다차원 범주형 자료를 표준화된 링차트로 구현하면, 자료에 적합한 모형이 갖는 일차교호작용의 존재 유무를 파악할 수 있으며 또한 표준화된 조건부 링챠트를 통하여 동시에 두 개 이상의 일차교호작용의 존재유무를 발견할 수 있는데 3차원 자료에서는 최대 두 개의 일차교호작용항을, 그리고 4차원 자료에서는 최대 4개의 일차교호작용항의 존재를 파악할 수 있다.
다구찌에 의해서 개발된 파라미터 설계법에서는 교호작용효과를 무시하고 직교배열을 이용하여 실험을 분석하는 것이 일반적인 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 직교배열과 거의 유사한 통계적 성질을 가지면서 최소의 실험횟수로 2인자 교호작용까지 분석할 수 있는 실험계획을 제시하고, 이러한 계획법에 의해 파라미터 설계법을 분석하고 유의적인 2인자 교호작용까지 검출하는 방법을 제시하였다.
기후변화로 인한 수자원 전망은 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형 등 여러 전망 단계를 거쳐 이루어지며, 각 단계는 수자원 전망의 총 불확실성의 원천이 된다. 몇몇 연구를 통해 개별 전망 단계의 총 불확실성에 대한 상대적인 기여를 계량화하는 방법이 제안되었으며며, 이러한 분석을 불확실성 분해라고 한다. 불확실성 분해 분석은 큰 불확실성을 발생시키는 단계를 진단하고, 이를 반영한 불확실성 저감 계획을 수립할 수 있게 한다. 전망 단계 간의 교호작용은 불확실성 분해 시 고려되어야 하는 중요한 문제 중 하나이다. 본 연구는 교호작용 효과로 인한 불확실성을 계량화하고 이를 불확실성 분해에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 제안한 방법은 전망 단계별 불확실성을 주효과와 교호작용 효과를 모두 고려하여 계량화함과 동시에 총 불확실성에서 개별 전망 단계가 차지하는 상대적인 비중을 제시할 수 있다는 장점이 있다. 제안한 방법을 충주댐 유량 전망의 불확실성 분석에 적용하였다. 충주댐 유역의 불확실성 분석 결과 여름과 겨울 두 계절 모두에서 교호작용 효과의 불확실성은 주효과의 불확실성에 비해 그 크기가 작은 것으로 나타났다. 교호작용 효과를 고려하여 불확실성을 분해한 결과 배출 시나리오, 전지구적 순환모형, 상세화 기법, 수문 모형의 네 단계 중 여름철은 전지구적 순환모형의 불확실성이, 겨울철은 상세화 기법의 불확실성이 가장 큰 것으로 분석되었다.
본 논문에서는 PECVD를 이용하여 증착시킨 실리콘 산화막에 영향을 주는 파라미터 입력에 따른 박막의 특성을 평가하기 위하여 먼저 통계적 실험계획을 통해 산화막 특성에 유의한 영향을 미치는 요인을 분석하고, 분석된 결과를 이용하여 가장 유의한 교호작용을 신경망 모델링에서 입력파라미터로 포함시킴으로서 교호작용을 고려하지 않은 경우와의 학습결과를 비교하여 두가지 모델링 방법 중 교호작용을 고려한 신경망 모델의 경우가 PECVD의 물리적 현상을 더 명확히 설명할 수 있음을 확인했다.
미니탭(Minitab) 프로그램에 있는 실험계획법(Design of experiment)를 이용하여 박막실리콘 I-layer의 주효과 및 교호작용에 대한 연구를 실시하였다. I-layer의 주요 특성은 증착속도 및 전도도에 대하여 분석을 하였으며, 최종적으로 선택된 증착조건을 사용하여 비정질 실리콘 태양전지를 제조하여 확인 하였다. 실험설계는 2수준 5인자 완전설계요인법을 사용하였다. 분석결과 단막의 증착속도에 영향을 주는 주효과로는 Power와 E/S거리고 나타났으며, Power와 E/S거리, Power와 Pressure에서 큰 교호작용이 일어남을 확인 할 수 있었다. 암전도의 영향을 주는 주효과는 Sub. Temp.를 제외하고는 모두 영향을 주고 있었으며, 상당히 복잡한 교호작용을 이루고 있어 정확한 분석을 할 수는 없었다. 광전도도의 경우도 주효과에서 SiH4 flow rate를 제외하고는 모두 영향을 주고 있었으며, 복잡한 교호작용으로 정확한 분석이 어려웠다. 따라서 P-value를 분석하여 최종 R-제곱값이 증착속도는 97%이상의 높은 값을 얻었으나 전도도의 경우 최대차수 3차항으로 70~80%정도의 낮은 값을 얻었을 수 있었다. 낮은 값을 얻은 이유로는 실험설계시 몇몇 조건이 불안정한 plasma 상태로 인하여 전도도의 측정 편차가 커 분석오차가 높았을 것으로 추정된다. 암전도를 망소특성, 광전도도를 망대특성으로 광민감도 $10^5$으로 최적화 하여 비정질 태양전지를 만들어 평가한 결과 약 9%대의 광변환 효율을 얻을 수 있었으나 만족도 40%대의 낮은 값으로 향후 이와 관련한 더 정밀한 측정 및 분석이 요구된다.
