직설법적 조건문의 이론이 해결해야 할 문제 중 하나는 각자 옳을 것 같지만 모두 참일 수 없는 직설법적 조건문에 관한 세 원리들이 있다는 것이다. 먼저 직설법적 조건문을 진리 함수적으로 분석하는 것은 '주관적 확률'을 고려할 때 이 문제를 해결할 수 없다고 논증할 것이다. 필자는 여기서 직설법적 조건문에 관한 성향적 분석을 제시하고 이 이론이 세 원리들의 문제를 해결한다고 주장한다. 그리고 잘 알려져 있는 직설법적 조건문의 수용 조건 혹은 주장가능성 조건을 제시하는 아담스 논제는 조건부 확률이 두 절대적 확률의 비로 정의된 다면 옳지 않을 것이라고 주장한다. 조건부 확률을 성향적으로 정의할 경우에만 아담스 논제는 옳을 수 있다. 마지막으로 아담스 논제의 주장가능성 조건을 진리 조건으로 제시하는 이론도 논박될 것이다.
한국어는 다른 언어와는 달리 초성, 중성, 종성의 자소가 모여서 한 음절을 이룬다. 음절을 이루는 자소는 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 음절 안에서 자소간의 발생의 상관관계는 자소간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 음절이 모여서 단어를 이루고 단어를 이루는 음절은 그 발생의 확률적 성질에 따라 확률변수로 간주된다. 한국어 단어안에서 음절간의 발생의 상관관계는 음절간 조건부 확률 및 엔트로피로 표시된다. 수 있다. 그런데 가능한 음절의 종류가 매우 많기 때문에 음절 발생의 상관관계를 표시하는 지표로서 음절간 조건부 확률 대신 초성, 중성, 종성 단위의 조건부 확률을 사용하는 것이 음절간의 발생의 상관관계를 표시하는데 효과적이다. 이러한 한국어의 정보이론적 연구를 위하여서는 기초자료로서 한국어 단어의 빈도분포가 필요하다. 한국어 단어의 빈도분포의 포괄적인 조사는 1956년의 "우리말 말수 사용의 잦기 조사"가 유일한 실정이다. 시간 경과에 따른 한국어의 정보이론적 특성 변화의 분석을 위하여서는 한국어 단어 빈도의 주기적인 조사가 필요하다. 한국어에서 초성, 중성, 종성단위의 정보이론적 연구결과는 한국어 음성인식 및 함성, 자연언어처리, 암호법, 언어학, 음성학, 한국어부호 표준화 연구등에 이용될 것으로 기대된다. 남북한의 언어는 분단이 지속됨에 따라 상호 이질화가 진행되고 있다. 이러한 이질화를 극복하려는 부분적인 노력으로 남북한 언어의 한국어 영문표기의 단일화 등이 있었다. 이러한 노력에 병행하여 남한과 북한의 언어에 대한 정보이론적 비교 연구도 있어야 할 것이다. 정보를 효과적으로 캐싱할 수 있도록 인접한 데이터를 클러스터링해서 브로드캐스팅하여 이동 호스트의 구성 시간(setup time)을 최소화하였다. 그리고, 맨하탄거리(Manhattan Distance)를 사용해서 위치 의존 질의에서 사용하는 데이타를 캐싱하고 질의를 처리하는 방법을 제안한다. 맨하탄 거리를 이용해서 캐싱하면 도로에 인접해서 위치한 데이타를 효과적으로 캐싱할 수 있다. 또한, 거리 계산 방법으로 맨하탄 거리를 사용하면 도심에서 실제 이동 거리와 비슷한 값을 알 수 있고, 직선 거리 계산식에 비해서 계산식도 간단하기 때문에 시스템 계산량도 줄일 수 있다. 기준으로 라이신 부산물은 어분 단백질을 40%까지 대체가 가능하였으며, 아울러 높은 라이신 부산물의 대체 수준에 있어서 사료효율과 단백질 전환효율을 고려한다면 아미노산 첨가(라이신과 아르지닌)와 중화 효과에 좋은 결과가 있을 것으로 사료된다.의한 적정 양성수용밀도는 각고 5~6cm 크기의 경우 10~15개체가 적합하였다. 수증별 성장은 15~20 m 수층에서 빨랐으며, 성장촉진과 폐사를 줄이기 위해서는 고수온이 지속되는 7~10월에는 20~30m수층으로 채롱을 내려 양성하고 그 외 시기에는 15 m층 내외가 좋은 것으로 나타났다. 상품으로 출하 가능한 크기 인 각고 10 cm이상, 전중량 140 g 내외로 성장시 키기까지는 채묘후 22개월이 소요되었고, 출하시기는 전중량 증가가 최대에 이르는 3월에서 4월 중순이 경제적일 것으로 판단된다.er 90 % of good relative dynamic modulus of elasticity due
여러 신호원의 방향을 추정하는 결정-추정 방법을 제안하였다. 이 방법은 조건부 평균 다중신호분류 영 스펙트럼에 바탕을 두고 있으며 신호원수를 모를때에도 쓸 수 잇다. 컴퓨터 모의 실험으로 MUSIC dud tvprxmfja의 분해 확률과 조건부 평균 MUSIC dud 스펙트럼의 분해 확률은 거의 같다는 것을 알 수 있어?. 그리고 신호원 수를 결정할 때 정보 이론적 판단 기준과 베이즈 접근 방법이 같은 결과를 낸다는 것도 알 수 있었다.
