본 논문에서는 색차 성분의 화면내 예측 모드인 CCLM( Cross Component Linear Model) 의 계산 복잡도 감소를 위하여 휘도 성분의 화면내 예측 모드에 따라 주변 참조 샘플 쌍을 선택적으로 사용하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 총 67 가지 화면내 예측 모드를 3 개의 구간으로 나누고 각 구간별로 사용하는 참조 샘플 쌍의 위치를 정하여 사용하였다. 제안하는 방법의 성능 평가를 위하여 AI( All Intra) 환경에서 JEM7.0 대비 부호화 성능을 측정하였다. 실험결과로서 제안하는 방법이 JEM7.0 대비 Y, U, V 각각 평균 0.04%, 0.61%, 0.62% 의 BD-rate 손실 및 평균 2%, 최대 8% 부호화 시간 감소를 보인다.
Metallic paint is one of the most widely used coating in automotive, cosmetic and other applications because of its well-known ability to give a product realistic look which creates widespread consumer appeal. But, this coating has complicated subsurface structure which includes pigments, flakes, and transparent clearcoat. Though various analytic reflection models are available to simulate appearance of various surfaces, it is difficult to select an appropriate reflection model with faithful parameters for simulating this coating due to the complex subsurface structure of metallic paints. This paper presents a framework for accurate modeling of metallic coating by determining an appropriate reflection model among various existing BRDF (Bidirectional Reflectance Distribution Function) models. The selection of the appropriate model is achieved by measuring BRDF of various metallic paint samples using a BRDF measuring device i.e. gonioreflectometer and fitting an existing model to the measured data. Then, this model is effectively realized by rendering metallic painted surfaces. We believe that this framework can serve as a guide for those who wants to render metallic painted surfaces accurately with analytic BRDF model without expending time on extracting BRDF data using gonioreflectometer from real metallic paint sample.
전통적으로 나태한 학습에 해당하는 국소가중회귀(LWR: Locally Weighted Regression)모델은 입력변수인 질의지점에 따라 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 범위내의 학습 데이터를 대상으로 질의지점의 거리에 따라 가중값을 달리 부여하여 학습 한 결과로 얻은 짧은 구간내의 회귀식이다. 본 연구는 메모리 기반학습의 형태에 해당하는 LWR을 위한 점진적 앙상블 학습과정을 제안한다. LWR를 위한 본 연구의 점진적 앙상블 학습법은 유전알고리즘을 이용하여 시간에 따라 LWR모델들을 순차적으로 생성하고 통합하는 것이다. 기존의 LWR 한계는 인디케이터 함수와 학습 데이터의 선택에 따라 다중의 LWR모델이 생성될 수 있으며 이 모델에 따라 예측 해의 질도 달라질 수 있다. 하지만 다중의 LWR 모델의 선택이나 결합의 문제 해결을 위한 연구가 수행되지 않았다. 본 연구에서는 인디케이터 함수와 학습 데이터에 따라 초기 LWR 모델을 생성한 후 진화 학습 과정을 반복하여 적절한 인디케이터 함수를 선택하며 또한 다른 학습 데이터에 적용한 LWR 모델의 평가와 개선을 통하여 학습 데이터로 인한 편향을 극복하고자 한다. 모든 구간에 대해 데이터가 발생 되면 점진적으로 LWR모델을 생성하여 보관하는 열심학습(Eager learning)방식을 취하고 있다. 특정 시점에 예측의 해를 얻기 위해 일정구간 내에 신규로 발생된 데이터들을 기반으로 LWR모델을 생성한 후 유전자 알고리즘을 이용하여 구간 내의 기존 LWR모델들과 결합하는 방식이다. 제안하는 학습방법은 기존 단순평균법을 이용한 다중 LWR모델들의 선택방법 보다 적합도 평가에서 우수한 결과를 보여주고 있다. 특정지역의 시간 별 교통량, 고속도로 휴게소의 시간별 매출액 등의 실제 데이터를 적용하여 본 연구의 LWR에 의한 결과들의 연결된 패턴과 다중회귀분석을 이용한 예측결과를 비교하고 있다.
