이 연구에서는 식중독 발생건수를 원인물질별로 나눈 자료와 합한 자료를 별개로 분석하여 예측값을 유도한 후 계층구조를 만족하도록 하는 계층 시계열 예측에 대해 알아본다. 원인물질별 식중독 방생건수는 영과잉 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형으로 분석하고 합한 식중독 발생건수 포아송 회귀모형과 음이항 회귀모형으로 분석한다. 계층 시계열 예측을 위해 최적결합 중 하나인 Wickramasuriya 등 (2019)의 MinT 추정이 사용되었다. 계층조정 과정에서 발생한 음의 예측값은 0으로 수정하고 나머지 최하위 변수에 가중치를 곱해 계층구조를 만족시킨다. 실증분석 결과를 보면 원인물질별 예측에서는 계층조정을 한 결과와 하지 않은 결과에 차이가 거의 없었으나 주요, 기타 및 전체에 대한 예측에서는 계층조정 한 결과가 대체로 우수한 것으로 나타났다. 중요한 것은 계층조정을 하지 않으면 최하위 변수의 예측빈도가 주요나 기타의 예측빈도 보다 큰 경우도 발생하지만 제안된 방법을 적용하면 계층구조를 이루는 예측값을 얻을 수 있다.
최근 수산물 유통 및 물류구조 합리화 방안의 일환으로 수산물 산지종합처리장 설립이 적극 추진되고 있으나 부지 선정을 위한 합리적 의사결정 모형이 마련되지 않고 있다. 이에 본 연구는 수산물 처리의 특성을 반영할 수 있는 평가 모형을 개발ㆍ제시한다. 모형 설계에는 평가 기준의 체계를 수립하고 적절한 평가 기법을 선택하는 과정이 포함된다. 평가 기준의 확립을 위하여 시설 입지와 관련된 문헌을 고찰하고 다차원적 접근법에 의한 계층적 체계화를 시도하였다. 체계화된 평가 기준에 따른 의사결정 대안의 평가 기법으로 주관적 판단의 계량화에 적절하다고 판단되는 계층분석과정(Analytic Hierarchy Process : AHP) 기법을 선택하여 평가 모형을 완성하였다. 모형 적용의 일부분인 기준 간 중요도 평가를 위한 실사를 수행하고, AHP에서 제공하는 계층 일관성 기준에 따라 신뢰성 있다고 판단되는 자료만을 분석에 사용하여 결과를 제시하였다.
각 개인이 발생하는 통행 행태와 이들 가구 구성원간의 연관관계 및 영향에 대한 이해는 활동기반모형의 궁극적 목표라 할 수 있는 미래의 활동패턴 예측의 가장 기본이 되는 연구사항이라 할 수 있다. 일반적인 회귀 모형의 경우 개인의 활동/통행 패턴을 알아내기 위하여 모집단으로부터 수집되는 개인자료는 가구라는 부분모집단으로 세분화되어 계층적 구조(Hierarchical structure)의 성향을 고려하지 못하고 있어, 그 결과는 편이된 추정치를 낳는다. 따라서, 본 연구에서는 계층적 구조를 갖고 있는 자료를 이용하여 다수준 모형(Multi-Level Model)을 사용하여 개인의 활동/통행 패턴 영향을 규명해내고 활동/통행 패턴의 변화를 가구수준의 변동과 개인수준의 변동으로 나누어 분석하였다. 사용된 자료는 미국 Puget Sound 지역의 Transportation Panel 자료(PSTP)를 이용하였다. 분석 결과 개인의 통행사슬 발생모형에서 가구수준의 변동이 전체변동의 1/4를 차지하고 생계활동 지속시간 모형에서는 전체 변동의 1/8을 차지하는 등의 매우 큰 값을 나타내어 개인의 활동/통행 패턴 분석시 다수준 모형을 통한 분석의 필요성이 대두되었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제19권3호
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pp.507-516
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2012
시계열의 상관구조가 시점에 의존하며 주기적인 상관성을 보이는 계절성 시계열 자료에 대한 시계열 모형들이 비교 분석된다. 주기적 자기회귀이동평균 모형을 소개하고, 실증분석으로 주기적 상관성을 지닌 스위스 Arosa 지방의 성층권 오존 월별 시계열에 계층형 모형인 주기적 자기회귀이동평균 모형과 계절 누적자기회귀이동 평균 모형의 적합을 통하여 주기적 자기회귀이동평균 모형의 우월성을 비교한다.
본 연구의 목적은 전자기록의 계층구조와 유형을 조사 분석하고, 전자기록의 각 계층 중 관리에 가장 기본이 되는 계층인 기록철(records folder)의 관리방안을 제시하는 것이다. 이를 위해 영국의 "전자기록관리시스템을 위한 기능요건"을 기준으로 전자기록의 계층모형 및 기록철 관리방안을 분석하였다. 또한 이 표준에서 제시한 전자기록의 계층구조를 가상의 사례에 적용해봄으로써 각 계층의 의미를 분명히 설명하고자 하였다. 이러한 선진사례 분석을 토대로, 우리나라 분류체계에서 전자기록철의 개념 도입 시 고려해야할 점, 전자기록철의 개시와 종결 기준 설정, 전자기록권(part) 개념의 도입 등을 중심으로 시사점을 정리하였다.
