행렬도에서 군집분석의 활용

최용석,김형영,Choi, Yong-Seok,Kim, Hyoung-Young 한국통계학회 2008 Communications for statistical applications and me Vol.15 No.1

행렬도 (biplot)는 이원표 자료행렬 (two-way data matrix)의 행과 열을 그래프에 동시에 나타내어 이들의 관계를 살피려는 다변량 그래프적 분석기법이다 (Gower와 Hand, 1996; 최용석, 2006, 1장). 그래프적 분석기법은 그 특성상 대용량 자료를 해석하는 데는 어려움이 따른다. 따라서, 자료를 효과적으로 줄일 수 있는 군집분석을 활용하여 원자료와 변수간의 행렬도가 아닌 각 군집과 변수간의 행렬도 분석을 수행함으로써, 기존의 행렬도에서 해석의 어려웠던 대용량 자료에 대한 해석이 가능하게 되며, 자료에 대한 정보를 쉽게 파악할 수 있는 장점을 가진다. Biplots are the multivariate analogue of scatter plots. They approximate the multivariate distribution of a sample in a few dimensions, typically two, and they superimpose on this display representations of the variables on which the samples are measured(Gower and Hand, 1996, Chapter 1). And the relationships between the observations and variables can be easily seen. Thus, biplots are useful for giving a graphical description of the data. However, this method does not give some concise interpretations between variables and observations when the number of observations are large. Therefore, in this study, we will suggest to interpret the biplot analysis by applying the K-means clustering analysis. It shows that the relationships between the clusters and variables can be easily interpreted. So, this method is more useful for giving a graphical description of the data than using raw data.

청소년의 기업가정신이 창업의도에 미치는 영향

최용석,강지원,한가록,이재은 대한경영학회 2016 대한경영학회 학술발표대회 발표논문집 Vol.2016 No.1

본 연구는 청소년의 기업가정신(위험감수성, 혁신성, 진취성)이 창업의도에 미치는 영향을 학업성적의 조절효과를 중심으로 실증분석하고 있다. 순천고등학교 3학년에 재학 중인 251명의 학생들을 대상으로 실증분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 청소년의 기업가정신 즉, 위험감수성, 혁신성, 진취성은 모두 창업의도에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 많은 선행연구들이 강조하는 것과 일치되는 결과로서 불확실한 상황을 견딜 수 있는 위험감수성이 높을수록, 기존의 틀을 탈피할 수 있는 혁신성이 높을수록, 그리고 미래지향적인 행동을 통해 새로운 기회를 창출할 수 있는 진취성이 높을수록 청소년의 창업의도 역시 높아진다는 것을 시사한다. 둘째, 학업성적의 조절효과를 검증한 결과 학업성적은 청소년들의 진취성과 창업의도 간의 관계를 부(-)의 방향으로 조절한다는 증거가 발견되었다. 즉, 청소년의 진취성이 창업의도에 긍정적인 영향을 미치지만 학업성적이 높을수록 그러한 긍정적인 경향은 약화된다는 것을 의미한다. 본 연구의 결과는 그동안 상대적으로 많은 관심을 받지 못했던 청소년 기업가정신에 관한 후속 연구를 진행함에 있어 의미 있는 이론적·실무적 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

고차원 정보와 스택-포인터 네트워크를 이용한 한국어 의존 구문 파서

최용석,이공주 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.7

Syntactic parsing is carried out to analyze a syntactic structure and resolve syntactic ambiguities in an input sentence. In general, the Korean language has relatively free word order and frequent omission of nouns such as subjects or objects. Therefore, dependency parsers are known to be suitable for parsing the Korean language. A stack-pointer network is a combination of a pointer network and internal stacks. The network reads and encodes a whole input sentence, and builds a dependency tree top-down in a depth-first fashion. In this paper, we employed a stack-pointer network for parsing the Korean language and utilized higher-order information to benefit from all the previously derived subtree structures. Experimental results revealed that the dependency parser with a sibling node as higher-order features led to Unlabeled Attachment Score(UAS) of 92.63% accuracy. 구문 분석은 문장의 구조를 이해하며 구조적 중의성을 해결하는 것이다. 일반적으로 한국어는 어순 배열의 자유도가 높고 문장 성분의 생략이 빈번한 특성이 있기 때문에 의존 구문 분석을 기반으로 한 연구가 주를 이루었다. 스택-포인터 네트워크 모델은 의존 구문 파서에 맞게 포인터 네트워크 모델을 확장한 것이다. 스택-포인터 네트워크는 각 단어에서 의존소를 찾는 하향식 방식의 모델로 기존 모델의 장점을 유지하면서 각 단계에서 이미 파생된 트리 정보도 사용한다. 본 연구에서는 스택-포인터 네트워크 모델을 한국어에 맞게 적용해보고 이와 함께 고차원 정보를 이용해서 트리 정보에 반영해본다. 모델의 실험 결과는 고차원 정보로 형제 노드를 반영하였을 때 UAS 92.63%의 정확도를 얻었다.

