• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제10권1호
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• pp.25-44
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• 2001

본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권2호
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• pp.207-212
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• 2008

본 논문은 소프트웨어 비용추정 모델의 적합성을 평가하고, 가장 적합한 모델을 제시하였다. 먼저, 해당 모델의 함수를 변수변환시켜 선형식으로 만든다. 다음으로 실제 개발 소프트웨어의 비용 데이터가 모델의 선형식에 얼마나 적합한지로 모델의 성능을 평가한다. 모델 성능평가에는 절대오차 대신 상대오차 개념인 MMRE를 적용하였다. 기존의 소프트웨어 비용추정 모델은 Weibull, Gamma와 Rayleigh 함수를 따르고 있다. 본 논문에서는 성장곡선의 일종인 Gompertz 곡선 모델을 제안하였다. 추가로 다른 성장곡선들도 적합성을 검증하였다. 모델 성능평가 결과 Gompertz 성장곡선이 소프트웨어 비용추정 모델로 가장 적합한 성능을 보였다.

• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제5권2호
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• pp.291-302
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• 1996

환경질 개선의 편익추정에 사용되는 헤도닉 가격모형에서 제1단계 헤도닉 함수 추정시 그 함수형태에 따라 결과가 편의를 가질 수 있다. 본 논문에서는 13가지의 각기 다른 비선형 및 선형 헤도닉 함수 등을 한국 주택시장에 적용하여 그 적합성을 이론 및 실증적 방법을 병행하여 검증하였다. 그 결과, 고전적으로 종속변수만을 변환시키는 Box-Cox 함수형태나 Box-Cox 변형계수가 사전적으로 0과 1사이에 있음을 가정하는 오목한(concave) 한 함수형태가 기존 연구와는 달리 한국시장에는 적합한 함수형태가 아니라는 결과를 이끌어 냈다. 나아가 서울 주택시장에 가장 적합한 함수형태는 종속 및 독립변수를 각각 다르게 변환시키는 헤도닉 함수형태임을 보여 주었다. 아울러 본 연구는 간접적으로 헤도닉 가격모형 적용시 그 지역의 주택시장 특성에 관한 연구가 선행되어야 함을 시사하고 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.167-167
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• 2018

토양수분은 토양에 포함된 평균 수분량을 나타내며 수문 순환 관점에서 매우 중요한 수문변량 중 하나이다. 본 연구에서는 대표적인 기계학습 방법인 Support Vector Machine (SVM)을 이용한 토양 함수 예측 기법을 개발하고자 하며, 예측인자로서 원격 탐측 기반의 토양함수자료, 강수량, 온도 등을 활용하고자 한다. SVM은 Kernel 함수를 이용하여 복잡한 비선형 관계를 선형 가정을 통해서 해석하는 기계학습 방법으로서 전역모델(global model)로서 다양한 수문기상분야에 적용이 이루어지고 있다. SVM의 장점은 일정 부분의 오차를 허용함으로서 모형의 일반화 측면에서 기존 인공신경망(artificial neural network, ANN)에 비해 우수한 성능을 나타내며, 특히 예측모형으로서 적용성이 매우 크다. 본 연구에서는 과거 토양 함수 자료와 강수, 온도, 위성 관측 기반 정보 등을 이용하여 모형을 적합시키고 이를 미계측 유역으로 확장하는데 연구의 목적이 있으며, 본 연구를 통해 제안된 모형은 용담댐 시험유역을 대상으로 적용되며 기존 ANN 모형 및 다중회귀분석 결과와 비교를 통해 모형의 적합성을 평가하고자한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2004년도 학술발표회
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• pp.635-639
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• 2004

댐과 같은 구조물의 설계시 큰 강우량에 내한 분포함수의 적합성을 놀일 필요가 있다. 이에 대해 Wang (1997a and b)은 큰 설계량에 내한 적합성을 놀이기 위해 LH 모멘트와 고차 PWM(higher Probability Weighted Moments)방법을 제안하였다. 따라서 본 연구에서는 우리나라의 자 지역별로 대표적인 4개 지점의 일 강우량 자료를 사용하여 제안된 고차 PWM 방법의 적용성을 살펴보았다. 그 과정으로 가장 낮은 차수인 일반적인 PWM 방법과 더 높은 차수의 PWM 방법을 이용하여, GEV(Generalized Extreme Value) 분포와 Gumbel 분포에 대한 매개변수를 추정한 후 이 추정치를 확률지에 실측치와 함께 도시하여 결과를 비교하였다. 그리고 PPCC(Probability Plot Correlation Coefficient) 적합도 검정결과를 통해 추정된 매개변수의 적합성을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.183-190
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• 2001

