This Study intends to analysis what 3 factors, which are indices of Capital, Labor and Distribution, really affect to Value-Added Productivity through Statistical Analysis. For this, We selected 12 indices of Value-Added from the edition of 'Annual report of Korean companies' published in 'Korea Investors Service., Inc', especially in parts of Chemicals and Chemical products of total 85 companies. Using this data, Multivariate Statistical Analysis such as Principal Component Analysis, Factor Analysis, Covariance Structure Analysis is taken for modeling the effect of 3 factor(Labor Productivity, Capital Productivity and the Index of Distribution) on Value-Added Productivity.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석(canonical correlation analysis)에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 최근에 최태훈과 최용석 (2008)는 2006년도 KLPGA 선수를 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군과 경기성적요인변수군간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하였다. 프로크러스티즈 분석(Procrustes analysis)은 두 형상(shape)의 유사성을 비교하는 데 사용되는 기법이다. 본 연구에서는 테니스 그랜드슬램대회의 선수특성요인변수군과 경기요인변수군에 대한 분석연구를 정준상관 행렬도를 적용하여 살펴보고 프로크러스티즈 분석을 통하여 행렬도 형상비교를 하였다.
다차원척도법은 개체간의 비유사성을 저차원 공간에 기하적으로 표현하기 위한 다변량 자료의 탐색적 분석기법이다. 그러나 일반적인 다차원척도그림에서는 개체들의 유사성 정보만이 표현될 뿐 변수와 관련된 정보가 나타나지 않기 때문에 그림의 해석 상에 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 범주형 자료를 다중표시행렬로 변환하고 Torgerson (1958)의 알고리즘에 의한 다차원척도법을 적용하여 개체들의 군집화 성향과 군집들의 상대적 크기를 다차원척도그림으로 시각화하였다. 그리고 Shin 등 (2015)의 분할법을 적용하여 범주형변수의 범주수준별 정보를 다차원척도그림 상에 투영하여 추가적인 정보를 표현하였다. 따라서 본 연구에서 제안하고자 하는 다차원척도그림을 이용하면 개체들의 유사성 정보와 함께 범주형변수들 사이의 연관성도 탐색할 수 있는 장점이 있다.
다변량 자료를 분석함에 있어 자료의 차원을 축소하는데 활용되는 중요한 툴 중 하나인 PCA 분석(주성분 분석, Principal Component Analysis)을 실시간으로 처리해야 하는 적용 분야가 최근 늘고 있다. PCA 분석에서는 표본 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 도출하는 것이 관건인데, 자료의 양이 방대하며 고차원인 경우 이를 실시간으로 수행하기에는 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해서 Erdogmus 등 (2004)는 일차 섭동 이론(first order perturbation theory)을 활용하여 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터를 추정하는 Recursive PCA 방법을 제안했다. 이 방법은 추가된 자료의 양이 많지 않은 경우는 상당히 정확하지만, 추가된 자료의 양이 많아짐에 따라 오차도 커진다는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 공분산 행렬의 고유값과 고유벡터가 가지고 있는 수학적 관계를 이용하여 Erdogmus 등 (2004)가 제안한 Recursive PCA 방법을 수정한 Modi ed Recursive PCA 방법을 제안하다. 또한, 모의 실험을 통해 Recursive PCA 방법과 Modi ed Recursive PCA 방법에서의 고유값과 고유벡터 추정값의 정확도를 비교해 보았으며 그 결과 기존 Recursive PCA 방법 보다 정확한 추정이 가능함을 확인할 수 있었다.