갈색날개매미충의 발육단계별 기주선호성

최용석,서화영,조신혁,황인수,이영수,박덕기,Choi, Yong-Seok,Seo, Hwa-Young,Jo, Shin-Hyuk,Whang, In-Su,Lee, Young-Su,Park, Deog-Kee 한국응용곤충학회 2017 한국응용곤충학회지 Vol.56 No.4

갈색날개매미충은 발육단계별로 선호하는 기주에 차이가 있었다. 약충기간에는 수목류에 서식하기 보다는 바람과 비 등의 환경적 요인에 의해 바닥으로 떨어진 약충들이 1년생 초종부터 관목류에 이르기 까지 다양한 식물체를 섭식하였으며 특히 공주시 팔봉산 산림 속의 경우 노린재나무, 노박덩굴, 화살나무, 엄나무, 두릅나무, 때죽나무, 멍석딸기, 복분자, 산딸기, 상수리나무, 산수유, 싸리나무, 자귀나무, 조록싸리, 철쭉, 영산홍을 선호하였다. 성충 출현 이후 홍성군 용봉산 조사에서 산란전기간의 성충은 주로 해바라기, 달맞이꽃, 까마중을 가장 선호하였고 산란기에 접어 들면서 이들 해바라기, 달맞이꽃, 까마중 같은 1년생 초종에서의 거의 볼 수 없었고 대부분은 산란을 위하여 수목류나 관목류의 목본류로 이동하는 양상을 보였다. 공주시 팔봉산 조사에서 산란기주는 주로 병꽃나무, 가죽나무, 갈참나무, 개모시, 고욤나무, 대추나무, 때죽나무, 매실나무, 벚나무, 조팝나무, 산딸기, 버드나무, 산철쭉, 층층나무 였다. 갈색날개매미충의 산란정도, 산란수, 성충수는 산림 속 음지보다는 양지에서 월등히 밀도가 높았으며 산란정도와 산란수의 경우 고도에 따른 차이는 없었으나 성충수는 고도가 낮을수록 발생량이 많았다. 본 결과는 갈색날개매미충의 발육단계별 선호기주에 관한 보고로서 특정 시기에 선호하기는 기주를 선발하였고 이러한 결과는 추후 갈색날개매미충 유인트랩식물개발에 도움을 줄 것으로 기대된다. We investigated the host preference of Ricania app. at different developmental stages to select the effective control methods. Ricania spp. at different developmental stages preferred different host plants. During the nymphal period, individuals moved to the bottom due to environmental factors such as wind and rain, rather than inhabiting trees, and fed on various plants ranging from 1 year-old herbaceous plants to shrubs. Especially, at Palbong Mt. in Gonju, Ricania spp. nymphs preferred Symplocos chinensis f. pilosa, Celastrus orbiculatus, Euonymus alatus, Kalopanax septemlobus, Aralia elata, Styrax japonicas, Rubus parvifolius, Ru. coreanus, Ru. crataegifolius, Quercus acutissima, Cornus officinalis, Lespedeza bicolor, Albizia julibrissin, L. maximowiczii, Rhododendron schlippenbachii and Rh. indicum. At Yongbong Mt. in Hongseong, Ricania spp. adults preferred herbaceous plants, such as Helianthus annuus, Solanum nigrum, and Oenothera biennis rather than trees during the pre-oviposition stage. Subsequently, as the oviposition season began, Ricania spp. adults were rarely found in H. annuus, S. nigrum, or O. biennis and appeared to migrate to the perennial trees and shrubs hosts to lay eggs. At Palbong Mt., the main laying hosts of Ricania spp. adults were Weigela subsessilis, Ailanthus altissima, Q. aliena, Boehmeria platanifolia, Diospyros lotus, Ziziphus jujubae var. inermis, St. japonicus, Prunus mume, P. serrulata var. spontanea, Spiraea prunifolia f. simpliciflora, Ru. crataegifolius, Salix koreensis, Ru. yedoense f. poukhanense, and Co. controversa. The degree of egg laying, number of egg masses and adult Ricania spp. were significantly higher in sunlit areas than in shaded areas, in addition, the lower the altitude, the more adults were present. This study contributes toward the development of traps that can attract and control Ricania spp. and reduce the density of Ricania spp. that disturb the ecosystem.