본 논문은 확률기반 자연어 검색 시스템 POSNIR/E를 이용한 여러 가지 유사 적합성 피드백 방법들이 검색 시스템의 성능 향상에 기여할 수 있는 정도를 보여주고, 확률 기반 정보 검색 시스템에 적합한 유사 적합성 피드백 수행 방법을 제시한다. POSNIR/E는 한국어 자연어 검색 시스템, POSNIR를 기반으로 만들어진 영어 자연어 검색 시스템이다. 이 시스템은 성능 향상을 위한 질의 확장의 방법으로 검색 단계에서 유사 적합성 피드백을 사용한다. 검색 단계에서 영어 태거에 의해 태깅된 사용자 질의로부터 질의어를 추출하고 초기 검색을 수행한다. 유사 적합성 피드백을 위하여 초기 검색 결과 중 상위 5개의 문서에 나타나는 키워드를 중요도에 따라 내림차순 정렬하여 상위 10개의 키워드를 초기 질의어에 확장한다. 이렇게 확장된 질의어로 최종 검색을 수행한다. TREC 평가용 테스트 컬렉션 WT10g와 TREC-9의 질의 적합문서 집합을 이용하여 여러 가지 TSV 함수를 사용하여 검색 성능을 평가 하였다. 실험 결과 유사 적합성 피드백을 사용할 경우 TSV 함수에 확률 모델의 CF 요소 뿐만 아니라 TF 요소 등을 적용 시킬 경우 성능 향상에 기여할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 색인어와 검색어로 단일어 뿐만 아니라 복합어도 사용할 경우 성능이 향상됨을 알 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제5권2호
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• pp.1-9
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• 1994

확률밀도함수의 적합도 검정을 위한 새로운 검정 통계량을 소개하고 커널확률밀도함수 추정량을 이용한 제안된 검정 통계량의 점근 정규성을 규명하였다. 제안된 통계량과 콜모고르프-스미르노프 통계량과의 소표본 모의 실험비고를 통하여 제안된 통계량의 우수성을 입증하였다.

• 논리연구
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• 제3권
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• pp.27-51
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• 2000

이글의 기본적인 목적은 2치를 포함한 다치 논리 체계들간의 관계를 검토하는 데 있다. 이를 위하여 여기서는 명제를 대상으로 한 형식 의미 해석체계들 간에 고러해야 할 의미론적 확장 개념을 분명히 하였다. 구체적으로 다음의 두 작업이 수행되었다 첫째로 2치와 다치 논리 또는 다치 논리들간에 적용될 만한 의미론적 확장 개념을 의미해석의 바탕을 이루는 진리치 함수와 진리연산에 맞게 정의하였다. 둘째로 정의의 적합성을 확장, 비확장 사례 증명을 통해 예증해 보였다.

• 한국지형공간정보학회:학술대회논문집
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• 한국지형공간정보학회 2001년도 학술발표회 개요집
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• pp.1-15
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• 2001

본 연구는 도시토지이용의 적합성분석을 실시하는 데 있어 GSIS와 인공신경망의 유기적인 결합을 시도해 보았다. 인공신경망은 학습이라는 과정을 통해 신경망 노드(node)간의 연결강도를 합리적으로 결정할 수 있는 이점이 있다. 이러한 점에서 공간분석에서 요구되는 인자간의 경중률과 신경망의 연결강도는 대체가 가능하리라 판단된다. 본 연구를 수행하기 위해 두 종류의 신경망을 구성하였다. 1차 신경망은 토지이용별 적합성 분석에 적용했으며, 2차 신경망은 최적의 토지이용패턴을 분석하기 위해 구성하였다. 이들 신경망은 C++로 작성된 프로그램에 의해 구현된 최급강하법에 의한 역전파 알고리즘에 의해 학습을 실시하였으며, 활성화 함수는 시그모이드 함수를 사용하였다. 분석결과는 현행 용도지역제에서 주거, 상업, 공업, 녹지에 대한 토지이용 적합도면과 4가지 유형의 토지이용에 대한 대상지역의 최적토지이용패턴을 제시한 도면으로서 Arc/Info의 Grid 형식으로 작성하였다. 또한 토지이용별 적합도면상에 나타난 적합지역과 최적토지이용패턴은 위치적인 면과 공간 구성에 있어 실제의 도시토지이용계획의 이론적인 개념에 매우 합치되는 분포형태를 보였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1997년도 제9회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.65-71
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• 1997

이 논문은 부산대학교 전자계산학과 인공지능 연구실에서 개발한 정보검색 시스템 "미리내"의 적합성 피드백 방법을 분석하고, 그 방법들의 검색 효율을 비교 분석하였다. "미리내"에서 질의문은 자연언어 질의문을 사용하고 재검색을 위한 적합성 피드백은 원질의문에서 검색된 문서 중 이용자가 직접 선택한 적합 문서에서 추출한다. 적합성 피드백은 크게 단어 확장(Term Expansion)을 위한 단어 선택 방법과 추가될 단어에 가중치를 부여하는 단어 가중치 부여(Term Weighting)의 2가지 요소로 이루어진다. 단어 선택을 위해서는 적합 문서에 나타난 단어 빈도합(tf), 역문헌빈도(idf), 적합 문서 중에서 해당 단어가 있는 적합 문서의 비율(r/R) 등의 정보를 이용한다. 단어 가중치 부여 방법으로는 정규화 또는 코사인 함수를 이용하여 부여하였다. 단어확장에는 tfidf가 tfidf(r/R)보다 정확도 면에서 나은 향상율을 보였으나, 30위 내 검색된 적합문서의 수를 비교해 보았을 때 tfidf(r/R)의 정확도가 높았다. 단어 선택 방법에서 계산된 값을 정규화하여 가중치를 부여하였을 때 보다 코사인 함수를 이용하여 가중치를 부여하였을 때 정확도가 높았다. 실험은 KT-Set 2.0 (4391 건), 동아일보 96 년 신문기사(70459 건)를 대상으로 수행하였다.