SAS의 PROC MIXED를 사용하면 일반적인 ANOVA 추정량뿐만 아니라 더 많은 장점을 갖는 제한최대우도추정법 또는 최대우도추정법으로 모수들을 추론할 수 있다. 혼합모형에 속하는 불균형중첩오차구조를 갖는 선형회귀모형에서 랜덤효과와 관련된 그룹간 분산의 신뢰 구간과 고정효과에 해당되는 회귀 계수들에 대 한 신뢰구간을 구하기 위하여 세 가지 크기를 갖는 표본에 대하여 PROC MIXED를 사용하였다. 모의실험을 실행한 결과, 대표본인 경우에는 모수들의 신뢰 구간을 구하기 위하여 PROC MIXED를 활용할 수 있지만, 소표본인 경우에는 PROC MIXED를 사용할 경우, 그룹간 분산의 신뢰 구간과 회귀계수 가운데 절편항의 신뢰구간은 주어진 신뢰계수를 지키지 못하는 것을 보인다.
본 연구에서는 최근 국내에서 확산되고 있는 장애아동을 위한 자기결정 집단프로그램의 효과크기를 통합하여 제시하고, 보다 효과적인 자기결정 집단프로그램의 실천전략을 제시하기 위하여 메타분석을 실시하였다. 자료 수집은 2017년 6월까지 국내에서 발표된 석 박사 학위논문 및 학술지에 게재된 논문 중 메타분석의 대상선정기준에 따라 최종 17편의 논문을 선정하여 분석하였다. 메타분석을 위해서는 CMA(Comprehensive Meta-Analysis) software 2.0을 사용하였다. 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구문제 1은 '자기결정 집단프로그램의 평균효과크기는 어느 정도인가'이었다. 연구결과, 랜덤효과모형에 따라 자기결정력의 효과크기는 1.695, 사회기술은 1.316로 나타나서 모두 큰 효과크기를 나타내고 있었다. 둘째, 연구문제 2는 '자기결정 집단프로그램은 조절변수에 따라 효과크기가 다른가?' 이었다 통계적으로 유의미한 변수는 '자기결정력'에 있어서 연령, 장애유형, 총 횟수, 주당 횟수, 1회당 시간, 진행자 전공 등이었다. 이러한 결과를 토대로 본 연구의 결과와 함의를 제언하였다.
강우 데이터는 수문기상, 환경, 농업, 자연재해, 그리고 수자원 시스템 분야에서 가장 필수적인 기본 요소 중 하나이다. 또한 강우 데이터는 수문학적 분석에서 활용되는 필수 입력 자료 중 하나로 관측 데이터의 품질에 따라 수문 모형을 이용한 모의 결과물의 정확도가 결정된다고 할 수 있다. 따라서, 강우 관측소별로 강우 데이터의 품질을 어떻게 관리하느냐에 따라 수문 모형의 활용 범위 및 수자원 관리의 효율성이 결정될 수 있다. 강우의 시공간적 변동성은 수 많은 인자들과 직간접적으로 연계되어 있기 때문에 미계측 강우 자료에 대해 직접 관측이 아닌 수치 모형을 이용하여 강우의 발생과 강우량을 산정하는 것은 매우 복잡한 과제 중 하나이다. 현재 국내에서 운용되고 있는 강우 관측소의 경우에도 미계측 된 강우 데이터가 존재함으로써 강우 데이터의 활용에 제한이 생기는 경우가 있다. 따라서, 이러한 미계측 데이터의 추정 및 보완은 보다 효과적인 수재해 방지, 수자원 관리를 위한 필수 과제 중 하나이다. 일반적으로, 미계측 강우를 산정하기 위해서 Kriging, Thiessen, 등우선법, 그리고 역거리 관측법 등 다양한 수문학적 방법들이 적용되고 있다. 이러한 방법들은 산악효과나 강우 관측소의 분포 상태 등을 고려하지 못하기 때문에 측정하는 지역에 따라 강우 추정 오차가 커질 수 있다는 한계가 있다. 최근에는 데이터 관측 시스템과 빅데이터 기술의 발전과 활용 가능한 데이터의 양이 증가함에 따라 머신러닝을 활용한 사례가 증가하고 있다. 머신러닝은 데이터 사이의 관계를 기반으로 분류, 회귀, 그리고 예측 문제에 주로 사용되는 기법 중 하나이다. 따라서, 본 연구에서는 광주광역시 지역에 위치한 주요 강우 관측 지점들을 대상으로 미계측 된 시강우 데이터를 추정 및 복원하고자 한다. 여기서 데이터 추정 기술이란 미계측 강우의 발생 유무 및 강우량을 추정할 수 있는 기술을 의미한다. 이를 위해 대표적인 머신러닝 알고리즘인 인공신경망(Artificial Neural Network) 및 랜덤포레스트(Random Forest)를 적용하였다.
최근 인터넷 금융이 중국 내에서 다양하게 통합되면서 새로운 형태의 금융이 형성되고, 중국의 실물경제 구축과 포용적 금융으로 빠르게 새로운 금융의 통로가 되고 있다. 본 논문은 중국 인터넷 금융플랫폼의 패널자료를 토대로 인터넷금융위험의 영향요인을 랜덤효과모형을 이용하여 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다: (1) 금융플랫폼의 사용자펀드와 플랫폼펀드관리를 통하여, 인터넷상의 거래에서 금융리스크를 효과적으로 줄일 수 있다. (2) 규제정책을 통해 플랫폼 자금이 소수의 대출자에게 집중되는 것을 피함으로써 인터넷 금융거래의 위험을 효과적으로 줄일 수 있다. (3) 자금의 유동성 통제는 인터넷 금융 거래의 위험을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 연구결과로, 인터넷 금융의 건전하고 지속가능한 발전을 위한 규제정책에 대한 최적화 전략을 제안하였다.
