nglaura/koreascience-summarization huggingface dataset:
북극권과 같은 한대지역의 동상민감성 지반은 계절적 대기 온도 변화 및 설치된 구조물의 온도에 의해 지반의 융기 및 침하 문제가 존재한다. 이러한 동상민감성 지반의 융기 및 침하 방지를 위한 지반안정화 공법으로는 매립 및 치환공법, 열 사이펀 등이 존재한다. 여기서 열 사이펀이란 내부 냉매의 증발, 응축을 반복하며 열 순환을 통해 이상 유동(two-phase flow)의 형태로 냉매가 지반의 온도를 외부로 전달하여 지반 온도를 조절 할 수 있는 공법이다. 본 연구는 이러한 열 사이펀의 성능을 열전도율로 수치화하기 위하여 ABAQUS 내부의 User-subroutine 코딩을 통해 열 사이펀을 지중의 한 열원으로 간주, 경계조건으로 적용시켜 기존 문헌의 열 사이펀 실내모형실험의 온도분포 결과와 비교하여 산정하였다.

The areas consisting of frost susceptible soils in cold regions, such as the Arctic area, have problems of frost heave and thaw settlement due to the seasonal air temperature changes and internal temperature of installed structures. Ground stabilization methods for preventing frost heave and thaw settlement of frost susceptible soils include trenching, backfilling and thermo-syphon. The thermo-syphon is the method in which refrigerant can control the ground temperature by transferring the ground temperature to atmosphere in the from of two-phase flow through the heat circulation of the internal refrigerant. This numerical study applied the function of these thermo-syphon as the boundary condition through user-subroutine coding inside ABAQUS and compared and analyzed the temperature results of laboratory experiments.

(게재일: 2021.01.31)
초중등 과학교사들은 인성교육의 필요성을 인지하고 있지만 평가, 경쟁적 분위기, 과중한 업무, 시간 부족의 이유로 인성교육을 실천하는데 어려움을 느끼고 있다. 이러한 선행 연구들은 실제로 인성교육을 수업에 적용한 경험이 없는 교사를 대상으로 한 것이 대부분이다. 인성교육 프로그램을 수업에 적용한 경험이 있는 교사들에 대한 연구가 많지 않기 때문에 실제로 과학 수업에서 인성교육 프로그램을 적용했을 때 발생하는 문제와 제안점을 논의하는 연구가 흔치 않다. 이 연구는 선행연구에서 그 효과가 논의된 인성역량 함양을 위한 협력적 문제해결(CoProC; Collaborative Problem-Solving for Character Competence) 프로그램을 수업 현장에 적용한 교사들의 실천에 대한 것이다. 과학 수업에 CoProC 프로그램을 적용한 5명의 교사가 연구에 참여하였다. CoProC 프로그램 수업에 참여한 학생들의 인성역량 성취도와 교사들의 두차례 인터뷰를 분석하여 결과를 도출하였다. 연구결과에 따르면 교사의 일반 교직 경력보다는 CoProC 프로그램에 대한 연수, 개발, 수업 경험이 학생의 인성역량 성취에 영향을 미치고, CoProC 프로그램의 목적에 대한 교사의 이해가 수업에서 어려움, 평가, 피드백에 영향을 미친다.

Science teachers in elementary schools and secondary schools recognize the necessity of character education, feeling difficulties such as evaluation methods, mood of competition, extra work and lack of time according to previous research, which were based on answers from science teachers not experiencing character education. As a rare study of teacher experiencing, previous researches didn't fully address the problems and suggestions about adopting character education in science classrooms. This study is about teacher practice of character education on site with the CoProC (Collaborative Problem-Solving for Character Competence) program in science classes with which other previous studies shed new light. Five teachers, adapting the CoProC program in their science classes, participated in two interviews, sharing their student achievement in character education. Results showed that student achievement was high when their teacher had experienced the training program, development, and classes of CoProC rather than their normal teaching career. Teacher recognition on the aims of CoProC influenced difficulties, evaluation, and feedback.

