본 연구는 급수전('tap'과 'faucet'은 호환사용)의 종류에 따른 사용자의 조작방향에 대해 우리나라와 다른 나라의 문화적인 차이를 비교한 연구결과이다. 이를 위하여 우리들이 가정과 공공시설의 화장실이나 욕실 등에서 많이 사용하고 있는 냉 온수 일체형 레버형 손잡이 급수전과 냉 온수 분리형 손잡이 급수전을 선정하여 이의 열림 방향에 대한 스테레오타입을 파악하였다. 또한 본 실험결과와 다른 문화권의 자료를 비교하여 이의 차이를 규명함으로써 서로 다른 사용자들이 공감하는 설계방향에 대해 언급하였다. 국외 자료는 연구문헌을 참조하였으며 국내자료는 직접 10대에서 60대 이상까지 6개 연령계층의 남 여 50명씩 총 600명을 할당표본추출 방식으로 선정하여 실험을 통하여 수집하였다. 조사 결과는 각 항목별로 통합 자료, 성별, 연령별, 주손에 따라 빈도분석을 실시하였으며 카이제곱검정을 통해 성별, 연령계층별, 주손(hand dominance)별로 스테레오타입의 기대특성(expectation characteristics)에 대해 문헌을 통해 조사된 연구결과와 상호비교 분석하였다. 분석결과 우리나라 사람은 비교 분석된 다른 나라 사람과 같이 스테레오타입에 대한 통상적인(그러나 동일하진 않음) 문화적인 배경을 공유하고 있음을 알 수 있다. 본 연구결과는 급수전 손잡이 설계에 있어서 서로 다른 문화적인 배경에 따른 보편적 기대와 일치된 설계지침으로서 사용상의 편리성과 안전성을 향상시키는데 유용하게 이용될 수 있을 것이다.
본 논문은 난수를 제어하는 통계적 방법을 사용한 음열음악의 작곡 및 제어 방법을 설명한다. 음열음악은 20세기 현대음악의 중요한 작곡 기술 중 하나로, 반음계의 모든 12음이 동일한 빈도로 사용되어야 한다는 성질을 갖는 음악을 뜻한다. 이러한 음열음악의 작곡을 위해, 우리는 최적화 기반의 난수생성기법을 사용하였다. 우리는 카이-제곱 테스트와 자기 상관성 테스트를 이용한 최적화식을 제안한다. 또한 이러한 최적화 기법에 사용자의 제약을 추가함으로써 사용자 제어 가능한 음열음악의 작곡이 가능하다. 본 논문의 기술을 사용하여 기존의 음열음악의 작곡 뿐 아니라 사용자에 의해 주어진 멜로디나 비트를 따라가는 새로운 음열음악의 작곡이 가능하다.
목적 지향 대화에서 사용자의 의도는 화행과 개념열의 쌍으로 구성된 영역 행위로 표현될 수 있다. 그러므로 지능적인 대화 시스템을 구성하기 위해서는 영역 행위를 정확히 파악하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 CRFs (Conditional Random Fields)를 이용하여 화행과 개념열을 동시에 결정하는 통계 모델을 제안한다. 편향 학습 문제를 피하기 위하여 제안한 모델은 어휘와 품사 같은 낮은 수준의 언어 자질을 입력 자질로 사용하며, 카이 제곱 통계량을 이용하여 불필요한 자질들을 제거한다. 일정 관리 영역에서 실험을 수행한 결과, 제안한 모델은 화행 분류 정착률에서 93.0%, 개념열 분류 정확률에서 90.2%의 좋은 성능을 보였다.
이 논문에서는 순차 방법을 쓰는 비동위상 부호획득 문제를 다루었다. 먼저, 비동위상 수신기 출력은 귀무가설 에서 거의 중심카이제곱 분포를 따름을 보이고, 이를 바탕으로 베셀함수를 어림하여 간단한 부호획득 기법을 얻는다. 이제까지의 부호획득 방법을 쓸 때와 간단하게 만든 부호획득 방법을 쓸 때의 성능을 덧셈꼴 흰빛 정규잡음 채널과 느리게 바뀌는 감쇄채널에서 견주어 보았다. 간단하게 만든 방법들은 이제까지의 방법들과 성능이 비슷하다는 것을 모의실험에서 알 수 있었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제20권1호
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pp.1-9
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2009
회귀모형의 분산함수가 알려져 있지 않은 한 점에서 불연속이라 가정하자. Yu와 Jones (2004)는 음이 아닌 값을 취하는 분산함수를 실수 값을 취하도록 하기 위하여 로그 변환하였고, 변환된 로그분산함수를 국소다항적합으로 추정하였다. 로그분산함수의 국소다항적합을 이용하여, Huh (2008)는 분산함수의 불연속점의 추정하는 대신 로그분산함수의 불연속점을 추정하였다. 본 연구는 Huh의 점프의 크기 추정량의 점근분포를 이용하여 로그분산함수의 불연속점의 존재여부에 대한 가설검정을 제안하고, 제안한 방법에 대한 모의실험 결과를 제시하고자 한다.