본 연구에서는 트위터 상에서의 유명인과 트위터 이용자 사이에 이루어지는 트위터 매개 상호작용의 특성 및 감정 반응에 대해 탐색하였다. 이를 위해 유명인과의 트위터 매개 상호작용 유형을 '의사 교호작용', '정보 허브', 그리고 '팬덤' 등의 세 가지로 구분하였고, 유명인의 유형은 '연예인', '정치인', '전문인', 그리고 '블로거' 등의 네 가지로 분류하였다. 이렇게 구분된 트위터 매개 상호작용 및 유명인의 유형 범주에 따라 트위터 이용자들이 수행하는 트윗 행위의 특성을 분석 비교하였다. 또한 트위터 이용자들의 감정 반응을 나타내는 지표로 상정한 '이모티콘 이용'과 '감정 표현 제시' 빈도가 트위터 매개의 상호작용 유형 및 유명인 유형 범주에 따라 어떠한 차이가 있는지도 확인하였다. 분석을 위한 자료는 한국 트위터 공식 사이트를 통해 수집되었다. 공식 사이트를 활용하여 각 유형별 유명인에 대해 이루어진 트윗을 검색해 총 960개의 트윗을 수집하였고 각각의 트윗에 대한 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 트위터 이용자들의 의사 교호작용 트윗 형태는 정치인과 전문가 유형에 대해서 가장 빈번했고, 팬덤 성격의 트윗은 연예인 유형에 대해서 가장 현저했으며, 정보 허브를 표방하는 트윗은 블로거 유형에 대해서 제일 빈번하게 수행된 것을 알 수 있었다. 감정 반응과 관련해서는 팬덤 유형의 트위터 매개 상호작용에 있어서 이모티콘 이용과 감정 표현의 제시 빈도가 가장 현저했다. 또 유명인 유형 중에서는 연예인에 대한 트윗에서 감정 반응이 가장 현저하게 드러났으며 이모티콘 이용 빈도는 전문인의 경우가 그 뒤를 이었고, 감정 표현 사용은 전문인과 정치인 유형이 유사한 것으로 확인되었다.
본 논문에서는 부분균형배열을 이용하여 $2^t$ 요인 실험계획에서 최소의 실험횟수를 가지 고 2인자 교호작용까지 분석할 수 있고, 추정량의 분산-공분산행렬이 균형을 이루고 있는 실험계획법을 기술하였다. 그리고 제안된 실험계획법의 최적성을 검토하여 트레이스 최적실 험계획을 찾아보았다. 이러한 최소균형 Resolution V $2^t$요인 부분실험법은 직교배열을 이용하여 주효과만 분석하는 기존의 다구찌방법과는 달리 2인자 교호작용까지 분석하고자 할 때 효과적으로 사용될 수 있으며 그 응용방법을 검토하였다.
The design of experiment(DOE) with orthogonal arrays is adopted when the engineering design is needed in a discrete design space. In this research, a design process with orthogonal array is peformed to obtain the optimum design which satisfy the frequency target of the steering system. The optimum design is determined from the analysis of means(ANOM) and sensitivity information about design variables is evaluated by the analysis of variance(ANOVA). Interactions between design variables are investigated to achieve additivity which should be valid in using orthogonal array. It is shown that when strong interactions exist, the DOE process with orthogonal array considering interaction is introduced to find out optimum design.
일반적으로 자료의 효과 연속형인 경우 분산분석과 이산형인 경우 분할표 카이제곱 검정을 통계적 분석방법으로 사용한다. 다차원의 자료에서는 계층적 구조의 분석이 요구되어지며 자료간의 인과관계를 나타내기 위해 통계적 선형모형을 채택하여 분석한다. 선형모형의 구조에서는 자료의 정규성이 요구되어지며 일부 자료에서는 비 선형모형을 채택할 수도 있다. 특히, 설문조사 자료 구조는 문항의 특성상 이산형 자료의 형태가 많아 모형의 조건에 만족하지 않는 경우가 종종 발생한다. 자료구조의 차원이 높아질수록 인과관계, 교호작용, 연관성분석 등에 다차원 범주형 자료 분석 방법을 사용한다. 본 논문에서는 확률분포의 계산을 이용한 베이지안 네트워크 모형이 범주형 자료 분석에서 분석절차를 줄이고 교호작용 및 인과관계를 분석할 수 있다는 것을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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