(게재일: 2021.04.20)
이 연구는 협력적 문제해결 중심 교수모델(CoProC)에 기반한 화학 수업을 고등학교 3학년 86명에게 적용하고 이에 따른 인성역량 변화를 인성역량 검사, 논의과정 분석, 반성 글쓰기 분석으로 알아보았으며, 평가 결과 간 상관관계를 분석하였다. 연구 결과, 세 평가 간 상관관계는 낮았으나 모두 인성역량 평균 점수가 향상되었고 세부 인성역량 요소에서는 차이가 나타났다. 인성역량 검사는 자기평가로써 학생들이 학습의 주인의식을 갖고 참여하도록 하였고, 논의과정 분석은 과정평가로써 학생의 말과 행동으로 나타나는 인성역량을 평가하기에 적합한 평가 방법으로 나타났으며, 반성 글쓰기 분석은 학생이 학습 전 과정을 되돌아보면서 행동으로 나타나기 어려운 인성역량을 분석할 수 있다는 장점을 보였다. 따라서 세 인성역량 평가 방법이 상호 보완적으로 함께 실시되면 학생들의 인성역량에 대한 세부적이고 종합적인 정보를 얻을 수 있다고 판단된다.

The study applied chemistry classes based on Collaborative Problem-Solving for Competency(CoProC) Instruction Model to 86 high school seniors and recognized the resulting changes in Character Competence through character competence test, analysis of argumentation, and analysis of reflective writing. In addition, the analysis of the correlation between the assessment results showed what each evaluation method meant to assess Character Competence. The study found that the average score of Character Competence rose in all three assessments, but differences were found in the detailed factors. Character competency test is meaningful in helping students participate with a sense of mastery of learning as a self-evaluation, and the analysis of the argumentation process seems to be an appropriate evaluation method to evaluate the Character Competence shown by students' words and actions through course evaluations. An analysis of reflective writing showed the advantage of being able to analyze Character competencies that are difficult to show in action by looking back on the entire course of learning. In addition, given that the correlation between the three assessment results is very low, it is expected that the three Character competency assessment methods will be conducted together to obtain detailed and comprehensive information on students' character competencies.

(게재일: 2021.04.20)
고차원 자료에서 이상치를 탐지하기 위해서는 변수를 선별해야 할 필요성이 있다. 이상치 탐지에 적합한 정보가 종종 일부 변수에만 포함되어 있기 때문이다. 많은 수의 부적합한 변수가 자료에 포함될 경우 모든 관측치의 거리가 비슷해지는 집중효과가 발생하고 이로 인해 모든 관측치의 이상정도가 비슷해지는 문제가 발생하게 된다. 부분공간 이상치 탐지기법은 전체 변수 중 이상치 탐지에 적합한 변수들의 집합을 선별하여 관측치의 이상정도를 측정함으로써 이러한 문제를 극복한다. 본 논문은 대표적인 부분공간 이상치 탐지기법을 부분공간 선정 방식에 따라 세가지 유형으로 분류하고 각 유형에 속한 방법론을 부분공간 선정 기준과 이상 정도 측정 방식에 따라 요약한다. 더하여, 부분공간 이상치 탐지기법들을 적용할 수 있는 컴퓨팅 프로그램을 소개하고 집중효과에 대한 간단한 가상 실험과 자료 분석 결과를 제시한다.

Detecting outliers among high-dimensional data encounters a challenging problem of screening the variables since relevant information is often contained in only a few of the variables. Otherwise, when a number of irrelevant variables are included in the data, the distances between all observations tend to become similar which leads to making the degree of outlierness of all observations alike. The subspace outlier detection method overcomes the problem by measuring the degree of outlierness of the observation based on the relevant subsets of the entire variables. In this paper, we survey recent subspace outlier detection techniques, classifying them into three major types according to the subspace selection method. And we summarize the techniques of each type based on how to select the relevant subspaces and how to measure the degree of outlierness. In addition, we introduce some computing tools for implementing the subspace outlier detection techniques and present results from the simulation study and real data analysis.