프로스포츠 선수들의 연봉은 선수들의 개인 성적과 팀에 대한 기여도 등으로 결정된다는 가정하에 프로농구와 프로야구 선수들의 전년도 성적으로 다음해 연봉을 예측 분석하였다. 분석에 있어서 data visualization 기법을 통해 변수사이의 관계, 이상점 발견, 모형진단등을 하였다. 다중선형회귀 모형(Multiple Linear Regression)과 트리모형(Regression Tree)을 이용해서 자료를 분석하고 모델간 비교를 했으며, Cross-Validation을 이용해서 최적모델을 선택하였다. 특히, 자동으로 변수선택을 하는 stepwise regression방법을 그냥 사용하기보다는 먼저 설명변수들 사이의 관계나 설명변수와 반응변수 사이의 관계등을 조사하고 나서 이를 통해 선택된 변수들을 가지고 stepwise regression과 regression tree 방법론을 이용해서 적절한 변수 및 최종 모형을 선택하였다. 분석결과, 프로농구의 경우에는 경기당 득점, 어시스트, 자유투 성공수, 경력 등이 중요한 변수였고, 프로야구 투수의 경우에는 경력, 9이닝 당 삼진 수, 방어율, 피홈런 수 등이 중요한 변수였고, 프로야구 타자의 경우에는 경력, 안타 수, FA(자유계약)유무 여부 등이 중요한 변수였다.
일반적으로 교차로에서의 보행자 사고는 대부분이 횡단보도에서나 횡단보도 주변에서 발생하는 것이 많다. 이것은 운전자의 안전의식부족뿐만 아니라 보행자들이 교통법규를 지키지 않기 때문이다. 교통사고는 운전자나 보행자를 막론하고 안전의식 수준 및 안전시설의 질적 수준과 밀접한 관련이 있다. 특히 횡단보도 위치와 관련한 정지선에 대한 기준이 없어서 횡단보도 전후에 정지선이 2개가 설치된 곳이 많아 차량간의 사고를 유발하고, 보행자는 보행동선을 단축하기 위해 횡단보도 주변횡단이라는 위험한 행태를 유발하지만 이에 대한 연구나 대안제시가 이루어지지 않고 있다. 본 연구는 요인분석법이란 다변량 통계기법을 통해서 사고기록과 형태자료를 분석하였다. 사고기록은 정지선이 2개에서 1개로 변경된 25개 교차로에 대한 보행자와 차량의 유형별, 위치별, 피해정도별 사고기록을 조사 분석하고 행태분석은 현재 정지선이 2개인 곳과 기하구조가 유사한 정지선 1개인 곳을 하나의 쌍으로 해서 모두 8쌍(16개의 교차로 횡단보도)를 조사 분석하였으며, 마지막으로 설문조사를 통해서 보행자의 교통법규 준수와 인식정도에 대한 조사를 통해 보행자들의 인식과 행태조사를 통한 교통법규 준수 정도를 알아보았다. 사고자료의 분석을 통해서 첫째, 정지선이 2개인 교차로는 교차로내 차량사고, 접근부의 후면 추돌사고, 횡단보도에서 보행자사고가, 둘째, 정지선이 1개인 교차로는 유출부 차량사고가 많은 것으로 나타났으며, 행태자료의 분석을 통해서는 첫째, 정지선이 2개인 곳은 횡단보도를 이탈 또는 진입하면서 횡단하는 보행자, 점멸신호에 횡단 시작하는 보행자의 행태와 보행자 신호에 횡단보도를 통과하는 차량, 둘째, 정지선이 1개일 때는 횡단보도를 침범해서 정지하는 차량, 도로에 내려서서 기다리는 보행자가 많은 것으로 나타났다. 마지막으로 설문조사와 행태조사를 종합하면, 보행자들의 인식으로는 약 71%의 응답자와 점멸신호의 의미를 알고, 전체 응답자의 약 58%가 점멸신호에 건너지 않고 기다린다는 응답(교통법규준수)을 했으며, 실제 행태에서는 약 12.4%가 위반하는 것(87.6% 법규준수)으로 나타났다. 보행자들이 응답한 것보다 실제 행태에서는 더 많은 보행자가 교통법규를 준수하는 것으로 나타났으며, 횡단보도를 이용하는데 있어서 횡단보도를 침범하는 차량과 신호시간이 적다는 의견이 많았다.
