본 연구는 인터넷 자원자 패널에 의한 사회조사 사례를 보고하면서 조사 자원자의 사회심리적 특성을 규명하고 패널표본의 편향성을 제거하기 위한 성향조정 가중법(propensity adjustment weighting)의 효용에 대한 정량적 평가 결과를 제시한다. 광역시 도, 지역크기(동 읍면), 성별, 연령대, 교육정도, 소비생활 만족도, 소득분배 견해, 일반신문 보기, 인터넷신문 보기 등 9개 요인을 조정 기준변수로 사용하여, 2009년 통계청 온라인 사회조사 자료(응답자 수 2,903명)를 같은 해에 지역추출 면대면(face-to-face, FTF)으로 실시된 통계청 사회조사 자료(응답자 수 37,049명)에 맞도록 성향조정 가중치를 적용하였다. 그 결과 106개 평가 문항 가운데 80% 정도의 문항에서 광역시 도, 동 읍면, 성별, 연령대 등 기본 인구지리적 변수에 의한 기본가중치 보정에 비하여 향상된 추정치를 제공하는 것으로 평가되었다. 이는 성향조정에 일부 한계가 있기는 하지만 자원자 패널에 의한 인터넷 조사를 향후 사회조사에서 활용해 볼 가치가 있음을 의미한다. 본 연구에서 준거조사(reference survey)로 쓰인 2009년 통계청 면대면 사회조사는 표본크기가 크고 일반적인 사회심리적 태도 문항과 인터넷 관련 행태 문항을 포함하므로 각종 인터넷 조사에서 준거자료로서의 활용가치가 충분히 있다.
첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/
이 연구는 제3기 퇴적암과 화산암이 분포하는 지역의 자연사면에서 발생하는 토석류 산사태를 예측하고자 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 이용하여 예측모델을 개발한 것이다. 통계적 방법을 이용한 산사태 예측모델 개발을 위해 산사태 자료는 경북 포항지역에서 1998년 발생한 산사태를 대상으로 수집하였다. 로지스틱 회귀분석의 기본 특성을 고려하여 현장조사 및 실내토질시험은 산사태 발생지점 전체와 임의로 선택한 미발생 지점을 대상으로 실시하였다. 산사태 발생에 영향을 미치는 인자는 로지스틱 회귀분석을 실시하여 최종적으로 6개 영향인자를 선정하였다. 이들 6개 인자는 지형요소 2개와 지질요소 4개로 구성되어 있다. 개발된 모델은 신뢰성 검증을 수행한 결과 $90\%$ 이상의 예측률을 확보한 것으로 나타났다. 이 모델을 바탕으로 기존에 제시된 변성암 및 화강암 분포지에서의 산사태 예측모델과 함께 지질특성을 고려한 산사태 발생의 가능성을 확률적${\cdot}$정량적으로 예측할 수 있게 되었다.
본 연구에서는 미 공병단의 내부 침식 평가 도구를 이용하여 서로 다른 결함 이력을 가진 국내 3개소의 필댐에 대해 내부 침식에 의한 지반공학적 파괴 시나리오의 시스템 응답 확률을 분석하였다. 분석된 확률을 국외 사례에서 조사된 시스템 응답 확률의 범위 및 국내 댐의 과거 사고 통계와 비교 분석하였다. 연구 대상 댐에서 구조물 인접부의 내부 침식 파괴에 대한 시스템 응답 확률은 최대 $10^{-5}$ 수준으로 다른 파괴 시나리오에 대한 값보다 상대적으로 매우 높게 평가되었으며, 실제 국내에서도 구조물 인접부에서 가장 빈번하게 내부 침식 사고가 발생하였다. 하지만 국외에서는 빈번하게 발생하는 기초 지반을 통한 내부 침식과 관련된 파괴 시나리오의 지반공학적 시스템 응답 확률은 상당히 낮은 수준의 $10^{-7}$으로 평가되었다. 이는 실제 국내에서 기초 지반을 통한 내부 침식으로 인해 발생한 댐 파괴 사례가 거의 전무하다는 사실과 유사한 결과이다.
