기술 지표 및 도구

마지막 업데이트: 2022년 1월 11일 | 0개 댓글
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자동차 동력계 새로운시장 조사를 통해 2028 년에 대한 통찰력 제공

자동차 동력계는 자동차 동력, 출력, 여러 작업 조건에서의 배기 가스 지표 및 연료 소비를 측정하는 특수 기계입니다. 자동차 동력계에서 얻은 물리적 매개변수의 결정은 차량의 성능과 수리 목적을 평가하는 데 매우 중요합니다.

이 고유 한자동차 동력계시장 보고서는 시장의 제한 사항과 예측 단계에서 특정 영역에 미치는 영향을 다룹니다. 작업하는 주요 기여자에게 실행 가능한 키를 제공합니다. 이 보고서는2022년부터2028년까지 예측 기간 동안 시장의 성장을 방해하는 다양한 요인을 강조합니다. 시장 성장을 늦추는 측면에 대한 일반적인 질적 연구가 보고서에 나와 있습니다. 이자동차 동력계시장 보고서는 또한 시장의 주요 업체에 대한 향후 기회에 대한 정보를 제공합니다.

아시아 태평양 지역은 세계에서 가장 빠르게 성장하는 자동차 시장이며 이 지역의 자동차 동력계에 대한 수요도 빠르게 증가할 것입니다. 예측 기간 동안 사회 경제적 조건이 개선되고 가처분 소득이 증가하면 이 지역 자동차 동력계 시장의 성장이 크게 촉진될 것입니다.

차량 검사 및 유지 보수 활동에 대한 안전 인식의 증가와 지속적인 수요는 자동차 동력계 시장의 성장을 촉진했습니다. 또한 인구 증가와 경제 수준 향상으로 인해 자동차 수요도 촉진되어 자동차 동력계 시장의 발전을 더욱 촉진했습니다.

자동차 동력계 글로벌 시장의 주요 기업은 다음과 같습니다.
D2T
Meidensha
SGS
Mustang Dynamometer
HORIBA
Maturo
Sierra
SAKOR
Froude Hofmann
NTS
AVL
Robert Bosch
Delphi
Schenck RoTec
Rototest International
Dynojet
SuperFlow
Vtechdyno
Taylor Dyno
Shenzhen Cosber
POWERLINK
KAHN

애플리케이션 별 시장 세그먼트 :
대형 상용차
경 상용차
승용차
다른

유형 개요 :
자동차 섀시 동력계
자동차 엔진 동력계

2022 년부터 2028 년까지이 연구는 북미, 유럽, 아시아 태평양 및 라틴 아메리카, 중동 및 아프리카와 같은 지역과 국가 수준을 포함하는 글로벌 지역의 매출 성장을 예측하고 COVID-19를 다룹니다. 시장에 미치는 영향과 각 하위 세그먼트의 현재 시장 동향에 대한 개요. 이 연구와 연구는 또한 거시 경제 지표, 모 시장 패턴 및 지배적 측면뿐만 아니라 유형, 세그먼트 및 최종 용도별 시장 매력도에 대해 자세히 기록합니다. 다양한 시장 요인이 시장 부문에 미치는 질적 영향도 연구에서 매핑됩니다. 이 보고서는 시장 전문가의 직접적인 지식, 수치 및 정성 분석, 업계 전문가 및 가치 사슬 전반의 참가자의 피드백을 기반으로 제공됩니다.

시장 경쟁력, 회사 방법, 중요한 비즈니스 모델 및 전체 시장 환경에 대한 모든 관련 데이터를 제공함으로써 이자동차 동력계시장 보고서를 통해 비즈니스 운영자는 확실히 창의적이고 최신 정보를 유지할 수 있습니다. 제공되는 확실한 측정은 새로운 경쟁자가 시장 산업을 성장시키는 데 상당히 도움이 될 것입니다. 규정 준수 문제와 잠재적인 기회를 전체적으로 다룹니다. 또한 주요 업체의 전략, 주요 가격 구조, 마케팅 방법 및 시장 분석을 포함하여 경제 발전에 영향을 미치는 몇 가지 필수 요소에 대해 설명합니다.