Bishop과 Nabney에 의해 소개된 기존의 혼합 밀도 네트워크(Mixture Density Network)에서는 조건부 확률밀도 함수의 매개변수들(parameters)이 하나의 MLP(multi-layer perceptron)의 출력 벡터로 주어진다. 최근에는 변형된 혼합 밀도 네트워크(Modified Mixture Density Network)라고 하는 이름으로 조건부 확률밀도 함수의 선분포(priors), 조건부 평균(conditional means), 그리고 공분산(covariances) 등이 각각 독립적인 MLP의 출력벡터로 주어지는 경우를 다룬 연구가 보고된 바 있다. 본 논문에서는 조건부 평균이 입력에 관해 선형인 경우를 위한 버전에 대한 이론과 매트랩 프로그램 개발 및 적용을 다룬다. 본 논문에서는 우선 일반적인 혼합 밀도 네트워크에 대해 간단히 설명하고, 혼합 밀도 네트워크의 출력인 다층 퍼셉트론의 매개변수를 각각 다른 다층 퍼셉트론에서 학습시키는 변형된 혼합 밀도 네트워크를 설명한 후, 각각 다른 다층 퍼셉트론을 통해 매개변수를 얻는 것은 동일하나 평균값은 선형함수를 통해 얻는 혼합 밀도 네트워크 버전을 소개한다. 그리고, 모의실험을 통하여 이러한 혼합 밀도 네트워크를의 적용가능성에 대해 알아본다.
건설사업관리자는 사업을 진행하기 전에 예측하지 못한 위험 발생 가능성에 대비한 예비비를 항상 고려해야 한다. 예비비를 충분히 고려하지 않고 사업을 수행하게 되면 리스크로 인한 총사업비에서의 초과 비용이 누적되어 향후 사업진행에 지장을 줄 수도 있기 때문이다. 과거의 실적자료를 바탕으로 적정한 예비비를 산정하기 위해 확률적 평가가 필요하며, 조건부 확률(conditional probability)을 사용함으로써 공정이 진행되면서 완료된 work package의 실제 공사비를 정보로 하여 잔여 공정에 대해 공사비와 예비비를 재산 정할 수 있다. 즉, 증가된 정보로 공사의 불확실성을 감소시키고 좀더 현실적인 총사업비를 예측할 수 있게 된다. 본 연구에서는 예비비 산정 및 관리 프로세스를 제시하기 위한 기초적인 연구로써 가상 프로젝트의 5개 work package를 대상으로 확률이론의 적용 가능성을 제시하였다.
표본조사에서 이용하는 모수 추론 방법인 설계기반추론과 모형기반추론을 고찰하였다. 설계기반추론은 확률화 원리에 기초를 두고 있는 반면 모형기반추론은 가정한 모형에서 조건부 원리와 우도 원리에 바탕을 두고 있다. 두 추론은 서로 다른 이론적 근거를 사용하기 때문에 이론적 기초에 관한 논쟁이 오래 전부터 있어 왔으며 지금도 진행되고 있다. 이 논문에서는 두 추론 사이에 진행되었던 논쟁의 초점을 살펴보았고 몇 가지 관점에서 두 추론의 장단점을 비교하였다.
본 연구는 조건부가치측정법(CVM)의 지불의사유도 방법으로 가장 많이 적용되고 있는 양분선택형 응답자료를 활용하여 WTP 함수의 추정과 편익의 측정단계에 쟁점이 될 수 있는 경제이론적 근거, 확률분포의 가정, 확률모형의 표기, 함수형태 그리고 편익의 범위 등 분석자의 입장에서 중요한 제요소들에 대해 이론적으로 검토하고 산림보존을 위한 가치추정 자료를 사용하여 실증적으로 분석하였다. WTP 함수를 선형으로 표기하는 한, 확률효용모형과 확률지출모형은 쌍대적 접근으로 해석할 수 있었고, 또한 확률모형의 오차항의 분포를 정규분포로 하든지 로지스틱분포로 가정하든지 계수들의 추정치와 이들을 사용하여 측정된 표본 WTP도 차이가 없었다. 그러나 이중양분선택모형은 WTP 함수 추정과 편익측정 결과는 두 CV 제시금액에 대한 응답이 같은 WTP 분포로 왔다고 보기 어려워 단일양분선택형 모형이 갖는 유인일치성이 약화되었다. 나아가서 WTP를 비음의 영역으로 제한하는 WTP 함수형태의 경우 척도모수가 클 경우 표본 WTP의 평균과 중앙값이 크게 다른 것으로 나타났다.
