본 논문에서는 지금까지 알려진 확률 공개키 암호 방식에 대해서 조사 분석한다. 기존의 결정적(deterministic) 공개키 방식의 문제점을 논하고, 결정적 공개키 방식에서는 이물 수 없는 강한 안전성 개념들을 소개한다. 그리고 결정적 공개키 방식의 문제점을 보완하고 제시된 안전성 개념을 충족시키는 확률 공개키 암호 방식에 대하여 고찰한다. 또한, 조사한 확률 공개키 방식을 종합적으로 비교 분석한다.
이 논문의 목적은 심리학적 이론을 기반으로 처음으로 연구된 상관개념의 발달 시기와 방법을 통계학적 관점에서 고찰함으로써 교수학적 중재의 시기와 방법에 대한 시사점을 찾고자 하는 것이다. 이러한 목적 하에 심리학적 접근의 근간이 되는 Inhelder & Piaget의 1958년 연구를 심층 분석하였다. 심리학적으로 먼저 발달시기가 연구된 상관개념은 비례, 확률개념을 선결조건으로 가지며 상관계수 공식에 초점을 맞춘 형식 논리적 입장을 취하고 있었다. 그러나 통계학적인 관점에서 상관개념은 분포개념의 일부로써, 조건부 분포의 비교를 통하여 상관개념을 파악하는 수준으로부터 비례개념과 확률개념까지 적용된 조건부 확률 분포에 이르는 수준으로 다양함을 알 수 있었다. 실질적으로 문헌연구에서도 11세${\~}$12세 정도의 형식적 조작기 초반에 이르는 학습자들에게서도 조건부 분포의 비교를 통한 상관에 대한 추론이 일어나고 있었다. 이를 통해 이 논문에서는 상관개념의 교수학적 중재의 시기를 앞당기는 것에 대한 고려와 상관개념을 분포개념의 일부로써 접근하는 방법에 대한 고려의 필요성을 주장하고 있다.
학교교육에서 확률의 독립사건의 정의 P(B | A)=P(B)가 직관적으로 설명할 수 없고 실생활과 다른 개념으로 잘 못 판단되어 질 수 있는 원인을 분석하고, 확률의 독립사건의 전형적인 문제와 정리들을 이용하여 실생활 개념과 정확하게 일치하고 직관적으로 설명 가능하다는 사실을 '구술형식'으로 논증한다. 확률과 통계 단원은 물리와 유사한 자연현상과 실생활에 더 밀접한 학문이므로 '수리식'을 보완한 '구술형식'의 보급은 불가피하다. 따라서 확률교육에서 오랜 기간 지속되어 온 '수리식'을 보완하여 '수리식'이 갖는 의미를 직관적으로 쉽게 이해 가능한 새로운 개념 습득 방법인 '구술형식'으로 설명할 필요성과 가능성을 제시한다. 본 논문을 통하여 그동안 학교교육이 확률의 독립사건 정의의 '수리식' 의미를 파악하지 못하여 확률교육의 맥이 막혀 있었다면 확률교육의 흐름에 새로운 지평을 여는 커다란 파급효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 행오버 (hang-over)를 이용한 새로운 soft decision 음성 향상기 법을 제안한다. 제시된 음성향상기법에서는 global 음성부재확률의 개념을 소개하고 이를 기존의 채널별 음성부재확률과 결합하여 통계적으로 신뢰할 수 있는 음성부재에 대한 확률값을 도출해낸다. 특히 음성의 꼬리 부분에서의 음성부재확률결정의 성능을 향상시키기 위해 행오버의 개념을 도입한다. Hidden Markov model (HMM)에 근거한 행오버를 이용하여 음성부재확률을 수정하는 부분을 소개하고 최종적으로 수정된 음성부재확률을 이용하여 새로운 잡음전력의 갱신 및 이득수정을 통해 향상된 음성을 만들어 낸다. 개발된 음성 향상기법은 주관적인 음질평가에서 기존의 방법보다 뛰어난 성능을 나타내었으며, 특히 행오버를 이용한 음성부재확률의 수정에 관련한 성능을 검증하였다.
하천에서 유사 및 오염물질의 이동을 예측하기 위하여 초점을 두는 것에는 두 가지 요소가 있다. 입자의 농도로 나타낼 수 있는 양의 개념과 입자의 위치로 나타낼 수 있는 공간의 개념이 그것이다. 유사 입자와 같이 그 비중이 물보다 큰 경우, 흐름 내에서 침전과 부상의 메커니즘을 반복하게 되는데 최종적으로 바닥에 침적하는 위치는 하상변동, 서식처 등 하천관리의 다양한 측면에서 매우 중요하다. 유사 입자가 바닥에 침적하는 위치를 예측하는 데에는 난류와 지형 같은 많은 불확실한 요소가 내포되어 있어, 같은 크기의 유사 입자라 하여도 하나의 exact point로 도달하지 않는다. 이러한 불확실한 요소를 고려하여 침전 위치를 산정하는 방법에 대한 연구가 필요하다. 따라서 본 연구에서는 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내어 분석하고자 한다. 입자의 침전 위치를 확률밀도함수로 나타내기 위하여 입자 기반의 추적 모형을 사용하여 위치 데이터를 얻었으며, 이를 실험데이터와 비교하여 검증 후 확률밀도함수로 나타내었다. 그 결과 입자의 침적 위치에 대한 확률밀도함수는 로그정규분포를 띠고 있음을 확인하였으며, 확률밀도함수를 나타내는 매개변수를 물리 기반 회귀모형식으로 일반화 하여 나타낼 수 있었다.
