http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
- 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
- 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
RISS 인기검색어
- 검색키워드
- 저자 : 강현석(康現碩) (검색결과 754 건)
- 무료
- 기관 내 무료
- 유료
-
-
-
-
-
-
경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이 및 보정에 관한 연구
강현석,김홍기 한국통계학회 2020 응용통계연구 Vol.33 No.5
While analyzing data, researching outliers, which are out of the main tendency, is as important as researching data that follow the general tendency. In this study we discuss the influence function for outlier discrimination. We derive sample influence functions of sample mean, sample variance, and sample standard deviation, which were not directly derived in previous research. The results enable us to mathematically examine the relationship between the empirical influence function and sample influence function. We can also consider a method to approximate the sample influence function by the empirical influence function. Also, the validity of the relationship between the approximated sample influence function and the empirical influence function is also verified by the simulation of random sampled data in normal distribution. As the result of a simulation, both the relationship between the two influence functions, sample and empirical, and the method of approximating the sample influence function through the emperical influence function were verified. This research has significance in proposing a method that reduces errors in the approximation of the empirical influence function and in proposing an effective and practical method that proceeds from previous research that approximates the sample influence function directly through empirical influence function by constant revision. 이상치에 대한 적절한 선별과 배제없이 모든 데이터를 종합적으로 분석하게 되는 경우 데이터 분석을 통해 얻은 결과의 신뢰성과 해석의 일반성에 치명적인 위협을 받을 수 있다. 따라서 데이터의 분석 과정에서 이러한 이상치를 판별하고, 이상치가 통계량, 통계적 모형에 어떠한 영향을 주는 지에 대한 분석은 매우 중요한 일이라 할 수 있다. Hampel이 영향함수를 활용하여 이상치를 판별할 수 있는 방법을 소개한 이후, 이상치를 판별하기 위한 방법론으로 영향함수가 폭넓게 활용되어 왔다. 영향함수에는 경험적 영향함수와 표본영향함수가 있으며, 경험적 영향함수를 활용해 표본영향함수를 근사 추론하여 하나의 관측값이 제거되었을 때 통계량에 미치는 영향을 예측하는 방법론이 주로 활용되었다. 본 연구에서는 표본평균, 표본분산, 표본표준편차의 표본영향함수 유도를 통해 경험적 영향함수와 표본영향함수의 차이를 살펴 본다. 또한 경험적 영향함수로 표본영향함수를 근사하는 과정에서 발생하는 오차를 줄이기 위해 경험적 영향함수의 보정으로 표본영향함수를 근사 추론하는 방법을 제안하고, 모의실험을 통해 제안한 추론 방법의 타당성을 확인한다.
-
융·복합 학문으로서 내러티브 과학의 시사점 및 방향 탐구
강현석,이지은 사단법인 인문사회과학기술융합학회 2017 예술인문사회융합멀티미디어논문지 Vol.7 No.5
Until now, Academic disciplines were categorized according to the standards of the National Research Foundation of Korea, and this categorization has contributed to the development of each disciplines. However, as time goes by, there is a need for a transition to the new trends, convergence. Therefore, to suggest the resolution for pre-existing phenomenon and problems, this study explored the concept and traits of narrative science as a convergence discipline and discussed its implications and tasks. Narrative Science is a human science, based on narrative epistemology, and it focuses on human's interpretation, communication, and inter-subjectivity. Narrative Science has many inner structures per trait, and it provides pre-existing disciplines with narrativistic inter-relation. It also pays attention to human's inner areas. For the development of Narrative Science in the future, it should be free from a misunderstanding as a narratology discipline or a methodology of qualitative research. Under this change, Narrative Science discipline areas should be fused in the perspective of human science, based on narrative philosophy and psychology. 그동안의 학문분야는 한국연구재단에 따라 그 영역이 세분화되어 있었으며, 단일 학문의 발전에 큰 기여를 한 바 있다. 그러나 새로운 트렌드에 따라 융·복합으로의 전환이 필요한 실정이다. 이에 본 연구에서는 그러한 해결책을 제시해줄 수 있는 융·복합 학문으로서 내러티브 과학의 정의와 그 특성을 탐구하였으며, 이에 따른 시사점과 앞으로의 과제를 도출하는 데 연구의 목적이 있었다. 내러티브 과학은 내러티브 인식론에 바탕을 둔 인간과학으로서, 인간의 해석능력과 소통능력 및 간주관성에 초점을 둔다. 이러한 내러티브 과학은 그 특성에 따라 여러 구조를 갖고 있으며, 기존의 학문체계에 있어 내러티브적 상호연관성을 제공하고 인간 내부의 영역에도 주목을 하는 시사점을 제공한다. 이러한 내러티브 과학이 앞으로 발전하기 위해서는 서사학이라는 오해와 질적 연구라는 단일한 연구방법론의 편견으로부터 벗어날 필요가 있다. 이러한 변화에 유의하면서 내러티브 과학 분야는 내러티브 철학과 심리학을 토대로 인간과학의 측면에서 융·복합적으로 탐구될 필요가 있다.
