Communications for Statistical Applications and Methods
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제5권2호
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pp.431-437
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1998
본 논문의 목적은 계층적 베이즈 일반화 선형모형을 이용하여 경시적 자료를 분석하는 것이다. 구체적으로 계층적 베이즈 변량효과 모형을 소개하고 무정보적 사전분포 하에서 사후분포가 진(proper)인지에 대한 충분조건을 찾는다 또한, 깁스(Gibbs) 표본자를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 절차의 수행에 관해 논의한다. 현실자료를 사용하여 제안된 계층적 베이즈 분석을 예시하고, 이에 대응하는 경험적 베이즈 분석과 비교한다.
한국음향학회 1998년도 제15회 음성통신 및 신호처리 워크샵(KSCSP 98 15권1호)
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pp.315-319
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1998
대어휘 연속음성인식을 위한 확률 발음사전 모델에 대해서 제안하였다. 제안된 확률 발음 사전은 연속음성과 같은 자연스런 발성에서 자주 발생되는 단어의 변이를 확률적인 subword-state로 이루어진 HMM으로 모델화 함으로써 단어의 발음 변이를 효과적으로 표현할 수 있으며, 단위 인식 시스템의 성능을 보다 높일 수 있도록 구성되었다. 확률 발음사전의 생성은 음성 자료와 음소 모델을 이용하여 단어 단위의 분할과 학습을 통해서 자동으로 생성되게 됨 음소와 같은 언어학적인 단위뿐만 아니라 PLU 이나 비언어학적인 인식 모델을 이용한 연속음성인식기에도 적용이 가능하다.연속음성인식실험결과 확률 발음사전을 사용함으로써 표준 발음 표기를 사용하는 인식 시스템에 비해 단어 오류율은 39.8%, 문장 오류율은 24.4%의 큰 폭으로 오류율을 감소시킬 수 있었다.
KT114 상호/업종 검색 서비스에서는 데이터베이스 내의 동일한 개체에 대하여, 사용자가 입력한 상호명과 실제 데이터베이스에 저장된 상호명이 서로 다른 '통상명 검색 문자'가 존재한다. 이는 사용자가 인지하고 있는 상호명이 실제 상호명이 아니라 해당 상호의 대표적인 상표 혹은 상품명 등인 경우 발생한다. 본 논문에서는 이러한 '통상명 검색 문제'의 해결을 위하여 실제 상호와 사용자 인지 상호 간의 관계를 정의한 사전에 기반을 둔 해결 방안을 제안한다. 대용량의 자료에 대한 빠른 검색을 요구하는 시스템 특성상 사전의 구축 방식은 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 사전을 구축하는 두 가지 서로 다른 접근 방법으로, 'DBMS 내부 구축 방식'과 '외부 사전 구축 방식'에 대하여 설명하고, 시스템 환경을 고려하여 두 접근 방법을 비교 및 분석한다.
세계는 지식정보의 창출 및 활용정도가 국가경쟁력을 좌우하는 지식기반사회로 급격히 전환하고 있다. 이러한 상황에서 주요 지식정보의 집중적인 디지털화를 통해서 국가 지식정보 공유체계를 구축하는 것이 무엇보다 시급한 상황이다. 특히 급격하게 성장하고 있는 디지털 콘텐츠 분야의 체계적인 정보화 사업은 관련 분야의 선진국과 경쟁하기 위해서 절실하게 요구된다. 본 논문은 게임산업에 대한 체계적인 정보화를 추진하기 위해서 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축을 위한 연구 결과를 소개한다. 의미를 기반으로 한 게임전문용어전자사전 구축하기 위해서 다양한 형태의 게임 관련 자료를 통해서 망뭉치를 추출하였다. 추출한 망뭉치로부터 빈도수 등을 이용해서 중요한 의미를 갖는 표제어를 추출하였으며, 추출한 표제어를 이용해서 게임전문용어 시소러스를 구축하였다. 또한 웹 기반으로 게임전문용어전자사전을 구축하기 위해서 SDML 을 이용하여 전문용어를 표기했으며 다양한 검색 기능을 추가해서 게임전문용어전자사전의 프로토타입 시스템을 구축하였다.