(게재일: 2021.06.30)
본 연구에서는, 고차원상황(p ≫ n)에서의 회귀분석 모형을 고려하여 다양한 베이지안 회귀분석 방법들을 비교하였다. Spike and slab 사전분포는 고차원 베이지안 회귀분석에서 가장 많이 사용되는 사전분포 중 하나이지만, 탐험해야 하는 모형 공간이 너무 크기 때문에 유한 표본에서 좋지 않은 성능을 보일 수 있다는 문제가 있다. 이에 대한 대안으로, horseshoe 사전분포를 비롯한 다양한 연속 수축사전분포들이 제안되어 사용되고 있다. 비록 위 사전분포들 각각에 대해서는 많은 연구들이 진행되고 있지만, 이들에 대한 포괄적인 비교연구는 매우 드물게 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는, spike and slab 사전분포와 다양한 연속수축사 전분포들을 다양한 상황에서 비교하는 연구를 진행 하였다. 각 방법의 성능은 회귀계수 추정 측면과 변수선택 측면을 나누어 비교하였다. 최종적으로, 본 연구에서 진행된 시뮬레이션 연구에 기반하여, 사용시 몇 가지 주의점과 제안들을 제시하였다.

We consider linear regression models in high-dimensional settings (p ≫ n) and compare various classes of priors. The spike and slab prior is one of the most widely used priors for Bayesian regression models, but its model space is vast, resulting in a bad performance in finite samples. As an alternative, various continuous shrinkage priors, including the horseshoe prior and its variants, have been proposed. Although each of the above priors has been investigated separately, exhaustive comparative studies of their performance have been conducted very rarely. In this study, we compare the spike and slab prior, the horseshoe prior and its variants in various simulation settings. The performance of each method is demonstrated in terms of the regression coefficient estimation and variable selection. Finally, some remarks and suggestions are given based on comprehensive simulation studies.

(게재일: 2021.06.30)
산사태의 원인들은 강우강도와 강우지속시간 그리고 사면의 함수특성에 따라 좌우된다. 기존의 사면안정해석에서는 사면을 포화토로 가정하여 해석해왔다. 그러나 강우로 인한 적절한 사면의 거동을 설명하기 위해서는 불포화지반으로 구성되어 있는 현장사면을 모사하여 해석해야 한다. 본 연구에서는 국내 주요한 산지를 구성하고 있는 지반인 화강풍화토와 편마암풍화토를 구분하여 비탈면붕괴에대한 실내모형시험과 수치해석을 병행하여 강우침투와 사면의 안정성에 대해서 분석하고자 하였다. 일반적으로 세립분을 많이 포함하고 있는 편마암풍화토의 투수계수는 화강풍화토의 투수계수보다 느리다. 이러한 조건의 특징을 활용하여 두 가지 다른 풍화토의 침투량을 체적함수비 센서를 활용하여 강우로 인한 표층의 침투특성을 실내시험과 수치해석으로 비교하고자 한다.

The factors of landslides depend on rainfall intensity, duration, and the characteristics of the soil slope. The conventional slope stability analysis has been carried out by assuming that the slope is saturated. But, a site slope consisting of unsaturated ground must be imitated and interpreted in order to explain a proper behavior of the slope due to rainfall. In this study, by using two major categories of soils in Korea, such as granite and gneiss weathered soils, landslide model test and numerical analysis have been compared with the difference of seepage and volumetric water content. In general, the permeability of gneiss weathered soil, which contains a lot of fines content, is slower than that of granite weathered soil. As a result, in extreme rainfall, numerical analysis can show results that can penetrate quickly, resulting in saturation or more dangerous collapse.