바이오매스가 가진 재생 가능성과 환경적인 장점으로 인해 바이오매스는 바이오에너지와 다른 제품의 주요 원료가 되었다. 바이오매스의 중요 성질을 예측하기 위해 분광학 데이터를 이용하는 연구를 포함한 많은 연구가 수행되었는데 근적외선 분광학은 빠르고 신뢰성 있는 결과를 저비용으로 제공하는 비파괴 방법이기 때문에 널리 사용되었다. 이 연구에서는 서로 다른 여섯가지의 목질계 바이오매스의 근적외선 스펙트럼 데이터를 기반으로 질량 손실 프로파일을 예측하는 다변량 통계기법을 개발하였으며, 상관없는 잡음을 제거하고 근적외선 데이터를 잘 설명하는 파장대역을 선택하기 위해 웨이블릿 분석이 사용되었다. 실제 근적외선 데이터를 가지고 개발된 방법을 예시하였는데 이 때 여러가지 예측모델이 예측 성능을 기준으로 평가되었고 적절한 근적외선 스펙트럼 전처리법의 장점 또한 설명되었다. 웨이블릿으로 압축된 근적외선 스펙트럼을 이용한 부분최소자승법 예측모델이 가장 좋은 성능을 보였으며 개발된 방법은 바이오매스의 빠른 분석에 쉽게 적용될 수 있음 또한 증명되었다.
요인분석은 시스템이나 현상에 대한 정보를 하고 관련 자료를 축약하는데 사용되는 다변량 분석기법의 하나이다. 이 기법은 변수들을 통계적 특성을 고려하여 몇 개의 요인들로 그룹화하고 분석결과는 중요도가 상대적으로 낮은 변수를 제거하는데 이용이 된다. 본 연구에서는 요인분석을 한강수계의 댐 군 연계운영에 대한 영향요인 추출에 적용하였다. 한강 수계에는 소양강댐, 충주댐과 같은 2개의 다목적 댐이 있으며, 이들은 이수기에 연계 운영되어 하류로 용수를 공급하고 발전을 실시하고 있다. 요인분석을 실시하기 위하여, 먼저 댐 운영에 관련된 자료(변수)들을 5개의 대분류(유입량, 용수수요량, 발전량, 저류량, 과거 운영 실적)로 나누어 수집하였다. 통계적 특성을 고려하여 수집된 변수 중에서 13개와 15개의 변수가 각각 선정되어 5개의 요인(소양강댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐운영, 저류량 관리, 하류 댐 운영; 충주댐: 수문조건, 과거 댐 운영, 평수기 댐 운영, 용수수요, 하류 댐 운영)으로 분류되었다. 요인분석 결과의 적절성과 적용성을 평가하기 위하여 선정된 요인들을 설명변수로 이용하여 소양강댐과 충주댐의 연간 발전량을 예측하는 다중회귀모형을 개발하여 결과의 적용성을 평가하였으며, 댐군 운영에 사용된 목적함수들의 구성항목들과 비교하여 요인선정의 적절성을 평가하였다. 두 가지 고찰 과정을 통하여 본 연구에서 적용된 요인 추출방법이 만족할 만한 결과를 나타냄을 알 수 있었다. 또한, 추출된 요인들은 미래 상황과 과거 결과를 고려한 댐 운영 계획 수립에 적용이 가능할 것으로 사료된다.분뇨내 악취물질 발생량을 감소 시켰다. 운전 중 전체 공정은 안정적으로 작동하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 다단계 막분리 공정을 통한 배가스에서 $CO_2$를 성공적으로 분리할 수 있었다.(AFM)과 Scanning Electron Microscopy(SEM)을 통해 관찰한 GST 다층박막시료의 고온 열처리 전후 표면미시거칠기 변화도 PRAM 기록기를 사용할 때에는 in-situ 타원계를 사용할 때보다 1/10 정도의 크기를 보여주어 PRAM 기록기와 분광타원계를 사용하여 결정한 GST의 고온광학물성의 신뢰성을 확인하여 주었다.