단순회귀와 다중회귀에서 회귀계수의 의미는 차이가 있고 회귀계수의 추정값은 같지 않을 뿐 아니라 그 부호가 서로 다른 경우도 발생한다. 회귀모형에서 설명변수의 상대적 기여도의 파악은 회귀분석의 수행의 중요한 부분이다. 표준화 회귀모형에서 표준화 회귀계수는 해당 설명변수를 제외한 나머지 설명변수의 값이 고정되어있는 상황에서 설명변수가 표준편차만큼 증가하였을 때 반응변수가 표준편차를 기준으로 얼마나 변화했는가로 해석할 수 있지만 표준화 회귀계수의 크기가 각 설명변수의 상대적 중요도를 나타내는 척도라고 할 수 없음은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 다중회귀에서 회귀계수의 추정량을 상관계수와 결정계수의 함수로 나타내고 이를 추가적인 설명력과 추가적인 결정계수의 관점에서 생각해 본다. 또한 다양한 산점도에서의 상관계수와 회귀계수 추정값의 관계를 알아보고 설명변수가 두 개인 경우에 구체적으로 적용해 본다.
한국의 우수두뇌유치 프로그램에 의해 지난해 2월부터 한국표준과학연구원에서 근무하고 있는 폴란드 과학자 리자드 브로다박사는 현재 베타방출핵종을 액체섬광계수방법으로 표준화하는 연구를 수행하고 있다. 그가 재직중인 폴란드방사성동위원소센터와 한국표준과학연구원 방사능그룹은 동시계수를 이용한 방사성 핵종의 표준화 등 비슷한 내용을 연구하고 있으므로 계측문제를 함께 풀어나가면서 훨씬 빠른 발전이 이루어질 것이라고 내다보았다.
본 연구는 평생학습에 참여하는 성인여성학습자의 학습성과에 영향을 미치는 요인들을 분석하고 관련 변인들이 학습성과와 어떠한 구조적인 관계를 형성하는지 고찰하는데 그 목적이 있다. 분석대상은 D지역 평생교육기관에서 평생학습에 참여하거나 평생학습경험이 있는 성인여성학습자 578명을 연구대상으로 하였다. 본 연구에서는 학습성과를 분석하기 위한 관련변인으로 학습자특성, 평생교육기관여건, 학습몰입, 학습만족도를 잠재변인으로 설정하여 14개의 관측변수를 두어 구조적 인과모형을 구성하였다. 연구결과, 모형의 적합도 지수의 값은 ${\chi}^2=224.267$ (df=69, p<.001), RMSEA=.062, TLI=.943, RFI=.920, CFI=.957, IFI=.957, NFI=.939로서, 모두 0.9이상으로 적합도 지수가 모두 만족되었다. 학습자특성의 학습성과에 대한 표준화계수는 .218이고 p<.001,평생교육기관여건의 학습성과에 대한 표준화계수는 .301, p<.001, 학습몰입이 학습성과에 대한 표준화계수는 -.149, p=.541, 학습만족도는 표준화계수 .405, p<.001로 학습몰입을 제외하고 모두 학습성과에 직접 영향을 주는 것으로 나타났다. 연구를 통해, 학습자특성과 평생교육기관, 학습만족도가 학습성과에 유의한 직접효과를 가지고 있음을 확인하였다. 학습몰입은 학습성과에 직접 효과를 주지 못하고, 학습만족도를 매개로 간접효과를 주는 것으로 나타났다. 본 연구는 평생학습성과를 설명할 수 있는 종합모델을 구축하고, 관련 변인들 간의 구조적 인과관계를 밝힘으로써, 성인여성학습자의 학습성과에 대한 전체적 측면에서의 구조를 설명할 수 있는 이론적 논의를 시도하였다는 점과 학습성과와 관련된 변인들간의 구조적 인과관계를 실증적으로 탐색했다는 점에서 의의가 있다.
본 연구는 도형적 창의성을 요하는 전공분야의 대학생을 대상으로 제작된 창의력 검사지의 표준화의 준거를 제시하고자 하는데 연구의 목적이 있다. 이를 위하여 전국의 대학생을 학제별, 지역별, 학년별로 표집하여 방문 검사를 통하여 수집된 자료를 분석하여 표준화 준거를 제시하였다. 본 연구의 자료분석 절차로는 첫째, 문항의 양호 도를 밝히기 위하여 기초 통계 값, 문항-하위영역(요인)간 상관계수, 문항-전체검사간 상관계수를 측정하였고, 둘째, 척도의 양호 도를 밝히기 위하여 신뢰도 및 타당 도를 측정하였고, 셋째, 도구의 표준화를 자료를 통하여 분석하여 표준점수를 제시하였다. 양호도 분석 결과 본 검사지 구성의 3가지 요인(유창성, 융통성, 독창성)으로 도형적 창의력을 측정하기에 문제가 없으며, 표준화 분석에서 개인의 도형적 판단에 적합한 것으로 나타났다.
