지하철역별 수요는 개통 후 경과 연도에 따라서 S자 형태로 증가한다. 즉 개통 초기에는 잠재되어 있던 지하철 수요가 시간의 경과에 따라 계속적으로 증가하다가, 개통 후 10$\sim$13년 정도가 경과하면 최대를 나타낸 후 거의 정체하는 현상을 보인다. 그러나 지금까지 지하철 수요를 추정하기 위해서 이용되었던 4단계 모형은 이러한 지하철 수요의 증가 추세를 반영할 수 없기 때문에 실제 수요와 많은 차이를 보였다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제를 해결해 보고자 서울시 지하철 2$\sim$8호선의 실제 수요를 토대로 지하철역별 수요, 특히 순수한 승차인원을 추정하는 모형을 개발하였다. 모형에 적용되는 함수식은 실제 지하철역별 수요와 가장 유사한 형태를 보이고 있는 로지스틱 함수식을 이용하였다. 또한 각각의 지하철역별로 나타나는 상이한 특성은 카테고리로 분류하여 모형에 반영하였다. 카테고리는 토지이용도, 사회경제활동의 규모, 그리고 지하철역의 특성에 따라 분류하였다. 각 카테고리별 특성을 대표하는 독립 변수로 인구 종사자수, 학생수와 개통 후 경과 연도 등을 선정하였다. 그 결과 카테고리별로 추정된 지하철역별 수요는 통계적으로 매우 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 지하철역별로 승차하는 순수한 수요를 보다 정확하게 추정하기 위한 모형을 개발하는 것이 주된 목적이다. 반면에 본 모형을 이용하여 지하철역별 하차 수요 및 횐승 수요를 추정하는 것은 어렵다. 따라서 기존에 지하철 수요를 추정하는 데에 가장 많이 사용된 4단계 모형과 접목하여야 하며, 이에 대한 방안도 본 연구에서 제시하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.691-699
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2011
현재까지 우리나라뿐만 아니라 세계적으로 급경사지 붕괴는 대표적인 자연재해로 알려져 있다. 급경사지 붕괴 피해를 방지하기 위해 행해진 많은 선행 연구를 바탕으로 일부 국내기관에서는 급경사지 평가표를 만들어 붕괴 예측에 활용하고 있다. 하지만, 대부분의 기존 연구는 비통계전문가들에 의해 행해졌기 때문에 평가표 구성의 통계적 타당성을 제시하지 못했다. 본 연구는 전국 지역을 대상으로 급경사지 (암반사면, 토사사면) 붕괴에 영향을 미칠 것으로 예상되는 인자들의 자료를 수집하고 그 인자들의 가중치를 판정하기 위하여 로지스틱 회귀분석 방법을 사용하였다. 선행연구들 중에 로지스틱 회귀분석을 이용한 기존의 연구들이 있었지만 다중공선성을 전혀 고려하지 않았기 때문에 결과가 신뢰할 만하지 못하다. 본 연구에서는 다중공선성을 제거된 급경사지 붕괴 예측모형을 제시하였다.
