본고에서는 한국의 증권시장과 일본의 증권시장이 같은 공매시장(Auction markets)의 형태라도 거래되는 시점에 따라 다른 거래제도에 따라 가격이 결정되는 점도 있어 각 시점별로 양 시장의 주가행태를 가격조정모형을 통하여 비교 분석하였다. 일반적으로 한국과 일본 모두 오전 시가 수익률의 분산이 종가 수익률에서의 분산보다 크고 또한 오전 시가 수익률의 분산이 다른 시점의 수익률의 분산 보다 켰다. 한국 및 일본 양 시장에서 시가수익률의 분산과 음의 시계열상관계수에서 공히 거래정지기간에 따른 노이즈 항목과 거래오류영향을 발견하였다. 그러나 한국시장에서 거래오류나 노이즈가 일본시장보다 큼을 알 수 있었다. 두 시장에서 모두 오전개장과 오후개장을 다른 시점과 비교하면 주가의 과다반응을 추정 할 수 있으나 일본시 장의 경우는 한국시장에서 보다 미미하였다. 한국시장의 경우 오후종가가 영과 통계학적으로 크게 다르게 양의 수를 가지고 있음은 시장의 효율성에서 한국시장이 일본시장에 비해 떨어지고 시장 정보에 대하여 주가의 가격조정속도가 늦다고 추정할 수 있었고 이는 한국시장이 아직은 일본에 비해 가격제한폭이나 그밖에 거래제한 요소가 일본보다 크기 때문으로 추정된다. 한국시장에서는 주식수익률의 변동성은 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis)이 더 설명력이 있다고 추정되고 일본의 경우 사적정보가설(Private information hypothesis)과 노이즈거래가설(Noise trading hypothesis) 둘 다 설명력이 있지만 전자가 더 우위일 가능성이 있었다. 결론적으로 위의 결과를 종합하면 거래메커니즘 차이가 주가의 행태에 크게 다르게 미친다고는 할 수 없고 단지 주가의 정보전달 속도 및 노이즈 그리고 시장의 효율성에 따라 주가행태에 어느 정도 차이를 일으킨다고 할 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.18
no.4
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pp.445-455
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2011
Although misclassified binary data occur frequently in practice, the statistical methodology available for the data is rather limited. In particular, the interval estimation of population proportion has relied on the classical Wald method. Recently, Lee and Choi (2009) developed a new confidence interval by applying the Agresti-Coull's approach and showed the efficiency of their proposed confidence interval numerically, but a theoretical justification has not been explored yet. Therefore, a Bayesian model for the misclassified binary data is developed to consider the Agresti-Coull confidence interval from a theoretical point of view. It is shown that the Agresti-Coull confidence interval is essentially a Bayesian confidence interval.
Kim, Jae-Hoon;Sun, Choong-Nyoung;Hong, Sang-Wook;Lee, Song-Wook;Seo, Jung-Yun;Cho, Jeong-Mi
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.99-105
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1999
한국어 정보처리를 위한 언어정보는 응용 분야에 따라 큰 차이를 보인다. 특히 말뭉치를 이용한 연구에서는 언어정보가 달라질 때마다 시스템을 새로 구성해야 하는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 어려움을 다소 완화시키기 위해 새로운 환경에 잘 적응할 수 있는 한국어 품사 태깅 시스템에 관해서 논한다. 본 논문에서는 이 시스템을 KTAG99라고 칭한다. KTAG99는 크게 실행부와 학습부로 구성되었다. 한국어 품사 태깅을 위한 실행부는 고유명사 추정기, 한국어 형태소 분석기, 통계기반 품사 태거, 품사 태깅 오류교정기로 구성되었으며, 실행부에서 필요한 언어정보를 추출하는 학습부는 고유명사 추정규칙 추출기, 형태소 배열규칙 추출기, 사전 추출기, 확률정보 추정기, 품사 태깅 오류수정 규칙 추정기로 구성되었다. KTAG99에서 필요한 언어정보의 대부분은 학습 말뭉치로부터 추출되거나 추정되기 때문에 아주 짧은 시간 내에 새로운 환경에 적응할 수 있다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.25
no.1A
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pp.34-42
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2000
In this paper, the closed form expression for the average bit error probability(BER) is derived for diversity reception using an L-branch maximal ratio combining(MRC) system which has same fading index and different fading index. Also, the BER to have same average power and Nakagami m-distribution for a generalized selection combining(SC) is derived, whereby the signal with the largest amplitude is selected from the original diversity branches in the channel, the order statistics is applied. Especially, when L is 1 in a selective diversity, the derived expression leads to that of DPSK in which SC is not applied in Nakagami fading. Changing the diversity branch L and fading index m, we compare the performance of MRC and SC.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.3C
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pp.279-285
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2003
In this paper we propose a blind decision feedback equalizer (DFE) that is characterized by the fact that it does not require channel estimation. Because the output of the optimized multistep prediction error filter (PEF) can be represented as a product of the channel partial impulse response and the transmitted sequence, a backward multistep PEF can be used as the blind DFE feedforward filter (FFF). The corresponding feedback filter (FBF) is obtained from the symbol -rate partial channel impulse response. The proposed algorithm has several advantages over existing blind channel estimation techniques, including stable performance without the necessity of exact channel order estimation.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2013.10a
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pp.18-23
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2013
