• 응용통계연구
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• 제3권2호
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• pp.79-89
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• 1990

정규분포를 가정한 통상적인 일원배치모형에서 모평균들을 비교하는 부분집합 선택방법으로서 베이즈-$P^*$ 선택방법을 제시하고 기존의 방법과의 관계를 알아보고, 그 운용특성에 대한 모의실험의 결과를 고찰하였다.

• Journal of the Korean Statistical Society
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• 제3권1호
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• pp.59-63
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• 1974

표현형 변수 Y가 유전변수 X와 환경변수 E로 표시되고 X와 E가 상호독립이며 각각 다음과 같은 정규분포를 한다고 하자. $$X\simN(\mu,\sigma^2), E\simN)0,\omega^2)$$ 대체로 $Y \geq y$이거나 $Y \leq y$인 형태일 때 유전 및 육동적 선발은 Y=X+E의 형태로 나타난다. 롭슨[3]은 선발을 반복하였을 때 유전변수 X의 평균기대치와 유전변수 X의 조건부분포의 영향을 연구하였고 이와같은 일변량분포의 경우 선발의 효과는 전분산에 대한 유전분산의 비에 달려있다 하였다. 이러한 선발모형을 p-차원 공간에 적용하면 유전편차의 비율을 구할 수 있다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제17권4호
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• pp.1141-1150
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• 2006

In this study, we performed spatial cluster analysis which considered spatial information using earthquake data for Korean peninsula occurred on 1978 year to 2005 year. Also, we look into how to be clustered for regions using earthquake magnitude and frequency based on spatial scan statistic. And, on the basis of the results, we constructed earthquake map by earthquake outbreak risk and gave a possible explanation for the results of spatial cluster analysis.

• 응용통계연구
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• 제16권2호
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• pp.305-319
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• 2003

본 연구에서는 바이어스 필드에 의해 왜곡된 MRI 영상에 대한 분할을 위해 확장된 EM 알고리즘을 기반으로 한 통계적 접근법을 제시한다. 영상의 명암값을 자료로 하는 분할기법들은 고주파 성분의 잡음 뿐만 아니라 영상을 불균질하게 만드는 바이어스 필드라는 저주파 성분의 왜곡에 특히 취약하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 잡음을 효과적으로 제어하기 위해 마코프랜덤필드가 적용된 정규혼합모형을 고려하며, 효과적인 바이어스 필드의 보정을 위해 페널티-우도를 도입하여 추정하는 방법으로 고안되었다.

• 노동경제논집
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• 제36권2호
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• pp.67-94
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• 2013

본 논문은 2007년 7월부터 시행된 비정규직보호법이 고용규모에 미친 영향을 분석한다. 비정규직을 객관적으로 식별하기 위해 본고는 "경제활동 인구조사의 고용형태별 부가조사" 자료를 사용한다. 내생성을 통제하기 위해 우리는 분석 표본을 만 55세 주변 연령대의 남성으로 제한하여 이중차분법을 사용한다. 본고의 추정 결과에 따르면, 비정규직법의 고용효과는 시간에 따라 U자형의 모습을 보인다. 법이 시행된 지 1년쯤 후인 2008년 8월경 총고용에 미치는 부(-)의 효과가 가장 크다. 비정규직법 발효 초기의 고용 감소는 주로 정규직의 감소에 의해, 그리고 13개월 이후의 고용 감소는 주로 비정규직의 감소에 의하여 설명된다. 비정규직법이 총고용에 미치는 부(-)의 고용효과는 2009년 8월, 2010년 3월경에는 대부분 사라진다.

• 인지과학
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• 제17권4호
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• pp.303-321
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• 2006

본 논문은 의미 중의성 해소에 대한 화자의 직관의 계산 모형에 대한 연구로 Harris (1964)의 '분포가설'에 근거하여 핵심어와 공기하는 어휘들에 대한 분포적 정규성을 포착하는 언어 직관의 계산 모형을 제안한다. 이를 위해 분포적 정규성에 대한 화자의 처리 계산 모형을 파악하기 위하여 심리언어학적 실험을 실시하고 그 결과를 분석한다. 계산 모형으로는 논리 모형, 확률 모형, 그리고 확률 추론 모형의 세가지 모형이 설정되었다. 실험은 두 가지로 구성되었다. 첫 번째는 100만 어절 코퍼스에서 추출된 문장을 화자 직관으로 의미를 식별하는 실험이었다. 이 실험에서는 응답간 일치도가 98%로 나왔다. 두 번째 실험은, 제한된 환경에서 실험자의 반응을 관찰하기 위한 것으로, 분열문이라는 환경을 통해 핵심어와 공기어사이의 의미 관계를 살펴보았다. 또한 100만 어절 코퍼스에서 관찰된 수치와 실험에서 관찰된 관찰치사이의 상관성을 피어슨의 상관계수로 측정하였다. 그러한 측정 결과 실제 코퍼스에서 관찰되는 현상은 논리모형과 상관성이 있었고, 제한된 환경에서 실시한 결과는 확률 모형과 상관성이 있었다. 이 실험결과는 논리 모형이 우선적으로 의미 분류에 관여하나, 만약 논리 모형이 적용되지 않을 경우 확률 모형이 관여함을 보여 준다. 아울러 의미 결정 모형의 관점에서는 논리 모형이 정확하게 직관모형을 예측할 수 있었고, 확률추론 모형도 직관모형을 근사치에 가깝게 예측할 수 있었다.

