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이정희, 강경아, 곽재섭
2018 / 한국기계가공학회지
Hyuk Ga, Chang Won Won, 정희원
2018 / Annals of geriatric medicine and research
백희정, 이영란, 이종은, 이진화, 김형선
2017 / 지역사회간호학회지
안혜숙, 이장욱, 김희용, 김종빈, 장대수, 박중연, 명정인, 안철민
2014 / Genes & Genomics
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본 연구는 연관 규칙 탐색에 사용되는 헬링거 측도의 방향성 파악의 한계를 극복하고자 대칭적 부호 헬링거 측도를 개선한 헬링거 측도를 제안한다. 기존 대칭적 부호 헬링거 측도는 향상도를 기준으로 판단되는 연관성 방향과 일치하지 않는 경우가 있어, 향상도를 기반으로 부호를 부여하는 개선된 방법을 제시한다. 모의 및 예제 자료를 통해 제안된 헬링거 측도가 연관성의 정도와 방향을 모두 파악할 수 있음을 확인하였다.
Approximate distributions of order statistics : with applications to nonparametric statistics
Asymptotic statistical methods for stochastic processes
Weak convergence of measures: applications in probability
Generation of multivariate hermite interpolating polynomials
Stochastic partial differential equations and related fields: SPDERF, Bielefeld, Germany, October 10 -14, 2016
Measures of association
Statistics in human genetics
Statistical methods for rates and proportions
The analysis of directional time series : applications to wind speed and direction
Harnack inequalities for stochastic partial differential equations
Optimization heuristics in econometrics : applications of threshold accepting
Models, methods, concepts & applications of the analytic hierarchy process
Coordinate measuring machines and systems
The integrals of Lebesgue, Denjoy, Perron, and Henstock
Robust correlation : theory and applications
Measures of association for cross classifications
박희창 · 2017
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2016
한국데이터정보과학회지
박희창 · 2016
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2016
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2017
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2016
한국데이터정보과학회지
박희창 · 2016
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2016
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2017
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2020
Journal of The Korean Data Analysis Society
박희창 · 2012
Journal of The Korean Data Analysis Society
전선 / 대학원
한정된 자료들 사이의 공간적 상호관계를 분석하고 이를 바탕으로 임의의 위치에서 원하는 자료값을 예측하는 여러 크리깅 기법을 공부한다. 주어진 값과 그 분포를 항상 보전하는 조건부 시뮬레이션과 불확실성을 줄이기 위해 이용가능한 자료를 통합하여 사용하는 최적화 기법을 공부한다.전필 / 대학원
측도론(measure theory)의 기본, 확률변수, 독립성, 확률변수의 여러 가지 수렴성, 확률급수의 수렴, 대수의 법칙(law of large numbers), 반복대수의 법칙, 분포수렴, 특성함수 (characteristic functions), 중심극한정리를 다룬다.전선 / 대학원