(게재일: 2021.06.30)
이단추출은 개체와 집락 단수준별 모집단 특성을 함께 추정할 수 있게 해준다. 단위수준별 보조정보가 함께 주어질 때, 단위수준별 정보 및 가중치 구성을 통합적으로 고려한 칼리브레이션 가중치를 산출한다면 단위수준별 특성은 물론 수준간의 다변량적 특성도 적절히 반영할 수 있을 것이다. 본 연구는 Estevao와 Särndal (2006)과 Kim (2019)이 고려한 통합 칼리브레이션 가중치 산출 방법에 대해 살펴보았다. 간단한 모의실험을 통해 기존의 통합 칼리브레이션 가중치 산출방법의 효율성을 비교하였다. 이 중 복합보조정보를 개체화한 후 단일단계의 칼리브리이션 조정으로 가중치를 산출하되 집락가중치가 집락 내 개체가중치 평균이 되도록 정의하는 방법과 단위수준별 보조정보를 이용한 수준별 칼리브레이션 조정을 상호 반복적으로 수행하되 집락가중치가 집락 내 개체가중도치 평균이 되도록 하는 방법이 조정전 가중치의 변동량을 크게 늘리지 않고도 수준간 다변량적 특성을 잘 반영할 수 있음을 확인할 수 있었다. 집락과 개체의 상호간 보조정보에 대한 총합추정의 적합도 측면에서 매우 양호하였고, 칼리브레이션 조정에 포함되지 않는 조사특성들의 총합추정에 대한 상대편향 및 상대 평균 제곱근 오차가 작게 나타났다.

Two-stage sampling allows us to estimate population characteristics by both unit and cluster level together. Given a complex auxiliary information, integrated calibration weighting would better reflect the level-wise characteristics as well as multivariate characteristics between levels. This paper explored the integrated calibration weighting methods by Estevao and Särndal (2006) and Kim (2019) through a simulation study, where the efficiency of those weighting methods was compared using an artificial population data. Two weighting methods among others are shown efficient: single step calibration at the unit level with stacked individualized auxiliary information and iterative integrated calibration at each level. Under both methods, cluster calibrated weights are defined as the average of the calibrated weights of the unit(s) within cluster. Both were very good in terms of the goodness-of-fit of estimating the population totals of mutual auxiliary information between clusters and units, and showed small relative bias and relative mean square root errors for estimating the population totals of survey variables that are not included in calibration adjustments.

(게재일: 2021.06.30)
가속화 실패시간모형은 로그 생존시간과 공변량간의 선형적 관계를 묘사해 준다. 가속화 실패시간모형에서 생존시간의 평균뿐만 아니라 변동성에도 영향을 미치는 공변량 효과를 추론하는 것은 흥미가 있다. 이를 위해 생존시간의 평균뿐만 아니라 분산을 모형화 하는 것이 필요하며, 이러한 모형을 평균-분산 가속화 실패시간모형이라 부른다. 본 논문에서는 벌점 가능도함수를 이용하여 평균-분산 가속화 실패시간모형에서 회귀모수에 대한 변수선택 절차를 제안한다. 여기서 벌점함수로서 LASSO, ALASSO, SCAD 그리고 HL (계층가능도)와 같은 네 가지 벌점함수를 연구한다. 제안된 변수선택 절차를 통해 중요한 공변량의 선택 뿐만 아니라 회귀모수의 추정을 동시에 제공할 수 있다. 제안된 방법의 성능은 모의실험을 통해 평가하고, 하나의 임상 예제자료를 통해 제안된 방법을 예증하고자 한다.

Accelerated failure time (AFT) model represents a linear relationship between the log-survival time and covariates. We are interested in the inference of covariate's effect affecting the variation of survival times in the AFT model. Thus, we need to model the variance as well as the mean of survival times. We call the resulting model mean and variance AFT (MV-AFT) model. In this paper, we propose a variable selection procedure of regression parameters of mean and variance in MV-AFT model using penalized likelihood function. For the variable selection, we study four penalty functions, i.e. least absolute shrinkage and selection operator (LASSO), adaptive lasso (ALASSO), smoothly clipped absolute deviation (SCAD) and hierarchical likelihood (HL). With this procedure we can select important covariates and estimate the regression parameters at the same time. The performance of the proposed method is evaluated using simulation studies. The proposed method is illustrated with a clinical example dataset.