본 연구는 빅데이터 분석을 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발을 주요 목적으로 한다. 우선, 문헌 고찰을 통해 빅데이터 및 교육의 개념 및 특성 그리고 빅데이터 기술과 연구 활용 등의 이론을 분석하여, 이를 평생교육 빅데이터 활용을 위한 선결과제와 기초 연구자료로 제공한다. 아울러 교육 데이터 수집의 방법과 교육의 특성에 적정한 빅데이터 활용 방법을 제시하고 이를 활용한 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형을 개발하였다. 지역 맞춤형 교육프로그램 선정 모형 개발은 총 6단계로 진행되었다. 본 연구에서 제시한 맞춤형 교육프로그램 모델은 실질적 활용 면에 있어, 국가승인통계인 '평생학습 개인 실태조사' 처럼 1년 후에 분석하지 않고 실시간으로 데이터가 제공되는 방식으로 활용 부분에 있어서도 선택적 분석이나 미래예측 등 자유도가 매우 높아 교육 분야에 빅데이터가 충분한 필요성과 가치가 있음을 알 수 있다. 뿐만 아니라 표본 모형에 사용되고 있는 모든 프로그램은 무료로 제공되고 있으며, 프로그래밍 특성상 커뮤니티 또한 활발하게 교류가 이루어지고 있어 추후 수정 및 보완 시에도 매우 용이하여 더욱 완성도 높은 교육프로그램 개발 모형을 개발할 수 있다.
Due to the existence of asymmetry of information between doctor and patient, it has been believed that doctor might affect patient's decision making process of purchasing medical care. Based on this notion, doctor's reimbursement method has been suggested as an effective policy device of improving efficiency of patient's medical care use by way of its affecting doctor's practice pattern. By using the Community Tracking Study (CTS) household and physician data set, which includes not only various information on patient's medical care use, but doctor's practice arrangements and sources of practice revenue, this paper investigates the effect of community doctor's characteristics of reimbursement method on community patient's medical care use under the control of patient's socio-demographic characteristics and community doctor's practice type. In the process of estimating econometric model, the endogeneity problem of individual health insurance purchase was corrected by using 2818. And due to the existence of sample selection problem, Heckman's two-step estimation method was used for strengthen the robustness of estimation which was adversely affected by sample selection problem The empirical results show that as the average value of community doctor's portion of practice revenue determined by prospective method out of total revenue increases, the community patient's total out-of-pocket medical cost decreases. This results suggest, as doctor's practice revenues are mainly determined by prospective method, such as capitation, doctors would be more conscious about practice cost, which might affect doctor's practice pattern and by which his/her patient's use of medical care would decrease.
본 논문에서는 인간의 피부섬유모세포(Human dermal fibroblasts)로부터 확보한 전사체 정보를 활용하여 나이를 예측하는 방법을 소개한다. 제안 방법에서는 훈련을 통해 확보한 분류기 및 회귀 모델을 이용하여 샘플이 속한 적합한 연령 그룹을 선택한 후, 선택된 연령 그룹에 속하는 훈련 데이터의 관측값을 활용하여 구체적인 연령을 예측한다. 연령을 예측하려는 샘플이 입력되면 복수 개의 판별 규칙이 순서대로 실행되는데, 개별 판별 규칙에서는 분류기와 회귀 모델을 동시에 실행하여 해당 판별 규칙에 대한 선택조건이 만족되는지 여부를 확인한다. 선택 조건이 만족될 경우 판별 규칙의 타겟 연령 그룹에 속하는 데이터를 이용하여 훈련된 회귀 모델로 연령을 예측하며, 선택 조건이 만족되지 않으면 후속 판별 규칙을 실행한다. 공개 데이터에 대하여 실험한 결과 기존 연구에서 달성한 7.7년의 평균 예측 오차보다 우수한 5.7년이라는 평균 예측 오차를 달성함을 확인하였다.
There are increasing interest and need for information on health care consumer with the significance of hospital marketing and strategic planning being increasingly emphasized. This study was conducted to investigate the criteria for selection of medical facilities according to the characteristics of health care consumer by the types of medical services on a sample of 1,500 population aged 20 years and above. Major findings are as follows ; 1. When considering the criteria for selection of medical facilities into two factors, namely, quality or convenience factors, convenience factor was the major contributor for outpatient and dental services whereas it was quality factor for inpatient services. 2. Females and those residing in large cities selected medical facilities based on convenience factor in the outpatient services. In the case of inpatient service, persons who considered their present health status to be good and whose ages were 50 years old and above choose medical facilities based on quality factor. 3. Persons who considered medical facilities to be profit-making tended to choose medical facilities based on convenience factor for outpatient services. There were no differences in the cases of inpatient and dental services. 4. There was no significant difference on the criteria for selection of medical facilities according to the decision maker for selection or trust on medical facilities. On the use of health service information, selection of medical facilities was based on quality factor for those who made more use of the information in the cases of outpatient and dental services. 5. Analysis using the logistic regression model on the criteria for the selection of medical facilities with the characteristics of health care consumer as independent variables was performed. The selection of medical facilities was significantly related with residential area, sex, and use of information on medical facilities for outpatient services and with age, average monthly income, and perception of health status for inpatient services. For dental services significant association with residential area and use of information on medical facilities was seen. The results of this study, despite some limitations, can be used as baseline data for marketing and strategic planning of hospital management.