기존 대화시스템과 달리 대화형 개인 비서 시스템은 사용자에게 정보를 제공하기 위해 앱(APP)을 구동하는 방법을 사용한다. 사용자가 앱을 통해 정보를 얻고자 할 때, 사용자가 필요로 하는 정보를 제공해주기 위해서는 사용자의 목적을 정확하게 인식하는 작업이 필요하다. 그 작업 중 중요한 두 요소는 개체명 인식과 문장목적 인식이다. 문장목적 인식이란, 사용자의 문장을 분석해 하나의 앱에 존재하는 여러 정보 중 사용자가 원하는 정보(문장의 목적)가 무엇인지 찾아주는 인식작업이다. 이러한 인식시스템을 구축하는 방법 중 대표적인 방법은 사전규칙방법과 기계학습방법이다. 사전규칙은 사전정보와 규칙을 적용하는 방법으로, 시간이 지남에 따라 새로운 규칙을 추가해야하는 문제가 있으며, 규칙이 일반화되지 않을 경우 오류가 증가하는 문제가 있다. 또 두 인식작업을 파이프라인 방식으로 적용 할 경우, 개체명 인식단계에서의 오류를 가지고 문장목적 인식단계로 넘어가기 때문에 두 단계에 걸친 성능저하와 속도저하를 초래할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 우리는 통계기반의 기계학습방법인 Conditional Random Fields(CRF)를 사용한다. 또한 사전정보를 CRF와 결합함으로써, 단독으로 수행하는 CRF방식의 성능을 개선시킨다. 개체명과 문장목적인식의 구조를 분석한 결과, 비슷한 자질을 사용할 수 있다고 판단하여, 두 작업을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 실험결과, 사전규칙방법보다 제안한 방법이 문장단위 2.67% 성능개선을 보였다.
Statistics concerning software errors indicate that more errors are introduced in analysis and design phase than implementation phase. Therefore, it is needed to check whether the design modeling is appropriate for own function and structure. This paper discussed the effective test method for the object-oriented design model, i.e., UML. A new method was proposed for generating test data. This method consists of category partition theory by the representation each element in UML model with OCL (Object Constraint Language). Test data generated in this way can be used for testing the source code functionality as well as for checking the design model.
The Journal of Industrial Management Society in Republic of Korea. In order to explore the effect of overseas language training on the development of foreign language accuracy, this study investigates the errors in English compositions produced by 27 Korean university students who received overseas language training for 15 weeks. For data collection, students were made to take two tests, a pretest and a posttest, a semester apart. The differences in composition elements and errors between the two tests were examined and statistical analyses were performed. Results showed that while the average length of the compositions and sentences increased, the number of sentences decreased in the posttest. Also, more errors were found in the posttest where the students tried to construct more complex sentence structures. The students' ability to generate sentences were found to have improved, while their competence in using grammatical elements accurately within sentences did not see great improvement. This implies that overseas language training was not effective for aiding the development of one's grammatical accuracy of a foreign language over a 15-week period for the students.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.8C
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pp.617-626
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2008
Opportunistic Beamforming (OBF) offers a way to provide the multiuser diversity even in slow fading channel by using randomly generated beam weights, leading to the substantially reduced feedback in the form of the instantaneous SNR from users. In spite of the advantage of the reduced feedback, the imperfect channel estimation might influence the quality of the estimated SNR and channel scheduler so bad that the selected AMC level would be higher than the achievable rate of the actual channel, resulting the corruption of transmitted packet. In this paper, we propose a conservative link adaptation, where the estimated SNR is scaled down by a conservative factor which minimizes the variance of the maximum difference between the actual channel SNR and the resultant SNR. To support the proposed scheme, we analyze the statistics of the difference of the channel SNR and the estimated SNR. Simulation results show that the introduction of conservative factor achieves more than two-fold performance improvement in the presence of channel estimation error and the fairness of PF scheduler is maintained when the least squared channel estimator is applied.
This study was to investigate the speech sound production characteristics and evaluation aspects of preschool children through word test and connected speech test. For this, the authors conducted Assessment of Phonology and Articulation for Children(APAC) to 72 normal children(24 three-, four-, and five-year-olds each) and analyzed difference in percent of correct consonant(PCC) and intelligibility according to age and sex, correlation between PCC and intelligibility, and speech sound error patterns. PCC and intelligibility increased with age but there was no difference according to sex. The correlation was statistically significant in 5-year-old group. Speech sound error patterns were different in the two tests. This study showed that children's speech sound production varied according to language unit. Therefore, both types of tests should be done to grasp their speech sound production ability properly. This suggests that current standard to identify language impairment only by PCC of word level requires review and further studies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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