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텍스트 네트워크 분석(TNA) 방법을 활용한 초등돌봄교실 연구동향 분석
한국종교교육학회 종교교육학연구 2022, 제 70권 3 47-67 (21 pages)
연구목적 본연구는저출산문제에당면해있는우리사회가함께고민해야할대상인초 등돌봄교실 연구를 대상으로 텍스트 네트워크 분석(TNA)의 연구방법을 활용하여 연구동향 분석을 실시하고, 시각화된 결과를 제시함으로써 초등돌봄교실 연구의 질적 내실화를 위한 학 문적 접근 시도를 목적으로 한다. 연구 내용 본 연구에서는 2004년부터 2022년까지 국내학술지에 발표된 초등돌봄교실 관련 95건의 연구논문을 대상으로 주제어와 국문초록의 텍스트를 추출하고 NetMiner 4를 활용하여 분석을 실시함으로써 객관성을 확보하였고, 연도별 발간... -
토픽모델링과 의미연결망 분석을 활용한 영재교육 연구 동향 분석
최진수, 정혜원 한국교육학회 교육학연구 28 Pages
한국교육학회 교육학연구 2022, 60권 4호 1 1-28 (28 pages)
본 연구에서는 제4차 영재교육진흥종합계획이 시행되고 있는 2018년부터 2021년까지의 4년간 국내 영재교육 연구 동향을 종합적으로 살펴보고, 연구주제의 양상을 토대로 연구 및 정책의 방향을 제시하고자 하였다. 2018년부터 2021년까지 KCI 등재학술지인「영재교육연구」와「영재와 영재교육」에서 발행된 연구논문 총 190편을 연구 대상으로 선정하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재교육 연구는 창의적 사고, 학생선발 및 평가, 진로 발달, 과학고 및 영재학교, 영재교육 프로그램, 소외 영재, 영재성의 7개 토픽으로 구분할... -
Bayesian Inference for Multinomial Group Testing
Heo. Tae-Young, Kim. Jong-Min 한국통계학회 한국통계학회 논문집 12 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2007, Vol.14 No.1 81-92 (12 pages)
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A Penalized Likelihood Method for Model Complexity
Ahn. Sung M. 한국통계학회 한국통계학회 논문집 12 Pages
한국통계학회 한국통계학회 논문집 2001, Vol.8 No.1 173-184 (12 pages)
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생물/보건/의학 연구를 위한 비모수 베이지안 통계모형
노희상, 박진수, 심규석, 유재은, 정연승, Noh. Heesang, Park. Jinsu, Sim. Gyuseok, Yu. Jae-Eun, Chung. Yeonseung 한국통계학회 응용통계연구 23 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2014, Vol.27 No.6 867-889 (23 pages)
비모수 베이지안 통계 모형은 그 유연성과 계산의 편리성으로 인해 최근 다양한 분야에서 응용되고 있는데, 본 논문에서는 생물/의학/보건 연구에서 사용되는 비모수 베이지안 통계 모형에 대해서 개괄하였다. 본 논문에서는 비모수 베이지안 통계 모델링에서 핵심적으로 사용되는 확률모형들을 소개하고, 다양한 예제들을 통하여 그 모형들이 어떻게 사용되는지 이해를 돕도록 하였다. 특별히, 논의된 예제들은 모수적 통계 모형으로 고찰하기에는 한계가 있는 연구가설들을 포함하고 있어 모수적 모형의 한계점을 지적하고 비모수적... -
총선 출구조사에서 정당별 지역구 의석수 추정
김지현, Kim. Ji-Hyun 한국통계학회 응용통계연구 12 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2013, Vol.26 No.1 59-70 (12 pages)
2012년 4월 11일 총선 당일 이루어진 출구조사에서 정당별 의석수를 구간으로 예측했음에도 불구하고 예측이 빗나갔다. 지상파 3사가 출구조사는 공동으로 실시하였지만 정당별 의석수 예측은 각자 하였다고 하는데 구체적 예측 방법은 공개하지 않았다. 이 논문에서 정당별 지역구 의석수를 구간으로 추정하는 방법을 제안하고 그 성능을 모의실험을 통해 알아보았다. 그리고 제19대 총선 출구조사의 실제자료에 적용해 보았다. -
장기억 과정에서 빠른 베이지안 변화점검출
김주원, 조신섭, 여인권, Kim. Joo-Won, Cho. Sin-Sup, Yeo. In-Kwon 한국통계학회 응용통계연구 10 Pages
한국통계학회 응용통계연구 2009, Vol.22 No.4 735-744 (10 pages)
이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다,... -
베이지안 추론 방법을 이용한 새로운 그래프 매칭방법과 영상검색
박상철, 조완현, 김선월, 김수형, 나인섭, Park. Sang Cheol, Cho. Wan Hyun, Kim. Sun Worl, Kim. Soo Hyung, Na. In Seop 한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 8 Pages
한국정보과학회 정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용 2013, Vol.40 No.2 73-80 (8 pages)
이론과 디리쉴레(Dirichlet) 분포를 이용한 새로운 그래프 매칭 알고리즘과 이를 이용한 영상 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 먼저 각 영상은 검출자(detector)에 의해 그래프로 표현되며, 그래프의 에지(edge)는 서술자(descriptor) 간의 거리로 나타낸다. 그런 후, 베이즈 이론과 디리쉴레 분포에 의해 두 그래프의 정점(검출자) 간의 매칭 정도를 나타내는 매칭행렬이 계산된다. 마지막으로 매칭행렬로 부터 볼록 최적화 알고리즘에 의해 최적 매칭관계를 찾는다. 여기서, 영상의 그래프 표현은 다양한 변형에 강인한 MSER 영역... -
그리드 단체 위의 디리슐레 분포에서 마르코프 연쇄 몬테 칼로 표집
신봉기, Sin. Bong-Kee 한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 6 Pages
한국정보과학회 정보과학회. 컴퓨팅의 실제 논문지 2015, Vol.21 No.1 94-99 (6 pages)
기계학습의 주요 패러다임으로 등장하면서 디리슐레(Dirichlet) 분포는 최근 다양한 그래프 모형 곳곳에 등장하고 있다. 디리슐레 분포는 일변수 감마 분포를 벡터 분포로 확장한 형태의 하나이다. 본 논문에서는 감마 분포를 갖는 임의의 자연수 X를 K개의 자연수의 합으로 임의 분할 할 때 각 부분의 크기 비율을 디리슐레 분포에서 표집하는 방법을 제안한다. 일반적으로 디리슐레 분포는 연속적인 (K-1)-단체(simplex) 위에 정의 되지만 자연수로 분할하는 표본은 자연수라는 조건 때문에 단체 내부의 이산 그리드 점에만 정의된다....