본 연구는 플라스틱 소재 합성섬유가 야기하는 미세플라스틱 배출을 저감하는 친환경적 소재 의류에 대한 소비자들의 수용성과 지불의사를 조건부가치측정법을 적용하여 측정하였다. 2021년 2월 초에 전국 16개 시·도 거주자들의 지역별, 연령 그리고 성별에 비례한 1,052명을 대상으로 웹기반-설문조사를 실시하였다. 표본의 75% 이상이 합성섬유 의류 대신에 미세플라스틱 배출저감 의류를 구매할 의도가 있었고, 이들 중 80% 이상이 추가로 가격을 지불할 의사가 있다고 응답하였다. 친환경 소재 의류 구매의도 여부를 추정하는 프로빗모형을 표본선택 함수로 보고, 응답자들의 추가 지불의사 여부를 일종의 Heckman 표본선택모형의 변형인 이변량 프로빗모형으로 추정하였다. 응답자들에게 제시된 추가 가격에 대해서는 민감하게 반응하는 반면에, 미세플라스틱 배출 저감 수준에 상관없이 친환경적 소재의류에 대한 수용성과 진술선호가 높은 것으로 나타났다. 순환경제 시대의 소비자들의 미세플라스틱 배출저감 의류에 대한 지불의사는 의류 1벌 당 41,000원에서 51,000원의 범위로 측정되어, 합성섬유 제품에 비해 40-50% 비싸게 지불할 의사가 있는 것으로 나타났다. 또한 미세플라스틱 배출저감 정도가 50%에서 80%로 높아짐에 따라 지불의사 표본평균이 41,000원~50,500원에서 42,000원~51,700원의 범위로 통계적으로 유의하게 높아지는 것으로 나타났다.
검량선 작성은 기기분석을 통해 생체시료에서 분석물질의 농도를 측정하는 정량분석법 개발과 측정값의 정확도 향상에 있어서 필수적인 요소이다. 본 연구에서는 R 기반 통계분석기법을 이용하여 개별 분석물질 정량에 적합한 가중계수와 회귀모델 선정하기 위한 단계별 선택 기준을 적용하여 분석 프로그램을 설정하였다. 국내에서 남용빈도가 가장 높은 필로폰과 대마 복용여부 확인을 위해 액체크로마토그래피-질량분석법(LC-MS/MS)이 적용되었으며, 분석물질로 마약의 복용 여부를 확인에 일반적으로 사용되는 대상 마약의 모체와 대사체를 소변 시료에서 분석하였다. 검량선 작성에 있어서 가중계수 적용여부는 원본데이터의 이분산성 검정을 통해 확인하였고, 가중계수가 필요하다고 판단된 경우 분산분석을 통해 적정 가중계수를 선정하였다. 다음으로 편분산분석을 이용하여 회귀모델에 적합한 차수를 결정하였다. 분석물질인 메트암페타민, 암페타민, 대마 대사체에 대해 R 기반 프로그램에 적용한 결과, 단계별 결과 및 최종 모델식을 직관적으로 이해하기 쉽고 신속하게 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 문서 파일로 저장이 가능하여 보관의 편의성을 제고하였으며, 본 연구를 통해 제작된 R 기반 프로그램을 활용하여 검량선 작성을 필요로 하는 다양한 약물분석 분야에 확대 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제5권4호
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pp.21-34
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2018
The study tests the Fama and French three-factor model by using the newly created Islamic equity style indices. Based on a dataset from May 2006 to April 2011, the three-factor model is tested based on returns of Islamic unit trust funds using the Generalized Method of Moments (GMM) methodology. The sample period is also divided between periods before and after the Global Financial Crisis in August 2008 to test for robustness, and the Bai and Perron (2003) multiple structural break test was used to determine the structural break in the series. The analysis shows that the Fama and French model is valid for Islamic unit trust funds before and after the collapse of Lehman Brothers. The result further indicates the reversal of size effect. As for trading strategies, value funds outperform growth funds by annualized 3.13 percent for the full period. During pre-crisis period, value funds perform better than growth funds while in post-crisis, size factor yields better return than other strategies. As policy suggestion, fund managers need to be aware of the reversal of size effect, and they need to ensure a more transparent stock selection process so that investors can make an informed decision in their asset allocation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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