• 인지과학
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• 제27권4호
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• pp.541-572
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• 2016

인과 추론은 심리학에서는 물론 최근 베이스 접근법을 취하는 인지과학자들에 의해서도 활발히 연구되고 있다. 본 연구는 인과추론에 대한 대표적 심리학 이론인 힘-확률대비이론(a power probabilistic contrast theory of causality)을 중심으로 인과 추론의 최근 동향을 개관하고자 한다. 힘-확률대비이론에서는, 원인은 결과를 일으키거나 억제하는 힘(power)인데, 이 힘은 특정한 조건하에서 통계적 상관을 통해 파악될 수 있다고 가정한다. 본 논문에서는 이 이론에 대한 초기의 경험적 지지 증거를 먼저 살펴본 다음, 베이스 접근에 기반을 둔 이론과의 쟁점을 명확히 하고, 원인은 맥락에 무관하게 동일하게 작동한다는 인과적 불변성 가정(causal invariance hypothesis)을 중심으로 한 보다 최근의 연구 결과를 소개하고자 한다. 이 연구들은 종래의 통계적 접근법으로는 잘 설명되지 않는 결과를 제시함으로써, 철학, 통계학, 그리고 인공 지능 등과 같은 인접 분야에 인과성에 대한 힘 이론을 진지하게 고려할 것을 촉구하고 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

• 생약학회지
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• 제3권4호
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• pp.187-197
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• 1972

In spite of the fact that the system of oriental medicine still remains in the realm of 'unproven-method of treatment', no one can deny that the oriental medicine is a rich source of idea and motivation for the discovery of new drug from natural sources. However, non-scientific, mystic hypothetical system of oriental medicine refuses to be revealed scientifically. For the purpose of drawing useful parameters for inductive reasoning of the system, a new approach which comprises statistical analyses of prescription was attempted in this study. One hundred and thirty two ginseng-compounds prescription in 'Bang-Yak-Hap-Pyon', one of the most popular formularies of oriental medicine in Korea, were analysed by multivariate analysis technique. The results revealed ginseng from many points of view, e.g., therapeutic indications, dose, and compatibility, etc. Among these, the most striking coincidence with scientific achievements of modern pharmacology, is the fact that the oriental medicine has characterized ginseng already from remote ancient times as neither a specific curative nor an aphrodisiac, but a non-specific adaptogenic drug for general infirmity.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.239-251
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• 2019

본 논문은 학습데이터의 크기에 따른 사례기반추론기법이 주가예측력에 어떻게 영향을 미치는지 살펴본다. 삼성전자 주가를 대상을 학습데이터를 2000년부터 2017년까지 이용한 경우와 2015년부터 2017년까지 이용한 경우를 비교하였다. 테스트데이터는 두 경우 모두 2018년 1월 1일부터 2018년 8월 31일까지 이용하였다. 시계 열데이터의 경우 과거데이터가 얼마나 유용한지 살펴보는 측면과 유사사례개수의 중요성을 살펴보는 측면에서 연구를 진행하였다. 실험결과 학습데이터가 많은 경우가 그렇지 않은 경우보다 예측력이 높았다. MAPE을 기준으로 비교할 때, 학습데이터가 적은 경우, 유사사례 개수와 상관없이 k-NN이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주지 못했다. 그러나 학습데이터가 많은 경우, 일반적으로 k-NN의 예측력이 랜덤워크모델에 비해 좋은 결과를 보여주었다. k-NN을 비롯한 다른 데이터마이닝 방법론들이 주가 예측력 제고를 위해 학습데이터의 크기를 증가시키는 것 이외에, 거시경제변수를 고려한 기간유사사례를 찾아 적용하는 것을 제안한다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제13권1호
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• pp.207-227
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• 2011

다양한 정보의 홍수 속에서 순간순간 의사결정을 해야 하는 사회구성원은 주어진 정보를 통해 합리적인 의사결정과 비판적 사고가 요구된다. 이에 본 연구에서는 초등학교 6학년 학생들의 설문 조사 활동을 통해 설문 주제 및 설문 과정을 살펴보고, 이 과정에서 나타나는 아동의 통계적 사고를 분석하기 위해 자료의 수집, 자료의 기술, 자료의 조직과 요약, 자료의 그래프 표현, 자료의 해석과 분석 측면을 중심으로 심도 있게 분석하였다. 연구 결과, 습관적(Idiosyncratic) 사고 수준(1수준), 전이적(Transitional) 사고 수준(2수준), 양적 (Quantitative) 사고 수준(3수준), 분석적(Analytical) 사고 수준(4수준)의 4단계 중 2~4수준에 걸쳐 통계적 사고의 수준을 나타냈다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.215-269
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• 1997