(게재일: 2021.06.30)
판별분류분석에서 널리 이용되는 k-최근접 이웃 분류 방법은 고정된 이웃의 수만을 고려하여 자료의 국소적 특징을 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 자료의 국소적 구조를 고려하여 이웃의 개수를 선택하는 적응 최근접이웃방법이 개발된 바 있다. 고차원 자료의 분석에 있어서는 k-최근접 이웃 분류를 사용하기 전에 랜덤 투영 기법 등을 활용하여 차원 축소를 수행하는 것이 일반적이다. 이렇게 랜덤 투영시킨 다수의 분류 결과들을 면밀히 조합하여 투표를 통해 최종 할당을 하는 기법이 최근 개발된 바 있다. 본 연구에서는 고차원 자료에서의 분석을 위해 적응 최근접이웃방법과 랜덤 투영 앙상블 기법을 조합한 새로운 판별분류 기법을 제안하였다. 제안된 방법은 기존에 개발된 방법에 비해 분류 정확성 측면에서 더 뛰어남을 모의실험 및 실제 사례 분석을 통해 확인하였다.

Popular in discriminant classification analysis, k-nearest neighbor classification methods have limitations that do not reflect the local characteristic of the data, considering only the number of fixed neighbors. Considering the local structure of the data, the adaptive nearest neighbor method has been developed to select the number of neighbors. In the analysis of high-dimensional data, it is common to perform dimension reduction such as random projection techniques before using k-nearest neighbor classification. Recently, an ensemble technique has been developed that carefully combines the results of such random classifiers and makes final assignments by voting. In this paper, we propose a novel discriminant classification technique that combines adaptive nearest neighbor methods with random projection ensemble techniques for analysis on high-dimensional data. Through simulation and real-world data analyses, we confirm that the proposed method outperforms in terms of classification accuracy compared to the previously developed methods.

(게재일: 2021.06.30)
코로나19 바이러스는 2020년에 전세계적으로 심각하게 확산되었고, 우리의 일상생활 전체에 상당한 영향을 미치고 있다. 현재 전세계는 이 유행병 사태 아래에 여전히 있고 한국 또한 이 상황에 대해 예외가 아니다. 이 유행병 기간동안 한국에서는 이 바이러스 확산을 방지하기 위한 또는 가속화시킨 몇 가지 사건들이 있었다. 감염병에 대한 방역 정책을 세우기 위해 이러한 사건들의 감염병 확산에 대한 개입 효과를 조사하는 것은 매우 중요하다. SIR 모형은 미분방정식을 통해 감염병 확산의 동적 행태를 파악하기 위해 자주 사용되는 방법이다. 그러나, SIR 모형은 관찰된 데이터의 불확실성을 고려하지 않는 결정적인 모형이다. 따라서 SIR 모형에서 데이터의 불확실성을 고려하기 위해 베이지안 접근법이 사용될 수 있고, 이러한 접근법은 SIR 모형에서 감염률에 대한 시간변이함수에 근거한 개입효과분석을 가능하게 한다. 본 연구에서는 베이지안 접근법에 근거한 확률적 SIR 모형을 이용하여 한국에서의 코로나19 바이러스의 확산 추세를 설명하고 그러한 사건들에 대한 개입효과를 조사한다.

COVID-19 has spread seriously around the world in 2020 and it is still significantly affecting our whole daily life. Currently, the whole world is still undergoing the pandemic and South Korea is no exception to it. During the pandemic, South Korea had several events that prevented or accelerated its spread. To establish the prevention policies for infectious diseases, it is very important to evaluate the intervention effect of such events. The susceptible-infected-removed (SIR) model is often used to describe the dynamic behavior of the spread of infectious diseases through ordinary differential equations. However, the SIR model is a deterministic model without considering the uncertainty of observed data. To consider the uncertainty in the SIR model, the Bayesian approach can be employed, and this approach allows us to evaluate the intervention effects by time-varying functions of the infection rate in the SIR model. In this study, we describe the time trend of the spread of COVID-19 in South Korea and investigate the intervention effects for the events using the stochastic SIR model based on the Bayesian approach.