스피어 디코더의 초기 반지름 결정 문제는 비트 오율 (bit error rate)과 복잡도에 있어서 많은 영향을 미친다. 이런 초기 반지름은 채널의 통계적 특성을 고려함으로 설정되거나, MMSE 결정 값을 이용하여 설정할 수 있다. 채널의 통계적 특성을 이용한 방법은 초기 반지름이 송신 신호에 해당하는 격자점을 매우 높은 확률로 포함한다. MMSE 결정 값을 이용하는 방법은 먼저 수신 신호에서 MMSE 연 판정 부호(soft output information)을 얻은 후, 경 판정(hard decision)을 내린 다음, 수신 신호 공간에서 경 판정 부호에 해당하는 격자점을 찾는다. 그리고 수신 신호와 경 판정 부호에 해당하는 격자점 사이의 유클리디안 거리(Euclidean distance)를 초기 반지름으로 설정한다. 본 논문에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법에 있어서 기존의 복잡한 수식에 비해 간단한 새로운 식을 유도하고, MMSE 결정값을 이용한 방법과 비교 연구 하였다. 비교를 위해 'Tightness'라는 새로운 측도를 이용하였다. 전산 실험 결과, 낮은 SNR 영역과 중간 정도의 SNR 영역에서는 MMSE를 이용한 방법의 더 많이 디코딩 복잡도 감소를 보였고, 높은 SNR 영역에서는 채널의 통계적 특성을 이용한 방법이 더 낮은 디코딩 복잡도를 보였다.
본 연구는 남녀 청소년의 다양한 스트레스와 학교생활적응이 행복감에 미치는 영향과 관계성에 대해서 살펴보고 청소년들의 행복감을 향상시키는 방안의 기초자료로 활용하고자 한다. 연구대상은 '한국 어린이·청소년 행복지수 2018년도 조사' 중고등학교 자료 5,144명을 활용했고, 2017년 교육기본통계자료를 기반으로 학급을 표집단위로 크기비례확률 추출법을 활용하여 표집했다. 구조방정식과 다중집단분석을 통한 연구결과로, 첫째, 청소년들의 행복감에는 학업스트레스, 친구스트레스, 외모스트레스가 부적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 학교생활적응도 행복감과 정적으로 유의미한 관계였고 각 스트레스와 학교생활적응의 관계에서는 부모스트레스, 경제스트레스와 학업스트레스가 유의미하게 나타났다. 둘째, 각 스트레스와 행복감에서 학교생활적응의 매개효과는 부모스트레스, 학업스트레스와 경제적 스트레스만 학교생활적응을 통해 유의미한 간접효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 각 스트레스와 행복감의 관계에서 남녀차이에 대한 다중집단 구조분석 결과, 두 집단구조가 비슷한 것으로 나타났다. 남녀집단의 매개효과 결과에서는 차이가 있었는데, 남학생은 학업스트레스와 경제스트레스만 유의미한 매개효과가 나타났고, 여학생은 학업, 경제와 부모스트레스가 학교생활적응을 통한 유의미한 매개효과가 있었다. 연구결과에 따른 청소년들의 행복감에 대한 개입과 실천적 함의에 대한 제안과 과제가 제시되었다.
4차 산업 혁명 시대에 가상현실(VR), 인공지능(AI) 등에 있어서 더욱더 수리 능력을 요구하고 있다. 이에 본 연구는 2019년 6월 17일에서 28일까지 S와 D 대학교 방사선학과 신입생 총 78명을 대상으로 기초학습수리영역 진단 평가를 통해 기초 수리능력에 대한 수준을 파악하여 기초자료를 마련하고자 하였다. 연구결과, 대학생들의 기초 수리능력의 수준은 전반적으로 우수한 것으로 진단되었으나, 기하와 벡터 평균점수 2. 61점, 확률과 통계 평균점수 2.64점으로 보통 수준 진단되어 다른 영역보다 낮게 나타났다. 성별에 따른 기초수리능력 수준은 남학생 평균점수 17.48점, 여학생 16.29점으로 우수 수준으로 진단되었으며, 통계적으로는 유의한 차이가 없었다(p>0.05). 본 연구는 적은 연구대상 인원과 지역적인 제한점이 있기에 연구결과를 전체 대학교 신입생 및 모들 학과에 대해 일반화하는데 있어 다소 한계가 있을 수 있다. 이상의 결과를 토대로, 방사선학과 입학한 신입생들의 기초 수리능력 향상을 위해 학생 수준별로 전공과 관련된 기초 수리능력에 대한 향상 특강 등 다양한 프로그램이 진행 될 필요가 있으며, 교육과정에 전공 수학 교과목을 개설하여 학생 수준에 맞는 교수 학습방법 적용하여 수리능력에 대한 역량을 강화 할 필요가 있다.