본 교과목의 목표는 기업 이익과 가장 직결된 경영의사결정 사항인 가격 결정을 과학적으로 접근하는 틀을 공부하는 데 있다. 이를 위해 마케팅의 3C인 비용(cost), 고객(customer), 그리고 경쟁자(competitors)를 중심으로 가격을 바라보고자 한다. 또한 이 세 가지 기초이론을 바탕으로 비선형가격(nonlinear pricing), 단수가격(odd pricing) 등 보다 구체적인 가격전략을 공부한다전선 / 대학원
보건학 자료는 이진형, 연속형 등 다양한 유형의 자료들로 이루어져 있으며 subjects사이의 상관성으로 인하여 분석이 쉽지 않다. 이러한 보건학 자료의 분석을 위하여 선형혼합모형, 일반화선형모형, 일반화선형혼합모형 등이 주로 활용되어 왔다. 고급보건통계이론에서는 이러한 분석 방법론에 활용되고 있는 다양한 모수 추정방법론과 관련 이론을 학습할 것이다. 예를 들어, 최대가능도추정량과 제한가능도추정량의 점수함수와 모수추정 방법론을 배우고 동시에 일반화추정방정식과 관련된 다양한 이론을 학습하고 연습함으로써 보건통계자료 분석의 기본 이론을 배울 수 있는 기회가 될 것이다.전선 / 대학원
푸리에 광학, 회절, 공간 광 변조기, 스펙트럼 분석, 공간 필터, 음향광학, 헤테로다인 스펙트럼 분석, 공간적분 코릴레이터, 시간적분 시스템, 광 컴퓨팅, 광변환, 홀로그램, 광민감 효과, 지연신호처리.전선 / 대학원
계산이론은 컴퓨터공학의 기초학문이며, 중요한 문제에 대한 효율적인 알고리즘들을 소개하고, 그런 알고리즘의 복잡도 분석을 다룬다. 이 교과목에서는 먼저 알고리즘의 성능을 분석하는 기법, 특히 amortized analysis에 대해 배운다. 그리고, 계산이론 분야에서 중요한 알고리즘과 그 응용에 대해 배운다. 구체적으로, (스트링 매칭, 2차원 패턴 매칭, 근사 매칭, suffix trees, 데이터 압축 문제에 대한) 스트링 알고리즘과 bioinformatics에의 응용, (선택 문제, 다항식 확인 문제에 대한) randomized 알고리즘과 그 영향, (페이지 교체 문제, k 서버 문제에 대한) online 알고리즘과 금융문제(일방향 거래와 portfolio 선택 문제)에의 응용을 배운다.전필 / 학사
본 과목은 산업공학에 필요한 통계학적 이론과 실무적 기법을 제공하는 것을 목적으로 함. 구체적인 내용은 추정과 검정, 회귀분석, 실험계획 및 분산 분석, 비모수통계 등을 기본적인 방법론으로 하여 산업공학에서 제기되는 다양한 공학적, 관리적 현실문제들을 통계 소프트웨어를 사용하여 분석하고 전략적 의미를 도출하는 능력의 배양에 초점을 맞춤.교양 / 학사
인공지능 시스템이 급격하게 보급됨에 따라 현대 사회는 인간다움이 무엇인가에 대한 답을 그 어느 시대보다 절실하게 요구하고 있다. 그리고 인간의 “의미”에 대한 탐구는 인간다움을 정의하는 데에 있어 대체불가능한 요소이다. 본 강의의 목적은 단순히 오늘날 세상을 형성해 온 가장 영향력 있는 과학, 문학, 철학적 텍스트를 수동적으로 이해하고 암기하는 데에 있지 않고, (i) 이러한 텍스트들에서 제시된 아이디어가 어떻게 반박되거나 수정/대체되었는지, (ii) 의미에 대한 지배적인 서사가 변화하는 과정이 현재 우리가 살고 있는 사회와 문화에 어떠한 영향을 미치고 있는지에 대해 비판적으로 사고하고 능동적으로 생각할 수 있는 지적 역량을 갖추는데 주안점을 둔다.전선 / 대학원
판단과 의사결정에 대한 연구의 역사는 직관적 통계학자에서 시작되어, 카네만과 트버스키의 휴리스틱스와 이로 인해 생기는 편향성에 대한 연구에 대한 도전과 정교화를 통해 발전하고 있다. 이런 이론적 발전과 더불어 실제 장면에서의 판단과 의사결정을 향상시키기 위한 다양한 기법들고 개발되고 있다. 본 강의는 판단과 의사결정에 대한 최근 연구를 살펴보고 인접 학문에서의 활용 방안을 높이기 위한 보다 실천적 방안들을 탐색하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
본 강좌에서는 학술연구를 위해 필요한 연구절차, 연구디자인, 분석 및 추론과 관련된 주요 통계이론 및 기법을 학습한다. 논의 될 주제의 예는 관계의 추론, 인과관계, 실험설계, 가설 설정 및 검증, 다변량분석기법 등이다.전선 / 대학원
말소리의 음향적 특성에 관한 이론을 학습하고, 이를 토대로 스펙트로그램을 판독하고, 음소 단위로 분절하고, 각 음소를 올바른 발음기호로 표기하는 능력을 함양한다. 또한 녹음 장비 및 음향 분석기 사용법과 실험 음성학 방법론을 학습하고, 이를 토대로 한국어와 영어를 비롯한 여러 언어의 발음을 과학적으로 연구할 수 있는 능력을 함양한다. 그리고 음성학적 지식을 어떻게 음성합성기와 음성인식기의 성능 향상에 기여할 수 있을지 모색한다.전선 / 학사