랜덤표본에 관한 이원분할표의 독립성검정에는 통상 피어슨의 카이제곱적합도검정과 우도비검정을 사용한다. 그러나 랜덤표본이 아닌 집락자료에 관한 분할표의 경우에는 이들 검정법은 잘못된 결과를 나타낸다. 이러한 경우에는 공변량의 고정효과 외에 집락에 따른 변량효과를 함께 포함하는 일반화선형혼합모형을 고려함으로써 집락간의 이질성과 집락내의 종속성을 반영할 수 있다. 본 연구에서는 집락자료의 분할표에 대한 일반화선형혼합모형을 소개하고 실례를 통하여 이들 모형의 적합에 대해 논의한다.
본 연구에서는 지지 벡터 기계(Support Vector Machines)를 이용하여 한국어 대화의 화행을 분석하는 방법을 제안한다. 우리는 발화의 어휘 및 품사와 이진 품사 쌍을 문장 자질로 사용하고 이전 발화의 문맥을 문맥 발화로 사용한다. 카이 제곱 통계량을 이용해 적절한 자질을 선택하고 선택된 자질로 지지 벡터 기계를 학습하였다. 학습된 지지 벡터 기계 분류기를 이용하여 각 발화의 화행을 분석하였다. 호텔 예약 영역의 말뭉치에 대해 제안된 시스템을 이용하여 실험한 결과 약 $90.54\%$의 정확률을 얻었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권1호
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pp.73-83
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2013
신용평가방법에서 등급의 계량화 중 신용등급 변화 검정방법은 등급별로 추정된 예측부도율과 실제부도율과의 동질성을 검정하는 방법으로 한 시점에 대한 이항검정과 카이제곱검정 등이 있고, 여러시점의 정확성을 검증하는 방법으로 정규성검정, 확장된 신호등검정 등이 있다. 본 연구에서는 현실적인 상황을 고려하여 이런 검정방법들이 상관관계가 존재하는 경우에 등급별 동질성 검정방법을 소개하고 이 방법들을 신용평가 이외에 다양한 분야의 자료에 활용할 수 있음을 알아본다.
고성능의 질의응답 시스템을 구현하기 위해서는 사용자의 질의 유형의 난이도에 관계없이 의도를 파악할 수 있는 질의유형 분류기가 필요하다. 본 논문에서는 문서 범주화 기법을 이용한 질의 유형 분류기를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 질의 유형 분류기의 분류 과정은 다음과 같다. 우선, 사용자 질의에 포함된 어휘, 품사, 의미표지와 같은 다양한 정보를 이용하여 사용자 질의로부터 자질들을 추출한다. 이 과정에서 질의의 구문 특성을 반영하기 위해서 슬라이딩 윈도 기법을 이용한다. 또한, 다량의 자질들 중에서 유용한 것들만을 선택하기 위해서 카이 제곱 통계량을 이용한다. 추출된 자질들은 벡터 공간 모델로 표현되고, 문서 범주화 기법 중 하나인 지지 벡터 기계(support vector machine, SVM)는 이 정보들을 이용하여 질의 유형을 분류한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 질의 유형 분류 문제에지지 벡터 기계를 이용한 자동문서 범주화 기법을 도입하여 86.4%의 높은 분류 정확도를 보였다. 또한 질의 유형 분류기를 통계적 방법으로 구축함으로써 lexico-syntactic 패턴과 같은 규칙을 기술하는 수작업을 배제할 수 있으며, 응용 영역의 변화에 대해서도 안정적인 처리와 빠른 이식성을 보장한다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권6호
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pp.1231-1239
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2014
본 연구에서는 1983년부터 2012년까지의 한국프로축구 K-리그 전 경기 결과를 이용하여 홈 경기와 원정 경기에서의 골의 분포를 분석하였다. 고려된 확률분포는 포아송분포, 음이항분포, 극단치분포 및 영과잉 포아송분포이며, 카이제곱분포를 이용한 적합도검정을 수행하였다. 그 결과 홈경기는 포아송분포, 원정경기는 영과잉 포아송분포가 골의 분포를 위한 최적 적합분포로 간주되며 홈경기와 원정경기 골의 수는 서로 약한 정도의 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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