• 제목/요약/키워드: 자료선택

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정규분포기반 두각 혼합모형의 순환적 적합을 이용한 군집분석에서의 변수선택 (Variable Selection in Clustering by Recursive Fit of Normal Distribution-based Salient Mixture Model)

  • 김승구
    • 응용통계연구
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    • 제26권5호
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    • pp.821-834
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    • 2013
  • Law 등 (2004)은 군집분석에서 변수선택을 위해 정규분포기반 "두각 혼합모형(salient mixture model)"의 사용을 제안하였다. 본 논문에서는 이 모형의 적합 상의 문제점과 변수선택의 결함을 지적하고 그 대안을 제시한다. 모의자료와 실자료를 바탕으로 제안된 방법이 기존의 방법보다 유용함을 보였다.

우리나라 주요 기업의 유통경로 실증분석 (An empirical study on distribution channel choice of major firms)

  • 김찬성;박민영;김준형;진기재
    • 대한교통학회:학술대회논문집
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    • 대한교통학회 2007년도 제57회 학술발표회논문집
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    • pp.219-228
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    • 2007
  • 기업의 물류활동은 화물의 기종점 정보와 더불어 출발지와 도착지간 수배송특성, 업종간 거래 관계, 가격흐름, 경로 등 다양한 공급사슬관점에서 설명되어야 한다. 본 연구는 화물의 흐름을 물적인 흐름의 공급사슬망인 유통경로 관점에서 실증분석을 목적으로 한다. 그동안 공공부문의 물류관련 연구들은 물류현황조사 자료로부터 지역간 기종점 통행량에 기초하여 물류시설을 포함한 국가의 사회간접자본 투자정책에 주로 활용된 경향이 있었다. 또한, 민간부문의 유통경로 관련 연구는 주로 상적인 유통경로에 한정되어 보다 종합적인 공급사슬관리 측면에서 기업의 물적 유통경로선택에 대한 이해가 부족하였다. 본 연구에서는 2001년 전국물류현황조사중 기업의 물류실태조사에서 수행된 600개의 표본자료에 기초하여 기업들의 유통경로 선택의 특성을 분석하였다. 사용된 자료들의 설문조사방식은 다양한 유통노드들이 제시되고, 기업들이 상위 매출액이 높은 품목들이 다양한 유통경로 상에서 어떻게 노드들을 이용하는지 조사되었고, 이를 공장순회형, 물류센터 중심형, 도매자 중심형, 소비자 중심형 등 4개로 유형화하였다. 본 연구는 이들 4개의 유통경로들의 선택에 미치는 영향을 사업체 현황, 수배송현황, 물류활동평가, 물류시설관리 현황 등의 다양한 특성변수를 고려하여 선택에 미치는 영향을 분석하였다.

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RDAPS 입력자료 선정을 위한 Mutual Information기법 적용 (Mutual Information Technique for Selecting Input Variables of RDAPS)

  • 한광희;류용준;김태순;허준행
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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    • pp.1141-1144
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    • 2009
  • 인공신경망(artificial neural network) 기법은 인간의 두뇌 신경세포의 활동을 모형화한 것으로 오랜 시간동안 발전해 왔으며 여러 분야에서 활용되고 있고 수문분야에서도 인공신경망을 이용한 연구가 활발히 진행되어 왔다. RDAPS와 같은 단기수치예보 자료는 강우의 유무 판단과 같은 정성적인 분석에서 비교적 정확도가 높지만 정확한 강우량의 추정과 같은 정량적인 부분에서는 정확도가 매우 낮으므로 인공신경망 기법과 같은 후처리 기법을 통해서 정확도를 높이게 된다. 인공신경망 기법을 수행할 때, 가장 중요한 것은 입력변수선택(input variable selection)으로 입력 변수의 적절한 선택이 결과값에 큰 영향을 주게 된다. 본 연구에서는 mutual information을 입력 변수 선택 기법으로 채택하여, 인공신경망의 입력변수 선정의 정확도를 알아보고자 한다. Mutual information은 주어진 자료의 엔트로피값을 이용하여 변수들 간의 독립과 종속의 관계를 나타내는 기법으로서, MI값은 '0'에서 '1'의 값을 가지며 '0'에 가까울수록 변수들 간의 관계가 독립적이고 '1'에 가까울수록 종속적인 관계를 나타낸다. 인공신경망의 입력변수선정에 대한 mutual information의 정확도를 알아보기 위해, 기존 입력변수선택 기법과 mutual information을 이용했을 경우의 인공신경망의 처리능력, 정확도를 비교 검토하였다.