-
-
FACOM 230 -25 Batch Operation System에서 문자 변환에 관한 연구
姜鉉錫 陸軍士官學校 1974 한국군사학논집 Vol.12 No.-
Several kinds of Character-Conversion programs are widely used in the computer system which has the differences between the registered inner code table of the computer and the system providing the input media. Any program of these kinds could bring out the required results in any way, but on accaount of the differences in the operation systems, these programs must be programmed to be applied effectively to their operating system. The best programming is to make out a program which could bring out the required results with the least core memory and the least working time of the computer. This paper deals with a Character-Conversion program for the FACOM 230-25 Batch Operation System by means of converting the numbering system.
-
경험적 영향함수와 표본영향함수 간 차이 보정의 t통계량으로의 확장
강현석,김홍기 한국통계학회 2021 응용통계연구 Vol.34 No.6
This study is a follow-up study of Kang and Kim (2020). In this study, we derive the sample influence functions of the $t$-statistic which were not directly derived in previous researches. Throughout these results, we both mathematically examine the relationship between the empirical influence function and the sample influence function, and consider a method to approximate the sample influence function by the empirical influence function. Also, the validity of the relationship between an approximated sample influence function and the empirical influence function is verified by a simulation of a random sample of size 300 from normal distribution. As a result of the simulation, the relationship between the sample influence function which is derived from the $t$-statistic and the empirical influence function, and the method of approximating the sample influence function through the empirical influence function were verified. This research has significance in proposing both a method which reduces errors in approximation of the empirical influence function and an effective and practical method that evolves from previous research which approximates the sample influence function directly through the empirical influence function by constant revision. 본 연구는 Kang과 Kim (2020)의 후속 연구이다. 본 연구에서는 기존 연구에서 직접 유도하지 않았던 통계량의 표본영향함수를 유도한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 경험적 영향함수와 표본영향함수는 어떠한 관계를 가지고 있는지 이론적으로 살펴보고, 경험적 영향함수를 통해 표본영향함수를 근사시켜 추정하는 방안에 대해 생각해 본다. 또한, 임의추출한 300개의 데이터를 바탕으로 모의실험을 통해 유도한 함수와 그 관계에 대한 그 타당성도 검증한다. 모의실험 결과 $t$통계량으로부터 유도한 표본영향함수와 경험적 영향함수와의 관계 및 경험적 영향함수를 통한 표본영향함수의 근사 방안에 대한 타당성도 검증해 냈다. 본 연구는 경험적 영향함수를 이용한 표본영향함수의 근사에서 오차를 줄이기 위한 방안을 제안하고 그 타당성을 검증하였으며, 이를 통해 기존의 연구에서 경험적 영향함수로 표본영향함수를 바로 근사시켰던 연구 방법에 효과적인 근사 방안을 제안한 점에서 의의를 갖는다.
연관 검색어 추천
이 검색어로 많이 본 자료
활용도 높은 자료