본 연구에서는 해외 수력댐 건설 프로젝트의 사전조사 기초자료 제공을 위하여 댐 위치 결정을 위한 사전적지분석 알고리즘을 개발하고, 위성영상 수치표고자료인 ASTER Global Digital Elevation Model (ASTGTM)과 토지피복자료인 Terra/Aqua combined Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) MCD12Q1를 사용하였다. 사전적지분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 적지분석과 댐 건설 시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지분석은 사용자가 하천 위의 지점을 선택하면, DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복자료를 통한 보상면적을 기반으로 지점의 적지여부를 평가한다. 분석알고리즘은 국내 부항, 보현산, 성덕, 영주댐을 대상으로 시범적용 됐으며 해당 지점의 가능 최대낙차는 각각 37, 67, 73, 42 m로 나타났으며 최대저수면적은 1.81, 2.4, 2.8, 8.8 ㎢ 최대저수량은 35.9, 68, 91.3, 168.3×106 ㎥으로 나타났다. 보현산과 성주 댐에서는 타당성을 보였으나, 부항과 영주 댐의 경우 ASTGTM 에러로 인한 잘못된 하천망과 유역경계로 인해 낙차가 제한됨을 보였다, 본 연구의 결과는 향후 해외 수력댐 사업 진출시 사전분석에서 적지의 지형학적 평가에 도움이 될 것으로 기대된다.
세종전자사전은 한국어 어휘의 정보를 총체적으로 표상하는 전산어휘자료체이다. 세종전자사전은 궁극적으로 다양한 유형과 기능의 한국어 자동처리에의 활용을 목표로 한다. 세종체언전자사전은 최종적으로 5만여 항목을 대상으로 구축될 것이다. 세종명사전자사전은 전산적 효율성을 고려하여 명사 어휘의 정보를 8개의 하위정보구획과 50여개의 세부정보항목으로 구분하여 표상한다. 특히, 명사의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보는 한국어 명사구와 문장의 자동생성에 직접 활용될 수 있는 정보이다. 명사는 수식어 요소 또는 조사와 결합하여 명사구를 형성하고, 동사 및 형용사와 결합하여 문장의 생성에 참여한다. 개별 명사들은 이 과정에서 다양한 제약적인 양상들을 보여주고 있으며, 세종명사전자사전은 이 정보들을 명시적으로 표상한다. 또한 명사는 기능동사와 결합하는 술어명사와 그렇지 않은 비술어명사로 구분이 된다. 술어 명사가 기능동사와 결합하여 문장을 형성할 때, 명사와 그 논항들은 다양한 통사적 기능을 담당한다. 또한 술어명사는 논항과 결합하여 명사구를 형성한다. 그러나, 술어명사의 명사구 형성과 기능동사의 결합은 불규칙적이고, 명사와 기능동사의 의미적 특성에 따라 다양한 제약이 발견된다. 이 정보들의 정밀한 표상은 개별 술어명사로부터 생성될 수 있는 가능한 명사구와 문장의 형태를 구체적으로 밝혀주게 된다. 세종명사전자사전의 어휘 통사적인 결합에 관한 정보들은 명사구 또는 문장의 자동생성의 정확성과 효율성을 높여줄 것이다.
하천 유사량 자료는 하천의 이 치수 목적으로 활용할 수 있는 기본 자료중 하나로서 하상변동 예측, 저수지 퇴사량 추정, 하도 계획과 설계, 유사조절 계획 수립 및 기타 구조물 등의 영향 평가 등 다양하게 활용할 수 있다. 정도 높은 유사량 자료를 측정하기 위해서는 현장측정부터 분석까지 정확한 과정과 세밀한 준비가 필요하다. 본 연구에서는 정도 높은 유사량 자료를 생산하기 위하여 국가 유사량 관측망 중 19개 지점(율극, 점촌, 일선교, 구미, 왜관, 선산, 죽고, 진동, 개진2, 정암, 회덕, 마륵, 나주, 학교, 남평, 영수, 선암, 구례2, 죽곡, 용서, 곡성)에 대하여 부유사량 특성분석을 수행하고 이를 반영하여 유량-부유사량관계곡선식을 개발하였다. 유사량 측정과정은 사전조사, 현장측정, 실험실분석, 모형적용 단계를 거친다. 사전조사 단계에서는 현장에 대한 현장안전, 지점특성 등의 현장관련 정보를 수집하여 현장측정 계획을 수립한다. 현장측정 단계에서는 사전에 유량측정 자료를 이용하여 측선을 나누는 등유량법과 등간격법을 사용하였으며, ISO 기준 이상의 5~8개 측선을 나누어 측정하였다. 측정장비는 D-74 부유사 채취기를 이용하여 왕복수심적분법으로 부유사량 샘플을 채취 하였다. 실험실분석은 유량조사사업단 유사분석센터에서 채취 시료에 대한 농도, 레이저 회절법을 이용한 부유사입도분석, 하상토분석(체분석)을 실시하였다. 또한, 유량-부유사량 농도 변화양상과 부유사량 특성분석을 이용한 부유사량 측정결과를 평가하였고 각 지점의 부유사량특성을 잘 나타낼 수 있는 지수식($Q_{ss}=aQ^b$)을 이용하여 유량-부유사량관 계곡선식을 개발하였다.