본 연구에서는 신뢰성 개념을 도입하여 최근 10년간의 수원과 의정부 지역의 일반국도 아스팔트 포장구간의 수명 데이터를 기반으로 적합한 모수적 수명분포 선정과 헤저드 함수 및 생존확률을 추정하였다. 최적 수명분포형을 찾기 위해 확률지 개념을 이용하여 모수를 추정하였으며 적정 확률분포형태의 결정은 Anderson-Darling 통계값을 이용하였다. 그 결과 분석 대상 지역 포장의 수명 데이터를 가장 잘 설명하는 수명분포는 대수정규(Lognormal)분포인 것으로 분석되었다. 또한 본 연구에서 제안한 대수정규분포에 의해 추정된 생존확률함수는 실제 관측값과 차이가 거의 없음을 확인하였다. 본 연구에서 제안한 신뢰성 개념을 이용한 분석 방법은 포장관리 및 유지보수 데이터가 축적되어감에 따라 비교적 용이하게 계속 update가 가능하며 따라서 보다 정확한 포장수명에 대한 신뢰도 값에 접근해 갈 수 있는 이점이 있다.
본 연구의 목적은 확률을 학습하지 않은 3, 4, 5학년 학생들의 확률 개념에 대한 이해 수준을 살펴보고, 확률 학습에 대한 가능성을 탐색하는 것이다. 이를 위해 3, 4, 5학년 학생을 대상으로 지필검사를 통한 조사 연구를 실시하였고, 선행연구를 토대로 한 확률 이해 분석의 틀을 분석기준으로 삼았다. 본 연구의 결과 학생들의 확률 개념 평균 이해 수준은 표본공간에서 가장 높게 나타났고 사건의 확률, 공평성, 확률 비교 순이었으며, 특히 표본공간에 대해 가장 높은 수준을 나타냈고 이러한 결과는 3, 4, 5학년의 공통적인 현상이었다. 반면 학생들의 독립성에 대한 이해 수준은 낮은 편이었고 학년 간에 유의한 수준 차이가 없었으며, 조건부 확률에 대한 이해는 가장 낮았다.
베이즈주의는 믿음의 정도라는 확률의 의미해석과 수학적 확률론에 의한 계산체계를 기초로 하여 가설과 증거간의 입증(confirmation) 관계를 명료하게 분석한다. 베이즈주의는 증거 E가 가설 H를 입증한다는 것을 PR(HIE&K)-PR(HIK)>0으로 정의한다. 그러나 이러한 분석이 과연 과학자들의 입증개념을 올바로 반영하고 있는가 하는 비판이 오래된 증거(old evidence)의 문제로부터 제기되었다 오래된 증거는 이미 알려진 정보이기 때문에 완전한 확률 값 1을 부여받는다. 이 때 오래된 증거가 가설을 입증할 수 있는가 하는 질문은 베이즈주의자와 실제 과학자 사이에 서로 다른 답변을 도출한다. 먼저 베이즈주의에 따르면 오래된 증거가 가설을 입증할 수 없다. 그것은 PR(EIK)=1일 때 PR(HIK)=PR(HIE&K)의 결과가 도출되기 때문이다. 하지만 과학사의 여러 예들로부터 제시되는 실제 과학자들의 입증개념에 따르면 오래된 증거가 가설을 입증하고 있다. 필자는 이와 같은 입증개념의 이질성 문제가 다만 어떤 증거가 입증 가능한 것인지를 구분해야 하는 질적인(qualitative) 문제일 뿐만 아니라 증거가 가설을 어느 정도 입증하는지 하는 입증도를 정확하게 측정해야 하는 양적인(quantitative) 문제라는 점을 밝힌다. 특히 필자는 양적인 문제를 해결하면 질적인 문제가 자연히 해결된다는 점을 밝히고, 반 프라센이나 가버가 제안한 전략이 모두 질적인 문제만을 다루기 때문에 부분적인 해결책에 지나지 않는다는 점을 밝힘으로써 오래된 증거의 문제의 본질은 양적인 문제에 있다는 점을 주장한다.
확률 교육과 관련된 선행 연구들은 시뮬레이션을 통해 확률 오개념을 극복할 수 있으며 확률 모델링 능력을 향상시킬 수 있다고 밝힌 바 있다. 그러나 확률 오개념 극복과 확률 모델링 능력 향상을 목적으로 학교 교육과정에 시뮬레이션을 도입하고자 할 때, 확률 지식을 가르칠 지식으로 재구성하는 방식에 대한 구체적이고 종합적인 연구는 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 확률 오개념 극복 교수학적 상황과 확률 모델링 교수학적 상황 구성에 필요한 교수학적 의도와 세부적인 설정 계획을 국소적 수업 이론과 가설 학습 경로의 형태로 구체화하였다.
스트리밍 데이터 분석에서 개념 변화가 일어나는 시점을 정확히 탐지하는 것은 분류 모델의 성능을 유지하는 데 있어서 매우 중요한 작업이다. 오류율은 스트리밍 데이터에서 개념 변화 탐지를 위해 많이 사용되는 척도이다. 그러나 0과 1로 이루어진 이진 값만으로 예측 결과를 묘사하는 것은 분류 모델의 행동 패턴을 나타내는 유용한 정보의 손실을 초래할 수 있다. 이 논문에서는 오류율을 이용하는 대신에 확률 예측치를 사용하여 분류기의 성능 패턴을 묘사하고 급격한 변화를 탐지하는 효과적인 개념 변화 탐지 방법을 제안한다. 합성데이터와 실제 스트리밍 데이터를 이용한 실험 결과는 제안한 방법이 개념 변화 시점을 탐지하는데 뛰어난 성능을 가짐을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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