최근 방위 산업에는 장비가 군에서 요구한 임무를 완수하기 위해 장비 설계, 운용, 그리고 정비 측면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 동시조달수리부속은 장비가 군에 납품될 때 함께 들어가는 수리부속으로써, 이것을 분석하는 것은 장비의 운용가용도를 높이는데 가장 중요한 부분 중 하나이다. 그러나 이렇게 중요한 동시조달수리부속이지만 현실적 개발 환경을 고려한 공학적 분석 방법 발전 보다는 정책적인 방법으로 해결해 나가고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 동시조달수리부속 최적화를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 기법을 활용한 공학적 분석을 연구하였다. 먼저, 시뮬레이션 기법을 이용하여 가상으로 운용해보면서 정의된 보급 및 정비체계를 분석하고 이를 통해 품목별 동시조달수리부속의 수량을 변화에 따른 운용가용도의 변화 추이를 결과 자료로 산출하였다. 이렇게 얻은 입출력 자료를 통해 수리적 다중 회귀모형을 도출 후 선형계획법을 사용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다. 이때 최적화는 단가 제약을 두었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 최적화 선정시 기준이 되는 제약조건의 변화에 빠르게 대응할 수 있다. 장비의 개발 단계에서는 품목별 단가는 지속적으로 바뀌기 마련이다. 이런 환경에서 제약조건이 바뀔 때 마다 시뮬레이션 분석을 재 수행하면 분석 속도가 늦어질 수밖에 없다. 그러므로 본 방법은 실제 개발 환경에 적합한 것이라 할 수 있다. 향후 이런 기본 개념을 바탕으로 시뮬레이션 모델링을 정밀화하고, 회귀모형의 정확성을 높여 연구의 완성도를 높일 것이다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
영재교육 프로그램 개발의 핵심적인 부분은 영재들에게 적절한 교육과정이며, 대표적인 영재교육과정모형으로 삼부심화학습모형(Enrichment Triad Model: ETM), 학교단위 심화학습모형(Schoolwide Enrichment Model: SEM), 자기주도적 학습모형 (Self-Directed Learning Model), 퍼듀 3단계 심화학습 모형(Purdue Three-Stage Enrichment Model) 등이 있다. 이들 모형에 대한 적용 연구가 일부 초등학교냐 중학교의 시범적인 속진 및 심화 프로그램 실시로 적용된 바는 있으나 정규 교육과정에서는 실시될 기회가 없었다. 국내에서도 2002년 영재교육법 시행령 적용 이후 과학영재학교가 지정되어 운영되고 있기에, 영재교육을 위한 모형을 정규 교육과정 및 교수-학습 과정에 적용하고 그 효과를 밝히는 연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 삼부심화학습모형을 적용하기 위한 구체적인 교수·학습 과정안을 개발하고, 이를 과학영재학교 물리수업에 적용하여 그 과정과 학생들의 인식을 분석하고자 한다. 본 연구의 대상은 과학영재고등학교 1학년 72명이며 검사결과 지능지수, 추리력, 수리력, 지각력 면에서 매우 우수한 집단으로 나타났다. 삼부심화학습모형을 실시한 기간은, 1단계 활동을 2주간 실시하였고, 2단계 활동은 4개월간 진행하고 있으며, 3단계 활동은 겨울방학을 이용하여 실시할 계획이다. 삼부심화학습모형에 의하면 1단계는‘일반 탐색 활동을 통한 심화 학습’단계로 정규 교육과정 속에 포함되어 있지 않은 새롭고, 흥미로운 주제나 지식 영역들에 학생들이 접할 수 있도록 설계된 일반적 탐구 혹은 탐색 경험들을 제공하는 것으로 구성된다. 점수를 종속변인으로 하여 회귀분석을 한 결과 TTCT 도형과 언어 검사 모두 WAIS 소검사중의 기본지식문제가 TTCT 전체점수에 가장 높은 영향력을 미쳤다. 지능이 높은 그룹과 낮은 그룹에 대해 WAIS 11개 소검사와 TTCT 전체점수와의 상관을 구한 결과, 지능이 높은 그룹에서는 유의미한 상관을 의미는 소검사가 거의 없었던 것과는 달리, 지능이 낮은 그룹에서는 결정성지능을 대표하는 소 검사와 TTCT 도형검사 점수간의 상관이 유의미하게 나타났다. 이상의 결과를 통해 TTCT는 도형과 언어 검사 모두 유동성지능 보다는 결정성지능과 상관이 있음을 알 수 있는데, 이는 창의력 검사가 문제 해결 상황에 기존의 지식을 이용하는 능력을 측정하고 있기 때문으로 추정된다. 