주성분분석은 차원축소를 위한 대표적 기법이다. 주성분분석에서 변수들이 측정단위가 다르거나 분산의 불균형이 심할 경우 흔히 변수를 표준화한 다음 분석할 것이 권장된다. 표준화 변환은 표준편차를 나누어주는 변환인데, 측정단위에 무관하게 만들기 위해서라면 평균을 나누어주는 변환도 고려해볼 수 있다. 표준화 변환을 한 다음 주성분분석하는 것은 상관행렬로 주성분분석하는 것과 같은데, 평균을 나누어주는 변환을 한 후 주성분분석하는 것은 변동계수와 관련된 행렬로 주성분분석하는 것과 같음을 보이고, 그렇게 변환을 한 다음 주성분분석을 실시하는 것이 왜 필요한가를 설명하였다.
DCT(Discrete Cosine Transform) 변환은 MPEG과 JPEG 표준에 의하여 영상이나 비디오 영상을 압축하는데 사용되어져 왔다. 본 연구에서는 이상적인 경계가 관련된 특성을 유도하고, 실시간 처리를 위하여 모델에 바탕을 둔 DCT 영역에서의 불연속 경계 평가 방법을 제안한다. 이 방법은 방향 검증과 위치 정렬 등의 평가로 구성된다. 두 가지의 평가 방법에 의하여 경계의 다양한 방향과위치를 알 수 있으며, DCT 계수들을 표준화된 형식으로 정렬시킬 수 있고, 표준화된 DCT 계수에서 이상적인 계단 경계의 특성과 비교하여 경계의 크기를 산출할 수 있다. DCT 계수가 8x8의 블록 단위로 이루어져 있어 경계의 표현이 조밀하지는 않지만 처리 시간이 빠르고 잡음에 강한 특성을 가지고 있어 다양한 실시간 응용분야에 사용될 수 있을 것이다.
2010년 1월부터 영상 부호화 표준의 양대 표준화 단체인MPEG과 VCEG에서는 JCT-VC라는 공동 협력팀을 구성하여 H.264/AVC 표준보다 2배 가량의 부호화 효율 향상을 목표로 한 HEVC 표준을 개발하고 있다. 가장 최근인 2010년10월 중국 광저우에서 개최된 3차 회의에서 부호화 기술들의 평가를 통해 HEVC 표준의 기반이 될 HM 1이 결정되었다. 본 고에서는 엔트로피 부호화 기술 중 변환 계수 주사 기술, 병렬 문맥 처리 기술, 변환 계수 부호화 기술을 위주로 HEVC 표준화에 제안되고 있는 기술 및 HM 1에 포함된 기술에 대해서 설명한다.
HEVC(High Efficiency Video Coding)는 JCT-VC(Joint Collaborative Team on Video Coding)라는 ITU-T(VCEG)와 ISO-IEC(MPEG)가 공동으로 진행한 팀이 만들어낸 표준화이다. 이 표준화된 코덱에서 율-왜곡 최적화(RDO)는 실행함에 있어 높은 성능 향상을 보이지만 상대적으로 많은 부호화 시간이 요구된다. RDO 의 부호화 시간을 줄이기 위해서 이 논문에서는 변환 계수를 이용한 고속 인트라 예측 방법을 제안한다. 기존 HEVC 에서는 RMD(Rough Mode Decision)를 통해 상위 N 개의 후보를 구하고 MPM(Most Probable Mode)을 거쳐 나온 후보들의 수의 합을 가지고 RDO 를 구하게 된다. 여기서 제안하는 고속 인트라 예측 방법은 RDO 를 구하기 전에 나왔던 N 개의 후보에서 이산 여현 변환(DCT) 계수를 이용하여 예측 모드의 수를 한 번 더 줄임으로써 RDO 수행시간을 줄이는 방법이다. 이 방법은 기존 HEVC 부호화 방법보다 적은 손실에도 불구하고 높은 속도 향상을 보인다.
정보력 있는 유전자는 특정한 실험 조건의 특성을 나타내주는 발현수준의 유전자를 의미한다. 이 유전자들은 여러 집단 간의 발현수준에서 유의한 차이를 보여주며, 실제로 집단 간의 차이를 유발하는 유전자일 확률이 높아 특정 생물학적 현상과 관련 있는 정보적 유전자를 찾는 연구에 이용될 수 있다. 본 논문에서는 먼저 그 동안 제안된 여러 표준화 방법들 중에서 가장 널리 사용되고 있는 방법들을 이용하여 데이터를 표준화 한 후 제안한 유사성 척도 조합 방법으로 정보력 있는 유전자들을 추출할 수 있는 시스템을 고안하였다. 다층퍼셉트론 신경망 분류기를 이용하여 각 표준화 방법들의 성능을 비교분석하였다. 그 결과 Lowess 표준화 후 피어슨 적률 상관 계수와 유클리디안 거리 계수 조합을 이용하여 선택된 200 유전자들을 멀티퍼셉트론 신경망 분류기로 분류한 결과 93.84%의 향상된 분류 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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