본 연구는 도박자와 비도박자를 대상으로 비합리적 도박신념과 도박행동의 관련성을 확인하고, 기존 연구들이 직접 다루지 않았던 인지적 오류로서 확률적 사고 오류, 귀인양식 및 귀인편향성이 도박행동에 관련되는지에 대해 알아보았다. 248명의 자료를 수집하여 비(非)도박자, 경(經)도박자, 중(重)도박자로 구분하고, 비합리적 도박신념, 확률추론 오류, 귀인양식 및 귀인편향성을 비교하였다. 비합리적 도박신념은 비도박자<경도박자<중도박자 순으로 높게 나타났는데, 하위요인으로서 자기과신적 추론에서 유의미한 차이를 보였고 기술과대평가적 추론에서는 통계적으로 유의한 차이없이 세 집단이 모두 척도평균(4점) 이상의 높은 신념을 형성하고 있었다. 또한, 비도박자에 비해 경도박자와 중도박자의 확률추론 오류 정도가 높았다. 중도박자들은 비도박자와 경도박자에 비해 일상적 사건에 대해 외부귀인 정도가 높고 내부귀인 정도는 낮으며 실패상황에 대한 내부귀인 편향성이 높은 것으로 드러나, 중도박자 집단과 경도박자, 비도박자 간 구분되는 인지적 오류 특성들이 확인되었다. 도박여부를 예측하는 선행요인들의 상대적 영향력을 검증한 결과 실패에 대한 내부귀인 편향성, 확률추론 오류, 비합리적 도박신념 중 자기과신적 추론, 일상사에 대한 외부귀인 성향 순으로 도박행동 예측력이 높게 나타났다. 본 연구를 통해 도박자와 비도박자의 인지적 오류 및 편향성에 어떤 차이가 있는지 확인함으로써, 도박자 뿐 아니라 도박을 하지 않는 일반인을 대상으로 도박에 관한 지속적인 홍보와 사회교육의 필요성을 제안하였다.
최근 채권의 상환 및 이자의 확실성 정도를 측정하고 연관된 상대적인 위험의 정도를 나타내는 채권등급 평가의 중요성이 대두되고 있다. 초기의 대다수 선행 연구들에서는 기업의 채권 등급예측을 위하여 통계적 기법이 많이 사용되었으나, 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 사례기반 추론 등 인공지능 기법들이 통계모형의 대안으로 제시되어지고 있다. 사례기반 추론에서는 과거의 사례들이 지식으로 표현되고 해결 방법으로 사용된다. 유용한 사례기반 시스템을 구축하기 위해서 시스템의 지식베이스를 구축할 사례들을 인간의 정보처리 과정과 유사한 방법으로 표현하는 것이 중요하다. 본 논문은 실제 세계의 애매모호한 사례들을 다루는데 적절한 퍼지집합개념을 사례기반 추론과 결합하는 통합 방법론을 제시하고자 한다. 퍼지집합이론은 인간이 의사결정시 사용하는 유사한 자연스러운 언어를 수학적으로 변환할 수 있게 해주는 인공지능 기법이다.
본 연구의 목적은 8학년 학생들의 사각형 학습 및 기하학적 추론 능력의 발달을 위해서 GSP의 사용이 자와 각도기 같은 전통적인 도구의 사용보다 더 효과적인지를 탐구하고, 어떻게 그 소프트웨어의 사용이 학생들의 사각형 학습과 추론 능력의 발달에 영향을 끼치는지를 조사하는 것이다. 사후 학업 성취도 검사 결과에 의하면 GSP를 사용한 집단과 자와 각도기를 사용한 집단의 평균 성적에서 통계적으로 유의미한 차이가 발견되었다. GSP를 사용한 집단이 자와 각도기를 사용한 집단보다 유의미하게 높은 평균 성적을 보여주었다. 학생 면접 결과에 의하면, GSP의 사용이 학생들의 기하학적 추론 능력을 발달시키는데 더 효과적이었다. GSP를 사용한 집단의 학생들이 자와 각도기를 사용한 집단의 학생들보다 van Hiele 2와 3수준에서 더 높은 정도의 달성도를 보여주었다. GSP가 제공하는 수학적 개념에 대한 역동적인 시각적 효과와 조작 경험이 학생들이 사각형 학습을 개념적으로 접근하도록 하는데 중요한 역할을 하였고, 그런 경험들이 학생들이 기존에 갖고 있던 수학적 개념에 처한 오류를 확인하고 개념을 재정립하는데 도움을 주었다.