목차
1. 글로벌 자동차 동력계 이그제큐티브 요약
1.1 소개
1.2 마켓 파노라마, 2022
2 코로나 바이러스의 영향
2.1 자동차 동력계2028년까지의 전망 – 당초 예측
2.2 자동차 동력계2028년까지의 전망-COVID-19 영향을 받는 예측
2.3 업계에 미치는 영향
3 생산성과 수익성을 높이기 위한 전략적 분석
3.1 잠재적인 시장 추진력과 기회
3.2 새로운 도전과 전략
3.3 단기 및 장기 자동차 동력계 시장 동향
4가지 주요 추론
5 시장 개요
5.1 현재 시장 시나리오
5.2 포터의 다섯 가지 힘 분석
5.2.1 공급업체의 협상력
5.2.2 소비자의 협상력
5.2.3 신규 진입자의 위협
5.2.4 대체 제품 및 서비스의 위협
5.2.5 산업 내 경쟁력 있는 경쟁
6 글로벌 자동차 동력계 시장 – 최근 동향
6.1 자동차 동력계 시장 뉴스 및 개발
6.2 자동차 동력계마켓딜랜드스케이프
7 자동차 동력계 기술 지표 및 도구 원재료 및 비용 구조 분석
7.1 자동차 동력계 주요 원재료
7.2 자동차 동력계 주요 원재료의 가격 동향
7.3 자동차 동력계 원재료의 주요 공급업체
7.4 자동차 동력계 원재료 시장 집중률
7.5 자동차 동력계 비용 구조 분석
7.5.1 자동차 동력계 원재료 분석
7.5.2 자동차 동력계 인건비 분석
7.5.3 자동차 동력계제조비 분석
8 글로벌 자동차 동력계 가져오기 및 내보내기 분석(상위 10개국)
8.1 글로벌 자동차 동력계 지역별 가져오기(상위 10개국) (2017-2028)
8.2 글로벌 자동차 동력계지역별 수출(상위 10개국)(2017-2028)
9 2022년까지 유형 및 애플리케이션별 글로벌 자동차 동력계 시장 전망
9.1 글로벌 자동차 동력계 유형별 소비 및 성장률(2017-2022)
9.2 글로벌 자동차 동력계 애플리케이션별 소비 및 성장률(2017-2022)
10 지역 및 국가별 자동차 동력계 시장 분석 및 2022년까지 전망
11 글로벌 자동차 동력계 경쟁 분석
12 2028년까지의 타입과 어플리케이션별 글로벌 자동차 동력계 시장 전망
12.1 글로벌 자동차 동력계소비 예측과 유형별 성장률(2022-2028)
12.2 글로벌 자동차 동력계 애플리케이션별 소비 예측 및 성장률(2022-2028)
13 개국별 자동차 동력계 시장 분석과 2028년까지 전망
14 결론

자동차 동력계 시장 대상 :
– 자동차 동력계 제조업체
– 자동차 동력계 거래자, 유통 업체 및 공급 업체
– 자동차 동력계 업계 협회
– 제품 관리자, 자동차 동력계 업계 관리자, 업계 최고 경영진
– 시장 조사 및 컨설팅 회사

이 시장 조사는 제품 포트폴리오의 향상에도 도움이됩니다. 또한 회사 효율성을 개선하기위한 새로운 아이디어, 기술 및 도구에 대해서도 설명합니다. 또한 마케팅 전략 및 목표와 함께 비즈니스 성과를 평가하는 방법에 대한 정보도 포함되어 있습니다. 이 시장 조사는 회사의 성장과 비즈니스 관행의 공식화를 지원합니다. 가격 동향, 판매량, 가격 구조, 시장 점유율 및 시장 개발과 같은 비즈니스 및 시장 관련 주제에 대한 포괄적 인 데이터가 포함되어 있기 때문에이 시장 조사는 업계 플레이어가 시장에서 유지할 수있는 완벽한 가이드 역할을합니다. 이 시장 보고서는 또한 분류되고 강조되는 시장 환경에 대한 정보를 제공합니다. 이 시장 분석은 또한 각 국가 및 지역에서 산업 성장의 질적 및 양적 구성 요소를 식별합니다.

2022-2028년까지 글로벌 의료 수술 도구 시장 분석, 기술 연구 및 비즈니스 지침

2022년 글로벌 의료 수술 도구 시장에 대한 최신 연구에는 시장 규모에 대한 포괄적인 이해를 제공하기 위한 주요 통계 및 분석 데이터가 포함되어 있습니다. 점유율, 성장, 추세, 수요, 최고의 플레이어, 산업 개요, 기회, 가치 주기, 최종 사용자, 기술, 유형, 응용 프로그램 및 2028년까지의 예측.글로벌 의료 수술 도구 시장” 2022-2028 산업 연구에서 ## # 시장의 성장 가능성과 비즈니스 전술, 판매량 및 의료 수술 도구 산업의 최근 개발 측면에서의 위험.

의료 수술 도구 조사 연구에서는 제품 출시 이벤트, 의료 수술 도구 업계 뉴스, 성장 동인, 어려움 및 투자 범위와 같은 사실을 철저히 조사했습니다. 연구 조사는 다양한 접근 방식과 분석을 사용하여 시장 규모를 조사합니다. 신뢰할 수 있고 심층적인 시장 정보를 제공하기 위해 더 나은 이해를 위해 시장의 다양한 요소를 다룹니다.

연구의 자료는 연구원들이 1차 및 2차 접근 방식을 사용하여 편집했습니다. 이 연구의 목표는 소비자가 업계에 대해 더 많은 정보를 얻고 더 정확하고 명확하게 이해할 수 있도록 돕는 것입니다. 글로벌 시장 성장 연구에는 개발 동향, 경쟁 환경 분석, 투자 계획, 회사 전략, 기회 및 국제 시장의 주요 지역 개발 상태가 포함됩니다.

유형 세그먼트에는 다음이 포함됩니다.

  • X선 기반 장비
  • 분자 영상 장비
  • 자기 공명 영상(MRI) 장비
  • 초음파 영상 장비

애플리케이션 부문에는 다음이 포함됩니다.

지역 분석에는 다음이 포함됩니다.

  • 북미(미국, 캐나다 및 멕시코)
  • 유럽(독일, 프랑스, 영국, 러시아, 이탈리아 및 기타 유럽)
  • 아시아- 태평양(중국, 일본, 한국, 인도, 동남아시아 및 호주)
  • 남아메리카(브라질, 아르헨티나, 콜롬비아 및 기타 남아메리카)
  • 중동 및 아프리카( 사우디아라비아, UAE, 이집트, 남아프리카 및 기타 중동 및 아프리카)

보고서에 포함된 회사 프로필은 다음과 같습니다.

