본 연구는 치조 마찰음의 왜곡 오류인 치간음화, 구개음화, 설측음화가 적률분석의 변인인 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 정조음과 보이는 음향학적 차이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 61명 아동(평균연령: 5.6±1.5세, 여아 19명, 남아 42명)을 대상으로 얻어진 조음음운평가(Assessment of Phonology & Articulation for Children, APAC; Urimal-test of Articulation and Phonology I, U-TAP I) 결과, 음성 중 치조 마찰음을 포함하고 있는 목표 단어에서 치조마찰음 왜곡 오류를 보인 음성과 정조음 음성을 추출하여 후향적 연구를 진행하였다. 총 169개의 음성이 적률분석에 사용되었다. 그 결과, 무게중심에서 정조음이 구개음화보다 값이 높았으며, 구개음화는 치간음화보다 값이 낮았다. 치간음화의 분산이 정조음과 구개음화보다 높았다. 치간음화가 정조음보다 높은 왜도를 보였으며 구개음화의 왜도가 정조음보다 높았다. 마지막으로 구개음화의 첨도가 정조음과 치간음화보다 높았다. 각 왜곡 오류 유형에서 적률분석의 모든 변인들에 대해 조음위치(어두초성, 어중초성), 발성유형(평음, 경음)에 따른 유의한 차이는 관찰되지 않았다. 본 연구는 치조 마찰음의 유형에 따라 무게중심, 분산, 왜도, 첨도에서 다른 패턴이 나타남을 확인하였으며, 본 연구에서 제시한 객관적 수치는 추후 임상에서 청지각 평가를 도와 치조 마찰음 왜곡 오류의 진단과정에 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.67-74
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2017
본 논문은 기후와 국제곡물가격의 인과관계를 분석한다. 기후는 곡물시장에 영향을 미치는 중요한 요인이지만 국제곡물가격의 인과관계를 분석한 선행연구는 제한적이다. 본 논문은 대표적인 세계기후 변수인 해양표면온도 (sea surface temperature; SST)와 세계 3대 곡물인 밀, 옥수수, 콩의 국제가격을 이용하여 1987년 5월부터 2013년 7월까지 기간의 월별자료를 분석하였다. 분석방법으로서 비모수 커널방법으로 제시된 고차 적률 인과관계 개념 (Nishiyama 등, 2011)을 모수적인 방법으로 변환하여 적용하였다. 분석결과, 기후는 1차 적률에서 3개 곡물가격 모두에 대해 그리고 2차 적률에서 옥수수와 콩의 가격에 대해 각각 인과관계를 가지며 3차 적률에서는 3개 곡물가격 모두에 대해 인과관계를 갖지 않는 것으로 나타났다.
미래의 연별 최대 강수량 예측의 정확성을 향상시키는데 역사적 자료가 도움이 된다는 많은 연구 결과가 있었다. 관측의 오차와 자료의 손실로 역사자료를 이용한 강수 예측 방법은 절단자료의 분석을 중심으로 연구되었다. 대표적인 역사자료의 이용방법으로 조건부 적률을 이용한 B17B [Interagency Committee in Water Data, 1982], 조건부적률과적률 관계식을 이용한 Expected Moment Algorithm(EMA) [Cohn et al.;1997], 조건부 확률가중적률을 이용한 Partial Probability Weighted Moment (PPWM)[Wang ; 1991] 방법이 있다. 본 연구에서는 역사적 자료를 반영하는 방법에 있어 B17B와 EMA의 관계를 밝히고 그러한 관계가 PPWM에 동일하게 적용할 수 있음을 보였다. 우리는 B17B와 EMA의 관계를 적률방정식으로 표현하였고 PPWM에서 확률가중 적률 방정식을 정의함으로써 PPWM을 확장하였다. 본 연구에서 제안한 새로운 역사 자료를 이용한 강수예측 방법론을 Expected Probability Weighted Momemt (EPWM) 방법이라고 부르고 그 예측 방법의 성능을 다른 예측방법과 시뮬레이션 결과를 통해 비교하였다. 역사 자료 방법론의 비교는 Generalized Extreme Value (GEV) 분포를 이용하여 이루어졌으며, 각 방법론은 GEV분포의 형태모수(shape parameter)따라 다른 특성을 나타난다는 것을 보였다. 뿐만 아니라 여기서 제안한 EPWM 방법은 대부분의 경우에 좋은 추정량을 준다는 것을 보였다.