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에너지총조사를 이용한 차량 선택 요인 분석 (Analysis of Vehicle Selection Factors Using Energy Census)

  • 신힘철;원두환
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제31권2호
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    • pp.291-317
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    • 2022
  • 본 연구는 에너지총조사 자료를 이용하여 친환경 차량의 보급과 관련하여 소비자의 차량 선택에 영향을 주는 요인을 분석하였다. 기존의 차량 선택에 대한 소비자 선호의 연구는 대부분 단편적인 설문조사를 이용하였는데, 매번 설문조사표와 설문대상이 바뀌어서 지속적이고 일관성 있는 분석이 불가능하였다. 이에 본 연구에서는 주기적으로 수행되는 에너지총조사 자료를 이용하여 차량 선택에 대한 소비자 선호 분석이 가능하다는 것을 보여주고자 하였다. 에너지총조사는 많은 표본의 유용한 정보를 수집함에도 불구하고 많은 경우 단순 통계를 작성하는 데 한정적으로 사용되고 있다. 2017년 에너지총조사의 수송부문 마이크로데이터 2,771개 자료를 바탕으로 소비자의 선택에 따라 변화하는 대안 특성 변수인 차량 가격, 연료 효율, 차량모델 수를 수집하여 컨조인트 분석이 가능하도록 자료를 변환하고 분석하였다. 분석 결과 연료비 1만 원당 주행 거리가 1km(연료 효율 1단위) 증가할 때마다 해당 연료 차량의 선택 확률은 2.2% 증가하고, 대체 가능한 차량의 모델 수가 하나 증가할 때마다 해당 차량의 선택 확률은 20.5% 증가하는 것으로 나타났다. 본 연구는 별도의 조사 없이 주기적으로 국가에서 시행되는 에너지총조사 결과를 이용하여 자동차 선택에 대한 소비자 선호를 분석하는 것이 가능하다는 것을 보여주었다.

시뮬레이션을 통한 베이즈요인에 의한 모형선택의 비교연구 : 포아송, 음이항모형의 선택과 정규, 이중지수, 코쉬모형의 선택 (Comparative Study of Model Selection Using Bayes Factor through Simulation : Poisson vs. Negative Binomial Model Selection and Normal, Double Exponential vs. Cauchy Model Selection)

  • 오미라;윤소영;심정욱;손영숙
    • 응용통계연구
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    • 제16권2호
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    • pp.335-349
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    • 2003
  • 본 논문에서는 포아송분포 대 음이항분포, 그리고 정규분포, 이중지 수분포 대 코쉬분포에 대한 모형선택을 위하여 베이지안 방법을 사용한다. 각 모수에 대한 사전분포로는 무정보 부적절 사전분포의 가정 하에, 베이지안 모형선택을 위하여 O'Hagan (1995)의 부분적 베 이즈요인을 이용하였다. 실제자료와 모의 실험 자료의 분석을 통하여 부분적 베이즈요인의 유용성을 Berger와 Pericchi (1996, 1998)의 내재적 베이즈요인들과 함께 비교 검토해 본다.

웹 기반 영상과 문서의 자동결합기법에 관한 연구 (A Study of Development on technique for document & image unite)

  • 나종원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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    • pp.187-190
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    • 2006
  • 텍스트위주의 자료와 영상회의 자료를 결합하여 통합하고 이를 웹을 통해 서비스 하도록 구현하였다. 멀티미디어 회의정보 등록시 사용자는 DAM실행 파일을 자신의 PC에서 실행하고 프로그램에 내장된 윈도우 탐색기를 통해 등록하고자 하는 회의파일을 선택하면 XML 자동 피싱모듈이 실행되면서 자료 저장을 위한 핵심정보와 검색을 위한 단어색인 및 인덱스를 수행하여 오류시에는 에러메세지를 보여주고 성공시에는 분석된 핵심정보를 제공해준다. 서버로 전송된 멀티미디어 회의자료는 종류/시간/등으로 구분되어 윈도우 탐색기 형태의 트리구조와 사용자가 직접 단어를 입력하여 원하는 회의 정보를 검색하는 2가지 형태의 검색서비스를 제공하게 된다. 사용자는 본인의 서비스 환경에 따라 영상+문서, 문서 등을 자유롭게 선택하여 볼 수 있다. DAM의 경제적인 효과에 대하여 정확한 통계 자료가 국내에 아직 발표되지 않아 유사분야인 WCM시장 분석을 근거로 예상하였으며 시스템이 다양하고 복잡해질수록 투자대비 경제적인 효과가 높아 동기화 기술분야 시장이 확대될 것으로 기대된다.