  • Medtronic
  • Zimmer Biomet Holdings
  • Smith & Nephew
  • Stryker
  • Alcon Laboratories
  • 수상
  • Boston Scientific
  • B. Braun Melsungen
  • KLS Martin(kLS)
  • Johnson and Johnson
  • Siemens Healthcare
  • GE Healthcare
  • 히타치 Medical Corporation
  • Toshiba Corporation

전문가들은 글로벌 의료 수술 도구 시장 조사에서 코로나19 전후의 영향에 대해 논의했습니다. 이 보고서는 위기 기간 동안 달성한 금융 및 시장 개발의 이점과 단점에 대해 설명합니다. 심각한 경제 침체에도 불구하고 의료 수술 도구 Market은 회복을 위해 새로운 방법을 채택하고 새로운 개발 기능을 개발했습니다. 지역 및 전세계 규모 모두에서 시장은 살아남기 위해 다양한 자금 출처와 비즈니스 전술을 모색하기 시작했습니다.

보고서 사용자 정의:

이 보고서는 고객의 요구 사항을 충족하도록 사용자 정의할 수 있습니다. 귀하의 요구에 맞는 보고서를 받을 수 있도록 당사 영업팀([email protected])에 문의하십시오. 연구 요구 사항을 공유하려면 +1-201-465-4211로 당사 기술 지표 및 도구 경영진과 연락할 수도 있습니다.

기술 지표 및 도구

보고서명(영문) Study on development of national norms and indicators for mathematics affective domains of NAEA

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이 연구에서는 학업성취도 평가에서 개발된 정의적 특성의 측정 도구를 통해 산출되는 결과를 지속적으로 모니터링하고 체계적으로 관리하기 위해 먼저, 표준화된 모집단 규준(Norms)을 마련하여 규준참조적인 해석 방안을 수립하고자 하였다. 즉, 2016년 규준집단을 토대로 정의적 특성 측정 결과의 규준표 개발을 통해 학생들의 정의적 특성 성취 결과에 대한 변화 추이 분석을 위해 다양한 의미를 포함하는 지표를 개발하고 이를 적용하여 우리나라 학생들의 정의적 특성의 현황을 파악하고자 한다. 또한, 준거참조적인 해석 방안 및 이에 대한 가능성을 도출하여 정의적 특성 측정 결과의 상세화를 도모하고 배움을 즐기는 수학교육 실현을 위한 교육 정책과 정의적 특성 함양을 모색하기 위한 기초자료를 제공하고자 하였다.

□ 학업성취도 평가 수학과 정의적 영역의 측정 및 규준과 지표
이 연구는 이광상 외(2016)의 추후연구로 이광상 외(2016)에서 개발한 수학과 정의적 영역의 측정도구와 개발 절차를 제시하였다. 이와 같이 개발된 측정도구는 학업성취도 평가 표집 시행에 적용하였으며, 이를 통해 측정 도구의 타당성, 신뢰도 등을 점검하여 최종 문항을 선정하고 규준과 지표를 개발하였다.
이론적 배경으로 규준의 정의와 개발 절차를 개관하였는데, 규준은 특정한 모집단 내에서 개인의 상대적 위치를 설명해 주는 자료로 학생의 수행 수준에 기반이 되는 참조집단의 통계치에 대한 개념으로 정의할 수 있다. 또한 지표는 실증적 정의적으로 준거와 관련된 요인이나 변수 또는 관찰 결과로 평가대상의 속성 등을 표현하는 지수나 척도를 의미한다. 규준과 지표는 각 모집단 내에서의 상대적 위치뿐 아니라 참조 집단의 점수분포에 기초하여 학생의 능력수준을 파악할 수 있게 도와주며, 측정 요소별 강약점에 대한 해석을 가능하게 한다. 규준의 제작은 먼저 규준집단을 결정하고, 검사 점수의 통계량을 결정한다. 그리고 이어서 표집 오차의 허용 범위를 결정한 후 표본을 선정하고 자료를 수집하며, 유용한 하위 집단의 기술통계량을 산출한 이후 규준점수를 선택하는 과정이 진행된다. 검사 특성과 연구 맥락에 따라 규준을 제작하는 절차에 대해 학자들 사이에 다소 차이가 있을 수 있으나, 일반적으로 이 연구에서 제시된 절차에서 크게 벗어나지 않으며, 지표는 규준기반, 또는 특정 척도에서의 준거를 기반으로 산출이 가능하다.

