대학교 기초통계학 교육 시 우리는 통계패키지로서 R을 사용할 수 있다. R은 대화식 처리방식을 따르기 때문에 실행결과를 즉시 볼 수 있다. 또한 R에서의 그래픽스는 아주 강력하다. 그리고 가장 큰 장점은 R의 사용이 무료라는 것이다. 이러한 많은 장점을 갖고 있는 R을 대학교 기초통계교육 현장에서 사용하는 표준 통계패키지로서 고려할 필요가 있다 본 논문은 기초통계학 내용 중 추측통계 영역을 대상으로 R의 활용에 대하여 기술하고자 한다.
통계학의 역사와 그 인식이 미천한 가운데 경제는 급속하게 성장하였고, 사회보장에 대한 기대의 추세는 급증하였으며 또한 산업사회로 급변하는 이 시대에 우리는 많은 정보에 직면하고 있다. 이렇게 다양하게 변해가는 과정에서 홍수같이 쏟아져 나오는 정보를 시시각각으로 정리하고 처리하여 나가야 하는 것이 또한 우리가 하여야할 과제인 것이다. 이상과 같이 거시적으로 전망할 때에 모든 분야에 많은 통계가 작성되지 않아 불편한 바가 적지 않음을 지적하지 않을 수 없다. 물론 박홍래 교수가 조사 발표한 바와 같이 245종의 통계가 작성되고는 있지만 이것만으로는 여러 분야의 통계가 부족한 실정에 있음을 우리는 직시해야 한다. 통계는 사회정책실시 이전에 필요한 것이 되어야 하기 때문에 한국과 같이 개발하여야 할 부문이 수다한 입장에서는 많은 통계수요가 절대적으로 요청되는 것은 쉽게 예견할 수 있는 것이다. 통계작성의 우선순위는 정책변수에 종속됨으로 정책변수의 중요도에 의하여 순차적으로 결정되어져야 한다고 볼 수 있다.
도로 영상에서 차량 영역을 분할하는 차량 영역 분할(vehicle segmentation) 문제는 지능형 교통 시스템을 비롯한 다양한 응용 분야들에서 중요하게 사용되는 기본 연산(fundamental operation)이다. 본 연구에서는 야외의 도로 상에 설치된 CCD카메라에서 촬영된 정지 영상으로부터 차량 영역을 찾아내는 효율적인 방법을 제안한다 제안하는 방법은 입력되는 영상들을 격자 단위로 분할하여 각 격자에서의 에지 검출 결과를 대표하는 특징값(feature value)들을 통계적으로 분석한 후, 이를 바탕으로 최적해를 구한다. 전처리 과정에서는 다양한 외부 환경에서 촬영한 배경 영상들에 대해서 각 격자에서의 특징값들을 통계 처리한다. 입력된 차량 영상에서는 각 격자의 특징값이 배경 영상의 대응되는 격자에서의 특징값과 통계적으로 얼마나 오차를 보이냐에 따라, 배경 영역인지 차량 영역인지를 판단한다. 격자 별로 차량 영역에 해당하는 지를 판정한 뒤, 이 결과에 동적 프로그래밍(dynamic Programming) 기법을 이용하여 차량을 포함하는 최적의 직사각형 영역을 찾아낸다. 본 논문에서 제안하는 방법은 통계 처리와 전역 탐색 기법을 사용하므로 휴리스틱에 주로 의존하는 기존 연구들에 비해 좀더 체계적이다. 또한, 배경 영상에 대한 통계 처리는 흐리거나 맑은 등의 날씨 변화 및 바람이나 진동에 의한 카메라의 흔들림과 같은 다양한 외부 요인들이 가져올 수 있는 노이즈나 오차에 대해서도 높은 신뢰성을 보여준다. 제안하는 방법을 구현한 프로토타입 시스템은 $1280\times960$ 크기의 차량 영상들을 장당 평균 0.150초의 수행 시간에 처리하였으며, 총 270장의 다양한 노이즈를 가지는 차량 영상들에 대해 $97.03\%$의 성공률을 보였다.
본 논문은 비대면 한국어 회화 시험 연습용 안드로이드 애플리케이션을 제안한다. 한국어 학습에 대한 수요가 증가함에 따라 효과적인 한국어 회화 학습을 위해선 시·공간의 제약이 없는 학습 환경에서 사용자에게 구체적인 평가 지표를 제공할 필요성이 있다. 본 연구는 자연어 처리 기술을 활용하여 사용자의 한국어 회화 능력을 평가하는 알고리즘과 개인의 취약점을 보완할 수 있는 비대면 학습 플랫폼을 제시하였다는데 의의가 있다. 본 논문의 결과를 통해 회화 학습의 비용을 절감하고, 효율적인 언택트 학습 지원이 가능할 것으로 기대한다.
언어 정보 처리 응용 분야는 정보검색, 형태소분석, 철자검색, 음성인식, 문자 인식 등 다양하다. 이러한 정보처리 과정은 전자 사전이 필수적이다. 본 논문에서는 국어대사전에 대한 기본적인 통계 정보들을 살펴보고, 전자사전 구축에 대하여 알아보았다. 대상 정보는 고어 및 불완전음절을 포함하는 단어를 제외한 표제어들에 대하여, 대사전의 표제어수, 전자사전의 엔트리수, 사용된 전체음절수, 서로 다른 음절수, 엔트리들의 평균 길이, 품사별 분포, 전자사전을 트라이로 구축할 때 사용되는 노드 수 등 이다. 전자사전의 전체 엔트리 수는 361,980개, 사용된 음절수는 1,289,659개로 엔트리들의 평균 길이는 3.56이었으며 서로 다른 음절수는 2,463개였다. 이러한 통계 정보들은 전자사전 구축 및 한국어 정보처리에 도움이 될 것이다.