(게재일: 2021.06.30)
최근 자연어 처리 문제에서의 단어 임베딩은 아주 큰 주목을 받고 있는 연구 주제이며 스킵그램은 성공적인 단어 임베딩 기법 중 하나이다. 주변단어들 정보를 이용해서 단어들의 의미를 학습하여 단어 임베딩 벡터를 할당하며 텍스트 자료를 효과적으로 분석할 수 있게 한다. 그러나 벡터 공간 모델의 한계로 인해 기본적인 단어 임베딩 방법들은 모든 단어가 하나의 의미를 가지고 있다는 것을 가정한다. 다의어, 즉 하나 이상의 의미를 가진 단어가 실생활에서 존재 하기 때문에 Neelakantan 등 (2014)은 군집분석 기법을 이용하여 다의어의 여러 의미들에 해당하는 의미 임베딩 벡터를 찾기 위해 MSSG (multi-sense skip-gram)를 제안했다. 본 논문에서는 MSSG의 통계적 성능을 개선시킬 수 있는 변형된 MSSG 방법을 제안한다. 먼저, 가중치를 활용한 가중문맥 벡터를 제안한다. 나아가, 군집의 수, 즉 다의어의 의미 수를 자료에서 자동적으로 추정해주는 x-means 방법을 활용한 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 수행한 실증자료를 기반한 모의실험에서 제안한 방법은 기존 방법에 비해 우수한 성능을 보여주었다.

In recent years, word embedding has been a popular field of natural language processing research and a skip-gram has become one successful word embedding method. It assigns a word embedding vector to each word using contexts, which provides an effective way to analyze text data. However, due to the limitation of vector space model, primary word embedding methods assume that every word only have a single meaning. As one faces multi-sense words, that is, words with more than one meaning, in reality, Neelakantan (2014) proposed a multi-sense skip-gram (MSSG) to find embedding vectors corresponding to the each senses of a multi-sense word using a clustering method. In this paper, we propose a modified method of the MSSG to improve statistical accuracy. Moreover, we propose a data-adaptive choice of the number of clusters, that is, the number of meanings for a multi-sense word. Some numerical evidence is given by conducting real data-based simulations.

(게재일: 2021.06.30)
추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.

Recommender systems use data from customers to suggest personalized products. The recommender systems can be categorized into three cases; collaborative filtering, contents-based filtering, and hybrid recommender system that combines the first two filtering methods. In this work, we introduce and compare deep learning-based recommender system using autoencoder. Autoencoder is an unsupervised deep learning that can effective solve the problem of sparsity in the data matrix. Five versions of autoencoder-based deep learning models are compared via three real data sets. The first three methods are collaborative filtering and the others are hybrid methods. The data sets are composed of customers' ratings having integer values from one to five. The three data sets are sparse data matrix with many zeroes due to non-responses.

(게재일: 2021.06.30)
동적 치료 요법(dynamic treatment regimes; DTRs)은 다단계 무작위 시험에서 개인에 맞는 치료를 제공하도록 설계된 의사결정 규칙이다. 모든 개인이 동일한 유형의 치료를 처방받는 고전적인 방법과 달리 DTR은 시간이 지남에 따라 변할 수 있는 개별 특성을 고려한 환자 맞춤형 치료를 제공한다. 최적의 치료 규칙을 파악하기 위한 회귀 기반 알고리즘 중 하나인 Q-학습 방법은 쉽게 구현될 수 있기 때문에 더욱 인기를 끌고 있다. 그러나 Q-학습 알고리즘의 성능은 Q-함수를 제대로 설정했는지의 여부에 크게 의존한다. 본 논문에서는 고차원 데이터가 수집되는 DTRs 문제에 대한 다양한 이중강건 Q-학습 알고리즘을 연구하고 가중 최소제곱 추정 방법을 제안한다. 이중강건성(double-robustness)은 반응변수에 대한 모형 혹은 처리변수에 대한 모형 둘 중 하나만 제대로 설정되어도 불편추정량을 얻을 수 있음을 의미한다. 다양한 모의실험 연구를 통해 제안된 방법이 여러 시나리오 하에서도 잘 작동함을 확인하였으며 실제 데이터 예제를 통해 방법론에 대한 예시를 제시하였다.

