교한다. 그리고 2005년 1월부터 12월까지 경상남도 및 울산광역시의 25개 시군구의 경제활동인구조사의 패널자료에 위에서 언급한 세 가지 방법을 적용하여 해당 소지역의 월별 실업률을 추정한다.
도시표면의 건물정보는 빗물의 유출경로이며 또한 격자기반의 수치해석을 위한 빗물흐름과 건물 외곽을 구분하는 경계조건에 해당한다. 경계조건인 건물자료의 왜곡 최소화는 수치해석 결과의 사실성 확보를 위한 필수적 과정이다. 격자기반의 래스터 전환은 건물자료의 왜곡을 유발하기 때문에 왜곡의 정도를 완화시키기 위한 전처리로 건물 일반화가 필요하다. 본 연구의 목적은 건물 일반화가 일반주거지역의 빗물 유출경로 연속성에 미치는 영향을 분석하고 적정한 일반화 임계값과 수치해석 격자크기를 제시하고자 한다. 빗물 유출경로 연결성 평가를 위한 설명변수로는 일반화 임계값과 수치계산 격자크기를 사용하는 한편 종속변수로는 격자망의 단절 개수와 단절면적을 사용했다. 적정한 격자크기와 일반화 임계값 선정은 임의 격자크기와 임계값을 적용한 일반화 결과로부터 산출된 건물 면적 변화율과 단절 면적 변화율 각각을 비교하고 크기가 가장 낮은 것으로 하였다. 적정 임계값과 격자크기 범위는 각각 3m와 $5{\times}5m{\sim}10{\times}10m$ 이었다. 이를 적용한 결과 건물면적 증가율은 5%이하 그리고 단절면적 감소율은 94.4%이상이었다. 대상지 토지용도를 구분한 건물 일반화 모의 결과, 아파트 단지인 3종의 건물면적과 빗물 유출경로 연결성은 임계값 10m이하에서 크게 변하지 않았다. 한편 개별 주택인 2종 지역에서는 임계값 3m와 격자크기 $5{\times}5m$을 적용한 모의결과는 단절면적의 감소와 양호한 유출경로 연결성을 보였다.
본 연구는 l/5,000 수치지도 Ver 2.0을 이용하여 1/25,000 수치지도를 제작하기 위한 일반화처리공정을 개발하였다. 공간 및 속성정보를 포함하고 있는 수치지도 Ver 2.0은 기존의 수치지도 보다 많은 정보량을 포함하고 있기때문에 1/25,000 지청지물코드에 포함되지 않는 Layer를 삭제하고, 자료처리를 8대 지형·지물별로 분류하여 각각에 대해 처리한 후, merge 하는 과정으로 이루어지도록 적합한 작업공정을 도출하였다. 따라서, 본 연구에서 개발한 일반화 작업공정을 이용하므로서 향후 최적 자동일반화시스템을 개발할 수 있을 것이고, 소축척 수치지도 및 주제도 제작에 기여할 수 있을 것이다.
일반화가법모형은 기존 선형회귀모형의 문제점을 대부분 해결한 통계모형이지만 의미있는 독립변수의 수를 줄이는 방법이 적용되지 않을 경우 과대적합 문제가 발생할 수 있다. 그러므로 일반화가법모형에서 변수 축소방법을 적용하는 연구가 필요하다. 회귀분석에서 변수 축소방법으로 최근에는 Lasso 계열의 접근법이 연구되고 있다. 본 연구에서는 활용성이 높은 통계모형인 일반화가법모형에 Lasso 계열의 모형 중에서 Group Lasso와 Elastic net 모형을 적용하는 방법을 제시하고 이들의 해를 구하는 절차를 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 모의실험과 실제자료인 회계년도 2005년 자동차보혐 자료에 적용을 통해 비교하여 보았다. 그 결과 본 논문에서 제안한 Group Lasso와 Elastic net을 이용하여 변수 축소를 통한 일반화가법모형이 기존의 방법보다 더 나은 결과를 제공하는 것으로 분석 되었다.
감마 일반화 선형모형은 음이 아니며 치우침이 있는 반응변수에 유용한 모형으로 알려져 있다. 그러나 포아송 분포 또는 이항 분포에 기반한 일반화 선형모형에 비해 적은 관심을 받아왔다. 특히, 회귀계수의 유의성 검정에 대해서는 연구가 면밀히 되어 있지 않다. 본 논문에서는 감마 일반화 선형 모형의 검정에 대해 다양한 통계량들을 알아보고 수치 연구를 통해 그들의 성능을 비교한다. 수치 실험의 결과 부분 이탈도 검정 방법의 문제점이 나타났으며, 가능도비 검정 방법과 F-검정 방법이 좋은 성능을 보임을 확인하였다.