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Text-CNN 알고리즘 적용한 교육장터 플랫폼 기반 맞춤형 교육 컨텐츠 추천 메커니즘 개발 (Implementation of User Focused Education content Recommendation on Educational Marketplace Platform using Text-CNN)

  • 홍제성;박보경;곽제일;손현승;김영철
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.965-967
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    • 2019
  • 현재에는 다양한 교육 서비스, 자료, 기구가 개발되어 산재되어 있다. 그래서 학생에 맞는 맞춤형 교육으로 학생들의 적성, 진로에 관한 안목을 높이고, 교육의 질을 높이는 것이 중요하다. 기존의 교육 플랫폼은 교육 프로그램 및 교구 자료들이 여러 곳에 분산되어 있어 자료 선택이 어렵다. 이를 해결하기 위하여 맞춤형 교육 서비스 자료, 기구 등을 선생님(사용자)들에게 추천하는 메커니즘을 제안한다. 본 새로운 플랫폼에서 CNN 알고리즘을 통해 학급, 학생들에게 맞는 추천 컨텐츠를 제공한다. 이 메커니즘을 통해 자료 선택에 도움을 주어 교육의 질을 높이고자 한다.

AIC(AKaike's Information Criterion)을 이용한 교통량 예측 모형 (Traffic Forecasting Model Selection of Artificial Neural Network Using Akaike's Information Criterion)

  • 강원의;백남철;윤혜경
    • 대한교통학회지
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    • 제22권7호
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    • pp.155-159
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    • 2004
  • 최근 교통량 예측을 위한 인공 신경망(Artificial neural networks : ANNs) 구조와 학습방법에 대한 연구가 다양하게 시도되고 있다. 이것은 신경망이 유연한 비선형 모형(non-linear model)으로 강력한 패턴 인식 능력을 가지고 있기 때문이다. 그러나, 신경망은 비선형 모형이기 때문에 많은 매개변수(parameter)를 사용하게 되면서 과적합(overfitting) 문제에 부딪히게 된다. 본 논문에서는 이러한 교통량 예측을 위한 신경망 모형에서 과적합을 해소하기 위한 방안으로 매개변수에 대한 다양한 모형선택기준(model selection criterion)에 대한 적용성에 대해서 알아보았다. 특히, AIC계열을 중심으로 모형선택기준으로 선택된 모형이 과적합 경향을 해소하고 시간적 전이성을 보장할 수 있는지를 분석하는데 본 연구의 목적을 두고 있다. 교통량 자료를 신경망 모형에 적용하여 분석한 결과, 첫째 학습자료(in-sample) 모형선택기준에 의해 선택된 모형이 검증자료(out-of-sample)의 최적의 성능을 보장하지는 못한다는 결과를 얻었다. 즉, 본 연구에서 기존의 연구에서처럼, 학습자료(in-sample)의 최적 모형이 검증자료(out-of-sample)의 성능과 직접적인 관계가 없다는 것을 알 수 있었다. 둘째 모형선택기준의 안정성을 분석한 결과 AIC3, AICC, BIC는 안정적인 모형을 선택하는 기준으로서 의미가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, AIC4의 경우는 최상의 모형과 편차가 큰 것으로 분석되었다. 시계열 자료 분석과 예측에 있어서 모형의 불확실성은 학습 자료와 검증 자료의 상관관계에 영향을 줄 수 있음에 비춰볼 때, 앞으로 보다 많은 자료에 대한 분석이 필요하다고 판단되며, 다른 시계열 자료에 대한 분석이 요구된다. 수 없었지만, 확정적 통행배정모형으로 설정한 경우, Stackelberg게임 접근법이 Cournot-Nash게임 접근법 보다 더 우수함을 확인할 수 있었다.다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다

지형자료의 계층화를 이용한 하계망 일반화 (Generalization of the Stream Network by the Geographic Hierarchy of Landform Data)

  • 김남신
    • 대한지리학회지
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    • 제40권4호
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    • pp.441-453
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    • 2005
  • 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.

장서개발의 교육 : 교과과정의 연구 (Education for Collection Development : A Study on the Curriculum)

  • 엄영애
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.169-184
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    • 2000
  • 본 논문의 목적은 문헌정보학과와 도서관학과에 개설되어 있는 장서개발교육의 변화와 그 내용을 파악하는 것이다. 이를 위하여 도서선택으로 출발한 교과목이 장서개발 및 장서관리로 바뀌게 된 배경을 살펴본 후, 교과목명의 변화를 조사하였다. 교육의 내용은 장서개발 관련 교과목의 소개 및 개요를 모아서 분석하였다. 1980년대까지도 대부분의 학과가 자료선택(론)으로 가르치던 것이 1990년대에는 장서개발(론)로 변하였으나 교육되는 과정의 개요를 분석한 결과는 과목 명은 달라졌으나 내용 및 교육의 목적은 자료선택에 가깝다는 것이다. 이러한 결과를 근거로 장서개발의 교육과 실행의 방향을 제안하였다.

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