• 노동경제논집
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• 제24권1호
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• pp.207-230
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• 2001

본 논문에서는 취업형태를 정규직 임금근로, 비정규직 임금근로 및 자영업의 세 유형으로 구분하여 한국노동패널 자료에 포함된 남자근로자들의 전직에 따른 취업형태의 변화를 살펴보았으며, 또한 경쟁적 위험도 모형을 추정함으로써 이들의 재취업시의 취업형태의 결정에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 행하였다. 분석 결과에 의하면 퇴직한 일자리애서의 취업형태가 새 일자리에서의 취업형태를 결정하는 데에 중요한 영향을 미치며, 또한 직장이동이 반복되는 경우 그 영향력이 점차로 약화되기는 하나 직전 직장 이전에 취업했던 일자리에서의 취업형태도 새 직장에서의 취업형태의 결정에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 직전 직장에서 비정규직으로 근무하다 실직한 근로자는 전직 이전의 직장에서 정규직으로 취업했던 근로자에 비해 정규직에 재취업할 가능성은 크게 낮은 반면 또다시 비정규직에 재취업할 가능성온 크게 높은 것으로 분석되었다. 마찬가지로 퇴직한 직장에서의 취업 형태가 자영직이었던 근로자는 전직 이전의 직장에서 정규직으로 취업했던 근로자에 비해 정규직에 재취업할 가농성은 크게 낮은 반면, 또다시 자영직에 재취업할 가능성은 크게 높은 것으로 분석되었다. 이러한 분석결과는 우리나라 남자근로자의 경우 비정규직 또는 자영직 일자리가 막다른 일자리로서의 성격을 가진다고 단정할 수는 없다고 하더라도 일단 비정규직 또는 자영직에 취업한 근로자가 전직을 통해 정규직 일자리로 옮겨가기가 쉽지 않음을 보여주는 것이라 생각된다. 이와 함께 실업률이 높아질수록 정규직과 자영직에의 취업 가능성은 낮아지나 비정규직에의 취업 가능성은 오히려 높아지는 것으로 나타났는데, 이는 노동시장에서의 수급조건이 근로자에게 불리할수록 노동시장의 비정규화가 빠른 속도로 진행될 수 있음을 의미하는 것으로 해석된다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권10호
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• pp.219-224
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• 2015

본 연구는 우리나라 가계저축률의 정규분포혼합을 추정한다. 2014년 마이크로데이터인 MDSS를 이용하였고 추정방법으로는 깁스알고리즘을 이용하였다. 실증분석결과의 주요내용은 다음과 같다. 첫째, 정규분포혼합을 추정하기 위한 방법으로 깁스알고리즘은 잘 작동하였다. 즉 주요 모수추정치는 모두 정상적 분포를 갖는 것으로 나타났다. 둘째 저축률 자료는 적어도 2개의 성분, 즉 저축률이 평균 0%인 성분과 평균 29.4%인 성분으로 이루어져 있는 것으로 보인다. 즉 우리나라의 가계는 고저축률 집단과 저저축률 집단으로 나누어질 수 있다는 뜻이다. 셋째 정규분포혼합모형 자체는 어떤 가계가 첫째 성분 또는 둘째 성분에 속하는가를 설명할 수 없다. 이에 본 연구는 추가적인 분석을 수행하였지만 소득수준과 가구주 연령은 이에 대한 설명력을 지니지 못하는 것으로 판단된다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권5A호
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• pp.298-304
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• 2012

본 논문에서는 비정규 잡음 환경에서 orthogonal frequency division multiplexing 시스템의 주파수 옵셋을 신뢰성 있게 추정하는 기법들을 제안한다. 먼저 비정규 잡음을 복소 등방성 Cauchy 확률과정으로 모형화한 후 최대우도 (maximum-likelihood) 추정 기법을 제안하고, 또한 더 간단한 최대우도 추정 기반 준최적 추정 기법을 제안한다. 모의실험 결과를 통해 제안한 기법들이 기존의 기법들에 비해 비정규 잡음 환경에서 더 좋은 주파수 옵셋 추정 성능을 가질 뿐 아니라, 비정규 잡음 환경에서 강인함을 보인다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.18-22
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• 2019

FAQ 분류는 자주 묻는 질문을 범주화하고 사용자 질의에 대해 가장 유사한 클래스를 추론하는 방식으로 진행된다. FAQ 데이터셋은 클래스가 다수 존재하기 때문에 클래스 간 포함 및 연관 관계가 존재하고 특정 데이터가 서로 다른 클래스에 동시에 속할 수 있다는 특징이 있다. 그러나 최근 FAQ 분류는 다중 클래스 분류 방법론을 적용하는 데 그쳤고 FAQ 데이터셋의 특징을 모델에 반영하는 연구는 미미했다. 현 분류 방법론은 이러한 FAQ 데이터셋의 특징을 고려하지 못하기 때문에 정답으로 해석될 수 있는 예측도 오답으로 여기는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 신뢰성이 부족한 FAQ 데이터셋에서도 분류를 잘 하기 위해 손실 함수를 조정하는 정규화 기법을 소개한다. 이 정규화 기법은 클래스 간 포함 및 연관 관계를 반영할 수 있도록 오답을 예측한 경우에도 예측 강도에 비례하여 손실을 줄인다. 이는 오답을 높은 확률로 예측할수록 데이터의 신뢰성이 낮을 가능성이 크다고 판단하여 학습을 강하게 하지 않게 하기 위함이다. 실험을 위해서는 다중 클래스 분류에서 가장 좋은 성능을 보이고 있는 모형인 BERT를 이용했으며, 비교 실험을 위한 정규화 방법으로는 통상적으로 사용되는 라벨 스무딩을 채택했다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 방법은 기존 방법보다 성능이 개선되고 보다 안정적으로 학습이 된다는 것을 확인했으며, 데이터의 신뢰성이 부족한 상황에서 효과적으로 분류를 수행함을 알 수 있었다.