또한 지능이 낮은 그룹에서 높은 그룹에 비해 창의력 검사와 지능 검사 사이의 상관의 정도가 높았는데, 이는 일정 수준까지는 창의적 능력이 결정성 지능에 의해 제한을 받으나 일정 수준 이상의 결정성 지능을 갖게 되면 더 이상 결정성 지능이 창의적 능력을 제한하지 않기 때문인 것으로 해석된다.circ}C$에서 2.5~8.2mg$CO_2$/kg.hr로 일반적으로 보고되고 있는 토마토 호흡속도와 일치하는 결과를 나타내었다.다.환원당인 sucrose 함량은 계속 증가하였고 fructose, glucose, sorbitol의 함량(추황의 sorbitol을 제외)은 생장이 촉진됨에 따라 증가하다가 다시 점차적으로 감소하였다. 이러한 결과는 총당과 환원당의 측정결과와 일치한 것으로 나타났다. 결론적으로 배의 성장에 따라 산 함량은 감소하였고 당 함량은 증가하였다.luco-pyranoside, quercetin 7-O
국민연금의 효율적인 운영을 위하여 고령화, 저출산과 같은 사회현상에 대비한 연금 관리를 위한 연구가 요구되고 있다. 본 연구는 유족연금의 발생을 예측하고 유족연금의 발생가능성 정도에 따라 대상자들을 분류하기 위한 통계적 모델을 제안하기 위하여 두 단계의 로지스틱 분석을 실시하였다. 첫 단계의 분석으로부터, 전체 대상자에 대하여 유족연금의 발생에 영향을 주는 주요인의 특성과 국민연금의 종류를 파악하고 이를 대상으로 유족연금의 발생에 대한 로지스틱 회귀모형을 적용하되 대상자를 합리적으로 등급화하기 위한 모델을 제안하고 이를 일반적인 로지스틱모델과 비교하였다. 정확도, 민감도, 특이도와 사후 확률의 분포를 비교하고 K-S통계량을 통하여 등급의 타당성 평가와 리프트 그래프를 통한 모델의 예측력평가를 함으로써 합리적 등급분류를 통한 대상자관리가 가능한 통계적 모델임을 보였다. 예측된 통계적 모델을 적용하여 유족연금 수급유무와 등급별 분류, 등급에 따른 유족연금액 예측을 통하여 효율적인 연금관리 방안을 제안할 수 있다.
지식경영을 효과적으로 수행하기 위해서 기업은 지식경영을 구성하고 있는 요소를 정확히 이해할 필요가 있고, 이러한 중요 요소에 따라 투자가 이루어져야 한다. 본 연구는 지식경영의 중요 요소들을 제시함으로써, 앞으로 지식경영을 계획하고 있는 기업이 효과적으로 지식경영을 추진할 수 있는 활동 지침 및 투자 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해, 본 연구에서는 각종 국내외 지식경영 관련 문헌에서 논의된 사항을 중심으로, 지식경영을 구성하는 30개의 중요요소를 추출하고, 분석계층도(AHP)를 이용하여 지식경영을 달성하기 위한 요소들을 위계적 구조로 정리하고, 최종단계에서 238개의 지식경영 구현의 평가기준을 마련하였다. 또한 실제로 지식경영 구현 요소들의 상대적 중요성을 파악하기 위해, 먼저 국내에서 지식경영을 추진하고 있거나 관심을 보이고 있는 48개 기업의 담당자 및 관련 부서원을 대상으로 설문조사를 실시하였고, 동시에 지식경영을 실제로 수행하고 있는 13개 기업의 담당자를 대상으로 각 기업에서 추진하고 있는 지식경영의 현황 파악을 위해 지식경영 실천의 평가기준에 대한 설문을 실시하였다. 이 두 가지 설문 조사 결과를 종합해 볼 때, 기업에서는 지식경영 구현 요소 중에서 인프라 내의 프로세스와 프로세스를 구성하는 지식의 활용과 전파 등이 중요하다고 인식하고 있는 반면, 실제로는 인프라 내의 정보기술과 프로세스를 구성하는 다른 한 축인 지식의 창출과 축적 면에 투자가 이루어진 것으로 나타났다. 이 외에도 지식화, 성과와 가치의 연계 그리고 지식의 가시화 등의 요소들은 상대적 중요도 인식과는 반대로 지식경영 추진에 있어 외면당하고 있는 것으로 나타났다. 따라서 본 연구는 지식 경영의 이러한 불균형을 시정할 수 있는 방향으로 앞으로의 투자가 수행되어야 할 것을 제안하고 있다. 산업의 밀도를 비재무적 지표변수로 산정하여 로지스틱회귀 분석과 인공신경망 기법으로 검증하였다. 로지스틱회귀분석 결과에서는 재무적 지표변수 모형의 전체적 예측적중률이 87.50%인 반면에 재무/비재무적 지표모형은 90.18%로서 비재무적 지표변수 사용에 대한 개선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적 중률을 나타내었다.