가열하지 않은 간편섭취 농산물의 섭취를 통한 세균 감염의 가능성을 줄이고자, 가정에서 쉽게 구할 수 있고 잔류에 대한 염려가 없는 천연 항균성 식품을 이용하여 세척할 경우, 물 세척에 비해 세균의 감소효과가 있는지 확인하고자 하였다. 여러 가지 항균성 식품성분 중 마늘의 allicin, 생강의 gingerol, 녹차의 catechin, 계피의 cinnamic aldehyde, 고추냉이의 allyl isothiocyanate의 단계별 희석액으로 세척한 후, 단순 물 세척의 세척효과와 비교한 결과, 단순 물 세척에 비하여 세균 감소의 효과가 큰 것으로 통계적으로 확인되었다. 간편섭취 농산물에서 검출된 Bacillus cereus 오염의 유래 및 연관성을 확인하고자 유전적 상관성을 분석해 본 결과 유사도가 매우 높은 균주들이 많이 검출되었다. 이 사실을 통해 간편섭취 농산물의 생산, 가공, 포장, 유통 등의 과정에서 공통적인 요인에 의한 지속적인 오염의 가능성 및 소비자의 감염 가능성을 파악할 수 있었으며, 감염을 예방하기 위한 사전적이고 체계적인 관리가 필요함을 확인하였다.
본 연구에서는 금강유역에 대한 지역홍수빈도분석을 실시하고 재현기간에 따른 홍수량을 추정하는 관계식을 제안하였다. 유역 내 유량자료의 수문학적 독립성과 동질성에 대한 검증을 위하여 Lag-1 자기상관성 분석, 동질성 검정, 이상치 검정, 불일치척도 검정을 수행하였다. 검정 결과, 금강유역의 대상 관측소들은 시간에 대하여 독립적이고 동질적 모집단에 속하며 이상치는 없었다. 일반 극치 분포(GEV), 3변수 대수정규 분포(LN-III), 피어슨-III 분포(P-III), 일반 로지스틱 분포(GLO), 일반 파레토 분포(GPA) 등 5개의 3변수 확률분포함수에 대한 L-모멘트비도와 평균가중거리(AWD), 그리고 $Z^{DIST}$ 적합도 산정 결과, GLO 분포함수가 금강유역의 최적 확률분포형으로 선정되었다. GLO 분포를 바탕으로 지역홍수빈도를 추정하는 회귀모형을 제안하였고, 강경 관측소의 관측 유량을 이용하여 회귀모형의 적용성을 검증하였다.
최근 들어, 사용자가 주변 환경 및 요구 정보의 변화를 의식하지 않고 작업 환경과 수행하는 일에 집중하도록 배려하는 인간 중심 컴퓨팅 환경에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 컴퓨팅 환경에서 미들웨어는 사용자에게 RFID센서로부터 들어오는 대량의 정보에 대한 처리 부하를 줄이기 위하여 분석이 끝난 스트림 데이터를 삭제한다. 따라서 사용자의 데이터 웨어하우징이나 데이터마이닝에 필요한 확률, 통계 정보에 대한 요청, 또는 반복적이면서 동일한 데이터에 대한 요청을 처리할 수 없다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존의 미들웨어에서 문제가 되었던 과거 스트림 데이터 재사용 문제를 해결하기 위해, 사용자가 빈번하게 요구하는 데이터들을 스냅샷을 가지는 다중 레벨 공간 DBMS에서 관리하는 센서미들웨어 구조를 설계하였다. 본 시스템은 사용자가 요구하는 데이터 마이닝이나 데이터 웨어하우징과 같은 과거 스트림 정보를 사용한 서비스 요청을 위해, 미들웨어에서 필터링된 과거 스트림 데이터를 디스크 데이터베이스에서 관리한다. 그리고 디스크 데이터베이스에 저장된 스트림 데이터 중에서 사용자에 대한 높은 재사용 빈도를 가지는 데이터들을 스냅샷의 형태로 메모리 데이터베이스에 저장하고 이를 관리한다. 또한, 본 시스템은 메모리 데이터베이스에 저장된 스냅샷 데이터의 높은 데이터 재사용성과 신속한 서비스를 유지하기 위해서 주기적인 메모리 데이터베이스 관리 정책을 수행한다. 본 논문은 기존의 미들웨어에서의 스트림 데이터에 대한 반복적인 요청, 또는 과거 스트림 데이터를 이용한 정책 결정 서비스 요청에 대한 서비스를 제공할 수 없는 문제들을 해결하였다. 그리고 메모리에 저장된 데이터에 대한 높은 데이터 재사용성을 유지함으로서 사용자에게 지속적으로 다양하고 신속한 데이터 서비스를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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