본 연구의 목적은 여성의 자아개념과 화장품 추구혜택의 관련성을 조사하고, 화장품 구매 행동과 인구 통계적 변인에 따른 추구혜택의 차이를 알아보며, 자아개념과 인구 통계적 변인이 화장품 추구혜택에 미치는 영향을 파악하는 데 있다. 연구방법은 조사연구방법으로 질문지를 사용하였다. 화장품 추구혜택은 24개 문항을 사용하였으며, 자아개념은 정원식의 표준화된 자아개념 검사 중 신체적, 도덕적, 성격적, 가정적, 사회적 자아개념의 5개 변인을 사용하였다. (중략)
생물통계학(biometrics)의 여러 분야중 의학, 보건학, 농학 및 독성학 등 각 분야별로 지난 10년간(1981-1990) 학술전문지에 실린 논문을 통해 사용된 통계 방법론의 빈도를 연도별로 혹은 자료유형별로 조사 분석하였다. 주요 보건통계의 현황과 농업연구 분야에서의 통계적 기법 사용상의 문제점을 살펴보고 개선방향을 제시하였으며, 의과대학 교과과정 중 통계학 과목의 현황과 방법론으로써 전반적인 활용을 살펴 보았다. 또한 독성학 분야에서 일반적으로 다루어지는 통계적 문제를 소개하고 우리나라 독성학 분야 논문에서 가장 많이 다루는 것으로 나타난 용량-반응 분석기법에 대한 고찰을 하고 있다. 본 연구를 통하여 우리나라의 생물통계의 현황을 파악하고 장래의 방향을 제시하고자 한다.
범주형 자료의 구조파악에 주로 이용되는 로짓모형에서 비모수적 방법을 이용한 모수의 신뢰구간추정과 가설검정 등의 통계적 추론에 대하여 살펴보았다. 모수에 대한 통계적 추론에서 정규분포에 근거한 모수적 방법(Wald 방법)보다는 붓스트랩 방법이나 임의순열을 활용한 비모수적 방법이 많이 활용되고 있다. 본 연구에서는 로짓모형의 모수에 대한 비모수적 추론방법으로 붓스트랩(bootstrap)과 임의순열(random permutation)의 두 방법을 고려하고 모의실험을 통하여 가설검정의 검정력과 신뢰구간추정의 포함확률을 비교하였고 사례분석을 다루었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제2권1호
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pp.261-265
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1995
1. 아남산업과 유공의 현황 비교 : 두 회사 공히 통계적 기법 적용을 전담하고 있는 부서 (아남산업은 SPC팀, 유공은 QC지원팀)가 있고, 통계를 이미 상당 수준 쓰고 있다는 것이 매우 인상적이다. 두 회사는 각각 반도체 분야와 석유 화학 분야에서 통계 기법 적용의 선두 주자라고 볼 수 있으며, 향후 계속적으로 통계 기법 적용의 리더가 되어주기를 희망한다.
본 논문의 목적은 미국 손해보험회사간의 합병을 대상으로 하여 합병전과 후 기업의 X-효율성을 실증분석과 모의분석 방법을 이용해서 검증하고 합병의 잠재적인 X-효율성 효과를 분석하고자 하였다. X-효율성의 증진정도를 파악하기 위해서 횡단면적인 비용함수를 먼저 추정하였는데 비용함수 추정시 생산물이 제로(0)인 경우를 포함하기 위하여 혼용초월 로그비용함수(hybrid translog cost function)를 사용하였다. 그리고 Berger(1992)의 비분포방법(distribution free approach)를 사용하여 기업의 합병전,후 X-효율성을 추정하였다. 1986년부터 1990년 사이에 수평합병한 미국 손보사를 대상으로 피합병기업(merged firms)과 합병기업(merging firms)간의 X-효율성 차이를 검증하였으나 합병전 합병기업이 더 효율적이라는 통계적 증거는 없었다. 두 번째로 합병기업은 합병후 효율성이 증진하였느냐는 가설도 검증하였으나 이 가설을 지지할 만한 통계적 증거는 미약하였다. 가상합병을 통한 모의분석에서는 합병후 상당한 X-효율성 증진이 있을 것이라는 통계적으로 유의한 결과를 얻었으나 합병후 규모효율성의 중진에 대해서는 통계적 유의성이 없었다. 이는 합병의 최대 효익이 규모효율성 증대가 아닌 X-효율성 증대라는 Shaffer(1993)나 Berger and Humphrey(1993)의 연구결과와 일치한다. 실증분석 결과와 모의분석 결과를 비교하면 전자에서는 합병후 X-효율성의 증가효과가 거의 없었으나 후자에서는 합병후 상당한 X-효율성 증가가 있을 것으로 나타났다. 이는 실제 미국 손보사의 합병에서 과도한 합병프리미엄 지급, 규제에 의한 중복비용 둥으로 단기적으로 볼 때 합병사가 부담하는 합병비용이 합병에 의한 효익보다 컸을 것이라는 것을 시사한다.
심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.
최근, 많은 연구자들이 KLT를 이용한 통계적 처리방법으로 화자인식을 수행하고 있으나, 통계적 처리방법의 개인성 포함정도와 음성의 동적인 발성속도는 화자인식율의 저하요인이 되고 있다. 본연구에서는 각 화자의 직교인자에 개인성을 강조하기 위하여 화자의 고유치를 가중치로 한 가중직교인자와 음성의 동적인 시간특성을 정규화하는 DTW의 최적경로를 이용한 화자인식방법을 연구하였다. 이방법을 확인하기 위하여 종래의 통계적 처리에 의한 화자인식, 최적경로와 최적경로와 가중직교인자를 이용한 화자인식의 결과를 비교한 결과, 종래의 방법보다 우수한 화자인식율을 얻어 그 유효성을 확인하였다.
하천유역 면적강우량 산정의 정확도를 개선하기 위하여 기존 강우관측자료의 통계적 특성을 이용한 강우관측망의 최적설계방법을 연구하였다. 최적설계를 위한 목적함수는 면적강우량의 추정오차 및 지점강우량 관측비용의 항으로 구성하고, 그 값이 최소인 관측망은 선정하였다. 통계f7파의 추정방법으로는 통계적 분산 산정방법인 크리깅 모형을 채택하였다. 비용은 강우관측소의 설치비와 연간운영 비론 적용하고, 오차항과 비용항의 통합에는 등치매개변수를 이용하였다. 연구된 최적설계방법을 댐 신설로 강우관측소 증설이 필요한 용담댐 유역에 적용하여, 대상유역의 최적 강우관측망을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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