Cho는 확률적 활동 네트워크 분석에서 활동시간이 상호 독립적이고 정규분포를 따른다는 가정 하에서 사업완성시간의 적률 (평균, 분산, 왜도, 첨도)을 추정하기 위한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 활동시간의 분포가 일반적인 분포일 때 사업완성시간의 적률을 추정하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 활동시간 분포의 이산화를 위해 적률매칭 방법을 사용하며, 사업완성시간의 계산에 사용될 활동시간을 결정하는데 이산형 역변환 방법을 사용한다. 제안된 방법은 대규모 네트워크에 적용하기 쉽고, 몬테칼로 시뮬레이션 보다 계산적으로 효율적이며, 제안된 방법의 결과는 몬테칼로 시뮬레이션에 의한 결과와 잘 일치함을 보여준다.
중도절단된 자료와 표본수가 적은 자료를 가지는 생존분석에서 생존율을 추정하거나 두 집단의 생존율을 비교할 때 정규분포 근사를 가정한 신뢰구간을 이용하는 데는 많은 어려움이 생긴다. 생존함수의 신뢰구간에 대한 중도절단을, 표본의 크기에 따른 다양한 상황의 모의실험을 통하여 Kaplan-Meier, Nelson, 적률 추정량 그리고 cox model의 ${\beta}$을 가지고 붓스트랩을 이용한 신뢰구간과 비모수 신뢰구간, 우도비 신뢰구간의 실제 포함 확률을 비교해보고자 한다.
본 논문의 목적은 김 양식 있어서 무기산 또는 유기산 사용 문제와 김 양식 어업인들의 생산위험 회피행위를 고찰하기 위한 이론적 틀을 개발하고, 정책함의를 도출하는데 있다. 김 양식의 생산위험 또는 가격위험은 김 양식 어업인들이 직면하고 있는 가장 중요한 의 사길정변수라고 할 수 있으며, 특히 문제가 되고 있는 무기산(또는 폐염산) 또는 유기산은 농업에 있어서 농약처럼 김 양식 어업인들이 생산위험을 최소화하기 위한 일종의 보험 생산요소(insurance production inputs)으로 볼 수 있다. 김 양식 어업인들의 생산위험은 평균(1차 적률 mean), 분산(2차 적률 variance), 왜곡도(3차 적률 skewnesss)에 의해 측정될 수 있으며, 특히 김 양식 어업인들은 확률이 낮을지라도 일단 첫병과 잡태(예: 파래 등)가 광범위하고 심각하게 발생하게 되면 생산물의 심각한 질적 저하가 야기된다는 사실을 경험적으로 인식하고 있다. 따라서 김 양식 어업인들은 평균생산 뿐만 아니라 생산의 분산과 하향성 확률 분포를 최소화할 수 있는 생산기술을 이용하게 된다. 이러한 김 양식 어업인들의 위험회피행위를 분석하기 위해 기대효용이론을 채택하고, 미지의 진효용함수를 테일러 시리즈 확장에 의해 3차 적률까지를 근사치로 이용하였다. 이윤에 대한 기대효용 극대화를 위한 1차 최적조건을 구하면, 어떤 산(무기산 또는 유기산)을 얼마만큼 이용하느냐 하는 문제는 생산량의 분산과 하향성 분포에 대한 김 양식 어업인들의 위험회피계수의 크기와 생산요소의 탄성치에 의해 결정된다. 특히 하향성 위험회피계수가 높고 3차 적률에 대한 생산요소 산의 탄성치가 클 경우 김 양식 어업인들른 하향성 위험을 줄이기 위해 상대적으로 강력하고 가격이 저렴한 산을 더 많이 이용하게 된다. 또한 두 가지 산의 효과가 같다면 무기산/유기산의 시장가격과 정부 산 가격 정책이 김 양식 어업인들의 산 종류 선택과 사용량 결정에 유의한 영향을 미치게 될 것이다. 무기산의 사용이 광범위하고 집약적으로 이루어질 경우 김 양식부문에서 폐공업용 염산 이용에 의한 생산위험 감소는 해양생태환경 파괴위험 증가로 이어질 수 있으며 여기에 바로 정부 산정책의 딜레마가 있다. 따라서 김 양식의 생산성 증대와 환경보전의 균형 유지에 대한 확고한 정책목표가 필요하며, 이러한 정책목표가 흔들릴 경우 산 문제에 대한 정부정책은 생산성 증대와 환경보전 어느 한쪽 부문에 심각한 왜곡현상을 초래할 수 있다.