목적 : 본 연구의 목적은 국내에서 개발된 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children)를 사용하여 일반발달 아동과 감각처리문제 아동의 감각처리 능력을 비교하여 판별타당도를 알아보고자 하였다. 연구방법 : 연구대상자는 3-5세의 일반발달 아동 68명과 감각처리문제 아동 83명의 보호자로 총 151명을 대상으로 하였다. 연구 참여에 동의한 아동의 보호자에게 연구의 목적과 방법을 설명한 후 연구목적, 동의서, 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children), 단축감각프로파일(Short Sensory Profile), 일반적 특성 문항을 포함한 설문지를 발송 또는 전달하여 자료를 수집하였다. 분석방법은 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children)의 판별타당도를 알아보기 위해 성별을 공변량으로 하여 공분산분석을 실시하였다. 결과 : 연구결과 일반발달 아동과 감각처리문제 아동의 감각처리능력의 차이는 공변량인 성별의 영향(F=6.663, p=.807, partial =η2.000)을 받지 않은 것으로 나타났으며, 두 군에서 감각처리능력에 차이가 있는 것으로 나타났다(F=37.629, p=.000). 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children)의 감각영역에서 총점과 모든 감각 영역에서 감각처리문제 아동이 일반발달 아동보다 평균점수가 낮았으며, 고유감각(p=.097) 영역을 제외하고 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children)의 감각 요소에서 감각과민반응, 감각저반응, 그리고 감각구별 요소에서 감각처리문제 아동과 일반발달 아동은 통계적으로 유의미한 차이(p=.000)가 있었으나 감각찾기 요소는 통계적으로 유의한 차이가 없었다(p=.112). 결론 : 아동감각처리척도(Sensory Processing Scale for Children)는 감각처리문제 아동을 선별할 수 있는 판별타당도가 있는 도구로 제시할 수 있으며, 앞으로 임상 환경에서 감각처리의 문제를 선별하거나 분석, 해석, 그리고 중재계획 시 사용할 수 있으리라 생각한다.
본 연구의 목적은 인터넷 기반의 국제사회가 갖는 경제적인 가치는 어떻게 변화하고 있으며 국가 간 연결성이 국가의 미래 발전에 어떠한 영향이 미치는지 밝히는 것이다. 이 연구를 위해 국가간 무역 통계자료를 활용하여 국가의 발전에 어떠한 영향을 미치는지 귀납적으로 분석해 보겠다. 연구대상은 전세계 200여개 국가 중 OECD에서 통계를 제공하는 61개 국가를 대상으로 2000년과 2010년의 통계를 비교분석하였다. 연구방법은 사례분석을 기준으로 한 귀납적인 분석을 수행하였다. 세계와 한국의 무역네트워크를 무역금액과 무역회수로 분석해본 결과 국가간 무역금액은 과거의 경제적 의존도를 무역회수는 국제경제에서의 미래발전가능성을 나타냄을 알 수 있었다.
관계형 DBMS 질의 최적화기는 기본적으로 통계정보(statistics), 선택도(selectivity), 카디널리티(cardinality), 비용(cost) 순으로 특정 실행 계획(Execution Plan)의 수행비용을 예측한다. 질의 최적화기가 최적의 실행 계획을 선택하는데 있어서 정확한 통계정보 유지와 올바른 선택도 그리고 카디널리티 예측이 무엇 보다 중요하다. 이 논문에서는 관계형 DBMS의 질의 최적화기가 비용을 계산하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 종류와 원인을 밝히고 각각의 오류에 대한 해결 방안을 진단 도구를 통하여 제시하도록 하겠다. 질의 최적화기의 오류로 인해 발생하는 잘못된 선택도와 카디널리티 예측을 인지하고 사용자에게 적절한 해결책을 제시한 후 실행 계획이 어떻게 바뀌었는지, 성능이 얼마나 향상되었는지를 확인하기 위해 진단 도구를 개발하고 그 결과를 분석하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 질의 최적화기의 오류로 인한 문제를 가시적으로 확인할 수 있었으며, 부정확한 통계정보 유지와 잘못된 선택도 예측으로 인해 발생하는 문제가 어느 정도 해결된 것을 확인할 수 있었다.
인터넷의 급속한 성장으로 인하여 메일을 이용하는 사용자가 급격히 증가하고있다. 따라서 메일 서버를 운영하는 관리자는 메일 분석에 대한 전문적인 로그 분석 도구들을 점차 요구하게 되었다. 현재 시중에 샌드메일 로그 분석에 관한 여러 구현된 상용 제품들이 있으나 단순한 통계 정보만을 제공하거나 특정 제품에만 맞도록 구현되었다. 이 논문에서는 시스템 로그 파일만을 분석하여 메일에 대한 상세한 통계 정보를 제공하는 웹 기반의 메일 분석 도구의 전체 설계 구조 및 구현 결과에 대해서 살펴보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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