각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
ICT 기술의 발전으로 인해 IPTV, 인터넷 전화 등 다양한 서비스가 인터넷 기반으로 제공되고, 이러한 서비스가 다수의 사업자 망을 통해 전달되고 있다. 본 연구는 이러한 네트워크 환경에서 서비스의 품질에 가장 많은 영향을 미치고 이용자의 주관적 품질 판단에 결정적인 역할을 하는 종단간 인터넷 서비스 품질 평가에 관해 국제 표준을 기반으로 국내 실정에 적합한 평가 방안을 제시한다. 이 결과, 시간지연, 지연변이, 패킷 손실률이 품질 평가 지표로 선정되었으며 인터넷 서비스 제공자들 간에 정보 공유를 최소화하면서 이를 예측할 수 있는 방안을 전통적인 통계방법을 사용하여 제시한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제16권2호
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pp.265-275
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2009
지역적 공간의 특성을 고려한 공간선형회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 상태임을 고려하고 있다. 하지만 공간선형회귀모형을 정확히 추론함에 있어서 완전한 자료가 사용 가능한 경우는 그다지 많지가 않은 것이 현실이다. 만약 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적 추론을 할 경우 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 본 연구에서는 오차항이 일차 공간자기상관을 따르는 공간선형회귀모형에서 자료가 불완전한 상태 일 경우 일반화 최대엔트로피 형식을 이용하여 미지의 모수를 추정하는 방법을 제안하였고 몬테카를로 모의실험을 통하여 여러 전통적인 추정량들과 효율성을 비교하였다. 그 결과, 자료가 불완전한 상태에서 일반화 최대엔트로피 추정량이 다른 추정방법들에 비해 효율적인 추정치를 제공하였다.
스마트 기기의 활용으로 인해 정보격차의 전통적인 의미가 변화하고 있으며, 기존의 정보격차가 해소되는 현상이 나타나고 있다. 반면, 스마트 기기의 보급이 보다 심화된 새로운 차원의 정보격차를 생성하고 있다는 주장 또한 제기되고 있다. 본 연구에서는, 이러한 상반된 현상의 원인을 파악하고, 현재 정보환경에서의 정보격차 현황을 확인하고자 한다. 이를 위해, Pew Research Center의 설문조사 결과를 활용하여 기존의 정보격차 생성요인들과 스마트 기기 보유 사이의 관련성을 상관적으로 분석하였으며, 스마트 기기가 정보격차에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이와 함께, 스마트폰을 이용한 정보활용의 범위를 측정하여 스마트 디바이드의 발생여부를 통계적으로 확인하였다.
본 연구는 경주 포항지역 거주민을 대상으로 한국 전통음식에 대한 인식 및 지식 정도를 살펴보고, 지역 거주민들에게 한국 전통음식에 대해 올바르게 인식하도록 함으로써 한국 전통음식을 계승, 발전시키기 위한 방안을 모색하는데 있다. 본 연구는 모집단의 표본추출방법으로 경주와 포항지역 거주민을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문지는 총 500부를 배포하여 468부(회수율 93.6%)를 회수하였고, 응답이 불성실한 설문지 16부를 제외하고 경주지역이 227부, 포항지역이 225부로 총 452부(90.4%)를 통계 처리하여 분석에 이용하였다. 연구결과, 첫째, 남성들은 대체적으로 일품 요리를 선호하였으며, 여성들은 김치, 밥, 죽, 국수 등의 음식을 선호하였다. 둘째, 경상북도 경주 포항지역 거주민들이 가장 대표적으로 생각하는 한국 전통음식은 단연 '김치', 불고기, 비빔밥의 순으로 나타났으며, 셋째, 한국 전통음식에 대한 긍정적 인지도를 살펴본 결과, 남성에 비해 여성의 전통음식에 대한 인지도가 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 대응일치분석을 통해서 한국 전통음식 요인과 연령/교육 수준/월평균 소득 간의 상호 관련성을 알아보았다. 이런 결과에 기초하여 한국 전통음식은 대중화되어 보다 친숙하고 보편적인 음식으로 빠르게 변해야 하며, 변화하는 입맛에 따라 다양한 전통음식과 관련된 다양한 상품 개발이 필요한 것으로 사료된다.