>, 여자 $179.1{\pm}37.2%$이었다. 평균필요량에 비해 가장 낮은 양을 섭취한 영양소는 엽산으로서 남자 $60.1{\pm}10.8%$, 여자 $54.6{\pm}9.9%$로 조사되었다. 칼슘의 섭취량은 평균필요량에 비해 전체 $74.9{\pm}31.9%$로 나타났다. 에너지 섭취량에 있어서 남자 노인들은 모두가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하고 있었고 여자 노인의 경우에도 97%가 필요추정량의 75% 미만을 섭취하여 에너지 섭취량이 매우 낮았다 반면에 단백질 섭취량에 있어서는 남자 노인의 경우 100%가 평균필요량의 125%를 초과하였고, 여자 노인의 경우에는 91%가 평균필요량의 125%를 초과하여 대조적이었다. 비타민 A와 E는 각각 평균필요량과 충분섭취량의 125%를 초과하는 비율이 높게 나타난 반면에 비타민 $B_2$는
원료의 저급화와 공정의 폐쇄화가 급속히 진행되고 있는 현재의 국내 제지산업 현황을 고려할 때 고품질의 제품을 저렴하게 생산하기 위해서는 화학첨가제의 효과적 활용기술 확립과 이를 통한 초지공정 wet end의 성공적 제어기술이 요청된다. 특히 환경보전과 환 경관련 규제에 부응하기 위하여 초지공정의 무방류화가 점차 가속화되고 있는 현 시점에 서 wet end의 효율적 관리를 위해서는 그 동안 개방형 wet end에서 적용되던 개념의 공 정관리의 한계를 극복할 수 있는 기술 개발이 필요하다. 공정의 폐쇄화에 따른 습부화학적 문제를 해결하기 위해서는 백수의 재활용에 따른 지료 화학적 특성을 평가하고 고분자전해질의 거동을 분석해야 한다. 보류향상제 혹은 탈수촉 진제로서 첨가된 고분자전해질은 그 기능을 수행하기 위해서는 섬유에 흡착이 이루어져 야 하므로 백수로 제조된 지료 내에서 고분자전해질의 흡착 특성을 파악하는 것은 습부에 서 일어나는 현상들에 대한 이해 및 효율적인 공정제어를 위한 첫 단계라 할 수 있다. 본 연구에서는 실험실적으로 제조된 백수를 이용하여 조성된 지료 내에서 양이온성 구 아 검의 흡착현상을 분석하였다. 본 연구에서는 폐쇄화의 기준으로 폐쇄화 정도(Level of C Closure ; LC)에 따라 실험을 수행하였다. 여기에서 LC란 총 사용된 물의 양에 대한 지료조성 시 사용되는 백수의 양을 백분율로 나타낸 것이다. 양이온성 구아 검의 흡착을 평가하기 위해 PhenoVsulfuric acid spectrophotometric method를 이용하여 펄프 슬 러리 상등액에 존재하는 미흡착된 양이온성 구아 검의 함량을 측정하였고. 양이온성 구아 검 이 섬유상에 흡착하였을 때 나타나는 섬유의 S-potential 변화와 펄프 상등액의 양이 온 요구량 변화를 평가하였으며 이들의 상관관계를 분석하였다.축력으로 변형시키는데 비해 도침은 단순히 압축 압력만을 종이에 가하는 것이 다르다고 볼 수 있는데, 라 이너지와 백상지가 같은 조건하에서 왜 이러한 큰 차이를 보이는 이유를 아직 알수 없다.해 동일한 공정 데이터들올 이용하여 보편적으로 사용하는 통계기법 중의 하나인 주성분회귀분석을 실시하였다. 주성분 분석은 여러 개의 반응변수에 대하여 얻어진 다변량 자료의 다차원적인 변 수들을 축소, 요약하는 차원의 단순화와 더불어 서로 상관되어있는 반응변수들 상호간 의 복잡한 구조를 분석하는 기법이다. 