최근 기후변동성으로 유발되는 불안정한 기상상태를 효과적으로 관측하고자 레이더가 도입되고 있다. 레이더는 경험식으로 산정된 Z-R 관계식을 통하여 레이더 강우량을 제시하게 된다. 이 과정에서 레이더 강우량은 필연적으로 지상에 도달하는 실제 강우량과는 정량적 오차가 발생하게 된다. 본 연구는 확률통계학적 방법론을 이용하여 Z-R 관계식 매개변수 산정과정에서 우리나라의 강우특성을 고려함과 동시에 Z-R 관계식 매개변수의 불확실성을 정량적으로 제시하고자 한다. 강우의 계절성을 고려하여 Z-R 관계식 매개변수를 추정하는 과정에서 Bayesian 추론기법을 도입하여 생산된 레이더 강우량은 기존의 Z-R 관계식에 비하여 개선된 통계적 효율기준을 제시하였다. 따라서 Bayesian 추론기법을 활용한 Z-R 관계식 매개변수 산정은 정량적으로 신뢰성 있는 고해상도 강우정보의 생산은 고도화된 수문해석 및 기상예보 지원을 가능케 할 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.689-699
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2013
본 연구는 가격 경쟁으로 인하여 최근 들어 요율 세분화가 심화되고 있는 자동차보험 시장에서, 부분 신뢰도의 적용 대상에 대한 경험적 사전분포 (empirical prior distribution) 함수 또는 무정보적 사전분포 (noninformative prior distribution) 정보의 가정을 통한 신뢰도 산출 방식에 대하여 살펴보았다. 요율 세분화의 확대로 가격 산출 단위의 수가 증가될 경우, 부분 신뢰도의 적용 대상은 점차 증가되게 될 것으로 판단되기 때문에, 기존에 제시된 신뢰도 적용 방식을 베이지안 프레임에서 적용, 추론함으로써 보다 다양하고 정교한 방식으로 그 활용 범위를 넓히고자 한다. 즉, 경험적으로 사용되는 사전 분포함수 또는 무정보적 사전 정보를 통하여 적절한 사후분포 (posterior distribution)함수를 도출하고 오차를 최소화하는 베이즈 통계량을 적용한 신뢰도를 추정하여 적용함으로써, 위험도 예측에 있어 기존에 제시된 방법과 비교하여 그 효용성을 입증하고자 한다. 현재 가장 많이 활용되는 제곱근 법칙 (square root rule)의 신뢰도 추정 방식에 베이지안 추론에서 도출된 통계량을 반영한 결과를 분석하여 실질적인 위험도에 수렴하는 수준을 비교하게 된다. 이는 이론적으로 위험도 예측에서 오차를 줄이는 방식에 대한 대안 제시와 더불어 신뢰도 적용 방식에 대한 추가적인 활용 대안을 보험업계에 제시함으로써 요율 세분화로 인한 부분 신뢰도 적용방식에 대한 그 이해와 활용의 폭을 넓히고자 한다.
효소관련 각종 특허를 국가별, 산업적 응용면, 또는 효소기술상으로 분류하여 통계적으로 분석을 해 봄으로써 여러가지 현상을 발견 내지 추론해 볼 수 있다. 첫째, 연도별, 국가별 출원현황 및 경향을 알 수 있으며 둘째, 이러한 특허출원들이 산업적으로 어떤 분야에 적용 내지 적용가능한 지를 파악할 수 있고 셋째, 기술적으로도 어누 부문에 치중 내지 편중되어 출원이 이루어지고 있는 지를 알 수 있다. 그리고 보다 중요한 것은 이러한 여러 측면을 동시에 고찰해 봄으로써 효소특허출원 경향에 관한 통찰력의 배양을 통해 연구자가 연구개발의 흐름을 파악해 볼 수 있다는 것이다.
본 연구는 네트워크 중심전(NCW)에서 전투력에 영향을 미치는 요소들과 전투능력 평가방법에 관한 것이다. 전투능력에 영향을 미치는 기초변수로 상황인식, 환경적응, 물자보급, 정보유통 및 지휘통제를 설정하고 이러한 기초변수가 전투능력에 미치게 될 영향을 추론하였다. 설정된 기초변수를 전제하여 대응소요 시간을 기반으로 전투능력을 평가하는 방안을 제시하였다. 대응 신뢰성 및 대응 효율을 평가함으로써 전투능력을 정량화하는 것이 가능하며 정량화된 자료를 축적함으로써 통계적으로 전투능력과 기초변수와의 상관관계를 파악할 수 있으며 이러한 관계를 이해하는 것은 NCW 체계구축에 중요한 요소가 될 것이다.
대부분의 강의평가는 참여율을 높이기 위해 학생들이 성적확인 이전에 일괄적으로 평가하는 방식으로 강제성을 가지고 있다. 이에 본 연구는 전수조사로 진행되는 강의평가제의 문제점을 지적하면서 모의실험을 통한 표본 강의평가제를 제시하고 표본평균을 이용해 모평균을 추론하는 것이 통계적으로 의미 있다는 것을 확인하고자 한다.
현재 댐 위험도 분석 등의 사용되는 Monte Carlo Simulation 방법을 이용하는데 있어서 가장 어려운 문제이면서 약점으로 지적되어 온 것이 수리 수문학적 불확실성 변수들에 대해서 정확한 확률분포를 정의할 수 없다는 것이다. 즉 기존 매개변수적 방법들은 모집단 분포의 형태를 가정하고, 분포의 매개변수에 관한 통계적 분석을 하는 방법이다. 조사대상이 되는 모집단 분포에 관한 정보가 부족하기 때문에 어떤 가정이 곤란하거나 부정확한 가정을 전제로 하지 않고, 관측자료로부터 통계량을 분석하여 통계적 추론을 하는 방법이 필요하게 되며, 이를 비매개변수적 방법(nonparametric methods)이라고 한다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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