본 논문은 다이아몬드 인터체인지에서의 유고감지모형 개발을 위해 퍼지이론을 응용한 연구를 문서화 한 것이다. 지금까지의 교차로와 일반도로(고속도로가 아닌)에서의 유고감지에 관한 연구는 초기에 불과하다. 기존의 알고리즘들은 필요한 데이터 보존의 어 려움과 유고감지의 특성과 관련된 기술적 어려움을 효과적으로 극복하지 못하고 있다. 본 연구의 목적은 다이아몬드 인터체인지에서의 유고감지를 위한 새로운 모형을 개발하는데 있다. 이 연구를 통하여 개발된 유고감지 모형은 차량차단 유고(lane-blocking incidents) 를 감지하는데, 감지의 범위는 차량차단 유고의 경향이 교통 장황에 특정한 패턴을 형성 하고 그에 따른 신호제어전략의 조정이 요구될 때에 국한된다. 이 모형은 전통적인 통계 치를 이용한 유고감지감 고유의 문제를 해결하며, 보다 정확하고 신뢰성 있는 유고감지를 위해 다양한 교통변수를 이용하여 전체적인 유고의 경향을 포착한다. 또한 이 모형은 실 시간 교통대응 다이아몬드 인터체인지 신호제어 시스템 (real-time traffic adaptive diamond interchange control system)의 구성요소로써 사용되며, 그리고 더 큰 교차로 시스템에의 상용을 위하여 확장이 용역하도록 설계되었다. 본 연구를 통해 개발된 프로 토타입(prototype) 유고감지 모형은 실제의 다이아몬드 인터체인지에 적용되어, 감지율, 오보율, 평감지시간의 세 달로써 성능이 평가되었다. 모형의 성능평가 결과는 무적이었으 며, 퍼지이론은 유고감지에 효과적인 접근방법임을 확인할 수 있었다.투자의 타당성을 실증적으로 보여 주고 있다.산정 절차 정립에 엇갈림 알고리즘을 활용하는 방안을 제시하였다.자함수를 추정한 뒤 이를 이용해 업종, 기업규모, 상품유형별로 적합한 모델(Fixed Effects Model)을 결정하고, 각각에 해당하는 통계모형을 구축하였다. 이 결과 (1) 업종 및 기업규모별로 그룹간에 유의한 특성이 발견되었으며, (2) R&D 및 광고투자는 기업의 시장성과를 설명하는 중요한 변수이나, (3) R&D 투자의 경우는 광고에 비해 불확실성이 존재하는 것으로 나타났고, (4) 수리모형에서 도출된 한계원리가 통계모형에서도 유효한 것으로 드러났다.등을 토대로 한 10대 산업을 육성하기 위하여 과학기술부는 기술수요조사를 바탕으로 49개 주요기술을 도출하여, 과학기술 일류 국가 실현, 국민소득 2만불 달성이라는 국가적 슬로건을 내걸고 “차세대 성장동력” 창출을 위한 범정부차원의 기획과 연구비의 집중투자를 추진하고 있다.달성하기 위해서는 종합류류 전산망의 시급한 구축과 함께 화물차의 적재율을 높이고 공차율을 낮출 수 있는 운송체계의 수립이 필요한 것으로 판단된다. 그라나 이러한 화물전용차선의 효과는 단기적인 치유책일 수밖에 없기 때문에 물류유통 시설의 확충을 위한 사회간접자본의 구축을 서둘러 시행하여야 할 것이다.으로 처리한 Machine oil, Phenthoate EC 및 Trichlorfon WP는 비교적 약효가 낮았다.>$^{\circ}$E/$\leq$30$^{\circ}$NW 단열군이 연구지역 내에서 지하수 유동성이 가장 높은 단열군으로 추정된다. 이러한 사실은 3개 시추공을 대상으로 실시한