□ 수학과 정의적 영역 측정도구의 타당화 및 지표 개발
수학과 정의적 영역 지표 개발을 위해 사용한 정의적 영역 측정 도구의 양호도를 검증하였다. 2016년 학업성취도 표집 평가에서 사용된 정의적 영역 측정 도구는 자신감, 가치, 흥미, 학습의욕의 4개 구인으로 구성되어 총 20개 문항을 포함하고 있었다. 정의적 영역 측정 도구의 양호도 검증을 위하여 4개 구인을 전제로 한 요인분석을 실시하고 각 구인별 신뢰도를 산출하였다. 분석 결과 가치 구인을 측정하는 ‘나는 원하는 대학에 들어가기 위해 수학을 잘해야 한다고 생각한다’ 문항과 흥미를 측정하는 ‘나는 수학 수업시간이 기다려진다’ 문항의 타당도와 신뢰도가 낮게 나타나 해당 문항을 삭제하였다. 해당 문항을 삭제한 요인 구조에 대하여 구조방정식 모형 분석을 실시한 결과 해당 문항을 삭제하지 않은 모형보다 모형 적합도가 더 높게 나타났다. 따라서 수학과 정의적 영역 지표 개발을 위한 정의적 영역 측정 문항은 자신감 5개 문항, 가치 5개 문항, 흥미 4개 문항, 학습의욕 4개 문항을 포함하여 총 18개 문항으로 선정되었으며 이러한 문항들의 타당도와 신뢰도는 매우 양호한 결과를 나타냈다.
규준표 개발을 위해 규준집단을 학교급별 모집단으로 선정, 규준표의 통계량을 백분위와 T점수로 선정하여 개발하였다. T점수는 원점수를 정규화한 후 선형변환을 통해 산출하였으며, 정규분포화 된 상태에서의 백분위를 산출하였다. 수학과 정의적 영역 지표는 학생들의 상대적인 위치를 파악 할 수 있는 규준참조 지표와 특정 준거에 대한 의미를 부여하는 준거참조 지표의 개발 방안을 제시하였다. 먼저, 규준참조 지표의 경우 규준표를 기반으로 수학과 정의적 영역 및 각 하위구인별 원점수, T점수의 분포와 각 점수대별 분포, 변별도 등을 고려하여 상위 25%에 포함된 점수대는 ‘높음’, 하위 25%에 포함된 점수대는 ‘낮음’, 중간에 위치한 점수대는 ‘보통’으로 산출하였다. 리커트 척도를 기반으로 한 준거참조 지표는 정의적 영역 및 하위영역별로 리커트 척도(0~3점)에서 1점 미만은 낮음, 1점 이상 2점 미만은 보통, 2점 이상은 높음으로 구분하였다. 정의적 영역의 지표 내용은 자신감, 흥미, 가치, 학습의욕과 관련된 내용을 통합해 진술하였으며, 지표의 ‘높음’은 수학 학습에 대한 자신감과 흥미, 의욕이 높고 수학의 가치를 바르게 인식하는 것을 의미하며, ‘보통’은 수학 학습에 대한 자신감과 흥미, 의욕이 보통이고 수학의 가치에 대해 인식하는 것을 의미한다. ‘낮음’은 수학 학습에 대한 자신감과 흥미, 의욕이 낮고 수학의 가치도 잘 인식하지 못한다는 내용이다. 추가적으로 이 연구에서는 중학교와 동일하게 고등학교 2학년을 규준으로 자신감, 가치, 흥미, 학습의욕의 4가지 하위 구인에 대한 규준표와 지표를 개발하여 제시하였다.

□ 2016 학업성취도 평가 수학과 정의적 영역의 현황
중학교 수학과 정의적 영역 및 하위영역별 실태를 파악한 결과 규준참조 지표에서는 약 22.6%의 학생이 정의적 영역이 높았고, 약 25.9%의 학생이 낮았다. 준거참조 지표에서는 정의적 영역이 높은 학생이 약 32.5%, 낮은 학생이 약 14.7%로 나타났다. 전반적으로 남학생, 국 공립학교 재학생, 수학 성취수준이 높은 학생이 정의적 영역 또한 전반적으로 높게 나타났다. 중학교 수학과 정의적 영역의 하위영역 중 다른 구인에 비해 학습의욕이 가장 높게 나타났으며, 자신감이 가장 낮게 나타났다. 고등학교 수학과 정의적 영역 및 하위영역별 실태를 파악한 결과 규준참조 지표에서는 약 23.6%의 학생이 정의적 영역이 높았고, 약 23.8%의 학생이 낮았다. 준거참조 지표에서는 정의적 영역이 높은 학생은 약 18.5%, 낮은 학생은 약 23.8%로 나타났다. 전반적으로 남학생, 대도시, 사립학교 재학생, 자사고 재학생, 성취수준이 높은 학생이 정의적 영역 또한 전반적으로 높게 나타났다. 고등학교 수학과 정의적 영역의 하위영역 중 다른 구인에 비해 학습의욕이 가장 높게 나타났으며, 자신감이 가장 낮게 나타났다.

