교차로 교통신호제어의 입려정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 여기에는 대기차량수, 도로의 길이, 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 교통 신호처리에서 사용하는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 고찰하여 본 후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용 교통신호제어 상징적인 출력 정량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어와 비교하였다.
본 논문에서는 기존의 정보량(Entropy) 기반 클러스터링 기법을 향상시키기 위한 방법으로서 퍼지 정보량을 이용하였다 가우시안 혼합 모델을 이용하면, 프로토타입의 목적 함수를 이용하는 클러스터링 기법보다 향상된 결과를 얻을 수 있고, Parameter의 조정이 요구되지 않는다. 그러나, 가우시안 혼합 모델의 사용은 주어진 패턴 집합을 클러스터링하는데 계산량의 증가를 초래하게 된다. 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델의 정형화에 요구되는 계산량을 감소시키는 방법을 제시한다 또한 퍼지정보량(Fuzzy Entropy)을 적용하여 기존의 정보량 기반의 클러스터링 결과와 비교 분석하였다.
시스템의 출력을 결정하는데는 실제적인 물리량보다는 상징적인 정보량이 필요할 때가 있다. 예를 들면 교차로 교통신호제어의 입력정보로 단순히 차량의 대수만으로는 정확한 신호제어를 할 수가 없다. 그러므로 도로의 길이, 폭과 차량의 형태 등을 고려한 도로의 혼잡량이라는 상징적인 정보량이 적합하다고 할 수 있다. 그러나 상징적인 정보량은 입력정보인 실제적인 물리량 사이에 서로 관련성이 없거나 상충적일 경우, 각 정보간의 선형성과 관련의식을 도출하여 상징적인 정보를 얻는다는 것이 어렵다. 본 논문에서는 상징적 정보량의 의미와 필요성을 교통신호처리 제어에 있어서 고찰하여 본후, 퍼지 이론을 통해 물리적인 교통 정보량을 이용하여 교통신호제어의 최종적인 출력 정보량인 교통 혼잡량을 산출하여 교통신호제어에 적용하여 기존의 교통신호제어 결과와 비교하였다.
베이즈 확률을 이용한 분류기는 자동분류 초기부터 사용되어 아직까지 이 분야에서 가장 많이 사용되는 분류기 중 하나이다. 본 논문에서는 KTSET 문서에서 임의로 추출한 198건의 정보과학회 관련 논문의 제목 및 초록을 대상으로 베이즈 확률을 이용한 문서의 자동분류 실험을 수행하였으며, 더불어 Naive Bayesian 분류기에 가장 적합한 자질선정 방법을 찾고자 카이제곱 통계량, 상호정보량 및 기대상호정보량, 정보획득량, 역문헌빈도, 역카테고리빈도 등 6가지의 자질선정 기준을 실험하였다. 실험 결과는 카이제곱 통계량을 이용한 분류 실험의 성능이 가장 좋았고, 기대상호정보량과 정보획득량, 역카테고리빈도 또한 자질수에 큰 영향을 받지 않고 비교적 안정적인 성능을 보였다.
본 연구는 시장에 정보가 별로 알려져 있지 않은 증권이 많이 알려져 있는 증권보다 높은 추정위험 때문에 더 높은 수익률을 제공한다는 이론적 모형들이 시사하는 바에 기초하여, 수익률이 각 증권에 대해 시장에 알려져 있는 정보량과 역의 관계에 있다는 가설을 세우고 이를 실증분석하였다. 본 연구는 또한 기업규모가 정보량과 정의 상관관계가 있다는 점에서 기업규모보다 정확한 정보량 변수가 포함되면 기업규모효과는 사라질 것이라는 가설도 검증하였다. 미국의 상장주식들을 대상으로 횡단면 실증분석을 실행한 결과, 정보량이 평균수익률의 횡단면을 설명하는 것으로 나타난다. 정보량은 기업규모 변수가 동시에 포함될 경우에는 설명력이 떨어지지만 1월에는 기업규모효과와는 별도로 기대수익률을 설명하는 것으로 나타난다. 한편 기업규모의 변화 또는 기관투자자 지분율의 변화시 수익률이 변하는지에 대한 F-검정을 실시한 경우에도, 정보량은 1월중에는 기업규모 효과와는 달리 통계적으로 유의한 수익률 차이를 보이고 있다. 이와 같은 실증결과들은 정보량 효과가 어느 정도 존재함을 의미한다. 이와 같은 결론은 기존의 CAPM 관련 실증연구들이 주장하는 ${\beta}$의 무용성에 대한 논쟁은 아직 끝나지 않았음을 시사한다. 즉, 각 증권에 대한 모든 정보가 시장에 완전히 알려지지 않은 현실하에서는 추정위험을 감안한 ${\beta}$를 이용하여야만 CAPM을 검증할 수 있는 것이다.