본 논문은 아동 및 청소년을 위한 전문적이고 체계적인 건강증진교육을 통한 올바른 생활습관 확립과 건강관리의 방법을 익혀 평생건강의 초석을 마련하고, 학교보건교육의 문제점을 보완한 새로은 패러다임을 제시하고자 하였다. 강원대학교 의학전문대학원 교수와 학생들이 중심이 되어 전국의 초등학생 61명을 대상으로 인체탐험캠프를 진행하였고 참가학생들의 건강지식이해도와 건강증진태도의 변화를 개발된 검사도구를 이용하여 분석하였다. 참가자에게 사전 동의를 얻어 캠프 사전, 사후, 추후(3개월) 총 3회 설문조사를 실시하였고, SPSS WIN18.0프로그램을 이용하여 자료를 통계처리 하였다. 설문조사 결과, 참가자들의 건강지식이해도와 건강증진 태도 문항에서 사전과 사후(p<0.01) 추후 (p<0.05) 세 시기의 시간경과에 따른 변화과정을 반복측정 분산분석(Repeated measures ANOVA)으로 통계 처리하여 비교분석하였으며 모두 유의하게 긍정적인 변화를 나타내었다. 또한 세 시기별 통계처리 방법에 짝지은 두 평균치를 비교하는 대응표본 T검정 처리로 상관관계를 분석하였다. 참가학생들의 프로그램 만족도가 높을수록 건강증진에 대한 태도 변화도 큰 것으로 나타났다(r=.737, p<0.01). 결론적으로 기존의 전통적인 건강증진교육의 형태를 벗어나 주제별 실습 중심의 건강증진교육의 시도는 새로운 대안적 생물교육 및 보건교육방법을 제시할 것으로 사료된다.
전단결합강도를 강화하기 위해 레이저를 이용한 부식과 산을 이용한 부식의 비교 연구가 많이 진행되어왔다. 본 연구에서는 Er,Cr:YSGG laser와 전통적인 산부식법을 혼합한 방법의 전단결합강도의 변화에 대한 평가를 하고자 한다. 교정적인 목적으로 발치된 64개의 건전한 소구치를 이용하여 16개씩 4개의 군으로 나누었다. 첫 번째 군은 37% 인산을 15초 적용시키는 전통적인 부식 방법을 택하였고, 두 번째 군은 물방울레이저로 1.5 W로 10초간 부식시킨 후 전통적인 산부식 방법을 시행하였다. 세 번째 군은 두 번째 군과 같지만 산부식을 먼저 시행한 후 물방울레이저로 부식시켰다. 네 번째 군은 물방울레이저를 이용하여 1.5 W로 15초간 부식시켰다. 이후 전단결합강도의 측정 및 치아 표면의 특징 관찰, 그리고 접착제잔류지수를 평가하였다. 두 번째, 세 번째 군은 첫 번째, 네 번째 군에 대하여 전단결합강도가 높게 측정되었다. 하지만 두 가지 기법의 복합사용 순서를 달리한 두 번째, 세 번째 군 사이에는 통계적으로 유의한 차이가 나지 않았다. 기존 산부식을 이용한 브라켓 접착법보다 산부식과 Er,Cr:YSGG laser를 복합적으로 사용 시, 향상된 전단결합강도를 얻을 수 있다.
본 연구에서는 이변량 극치분포를 이용하여 연최대치 호우사상을 평가하였다. 이를 위해 특정 재현기간을 가지는 호우사상의 강우량을 비동시결합 재현기간, 동시결합 재현기간 그리고 구간조건부 결합재현기간의 세 가지를 이용하여 산정하였다. 이때, 결합재현기간별 호우사상의 값의 크기가 서로 다르게 산정되는 이유를 이변량 분포의 확률특성을 보여주는 사분면을 이용하여 설명하였다. 호우지속기간 24시간인 경우에 동시결합재현기간을 이용하여 산정한 확률강우량은 전통적인 방법으로 얻어진 강우지속기간 24시간의 확률강우량과 유사하게 나타났다. 이러한 결과는 전통적인 강우빈도해석의 제약사항을 극복하는데 도움이 될 것으로 보여진다. 이변량 빈도해석으로 얻어진 확률호우사상은 저류시설물의 계획시 통계적으로 보다 유용하면서도 간단한 설계 호우사상을 제공할 수 있을 것으로 보여진다.
본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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