Un Estudio sobre la Evaluación de la Competencia Gramatical del Español por medio de la Prueba de Cloze

외국어를 가르치는 일은 외국어 문법을 가르치는 일과 동일시하던 시절이 있었다. 이때 주로 지배하였던 교수법은 문법, 번역 중심의 교수법이었다. 외국어 문법을 잘 배워서 번역위주의 독해에 이용하려고 했던 이 교수법은 언어와 문법을 동일시한 오류를 범하였다. 언어는 문법 이상의 것임을 간과하였던 것이다. 점차 시대가 변함에 따라 문법 위주의 언어의 정확성보다는 의사소통 위주의 유창성을 강조하는 의사소통 중심의 교수법이 도입되면서 우리나라 중고등학교의 외국어 수업은 문법위주의 수업보다는 독해나 회화, 청해 위주의 수업이 되었고 문법은 서자 취급을 받기에 이르렀다. 대학 수능시험 외국어 영역에서 문법을 묻는 문항수가 대폭 줄었고 학생들도 문법을 그리 중요시하지 않게 되었다..

음이항분포의 경험적 베이즈 추정 및 응용

학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 자연과학대학 통계학과, 2019. 2. 장원철.Data such as the number of accidents in a location and the number of children per women is characterized by the facts that one or a small number of observations are available in each subject and the observation values are nonnegative integers. When statistical inference is performed based on these types of data, empirical Bayes estimation methods based on Poisson distribution have been commonly used. However, the Poisson distribution has the limitation that the mean and the variance are the same. The negative binomial distribution and the zero-inflated Poisson distribution have the same support as that of the Poisson distribution, but with two parameters, a more flexible model fit is possible. In this thesis, we explore and compare various methods that fit the negative binomial distribution model and zero-inflated Poisson model in a situation where there is only one datum per a subject. We also applied them to some case studies including automobile insurance claims data and fatal traffic accidents data.특정 지역과 시간대에 일어난 사건의 수, 여성 1인당 자녀 수 등의 자료는 대상별로 관측치가 음 아닌 정수 형태로 하나밖에 없다는 특징이 있다. 이러한 자료를 바탕으로 통계적 추정을 할 때, 포아송 분포를 가정한 경험적 베이즈 추정 방식을 많이 사용해 왔다. 그러나 포아송분포는 평균과 분산이 항상 같다는 제약이 있다. 음이항분포와 0이 기대보다 많이 관측된 포아송분포는 모수가 두 개라는 점에서 보다 유연한 모형적합이 가능하다. 본 논문에서는 1인당 자료가 하나밖에 없는 상황에서 음이항분포 모형과 0이 기대보다 많이 관측된 포아송 분포 모형을 적합하는 다양한 방법을 탐구하고 비교해 보았다. 또한, 이를 보험 신고 자료와 교통사고 자료에 응용해 보았다.1 Introduction 5 2 Models 7 2.1 PoissonModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.1.1 Properties of PoissonModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 2.1.2 Estimation Strategies for PoissonModel . . . . . . . . . . . 8 2.1.3 Limitations of PoissonModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 2.2 Negative BinomialModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.1 Constant Shape ParameterMethod . . . . . . . . . . . . . . 10 2.2.2 Estimation Strategies for The Constant Shape Negative BinomialModel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 2.2.3 Conditional PriorMethod . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13 2.2.4 Estimation Stratigy for NB PriorModels . . . . . . . . . . . . 15 2.3 Zero-Inflated PoissonModeling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3.1 Zero-Inflated Poisson density . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 2.3.2 Estimation Strategy for Zero-Inflated PoissonModel . . . . 16 3 Simulations 17 3.1 Estimation and Inference . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.1 Beta Negative Binomial . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 19 3.1.2 Gamma Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20 3.1.3 Zero-Infalted Poisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 3.1.4 UniformPoisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.1.5 Known UniformPoisson . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 4 Case Studies 24 4.1 Automobile Insurance Claims Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 4.2 Fatal Traffic Accidents Data . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 5 Conclusion 28 2Maste

Mucoadhesive Poly-γ-glutamic acid Nanomicelles and Drug Delivery Vector Use thereof

본 발명은 카르복실기 일부가 아민기로 치환된 폴리감마글루탐산과 친유성 화합물의 복합체로 구성된 나노마이셀에 관한 것으로, 더욱 자세하게는 카르복실기 일부가 아민기로 치환된 폴리감마글루탐산과 친유성 화합물의 복합체로 구성된 나노마이셀 및 이의 제조방법과 상기 나노마이셀의 점막 점착특성을 이용한 약물전달체에 관한 것이다. 본 발명에 따른 생체 유래 천연고분자인 폴리감마글루탐산을 기반으로 한 나노마이셀 약물전달체를 점막 부위의 약물전달 분야에 활용함으로써, 약물의 생체 안정성 및 유효성 등을 향상시킬 수 있다.ope