Dynamic treatment regimes (DTRs) are decision-making rules designed to provide personalized treatment to individuals in multi-stage randomized trials. Unlike classical methods, in which all individuals are prescribed the same type of treatment, DTRs prescribe patient-tailored treatments which take into account individual characteristics that may change over time. The Q-learning method, one of regression-based algorithms to figure out optimal treatment rules, becomes more popular as it can be easily implemented. However, the performance of the Q-learning algorithm heavily relies on the correct specification of the Q-function for response, especially in observational studies. In this article, we examine a number of double-robust weighted least-squares estimating methods for Q-learning in high-dimensional settings, where treatment models for propensity score and penalization for sparse estimation are also investigated. We further consider flexible ensemble machine learning methods for the treatment model to achieve double-robustness, so that optimal decision rule can be correctly estimated as long as at least one of the outcome model or treatment model is correct. Extensive simulation studies show that the proposed methods work well with practical sample sizes. The practical utility of the proposed methods is proven with real data example.

(게재일: 2021.06.30)
은닉 마르코프 모델(hidden Markov model, HMM)은 은닉된 상태와 관찰 가능한 결과의 두 가지 요소로 이루어진 통계적 모형으로 확률론적 접근이 가능하고, 다양한 수학적인 구조를 가지고 있어 여러 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 특히 금융 분야의 시계열 데이터에 응용되어 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구는 HMM 이론을 국내 KOSPI200 주가지수와 더불어 NIKKEI225, HSI, S&P500, FTSE100과 같은 해외 주가지수 예측에 적용해 보고자 한다. 또한, 최근 인공지능 분야의 발전으로 인해 주식 가격 예측에 빈번하게 사용되는 서포트 벡터 회귀(support vector regression, SVR) 결과와 어떤 차이가 있는지 비교하여 살펴보고자 한다.

Hidden Markov model (HMM) is a statistical model in which the system consists of two elements, hidden states and observable results. HMM has been actively used in various fields, especially for time series data in the financial sector, since it has a variety of mathematical structures. Based on the HMM theory, this research is intended to apply the domestic KOSPI200 stock index as well as the prediction of global stock indexes such as NIKKEI225, HSI, S&P500 and FTSE100. In addition, we would like to compare and examine the differences in results between the HMM and support vector regression (SVR), which is frequently used to predict the stock price, due to recent developments in the artificial intelligence sector.

(게재일: 2021.06.30)
최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서 저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 대통령 연설 기록문과 신문기사 공공데이터를 활용하여 한글 단어들이 시간에 따라 어떻게 의미가 변화되어 가는지를 통계적 기법을 통해 발굴하였다. 이를 이용하여 한글의 통시적 변화 연구에 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 기존 언어학자나 원어민의 직관에 의해 연구되던 한글의 이론적 언어 현상 연구에서 벗어나 누구나 사용할 수 있는 공공문서를 통해 수치화된 값을 도출하고 단어의 의미변화 현상을 설명하고자 한다.

In recent years, as many people post their interests on social media or store documents in digital form due to the development of the internet and computer technologies, the amount of text data generated has exploded. Accordingly, the demand for technology to create valuable information from numerous document data is also increasing. In this study, through statistical techniques, we investigate how the meanings of Korean words change over time by using the presidential speech records and newspaper articles public data. Using this, we present a strategy that can be utilized in the study of the synchronic change of Hangeul. The purpose of this study is to deviate from the study of the theoretical language phenomenon of Hangeul, which was studied by the intuition of existing linguists or native speakers, to derive numerical values through public documents that can be used by anyone, and to explain the phenomenon of changes in the meaning of words.

(게재일: 2021.06.30)