□ 정책제언
이 연구에서는 학업성취도 평가 수학과 정의적 영역 측정 도구를 통해 산출되는 결과의 해석과 활용의 유용성, 관리의 체계성과 지속성을 위해 규준을 개발하고 이를 기반으로 지표를 산출하여 우리나라 학생들의 수학과 정의적 영역과 자신감, 가치, 흥미, 학습의욕의 실태를 살펴보고, 학업성취와의 관계를 분석하였다. 연구 결과를 토대로 학업성취도 평가 수학과 정의적 영역 설문 결과의 정교한 해석과 체계적인 관리를 위해 정의적 영역의 준거참조 기반 지표 개발 및 해석 방안과 국가수준과 단위학교수준에서 정의적 영역 관리 체제를 수립하기 위한 정책 제언을 제시하였다. 구체적으로 첫째, 수준설정을 통한 준거참조 지표 개발 방안을 제시하였고 실천전략으로 문항반응이론 기반 수준설정을 통한 지표 개발 및 해석 방안, 리커트 척도 기반의 수준설정을 통한 정의적 영역 지표 개발 및 해석 방안을 제시하였다. 둘째, 중 고등학교 통합 규준기반의 지표 개발 및 정의적 영역 성취 해석 방안을 제안하였으며, 셋째, 학업성취도 평가 전수설문과의 연계를 통한 단위학교에서의 정의적 영역 관리 체제 수립에 대한 실천전략으로 학업성취도 평가 전수설문과의 연계 및 전수설문 문항 확대, 단위학교 및 개별학생의 평가 결과 제시를 통한 정의적 영역 관리 체제 수립을 제시하였다. 넷째, PISA, TIMSS 등 국제 학업성취도 평가에서의 정의적 영역과의 연계를 통한 우리나라 학생들의 정의적 영역 관리 방안을 제안하였고, 다섯째, 수학과 정의적 영역의 학교급 및 지역규모별 맞춤형 지원 전락 수립에 대한 실천전략으로 학교급의 특성을 반영한 정의적 영역 함양 정책 추진, 지역별 특성을 반영한 맞춤형 정의적 영역 함양 정책 추진을 제안하였다.

Ⅰ. 서론 | 1
1. 연구의 필요성 및 목적 | 3
2. 연구 내용 | 5
3. 연구 방법 | 6

Ⅱ. 이론적 배경 | 7
1. 수학과 정의적 영역의 측정 | 9
2. 규준 및 지표 | 22

Ⅲ. 수학과 정의적 영역 측정 도구의 타당화 및 지표 개발 | 31
1. 수학과 정의적 영역 측정 도구 타당화 및 지표 개발을 위한 표집 | 33
2. 수학과 정의적 영역 측정 도구의 양호도 검증 | 37
3. 수학과 정의적 영역의 지표 개발 | 45

Ⅳ. 2016년 국가수준 학업성취도 평가 수학과 정의적 영역 현황 | 55
1. 중학교 수학과 정의적 영역 실태 | 57
2. 고등학교 수학과 정의적 영역 실태 | 67

기술 지표 및 도구

기계학습에서 모델이나 패턴의 분류 성능 평가에 사용되는 지표들을 다루겠습니다. 어느 모델이든 간에 발전을 위한 feedback은 현재 모델의 performance를 올바르게 평가하는 것에서부터 시작합니다. 모델이 평가해야하는 요소와 그 것을 수치화한 지표들, 그리고 관련 개념들에 대해서 다루도록 하겠습니다.

모델의 분류와 정답

모델을 평가하는 요소는 결국, 모델이 내놓은 답과 실제 정답의 관계로써 정의를 내릴 수 있습니다. 정답이 True와 False로 나누어져있고, 분류 모델 또한 True False의 답을 내놓 습니다. 그렇게 하면, 아래와 같이 2x2 matrix로 case를 나누어볼 수 있겠네요.

이제 각 case별로 살펴보겠습니다.

  • True Positive(TP) : 실제 True인 정답을 True라고 예측 (정답)
  • False Positive(FP) : 실제 False인 정답을 True라고 예측 (오답)
  • False Negative(FN) : 실제 True인 정답을 False라고 예측 (오답)
  • True Negative(TN) : 실제 False인 정답을 False라고 예측 (정답)

이러한 case별로 우리의 분류 모델의 성능을 어떻게 평가할 수 있을까요?

1. Precision, Recall and Accuracy

Precision, Recall, Accuracy는 논문에서도 사용하는 지표들이며 가장 눈에 익는 지표들입 니 다. 하지만 서로 헷갈리는 경우가 많으니, 제대로 정리할 필요가 있겠 습니 다. 우리는 모델이 예측한 다양한 경우를 생각해보며, 위의 2x2 matrix에 해당하는 것을 어떻게 지표화 할 것인지 고민해보겠습니다. 지표를 고민함과 동시에 실제 사례를 들어서 해당 지표를 왜 써야하는지도 함께 생각해보고자 합니다. 여기서는 한달 동안의 날씨를 예측하는 상황을 생각해보겠습니다. 날씨는 비가 오거나 맑거나 두 가지만 존재한다고 가정합니다.

1.1 Precision(정밀도)

정밀도란 모델이 True라고 분류한 것 중에서 실제 True인 것의 비율입니다. 즉, 아래와 같은 식으로 표현할 수 있습니다.

Positive 정답률, PPV(Positive Predictive Value)라고도 불립니다. 날씨 예측 모델이 맑다로 예측했는데, 실제 날씨가 맑았는지를 살펴보는 지표라고 할 수 있겠습니다.

1.2 Recall(재현율)

재현율이란 실제 True인 것 중에서 모델이 True라고 예측한 것의 비율입니다.

통계학에서는 sensitivity으로, 그리고 다른 분야에서는 hit rate라는 용어로도 사용합니다. 실제 날씨가 맑은 날 중에서 모델이 맑다고 예측한 비율을 나타낸 지표인데, 정밀도(Precision)와 True Positive의 경우를 다르게 바라보는 것입니다. 즉, Precision이나 Recall은 모두 실제 True인 정답을 모델이 True라고 예측한 경우에 관심이 있으나, 바라보고자 하는 관점만 다릅니다. Precision은 모델의 입장에서, 그리고 Recall은 실제 정답(data)의 입장에서 정답을 정답이라고 맞춘 경우를 바라보고 있습니다. 다음의 경우를 생각해보겠습니다.