분산은 확률모델을 표현하는 유용한 변수중 하나이다. 입력변수에 대한 함수로 표현되는 조건부 분산을 학습하는 신경회로망에 대한 많은 연구가 있어왔다. VALEAN이라는 신경회로망 역시 이러한 많은 연구중 하나인데 이것은 기본적으로 feedforward 다층 퍼셉트론 구조를 가지며 새롭게 제시된 에너지 함수를 사용하고 있다. 이 논문에서는 이 에너지 모델에 의해 결정되는 피드백에러(델타)가 신경망의 transient, steady state에서 미치는 영향을 다루었다. 과도 상태 분석에서는 델타와 수렴성, 안정성에 관한 내용을 다루고 모의 실험을 하였으며 정상 상태 분석에서는 신경회로망의 정상상태 에러의 크기와 델타의 크기사이의 상관관계에 대하여 다루었다. 학습 알고 리듬이 확률적이므로 정상상태 역시 확률적인 상태를 나타낸다. 따라서 델타의 크기에 따른 정상 상태 에러의 최대치는 확률적인 모델을 가지게 된다. 여기서는 이 확률 관계를 분석적으로 규명하고 이에 따라 원하는 신뢰도로 정상 상태 에러를 제어하기 위해 필요한 델타의 크기를 예측할 수 있는 이론적 배경을 마련하게 된다.
일반적으로 준거집합 문제는 확률에 관한 빈도주의가 직면하게 되는 문제로 알려져 있다. 헤이젝은 확률의 본성에 관한 다른 주요 이론들 역시 이 문제를 피할 수 없다고 주장하면서 조건부 확률을 원초적인 것으로 간주하면 이 문제는 해소된다고 주장한다. 이 논문에서 필자는 헤이젝의 논증을 비판적으로 검토하면서 준거집합 문제와 그 철학적 함축에 대한 올바른 이해 방식을 제시하고자 한다. 필자는 헤이젝의 주장을 두 가지, 즉 (i) 확률이 준거집합에 상대적이라는 주장과 (ii) 조건부 확률에 대한 비율 견해는 옳지 않다는 주장으로 구분하고, 이 두 주장이, 헤이젝의 생각과는 달리, 서로 연결될 필요가 없으며, 나아가 전자는 받아들이면서 후자는 거부하는 것이 옳다고 주장한다. 또한 필자는 준거집합의 동일성 기준을 두 기준, 즉 외연적 기준과 비외연적 기준으로 구분하고, 준거집합의 동일성 기준은 후자이어야 한다고 주장한다. 이를 위해서 필자는 준거집합 문제가 자격의 문제의 한 사례임을 논증한다.
본 연구는 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습 프로그램을 개발하고, 개발된 프로그램의 적용 가능성을 알아보는데 목적을 두고 있다. 먼저 확률의 다양한 의미를 반영한 초등학교 확률 학습프로그램을 개발하기 위하여, 프로그램의 기본 방향을 설정하고, 확률의 다양한 의미를 반영하기 위한 교수 방법을 마련하였다. 개발된 프로그램은 초등학교 6학년 한 단원 분량인 7차시로 이루어져 있다. 다음으로 프로그램 시행 전에 실시한 검사에서 확률적 사고 수준이 상 ${\cdot}$ 중 ${\cdot}$ 하인 것으로 나타난 세 명의 학생을 연구 대상으로 개발된 프로그램을 시행하였다. 프로그램 적용 전 ${\cdot}$ 후에 실시한 지필 평가와 비디오 카메라로 녹음한 수업 내용과 학생들의 학습지를 검토하여 프로그램 적용 전, 1${\sim}$7 각 차시 후, 프로그램 적용 후의 시기로 나누어 분석한 결과, 세 학생 모두 확률적 사고 수준이 가장 높은 수준인 4수준으로 발전하였다. 본 연구의 결과, 확률을 이론적 의미 뿐 아니라 경험적 ${\cdot}$ 통계적 의미로 접근하면 초등학교 학생들도 확률 개념을 학습할 수 있었다. 따라서 확률을 다양한 관점으로 접근한다면, 초등학교에서도 독립성, 조건부 확률 같은 개념을 유의미하게 학습할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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