이 연구의 목적은 복합운송주선업 전문가들의 의견을 통해서 우리나라 복합운송주선업의 전략적 발전방안을 우선순위별로 제시하는데 있다. 이를 위해 선행 연구들과 전문가들로부터 브레인스토밍(brainstorming)을 수행하여 20개의 세부평가요인을 도출하여 SWOT Matrix를 작성하고 3개 계층으로 계층분석구조를 구축했다. SWOT/AHP기법을 통해 이러한 계층구조를 분석한 결과 각 계층의 상대적 중요도와 SWOT그룹별 세부요인들의 최종 우선순위를 도출하였다. 그리고 분석결과를 토대로 우리나라 복합운송주선업의 전략적 발전방안을 우선순위 별로 제시하였다.
본 논문에서는 한국어의 전산처리를 위한 문법 모형 개발의 일부분으로 HPSG에 기반한 문법 모형의 개발을 시도한다. 문법 모형의 개발에는 ALE(Attribute Logic Engine)를 이용하며, 보문 구조와 보조 용언 구문을 분석하기 위한 사전구조 및 문법 규칙을 제시한다. 그리고 문의 종류 (Sentence Type:ST)와 문계(Sentence Level: SL), 시제, 존대 등을 분석해서 표상하기 위한 유형 계층 및 어휘부, 문법 규칙, 문법 원리 등을 제시한다.
교통사고발생시 사고 심각도에 영향을 미치는 요인과 그 관계를 이해하는 것은 기하구조나 환경 측면에서 교통사고 발생을 예방하고 운전자와 사고 차량의 특성을 이해하는데 도움을 준다. 본 연구에서는 계층 이항 로지스틱모형에 의해 고속도로 교통사고 심각도에 영향을 미치는 요인을 파악하고 영향변수 간 차이를 나타내는 비교위험도(odds ratio)를 도출하였다. 사고 심각도는 인명피해와 차량피해로 구분하여 사망사고모형과 차량완파사고모형을 구축하였다, 종속변수는 사망자 발생과 완파차량 발생 여부이며, 각각 사고-탑승자, 사고-차량의 2수준 계층구조를 적용하였다. 추정 결과 설명변수의 고정효과는 두 모형이 유사한 결과를 보이나 종속변수의 속성에 따라 차별화된 결과를 나타내기도 하였다. 본선과 진출입부에서의 사고가 가장 위험하며, 중앙선 침범과 통행위반, 과속 사고의 상해나 차량 파손 위험도가 높고, 충돌사고와 추돌사고, 화재 사고의 피해가 크다. 사고 심각도는 노면 상태나 시야 조건 등 외부환경에 영향을 받으나 기하구조 조건은 관련이 없다.
국민연금 노령연금 수급자를 대상으로 소득계층별 차별 사망력과 기대여명을 산출하고, 그 결과를 반영하여 노령 연금 수급자의 수급부담구조를 분석하였다. 분석을 위해 노령연금 수급자의 소득계층에 대한 구분은 생애평균소득을 기준으로 3분위로 세분화하였으며, 사망확률 추정을 위해서 사용된 함수는 고연령 사망확률 추정에 주로 사용되는 gompertz모형을 사용하였다. 산출된 기대여명을 이용하여 소득계층별로 생애 총 연금급여액 규모를 추정함으로서 수익비, 내부수익률 및 후세대 부담전가량 분석의 정확성을 높이는데 기여하였다. 기대여명 추정 결과 60세 남자의 기대여명은 약 23.10년이며, 소득계층별로는 21.69~24.63년의 차이를 보이고 있다. 60세 여자의 기대여명은 약 28.84년이며, 소득계층별로는 27.63~29.81년의 차이를 보이고 있다. 즉 하위소득계층의 기대여명의 경우 소득계층을 통합한 경우의 기대여명보다 1.21~1.41년 낮게 추정되었으며, 상위 소득계층의 경우에는 0.97~1.53년 높게 추정되었다. 산출된 기대여명을 사용하여 수익비를 분석한 결과 하위 소득계층의 경우 약 2.68~4.83% 낮게 분석되었으며 상위 소득계층의 경우에는 2.07~4.98% 높게 분석되었다. 내부수익률은 하위 소득계층의 경우 약 0.00~0.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 0.03~1.73% 높게 분석되었으며, 후세대 부담전가량은 하위 소득계층의 경우 약 3.00~5.74% 낮고 상위 소득계층의 경우에는 2.53~9.68% 높게 분석되었다. 분석 결과는 노령연금 수급자에 대한 소득계층별 기대여명 추정을 통해 나타난 수급부담구조 분석의 결과로서, 기존의 소득계층별 기대여명을 고려하지 않은 시뮬레이션 분석과는 차별성이 있으며, 소득재분배 효과가 있는 국민연금 노령연금 수급자의 수급 부담구조분석 결과에 대한 대표성을 지닌다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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