"어떤 요소에 의해, 확실히 맑은 날을 예측할 수 있다면 해당하는 날에만 맑은 날이라고 예측하면 되겠다."

이 경우에는 확실하지 않은 날에는 아에 예측을 하지 않고 보류하여 FP의 경우의 수를 줄여, Precision을 극도로 끌어올리는 일종의 편법입니다. 예를 들어 한달 30일 동안 맑은 날이 20일이었는데, 확실한 2일만 맑다고 예측한다면, 당연히 맑다고 한 날 중에 실제 맑은 날(Precision)은 기술 지표 및 도구 100%가 나오게 됩니다. 하지만 과연, 이러한 모델이 이상적인 모델일까요?

따라서, 우리는 실제 맑은 20일 중에서 예측한 맑은 날의 수도 고려해 보아야합니다. 이 경우에는 Precision만큼 높은 결과가 나오지 않습니다. Precision과 함께 Recall을 함께 고려하면 실제 맑은 날들(즉, 분류의 대상이 되는 정의역, 실제 data)의 입장에서 우리의 모델이 맑다고 예측한 비율을 함께 고려하게 되어 제대로 평가할 수 있습니다. Precision과 Recall은 상호보완적으로 사용할 수 있으며, 두 지표가 모두 높을 수록 좋은 모델입니다.

1.3 Precision-Recall Trade-off

1. 3. 1 with Type 1, 2 error

이 table과 위 matrix는 같은 개념을 다르게 표현한 것 뿐입니다. 가설 검정에서도 Type 1 error와 Type 2 error는 서로 trade off 관계에 있다고 배웠습니다. 여기서 다시 짚고 넘어가보죠.

이 정의에 따라 Type 1, 2 error를 그림으로 살펴봅시다.

Image Source: https://stats.stackexchange.com/questions/211736/type-i-error-and-type-ii-error-trade-off

가설 검정 시에 어떤 상황에서 어떤 가설을 받아들일지의 기준이 필요합니다. 그래서, 그 기준으로써 critical region을 잡게 되는데 Type 1 error는 H0가 true일 때, reject H0일 확률, 즉, 미리 설정해둔 critical region의 표본을 뽑을 확률입니다. 위의 그림에서 Any mean이 기준점이고 H0 관점에서 빨간색 영역이 기각역이라고 볼 기술 지표 및 도구 수 있습니다. 그리고 이 기각역에 따라 Type 2 error도 정해집니다. 그림으로 보다시피 Any mean을 좌우로 조정하게되면 Type 1, 2 error의 크기가 변합니다. 하지만 둘다 커지거나 둘다 작아지는 경우가 없는 trade-off관계입니다.

다시 본론으로 돌아와서, Precision과 Recall은 TP를 분자로써 같이하고 분모에는 TP에 Type 1, 기술 지표 및 도구 2 error에 해당하는 FN, FP를 더하여 계산합니다. 이때, FN, FP는 각각 Type 1, 2 error에 있으므로 Precision과 Recall 또한 trade-off 관계에 있다고 할 수 있습니다.

1. 3.2 with Venn-diagram

A는 실제 날씨가 맑은 날입니다. 그리고 B는 모델에서 날씨가 맑은 날이라고 예측한 것입니다. 이때 b의 영역은 TP로 실제 맑은 날씨를 모델이 맑다고 제대로 예측한 영역입니다. 이러한 영역 상에서 Precision과 Recall은 다음과 같습니다.

모델의 입장에서 모두 맑은 날이라고만 예측하는 경우를 생각해봅시다. 그렇게 되면 TN(d)의 영역이 줄어들게 되고 그에 따라 FN(a)의 영역 또한 줄게 됩니다. 그러므로 Recall은 분모의 일부인 FN(a)영역이 줄기 때문에 Recall은 100%가 됩니다. 즉, 여기서 A⊂B인 관계를 형성합니다. 하지만, 주의할 것은 단순히 a의 영역만 줄어드는 것이 아니라 d의 영역과 a의 영역이 모두 c로 흡수된다는 것입니다. Precision의 경우에는 기존보다 FP(c)의 영역이 커져 Precision은 줄게 됩니다. 이해가 안된다면 다음 표로 이해해보겠습니다.

General Case에서 Recall은 20 / 50 = 40%, Precision = 20 / 60 = 33.3% 입니다. 그리고 분류모델이 모두 True라고 예측한 오른쪽의 case에서의 recall은 FN = 0이므로 100%이지만 그에 기술 지표 및 도구 따라 FP가 늘어서 precision은 20/100 = 20%가 되었습니다. 이처럼 precision과 recall은 모두 높은 것이 좋지만, trade-off 관계에 있어서 함께 늘리기가 힘듭니다.

1.4 Accuracy(정확도)

이제는 또 관점을 다르게 생각해봅시다. 사고의 확장이 빠른 사람들은 예상했겠지만, 위 두 지표는 모두 True를 True라고 옳게 예측한 경우에 대해서만 다루었 습니 다. 하지만, False를 False라고 예측한 경우도 옳은 경우입니다. 이때, 해당 경우를 고려하는 지표가 바로 정확도(Accuracy) 입니 다. 식으로는 다음과 같이 나타냅니다.