Outline $\textbullet$ Introduction $\textbullet$ Multimedia - Types of Data - Motivation - Key issue - Hardware Products - Application Areas $\textbullet$ Agents - Rationale for Agents - Sedentary vs. Mobile - Functional Categories - Application Areas $\textbullet$ Data Mining - 2-D Framework for Data Mining Tools - Classification of Tool - Application Areas - Learning Methodologies ＊ Case Based Reasoning ＊ Neural Networks ＊ Statistical Learning： Orthogonal Arrays ＊ Multi-strategy Learning $\textbullet$ Case Study - Finbot $\textbullet$ Conclusion

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2008년도 추계학술대회A
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• pp.1331-1336
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• 2008

This paper suggests a method using Bayesian inference to estimate the parameters of Weibull distribution and acceleration parameters under the condition that the stresses are time-dependent functions. A Bayesian model based on the discrete time approximation is formulated to infer the parameters of interest from the failure data of the virtual tests and a statistical analysis is considered to decide the most probable mean values of the parameters for reasoning of the failure data.

• 한국통계학회:학술대회논문집
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• 한국통계학회 2005년도 춘계 학술발표회 논문집
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• pp.277-283
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• 2005

주식가격은 일반적으로 정규분포를 따르지 않으며 이러한 비정규성을 띤 주식의 매매전략은 일반적으로 추세 지표, 변동성 지표, 거래량 지표 등을 토대로 수립되며 통계적이기 보다는 직관적이라고 볼 수 있다. 주식가격의 비정규성 문제는 주식가격의 정규화 과정을 통해서 해결 될 수 있으며 통계적인 매매전략은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표 및 변동성 지표를 결합하여 작성될 수 있다. 본 논문은 정규화된 주식가격의 평균추세 지표와 변동성 지표를 결합한 매매전략을 제시하였고 이를 KOSPI200에 적용한 결과 성공적인 매매전략이 될 수 있는 가능성을 확인하였다.

• 대한수학교육학회지:학교수학
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• 제12권4호
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• pp.547-561
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• 2010

통계학은 학교수학의 일부분으로 포함되어 있지만 전통적인 수학과는 본질적으로 다른 점을 많이 가지고 있다는 연구결과가 보고되어 왔다. 그러나 통계 고유의 특징에 대한 교육 연구, 특히 학교수학의 다른 영역과 차별되는 통계적 개념 이해에 대한 실증적인 자료와 논의가 매우 부족하다. 그러므로 수학적 사고 능력과 통계적 개념 이해 능력이나 통계적 사고 능력 사이의 관계에 대한 논의가 거의 이루어지지 않았다. 이 연구에서는 통계적 사고의 근간을 이루는 몇 가지 핵심 개념들을 추출한 후, 수학적으로 우수한 능력을 갖춘 학생들이 이 통계적 개념들을 이해하는 정도를 조사하였다. 조사 결과, 수학적으로 우수한 능력을 갖춘 학생들이 자연스럽게 발달시킨 개념과 발달시키지 못한 개념이 있었다. 수학적 능력과 통계적 개념 이해 수준 사이에는 낮은 상관관계가 나타났다.

• 한국경영과학회지
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• 제28권3호
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• pp.81-101
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• 2003

The financial statements purpose to provide useful information to decision-making process of business managers. The value-relevant information, however, embedded in the financial statement has been often overlooked in Korea. In fact, the financial statements in Korea have been utilized for nothing but account reports to Security Supervision Boards (SSB). The objective of this study is to develop earnings forecasting models through financial statement analysis using artificial intelligence (AI). AI methods are employed in forecasting earnings: artificial neural networks (ANN) for manufacturing industry and case~based reasoning (CBR) for banking industry. The experimental results using such AI methods are as follows. Using ANN for manufacturing industry records 63.2% of hit ratio for out-of-sample, which outperforms the logistic regression by around 4%. The experiment through CBR for banking industry shows 65.0% of hit ratio that beats the statistical method by 13.2% in holdout sample. Finally, the prediction results for manufacturing industry are validated through monitoring the shift in cumulative returns of portfolios based on the earning prediction. The portfolio with the firms whose earnings are predicted to increase is designated as best portfolio and the portfolio with the earnings-decreasing firms as worst portfolio. The difference between two portfolios is about 3% of cumulative abnormal return on average. Consequently, this result showed that the financial statements in Korea contain the value-relevant information that is not reflected in stock prices.