본 연구에서는 단순노무직, 판매직, 전문직에 종사하는 피험자를 대상으로 100%의 basil oil, lavender oil, lemon oil, jasmine oil, ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd, Korea), skatole (TAKASAGO co. Ltd, Japan)등 총 6가지 종류의 천연향에 대한 두뇌의 정보량 흐름을 파악하기 위해 상호 정보량을 검토하였다. 그 결과, 전문직에서는 상호 정보량의 유의한 변화가 전두엽 사이(F3F4)에서 나타난 반면, 단순노무직과 판매직에서는 전두엽(F3F4), 두정엽(P3P4), 측두엽(T5T6) 사이에서 모두 나타났다. 두 직종과 비교하여 전문직이 주로 외부 자극에 대한 고차원적 기능을 담당하는 전두엽영역의 정보량에서 유의한 변화를 보인 것은 향을 전문적으로 구분하고, 확인하는 그들의 직업적 특성을 반영한 결과라 추측된다. 또한, 단순노무직과 달리, 전문직과 판매직은 선호도가 낮은 향에서 상호 정보량이 증가하는 경향을 보여, 향 관련 종사자들의 선호도와 상호 정보량간의 관련성을 시사하였다.
상호정보량은 용어간 유사도 산출을 비롯한 다양한 분야에서 연관성 척도로 사용되어왔다. 그러나 값의 범위가 일정하지 않으며 지나치게 저빈도인 경우를 선호하는 경향이 제한점으로 지적되고 있다. 이런 점을 보완하기 위해서 상호정보량을 정규화하는 상대적 상호정보량 계수를 제안하였다. 제안된 계수의 특성을 알아본 다음, 세 실험집단을 대상으로 전역적(global) 질의확장 검색을 수행한 결과 검색 성능을 향상시킬 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.1-9
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1996
본 논문에서는 일반화 회귀모형의 회귀모수${\beta}$에 대한 사전정보의 형태에 따른 각 추정량들에 대하여 연구하였다. 먼저 사전정보가 ${\beta}$에 대한 사전분포로 주어지는 경우에 해당하는 베이지안 회귀추정량을 제시하였고, 다른 하나는 ${\beta}$에 대한 사전정보모형으로 선형회귀모형식이 주어진 경우의 일반화 혼합회귀추정량에 대하여 연구하였다. 두가지 경우로부터 얻어진 각 추정량의 정도를 알아보기 위하여 각 추정량의 공분산행렬을 이 용하여 서로 비교하여 보았다. 각 추정량의 분산비들을 이용하여 일반적으로 일반화 혼합회귀추정량이 베이지안 회귀추정량들보다 비교적 작은 분산값을 가진다는 결론을 얻었다.
정보 사회가 발전하고 정보의 활용이 늘어남에 따라 공간 데이타가 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그리고, 공간 데이타가 널리 활용됨에 따라 ESRI와 같은 다양한 지리 정보 시스템(Geography Information System)이 발전하게 되었다. 그러나, 기존의 지리 정보 시스템은 다양한 분야에서의 활용을 위해 많은 기능을 제공함으로 인해 일반적으로 대용량 공간 데이타에 대한 검색이 비효율적이다. 특히, 네트워크 환경이 발전하고 컴퓨팅 파워가 증가함에 따라 점차 대용량의 지도 서비스를 제공하는 분야에서 기존의 지리 정보 시스템 적용 시공간 데이타 검색 속도가 저하되는 문제가 발생한다. 따라서, 본 논문에서는 안정적인 상용 DBMS인 Oracle을 기반으로 대용량 공간 데이터를 효율적으로 검색할 수 있는 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer를 설계 및 개발하였다. XServer는 다양한 클라이언트의 질의를 효율적으로 처리하기 위한 질의 처리 관리자, 대용량의 공간 데이타를 빠르게 검색하기 위한 공간 인덱스 관리자 및 데이타 버퍼 관리자, 대용량의 공간 데이타를 안정적으로 저장하기 위해서 Shape 화일에서 추출한 공간 데이타를 Oracle에 저장 및 관리하기 위한 수입/수출 관리자와 DB 관리자로 구성되어있다. 마지막으로, 본 연구에서 개발한 Oracle 기반의 대용량 지도 서비스를 위한 XServer와 Oracle Spatial을 비교함으로써 기능을 검증하고 성능의 우수함을 입증하였다.
대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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