정확도는 가장 직관적으로 모델의 성능을 나타낼 수 있는 평가 지표입니다. 하지만, 여기서 고려해야하는 것이 있습니다. 바로 domain의 편중(bias)입니다. 만약 우리가 예측하고자 하는 한달 동안이 특정 기후에 부합하여 비오는 날이 흔치 않다고 생각해보죠. 이 경우에는 해당 data의 domain이 불균형하게되므로 맑은 것을 예측하는 성능은 높지만, 비가 오는 것을 예측하는 성능은 매우 낮을 수 밖에 없습니다. 따라서 기술 지표 및 도구 기술 지표 및 도구 이를 보완할 지표가 필요합니다.

1.5 F1 score

1.5.1 F1 score

F1 score는 Precision과 Recall의 조화평균입니다.

F1 score는 데이터 label이 불균형 구조일 때, 모델의 성능을 정확하게 평가할 수 있으며, 성능을 하나의 숫자로 표현할 수 있습니다. 여기서 단순 산술평균으로 사용하지 않는 이유는 무엇일까요? 우리가 평균 속력을 구할 때, 이 조화평균의 개념을 사용해 본 경험이 있을 것입니다. 조화평균의 본질에 대해 이해해보겠습니다.

1.5.2 조화평균의 기하학적 접근

조화평균은 기하학적으로 다음과 같이 표현할 수 있 습니 다. 서로 다른 길이의 A, B와 이 두 길이의 합만큼 떨어진 변(AB)으로 이루어진 사다리꼴을 생각해봅시다. 이 AB에서 각 변의 길이가 만나는 지점으로부터 맞은 편의 사다리꼴의 변으로 내린 선분이 바로 조화평균을 나타냅니다.

기하학적으로 봤을 때, 단순 평균이라기보다는 작은 길이 쪽으로 치우치게 된, 그러면서 작은 쪽과 큰 쪽의 사이의 값을 가진 평균이 도출됩니다. 이렇게 조화평균을 이용하면 산술평균을 이용하는 것보다, 큰 비중이 끼치는 bias가 줄어든다고 볼 수 있습니다. 즉, F1-score는 아래와 같이 생각할 수 있습니다.

2. 그 외 다른 지표들

이 외에도 모델의 성능을 측정하는 다양한 지표들이 존재합니다. 다음을 살펴봅시다.

2.1 Fall-out

Fall-ou t은 FPR(False Positive Rate)으로도 불리며, 실제 False인 data 중에서 모델이 True라고 예측한 비율입니 다. 즉, 모델이 실제 false data인데 True라고 잘못 예측(분류)한 것으로 다음과 같이 표현할 수 있 습니 다.

2.1 ROC(Receiver Operating Characteristic) curve

여러 임계값들을 기준으로 Recall-Fallout의 변화를 시각화한 것입니다. Fallout은 실제 False인 data 중에서 모델이 True로 분류한, 그리고 Recall은 실제 True인 data 중에서 모델이 True로 분류한 비율을 나타낸 지표로써, 이 두 지표를 각각 x, y의 축으로 놓고 그려지는 그래프를 해석합니다. 아래 예시를 보죠.

Image Source: https://www.medcalc.org/manual/roc-curves.php

curve가 왼쪽 위 모서리에 가까울수록 모델의 성능이 좋다고 평가합니다. 즉, Recall이 크고 Fall-out이 작은 모형이 좋은 모형인 것입니다. 또한 y=x 그래프보다 상단에 위치해야 어느정도 성능이 있다고 말할 수 있습니다.

2.2 AUC(Area Under Curve)

ROC curve는 그래프이기 때문에 명확한 수치로써 비교하기가 어렵 습니 다. 따라서 그래프 아래의 면적값을 이용합니다. 이것이 바로 AUC(Area Under Curve) 입니다. 최대값은 1이며 좋은 모델(즉, Fall-out에 비해 Recall 값이 클수록) 1에 가까운 값이 나옵니다.

화장품 및 세면 도구 시장은 2022-2026년 예측 기간 동안 민족 식품 제조업체의 개선을 통해 주도될 것입니다

화장품 및 세면 도구 시장 규모, 점유율, 가격, 동향, 보고서 및 예측 2022-2026은 구성 요소, 이미징 기술, 최종 용도 및 다음과 같은 주요 지역과 같은 세그먼트를 기반으로 시장을 평가하여 글로벌 화장품 및 세면 도구 시장에 대한 심층 분석을 제공합니다. 아시아 태평양, 유럽, 북미, 중동 및 아프리카 및 라틴 아메리카. 이 보고서는 업계의 최신 동향을 추적하고 전체 시장에 미치는 영향을 연구합니다. 또한 SWOT 및 Porter의 Five Forces 모델을 기반으로 화장품 및 세면 도구 시장을 분석하는 것과 함께 주요 수요 및 가격 지표를 다루는 시장 역학을 평가합니다.

Covid-19 발병에 따라 화장품 및 세면 도구 산업이 어떻게 발전 할 것인지이 보고서에서 자세히 분석됩니다.