(ⅱ) managemental and strategical learning to give information necessary to improve the making. program and policy decision making, The objectives of the study are to develop the methodology of modeling the socioeconomic evaluation, and build up the practical socioeconomic evaluation model of the HAN projects including scientific and technological effects. Since the HAN projects consists of 18 subprograms, it is difficult In evaluate all the subprograms
우리나라는 건설교통부에서 규정하는 지침에 의거하여 도로를 설계하는데 안전한 도로의 건설을 위해서는 사고와 연관된 기하구조요인의 정확한 이해와 분석을 통해 도로의 설계자가 도로 설계과정에 반영하도록 하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 고속도로 인터체인지에서 발생하는 교통사고를 실제로 수집이 가능한 도로기하구조 및 교통여건에 관한 자료만을 이용하여 신뢰성있게 분석할 수 있는 모형으로 정립하는데 있다. 본 연구에서는 고속도로상의 총 129개 트럼펫인터체인지와 35개 클로버인터체인지 상에서 연결로 형식별로 발생한 교통사고를 이용하여 다양한 교통사고요인들의 관계를 분석하기 위해 교통사고발생분포를 통계학적 방법을 통하여 분석한 바, 음이항분포가 가장 적합한 것으로 확인되었다. 따라서 트럼펫인터체인지의 연결로 형식별, 그리고 클로버인터체인지의 연결로 형식별로 교통사고를 분석할 수 있는 음이항회귀모형을 개발하였다. 본 모형은 고속도로를 계획 및 설계하는 초기단계에서 인터체인지의 유형과 인터체인지 연결로의 유형을 결정하는데 활용할 목적으로 개발되었으며, 본 모형의 적합성을 판단하는 여러 가지 통계학적 값들과 모형을 통해 예측한 값들, 그리고 실제로 현장에서 관측한 값들의 차이를 분석한 바 본 논문에서 구축한 모형이 이론적 및 실용적 측면에서 적합하게 구축되었음을 확인하였다.
최근 교육분야에 IT의 활용이 증가하고 이를 통한 학습결과 예측에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습분석을 참고하여 학습결과에 영향을 미칠 수 있는 학습활동 데이터를 수집하였다. 조사에 참여한 학생은 1062명으로, 조사는 2018년 10월부터 12월까지 충청남도 소재의 4년제 종합 사립대학인 A대학에서 진행되었다. 먼저 기계 학습의 예측 변인들의 타당성 확보를 위하여 학습결과에 대한 개인·학업·행동요인으로 모형을 구성하여 위계적 회귀 분석을 실시하였다. 위계적 회귀 분석의 모형이 유의하였고, 단계별로 설명력(R2)이 증가하는 것으로 나타나 투입된 변수들이 적절한 것으로 나타났다. 또한 기계학습의 선형 회귀분석방법을 통해 투입한 학습활동 변수가 학습 결과를 얼마나 예측할 수 있는지 확인하였으며, 오차율은 약 8.4%로 수집되었다.
기존 선박매매시장에서 선박가격은 최근 거래되는 비슷한 유형의 선박가격을 기반으로 산정되었다. 하지만 2008년 금융위기 이후 선박가격 변동이 심해지면서 선박 내재적 가치를 산정할 수 있는 선박가격평가기준이 필요하다. 본 연구에서는 선박의 내재된 요소를 추정하기 위해 헤도닉가격모형을 사용하였다. 이에 본 연구는 헤도닉가격모형을 이용하여 선박가격에 미치는 영향을 각 특성별 가치를 분석하고 추정모형을 도출하였다. 헤도닉가격모형에서 제시된 4가지 모형들 중에 분산확대인자와 단계선택방식으로 최적의 모형을 선정하였다. 이를 위해 실제 거래된 선박과 특성자료를 활용하여 선박가격에 미치는 결정변수들의 영향력 정도를 분석하였다. 최종 선정된 모형은 Log-Line모형으로 회귀분석결과 DWT, Age, Market Value, Short-Term Charter, Long-Term Charter, Enbloc, Special Survey Due, Builder 8개의 변수가 선박가격모형에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 제시한 선박가격모형은 선박가격을 평가할 때 객관적이고 균형있는 의사결정을 하는데 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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