이 논문에서는 비간섭 전력 부하 감시에 알맞은 패턴 인식 시스템을 다룬다. 전력 신호의 고차 적률 정보를 써서 전기기구를 효과적으로 분별하여 인식할 수 있는 새로운 특징 추출 방법을 제안한다. 동작 특성이 비슷한 두 전기기구를 제안한 고차 적률 특징과 커널 판별 분석을 쓰는 패턴 인식 시스템이 효과적으로 분별하여 인식할 수 있다는 것을 모의실험으로 보인다.
연속시간모형은 시간의 흐름에 대응되는 자본자산의 운동의 성질과 시간의 흐름에 따라 형성되는 자본자산의 가격을 동시적으로 파악할 수 있는 것이 큰 장점이다. 연속시간 확률미분방정식을 구성하는 표류함수와 확산함수가 폐형해나 해석적 형태로 존재하지 않는 경우가 대부분이다. 여기에서 모수추정의 어려움이 발생한다. 전이 확률밀도함수의 인지 또는 발견의 어려움과 표류함수와 확산함수의 적분 불가능성은 최대가능도법의 사용을 어렵게 만든다. 여기에서 모수방법 보다는 비모수방법을 통하여 연속 확률 미분방정식을 추정하려는 성향이 존재한다. 밀도를 모르면 표본적률을 사용하여 모수를 추정할 수 있으므로 일반화 적률법이 연속시간 확률미분방정식의 모수 추정과 검정에 사용되고 있다. 전이밀도의 값을 시뮬레이션을 통하여 얻는 마코브연쇄 몬테카를로 방법, 전이밀도를 무한소 생성작용소를 통하여 얻는 방법, 비 모수방법, 여러 종류의 전개에 의하여 얻은 표류함수와 확산함수의 전이밀도에 대한 최대가능도법 등 여러 종류의 연속시간 확률미분방정식의 실증분석에서 사용되고 있다. 이 논문에서는 연속시간 확률미분방정식의 실증분석 방법들을 정리하는데 목적이 있다. 이일균(2004)은 이 논문과의 자매논문으로 시뮬레이션에 의한 확률미분방정식의 추정을 다루고 있어 시뮬레이션방법은 그 논문에 미룬다.
단계형 확률분포는 마코프 체인이 특정 상태로 흡수되는 시점까지 거쳐가는 여러 단계에서 체재하는 시간들의 합으로 정의되며 대기행렬 시스템과 신뢰성 분석 모형 등에 광범위하게 사용된다. 연속적 단계형 분포의 경우 흡수 상태로 진입하기까지 거쳐가는 각각의 단계에서의 체재 시간이 지수분포를 따르므로 연속적 단계형 분포는 다양한 지수분포들의 합 또는 볼록 결합으로 나타낼 수 있다. 단계형 분포를 생성하는 가장 일반적이면서도 직관적인 방법은 마코비안 표현방법이라 불리는 초기 확률벡터와 전이 생성행렬에 의해 주어지는 조건부 확률을 이용하는 것이다. 적률이 주어진 상황에서 단계형 변수를 생성하는 방법에 대한 기존의 연구들은 대부분 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하는 것을 전제로 하고 있다. 본 연구에서는 적률을 마코비안 표현방법으로 변환하지 않고 확률 분포함수를 결정하여 단계형 확률변수를 생성하는 방법에 대해 살펴보고 마코프 표현을 사용하는 기존의 방법 대신에 조단 분해법과 최소 표현 라플라스 변환을 이용하여 2계 단계형 확률변수를 분포함수를 결정하는 공식과 절차를 제시한다. 이러한 접근 방법은 고차원의 단계형 확률분포를 이용하여 대기행렬의 시뮬레이션을 하는 경우에 마코비안 표현방법의 전이행렬을 결정하여 변수를 생성하는 경우보다 효율적이다.
마이크로어레이 자료의 유전자집합분석은 개별유전자분석에 비해 검정력도 높일 수 있고 결과 해석이 쉬워서 이에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔다. 표현형에 따라 유의한 차이를 보이는 유전자집합의 검색은 검정통계량들이 유도된 배경에 따라 결과에 차이를 보이지만 대체적으로 t-통계량의 제곱합을 이용한 순열검정이 제일 무난한 방법으로 여겨진다. 그러나 유전자집합분석에서 다중검정은 필수이고 많은 집합들의 유의성에 변별력을 주기 위해서는 순열검정에서 생성하는 치환표본의 수가 많이 필요하고 시간이 오래 걸린다는 문제점이 있다. 순열검정을 대신할 모수적 방법들을 검토한 결과, 적률을 이용한 근사가 각 집합의 유의확률 계산시간도 훨씬 단축하며 순열검정에서 구한 유의확률과 크기와 순위가 거의 일치함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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