시장에 대한 전체 론적 연구는 특정 국가의 인구 통계 조건 및 비즈니스주기에서 시장 별 미유 경제 영향에 이르기까지 다양한 요소를 고려하여 이루어집니다. 이 연구는 시장 패러다임의 지역 경쟁 우위와 주요 선수의 경쟁력있는 풍경에 따라 시장 패러다임의 변화를 발견했습니다.
The worldwide market for Cosmetics and Toiletries is expected to grow at a CAGR of roughly xx% over the next five years, will reach xx million US$ in 2023, from xx million US$ in 2017, according to a new GIR (Global Info Research) study.This report focuses on the Cosmetics and Toiletries in global market, especially in North America, Europe and Asia-Pacific, South America, Middle East and Africa. This report categorizes the market based on manufacturers, regions, type and application.화장품 및 세면 용품은 향수, 화장품, 탈취제, 크림, 로션 및 헤어 케어와 같은 제품을 참조하여 신체의 외관을 향상시키고 돌보는 데 사용됩니다.
최고 국가 별 화장품 및 세면 도구 시장 경쟁 제조자 / 주요 플레이어 데이터 프로파일 :

Procter & Gamble
,Unilever
,L’Oreal
,Estee Lauder
,Colgate-Palmolive
,Beiersdorf
,Johnson & Johnson
,Avon
,Shiseido
,Kao
,

유형에 따라 화장품 및 세면 도구 시장은 주로 다음으로 분리됩니다.
텔레비전의

응용 프로그램을 토대로 화장품 및 세면 도구 시장은 다음과 같습니다.
온라인 판매
오프라인 판매

화장품 및 세면 도구 시장 보고서의 범위 :
Global 화장품 및 세면 도구 Market Report는 전반적인 소비 구조, 개발 동향, 판매 모델 및 세계 단파 적외선 시장에서 최고 국가의 판매에 중점을 둡니다. 이 보고서는 글로벌 단파 적외선 산업, 시장 부문, 경쟁 및 매크로 환경의 유명 제공 업체에 중점을 둡니다.

지리적으로 다음 영역의 소비, 수익, 시장 점유율 및 성장률, 역사 및 예측 (2015-2026)의 상세한 분석은 5, 6, 7, 8, 9, 10, 13에서 다룹니다.
1. 북미 (미국, 캐나다 및 멕시코) (6 장 및 13 장의 덮개)
2. 유럽 (독일, 프랑스, 영국, 러시아 및 이탈리아) (7 장 및 13 장)
3. 아시아 태평양 (중국, 일본, 한국, 인도 및 동남아시아) (8 장과 13 장)
4. 남아메리카 (브라질, 아르헨티나, 컬럼비아 등) (10 장 및 13 장의 덮개)
5. 중동과 아프리카 (사우디 아라비아, 아랍 에미리아, 이집트, 나이지리아, 남아프리카)

보고서에서 답변 된 주요 질문 :
화장품 및 세면 도구 시장 성장률은 무엇입니까?
세계 화장품 및 세면 도구 시장을 운전하는 핵심 요소는 무엇입니까?
화장품 및 세면 도구 시장 공간의 주요 제조업체는 누구입니까?
화장품 및 세면 도구 시장의 시장 기회, 시장 위험 및 시장 개요는 무엇입니까?
화장품 및 세면 도구 시장 최고의 제조업체의 판매, 수입 및 가격 분석은 무엇입니까?
화장품 및 세면 도구 시장의 유통 업체, 거래자 및 딜러는 누구입니까?
Global 화장품 및 세면 도구 산업의 공급 업체가 직면 한 화장품 및 세면 도구 시장 기회와 위협은 무엇입니까?
화장품 및 세면 도구 산업의 유형과 응용 분야의 판매, 수입 및 가격 분석은 무엇입니까?
화장품 및 세면 도구 산업 지역의 판매, 수입 및 가격 분석은 무엇입니까?
주요 혜택

각 지역의 주요국은 개별 시장 수익에 따라 매핑됩니다.
시장 성장을 주도하고 제한하는 요소에 대한 포괄적 인 분석이 제공됩니다.
이 보고서에는 시장 내에서 현재의 연구 및 임상 발전에 대한 심층적 인 분석이 포함되어 있습니다.
핵심 플레이어와 최근 몇 년 동안의 핵심 개발이 나열됩니다.
그리고 더….

이 보고서는 글로벌 화장품 및 세면 도구 시장 시나리오에 대한 심층적 인 지식을 제공합니다.
시장 개관
지역별 시장 분석
시장 역학 및 회사 프로필, 비즈니스 개요
데이터 원본
연구 결과 및 결론
시장 동향 및 개발
선도 기업의 회사 프로필

www.wicz.com/story/46375584/Laser Collimating Len Market 2022 Industry Development Growth, Share, Outlook, Size, Trends, Manufacturers Analysis with Leading Regions and Countries Data | Market Growth Reports

www.wicz.com/story/46473957/Coated Graphite Market 2022 Industry Development Growth, Share, Outlook, Size, Trends, Manufacturers Analysis with Leading Regions and Countries Data | 99 Report Pages

wicz.com/story/46585234/Gf And Gfrp Composites Market Growth 2022 Growing Rapidly with Recent Industry Share, Trends, Demand, Revenue, Key Findings and Forecast Research Report 2025 with Leading Regions and Countries Data | 97 Report Pages


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