핸드폰의 화면 크기 때문에 핸드폰에서의 지도 서비스는 문제점을 가지고 있다. 핸드폰과 같은 작은 화면에서 효율적으로 지도 데이터를 표현하기 위해서는 첫째, 지도 일반화를 이용하여 상세한 지도 데이터를 간략하게 만드는 과정이 필요하며, 둘째, 간략화된 데이터를 계층화하여 사용자의 확대 축소 명령을 빠르게 수행할 수 있어야 한다. 그러나, 기존의 연구들은 일부의 지도 일반화만 지원하거나 실시간으로 처리하지 못하는 문제점들을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 LMG-tree는 계층화된 하나의 색인 트리를 사용함으로 저장 공간의 효율성을 가지고 있으며, 지도 일반화를 지원하여 실시간 지도 서비스가 가능하도록 하였다.
최근 대수 교육과정에서 패턴들을 표현하면서 일반적인 규칙을 인식하고 설명하는 것이 하나의 대안으로 제시되고 강조되고 있다. 우리나라 역시 제 7 차 교육과정에서 '규칙성과 함수' 영역과 관련하여 초등학교 과정에서 다양한 형태의 패턴활동을 지도하고 있다. 그러나 최근 패턴활동을 통한 학습에 대한 연구에서 학생들의 어려움과 문제점이 지적되고 있다. 이 글에서는 우리나라 초등학교 교육과정에 많이 도입되고 있는 시각적 패턴의 탐구 활동을 통한 일반화 과정을 중심으로 하여, 시각적 패턴의 일반화 과정에서의 다양한 접근과 학생들의 사고전략, 기호화 상태를 고찰한다. 그리고 시각적 패턴의 일반화, 기호화의 어려움을 논의하고 시각적 패턴의 탐구 활동 학습을 위한 몇 가지 제안을 하였다.
최근 GIS를 비롯한 각종 지형자료의 응용분야에서 기존의 종이지도가 지니는 제한된 축척 및 정보량 등의 경직성을 탈피한 수치지도의 제작은 시급한 당면 과제로 부각되고 있다. 본 연구에서는 수작업으로 처리되고 있는 편집도의 제작을 자동화하기 위한 방안으로 디지털 환경하에서의 일반화 기법에 대한 연구를 수행하였으며, 주된 연구대상으로는 일반화 알고리즘을 처리 형태별로 개발하여 프로그램화하고 이들 결과를 이용하여 컴퓨터 상에서 특정 지형지물에 대한 소축척지도의 자동제작을 구현하였다. 또한 GIS측면에서의 벡터 데이터로서 동일한 위상구조를 지니기 위한 일반화 전후의 데이터 분석을 토대로 처리형태별 우선 순위의 결정 및 오차량 산정을 실시하여 우리실정에 맞는 일반화의 데이터모델을 분석하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제21권3호
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pp.419-425
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2010
커널기계 기법은 최근 대용량 또는 고차원 비선형 자료를 분석하는 방법으로 인기를 많이 얻고 있다. 본 논문에서는 주식시장 수익률의 조건부 변동성을 예측하기 위한 일반화 이분산자기회귀모형을 추정하기 위해 커널기계 기법을 사용한다. 일반화 이분산자기회귀모형은 자료가 정규분포를 따른다고 가정한 후 주로 최대우도법을 사용하여 추정된다. 본 논문에서는 꼬리가 두꺼운 분포를 갖는 금융시계열자료의 변동성을 추정할 때 커널기계 기법이 최대우도법과 서포트벡터기계 보다 더 정확한 예측능력을 가진다는 것을 보이고자 한다.
본 연구의 목적은 지형자료에 대한 계층화 알고리즘을 개발하여 하계망을 일반화하고자 하였다. 하계망은 계층적인 구조를 갖기 때문에 일반화를 위해 선형사상들에 대한 지형자료의 계층화가 요구된다. 하계망 일반화의 절차는 하계망의 계층화, 차수별 선택과 제거, 그리고 알고리즘 적용으로 진행하였다. 계층화는 하계망의 고도에 따른 방향 결정, Stroke Segment 서열화. Strahler 차수화로 진행하였으며, 선형사상의 선택과 제거는 지리자료의 질의를 통해 차수와 선의 길이를 기준으로 처리하였다 개선된 Simoo 알고리즘은 선형사상의 곡률을 낮추고 완만화에 효과적이었다 연구결과는 공간적으로 다양한 계층구조를 갖는 사상들에 대한 일반화를 개선할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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