본 발표에서는 공정 자료를 활용하여 인공신경망 과 주성분분석을 통해 공정 트러블의 발생에 영향 하는 인자들을 보다 현실적으로 추 정하고, 그 대책을 모색함으로써 이를 최소화할 수 있는 방안을 소개하고자 한다.금 빛 용사 둥과 같은 표면처리를 할 경우임의 소재 표면에 도금 및 용 사에 용이한 재료를 오버레이용접시킨 후 표면처리를 함으로써 보다 고품질의 표면층을 얻기위한 시도가 이루어지고 있다. 따라서 국내, 외의 오버레이 용접기술의 적용현황 및 대표적인 적용사례, 오버레이 용접기술 및 용접재료의 개발현황 둥을 중심으로 살펴봄으로서 아직 국내에서는 널리 알려지지 않은 본 기 술의 활용을 넓이고자 한다. within minimum time from beginning of the shutdown.및 12.36%, $101{\sim}200$일의 경우 12.78% 및 12.44%, 201일 이상의 경우 13.17% 및 11.30%로 201일 이상의 유기의 경우에만 대조구와 삭제 구간에 유의적인(p<0.05) 차이를 나타내었다.는 담수(淡水)에서 10%o의 해수(海水)로 이주된지 14일(日) 이후에 신장(腎臟)에서 수축된 것으로 나타났다. 30%o의 해수(海水)에 적응(適應)된 틸라피아의 평균 신사구체(腎絲球體)의 면적은 담수
중중급성호흡기증후군(SARS, Severe Acute Respiratory Syndrome)은 전 세계적으로 알려진 바가 없었던 신종 급성 전염성 질환으로써, 2003년 아시아로부터 북미와 유럽지역까지 빠른 속도로 전파되어 나간 이후로부터 많은 과학자들의 연구의 대상이 되어오고 있다. 계통발생학적인 관점에서 SARS 바이러스는 Coronavirus 속에 속하는 것으로 알려져 있으나, 전체적인 유전정보 면에서는 다른 코로나바이러스들에 비하여 진화상으로 보존된 부분들이 현저하게 적은 경향을 나타낸다. 자연계에서의 SARS 코로나바이러스(SARS-CoV)의 숙주생물종에 대해서는 아직까지도 명확히 알려지지 않고 있다. 본 연구에서는 SARS-CoV의 유전서열들을 대상으로 다중서열정렬법, 계통발생학적 분석기법 및 다변량 통계분석법 등과 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용하여 이 바이러스의 유전정보 패턴을 분석하였다. Relative synonymous codon usage(RSCU)값을 포함하는 여러 유전정보 파라미터들은 Coronavirus와 Lentivirus 속과 Orthomyxoviridae과로부터 수집된 총 30,305개의 암호화 서열들로부터 계산이 되었으며 이 모든 계산은 KISTI 슈퍼컴퓨팅센터의 SMP 클러스터 상에서 수행되었다. 분석 결과, SARS-CoV는 feline 코로나바이러스와 매우 유사한 RSCU 패턴을 나타내었는데, 이것은 기존에 보고되었던 혈청학적인 연구결과와 일치하는 결과였다. 또한 SARS-CoV와 human immunodeficiency virus 및 influenza A virus는 공통적으로 각각이 속한 속이나 과내에서 상대적으로 낮은 RSCU bias를 나타내어서 이와 같은 현상이 이들 바이러스들이 종 간 장벽을 뛰어넘어 전파되는 과정에 영향을 미쳤을 가능성을 시사하였다. 결론적으로 이와 같은 바이오인포매틱스 분석기법들을 활용한 대용량의 유전정보 분석은 유전체 역학 연구에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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