從業員持株制度에 관한 理論的 考察

崔容碩 京畿大學校 經營大學院 1991 最高經營者課程 經營硏究 Vol.3 No.-

3D 미디어 현황과 전망

최용석 한국애니메이션학회 2009 한국애니메이션학회 학술대회지 Vol.2009 No.11

자료(資料) : 등급료솔(等級料率)(Class Rate) 체계(體系)에 관하여

최용석 보험연구원 1991 보험금융연구 Vol.4 No.-

트랜스포머와 BERT로 구현한 한국어 형태소 분석기의 성능 분석

최용석,이공주 한국정보과학회 2020 정보과학회논문지 Vol.47 No.8

This paper introduces a Korean morphological analyzer using the Transformer, which is one of the most popular sequence-to-sequence deep neural models. The Transformer comprises an encoder and a decoder. The encoder compresses a raw input sentence into a fixed-size vector, while the decoder generates a morphological analysis result for the vector. We also replace the encoder with BERT, a pre-trained language representation model. An attention mechanism and a copying mechanism are integrated in the decoder. The processing units of the encoder and the decoder are eojeol-based WordPiece and morpheme-based WordPiece, respectively. Experimental results showed that the Transformer with fine-tuned BERT outperforms the randomly initialized Transformer by 2.9% in the F1 score. We also investigated the effects of the WordPiece embedding on morphological analysis when they are not fully updated in the training phases. 본 논문은 Transformer로 구현한 한국어 형태소 분석기를 다룬다. Transformer는 최근에 가장 널리 사용되는 sequence-to-sequence 모델 중 하나이다. Transformer는 인코더와 디코더로 구성되어 있는데 인코더는 원문을 고정된 크기의 벡터로 압축시키고 디코더는 이 벡터를 이용하여 형태소 분석 결과를 생성해 낸다. 본 논문에서는 또한 Transformer의 인코더를 BERT로 대체해 본다. BERT는 대용량의 학습데이터를 이용하여 미리 학습시켜 놓은 언어 표현 모델이다. 디코더에는 주의 메커니즘과 복사 메커니즘을 도입하였다. 인코더와 디코더에서의 처리 단위는 각각 어절 단위 WordPiece와 형태소 단위의 WordPiece를 사용하였다. 실험을 통해, BERT의 파라미터를 문제에 맞게 재조정했을 때의 성능이 Transformer를 임의의 값으로 초기화하여 사용했을 때에 비해 F1에서 2.9%의 성능 향상을 보임을 알 수 있었다. 또한 학습단계에서 충분히 학습되지 못한 WordPiece의 임베딩이 형태소 분석에 어떤 영향을 미치는지도 살펴보았다.

SAS, SPSS, MINITAB, 5-PLUS에서 다변량 R-기법의 비교

최용석,문희정 한국통계학회 2004 응용통계연구 Vol.17 No.1

본 소고에서는 통계 팩키지 사용자들에게 널리 알려진 SAS 8.1, SPSS 10, Minitab 13, 5-plus 2000을 대상으로 R-기법의 다변량 분석 중 주성분분석, 인자분석의 입력 자료 형태, 입력 옵션, 출력 형태를 비교하고 각 분석의 장단점을 정리하였다. 연구의 목적은 사용자들에게 가장 적합한 팩키지를 선택하여 R-기법 다변량 자료분석을 할 수 있도록 도움을 주는 데 있다. In this study, we compare multivariate R-techniques in the up-to-date versions of SAS, SPSS, Minitab and S-plus. The direct input method by typing in command is considered for SAS, while the menu-driven method is considered for SPSS, Minitab and S-plus. Comparison was made in terms of input data format, input option, charts and outputs.

통계상담을 통한 상담자와 상담 의뢰인의 만족도 평가

최용석,권대홍 고려대학교 대학원 통계학과 1986 통계상담 Vol.1 No.1