본 강의는 학부 수준에서 정치외교학에서 양적 방법론의 기본이 되는 회귀분석 및 인과추론의 핵심을 전달하는 것을 목표로 한다. 우선 통계학의 기본 개념(유의성 검정, 회귀분석, 통계적 추론 등)을 학습하고, 통계 소프트웨어 R의 기초를 학습한다. 또한 R을 통해 자료수집, 전처리, 분석, 시각화 및 문서를 작성하는 실습도 포함한다. 다음으로는 선형회귀 모형이 무엇인지, 그리고 그 파라미터들의 최소제곱법으로 추정하는 법을 배운다. 마지막으로 잠재적 결과 프레임워크(potential outcome framework)에 기반한 기초적인 인과추론의 개괄을 학습한다. 수강생들은 한 학기 동안 소논문을 하나 작성하여 평가받게 된다.전선 / 학사
이 과목은 측도 이론과 확률의 기본 개념과 이론을 익히기 위한 과목으로, 다음과 같은 주제를 공부한다. 측도 공간, 측도 가능함수, 적분, 곱공간, Lp공간, 분포, 평균, 조건부 평균, 모멘트 발생 함수, 특성함수, 랜덤 변수 수열, 중심극한 정리, 브라운 운동, 확률과정, filtration, stopping times, 브라운 운동의 존재성, 기본성질, 연속성과 불정칙성, 변동성 및 마코프 성질과 반사 원칙을 다룬다.전필 / 대학원
본 과목은 행정 및 정책 연구에 있어서 기초가 되는 방법론적 연구역량의 배양과 양질의 연구를 수행할 수 있는 연구설계의 논리와 유형을 이해하는데 목적이 있다. 여기에는 3가지 하위목표를 상정할 수 있는데, 첫째, 과학적 실증연구의 논리를 살펴보고, 대표적인 연구방법론으로서의 양적 접근법과 질적 접근법 간의 논쟁을 살펴봄으로써, 방법론적 다원주의와 분석적 엄격성을 이해하고자 한다. 특히 각각의 접근법이 보유하는 논리와 절차의 상이성에도 불구하고, 그 평가기준의 공통점이 존재하고 또한 바람직함이 존재하는데, 이를 살펴보고자 한다. 둘째, 정책은 일정 목적을 달성하기 위한 수단으로 구성되는 것이 일반적이며 따라서 적절한 인과추론의 논리가 필수적이다. 이때 인과추론의 적절성은 연구설계의 논리 구조와 이를 위한 가정에 있음을 이해할 필요가 있다. 셋째, 실제 인과추론을 위한 다양한 방법론에 대한 이해와 응용역량의 배양을 도모한다. 이러한 논의는 향후 수강할 양적연구방법과 질적연구방법의 이론적·실무적 토대가 될 것이다.전선 / 대학원
인과추론은 데이터로부터 인과적 결론을 도출하는데 필요한 논리적 조건과 분석과정을 탐색하는 새로운 양적방법론적 접근이다. 이 강의는 교육분야 연구자들에게 인과추론의 기본 개념과 최신 연구성과들을 소개하고, 교육연구에 인과추론을 적극적으로 활용할 수 있도록 유도하는 것을 목표로 한다.전선 / 대학원
한 개체로부터 다른 실험조건하에서나 여러 다른 관측시간에 반복적으로 얻어진 자료를 분석하기위한 통계기법을 다룬다. 연속형의 반복측정자료를 분석하기 위해 다변량정규분포의 가정을 필요로 하는 고전적인 다변량모형을 소개하고 최근에 널리 사용되고 있는 혼합모형을 다룬다. 이산형의 반복측정자료 분석을 위해서는 가중최소제곱법에 근거한 모형과 랜덤화 모형을 다루고 일반화선형모형을 확장한 일반화추정방정식(GEE)모형을 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 석·박사 학위 논문 작성 등 교육연구에 필요한 통계적 분석에 대한 개념과 이론에 대한 폭넓은 이해를 돕고, 실제 교육연구에서 통계적 기법들을 적절히 활용할 수 있도록 하기 위한 것이다. 이를 위해 교육관련 각종 연구 자료의 특성(예: 다층 자료, 유목 자료, 연속 자료 등)에 적절한 통계적 기법들에 대한 소개와 함께 관련 컴퓨터 프로그램을 활용하여 실제로 분석할 수 있도록 하기 위한 것이다. 아울러 수강생들은 관심 있는 교육관련 자료를 분석하고 그 결과를 수업시간에 보고하는 기회를 가지게 될 것이다.전필 / 대학원
이 과목에서는 측도론에 기반한 통계적 추론을 배운다. 충분성, 지수족, 분포수렴의 기본적 개념을 다룬 후에, 추정과 검정의 이론을 다룬다. 추정법으로는 적률추정법, 최대가능도 추정법, 베이즈 추정, M-추정량, Z-추정량을 다룬다. 이들 추정량들의 점근적 분포를 유도하고, 최대가능도 추정량의 효율성 정리를 증명한다. 검정법으로는 최대가능도비 검정과 이의 점근적 근사, 라오 검정과 왈드 검정과 베이즈 검정을 다룬다.전필 / 대학원
본 교과목은 데이터과학 분야에 관심있는 통계학 석사 과정 대학원생을 대상으로, 데이터 랭글링 및 시각화, 회귀분석, 선형 모형, 일반화 선형 모형, 혼합 모형, 분류를 포함하여 모든 데이터 과학자가 익숙해야 하는 통계 방법론 및 이를 통계 소프트웨어를 사용해 적용하는 실례를 다룬다. 기존의 통계학 과목과 비교하여 본 교과목은 이론에 대한 강조가 덜한 대신, 통계 방법론을 구현하고 주요 개념을 실제 자료에 적용하여 데이터를 분석하기 위해 어떻게 소프트웨어를 사용하는지에 대해 더 중점을 둔다. 주요 개념에 대해서는 그것이 “작동하는 이유”에 대한 직관적 설명을 위주로 한다. 본 과목의 모든 통계 분석은 R과 Python을 사용한다.전선 / 학사
피아노와 다른 악기들(현악기, 목관악기, 금관악기)이 함께하는 다양한 실내악곡들에 대해 심층분석(Tempo, Meter, Rhythm, Phrasing, Articulation, Breathing) 후 이에 근거한 곡 해석을 연주에 적용하는 방식들을 토론하고 이해하고자 한다.