본 연구는 암환자의 사전연명의료의향서 지식, 좋은 죽음 인식이 연명의료중단 태도에 미치는 영향을 파악하여 암환자의 연명의료중단의 자기결정 활성화를 위한 간호 중재프로그램 개발 기초 자료를 제공하고자 시행되었다. 외래 또는 입원치료를 받는 성인 암환자 167명을 대상으로, 2019년 9월 15일부터 2020년 3월 30일까지 자료수집을 하였다. 수집된 자료의 통계분석은 SPSS 21.0을 이용하여 평균과 표준편차, t-test, ANOVA, Pearson 상관계수, 다중회귀분석으로 하였다. 연구결과, 대상자의 사전연명의료의향서 지식은 1점 만점에 0.74±0.21점, 좋은 죽음 인식은 4점 만점에 2.87±0.42점, 연명의료중단 태도는 5점 만점에 3.46±0.49점이었다. 본 연구결과 연명의료중단 태도는 사전연명의료의향서 지식, 좋은 죽음 인식과 정적 상관관계로 나타났으며, 영향을 미치는 변인은 사전연명의료의향서 지식, 좋은 죽음인식, 가족과 연명의료중단 논의 여부로 나타났고, 설명력은 16.0%이었다(F=10.355, p<.001). 따라서, 암환자의 연명의료중단 태도 향상을 위해 사전연명의료의향서 지식 및 좋은 죽음 인식을 높일 수 있는 프로그램 개발이 필요하며, 가족과 환자의 사전 논의에 도움을 줄 수 있는 중재 방안이 필요하다.
본 연구는 동영상을 활용한 사전학습과 역할학습이 간호대학생의 자기조절학습에 미치는 효과를 확인하고자 수행되었다. 연구설계는 비동등성 대조군 전후 설계에 의한 유사실험 연구이다. 연구대상은 G군 소재 간호학과 2학년 학생으로 실험군 84명, 대조군 76명으로 총 160명이었다. 자료수집 기간은 2016년 3월 2일부터 6월 20일까지였다. 실험군에게는 동영상을 활용한 사전학습과 역할학습을 진행하고 대조군에게는 교수시범의 전통적 방법을 진행한 후 자기조절학습의 변화를 측정하였다. 자료분석 방법은 ${\chi}^2-test$, independent t-test, ANCOVA를 사용하였다. 연구결과 자기조절학습의 인지적 구성 요소인 시연, 초인지에서, 동기적 구성요소인 자기효능감에서, 자원관리 구성요소인 도움구하기에서 유의한 차이가 나타났다. 본 연구는 간호학생들의 자기조절학습을 도모하고 효과적인 실습 교육을 운영하는데 기초자료를 제공하였다.
최근 기후변화의 영향으로 극심한 가뭄과 홍수가 발생하고 기온 또한 꾸준히 상승하고 있으며, 이러한 변화에 대응하기 위해 전 세계에서 이산화탄소를 줄이고 국제 에너지 시장을 재구성하려는 시도가 꾸준히 이루어지고 있다. World Energy Outlook(2012)에 따르면 특히 에너지 시장에서 개발도상국의 수력분야 개발투자가 2035년까지 15,490억 달러에 이를 것으로 전망됨에 따라 국내에서 해외 수력발전사업에 적극적으로 나서고 있다. 그러나 국내와는 달리 댐 건설의 사전조사에 필요한 자료가 없거나 구축하는데 문제가 있어 손쉽게 구할 수 있는 자료로 사전에 수력발전 댐 적지를 조사할 수 있는 기술의 개발이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 수력발전용 댐 위치 결정을 위한 예비 적지 분석 알고리즘을 개발하고, 분석 알고리즘에 위성영상자료인 30m 해상도의 ASTGTM(ASTER Global Digital Elevation Model)와 500m 해상도의 MCD12Q1(MODIS/Terra Aqua Land Cover) 토지피복자료를 사용하고자 한다. 예비 적지 분석 알고리즘은 DEM의 전처리, 하천망생성, 유역분할과 지형정보를 고려한 자동적지탐색과 댐 건설시 수몰면적에 따른 보상면적 산정 알고리즘을 포함하고 있으며 Python기반의 오픈소스 GIS로 구현되었다. 적지산정은 DEM으로부터 낙차, 도달시간, 내용적곡선과 같은 지형정보와 토지피복도를 통한 보상면적을 기반으로 순위를 매겨 사용자에게 최적의 위치들을 표출한다. 본 연구의 결과는 향후 해외 수력 댐 적지 예비분석 및 해외 수력산업 진출을 지원할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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