한정된 무선 채널로 보다 많은 가입자에게 이동통신 서비스를 제공하기 위해서는 무선 채널의 효율을 높여야 하며 이를 위해 효율적인 위치등록 방법이 필수적이다. 본 연구에서는 이동기준 위치등록(movement-based registration, MBR)과 거리기준 위치등록(distance-based registration, DBR)의 성능을 평가하고 두 위치등록 방법의 성능을 비교한다. 본 연구에서는 육각형 셀 환경하에서 2차원 랜덤워크 모형 (2-dimensional random walk model)에 기반을 둔 이동성 모형을 이용하여 MBR과 DBR의 위치등록 부하를 구한다. 특히 기존의 수식과는 다른 형태의 DBR의 위치등록 부하에 대한 식을 제시하고 이를 이용하여 DBR이 MBR에 비하여 항상 우수한 성능을 나타냄을 보인다. 또한 다양한 경우에 대한 수리적 결과를 통하여 무선 채널에서의 신호 트래픽을 최소로 해 주는 최적 제어변수의 값을 제시한다. 본 연구의 결과는 시스템의 운용환경에 따라 적절한 위치등록 방법을 평가하는 데에 효과적으로 이용될 수 있다.
본 연구에서는 바이어스 필드에 의해 왜곡된 MRI 영상에 대한 분할을 위해 확장된 EM 알고리즘을 기반으로 한 통계적 접근법을 제시한다. 영상의 명암값을 자료로 하는 분할기법들은 고주파 성분의 잡음 뿐만 아니라 영상을 불균질하게 만드는 바이어스 필드라는 저주파 성분의 왜곡에 특히 취약하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 잡음을 효과적으로 제어하기 위해 마코프랜덤필드가 적용된 정규혼합모형을 고려하며, 효과적인 바이어스 필드의 보정을 위해 페널티-우도를 도입하여 추정하는 방법으로 고안되었다.
하나의 개체에서 여러가지 측정치가 동시에 관찰되는 경우는 다양한 연구 분야에서 흔히 나타난다. 발달 독성학 연구에서는 특정 독성 물질의 각기 다른 수준에 노출된 임신한 어미 쥐에 대해 기형인 태아의 존재와 태아의 무게가 동시에 측정된다. 이런 두 변수를 결합하여 모형화하는 것은 각기 독립적인 두 모형으로 분석하는 것보다 더 효율적인 결과를 낸다고 알려져 있다. 대부분의 결합 모형은 정규분포를 랜덤효과로 가정하여 분석한다. 그러나 발달 독성학 연구에서처럼 반응변수들의 분포가 독성 물질이 변함에 따라 불규칙하게 변하는 경우 정규분포의 가정으로는 그 특징을 잡아낼 수 없게 된다. 본 논문에서는 이진수 자료와 연속형 자료에 대해 비대칭 로짓 모형을 사용한 베이지안 결합모형을 제시한다. 본 모형은 비대칭 로짓 모형을 사용함으로써 반응변수의 분포의 형태가 독성 물질의 수준에 따라 대칭/비대칭의 형태를 자유롭게 띨 수 있는 장점을 가지고 있다. 모형의 적합성을 살펴보기 위해 발달 독성학 연구에서 독성 물질 DEHP에 적용하여 그 결과를 확인해본다.
북한의 전술탄도미사일(TBM, tactical ballistic missile)에 대한 방공 분야 연구는 빠른 속도로 변화하는 전장 환경을 고려해야 한다. 아군 유도탄의 표적 재지정 연구는 동적인 전장에 대한 대응뿐만 아니라 아군 방어 자산의 효과적인 운용을 가능하게 한다. 현재까지 진행된 연구는 의사 결정 과정에서 중요한 역할을 하는 TBM의 명중 확률이 고정된 값이기 때문에 실시간 전장 상황을 대변하지 못한다. 따라서 본 연구는 실시간 전장 환경을 고려한 명중 확률을 기반으로 의사 결정을 내리는 표적 재지정 알고리즘을 제안한다. 제안 방법론은 랜덤 포레스트와 무빙윈도우(moving window) 기법을 사용하여 현재 TBM의 위치 및 속도 정보로 TBM의 예상 궤적을 예측하는 궤적 예측 모형을 포함한다. 예상 명중 확률은 궤적 예측 모형과 유도탄의 시뮬레이터를 통해서 계산할 수 있으며, 계산된 명중 확률은 유도탄에 대한 표적 재지정 알고리즘의 의사결정 기준이 된다. 실험에서는 TBM 궤적 예측 모형에 사용한 방법론의 타당성이 검증되었으며, 표적 재지정 의사 결정 과정에서 제안된 모델을 통해 명중 확률을 사용하는 것의 우수성이 확인되었다.
본 연구의 목적은 대학 신입생의 중도탈락을 예측하는 주요 요인을 도출하여, 대학 차원에서 중도탈락을 예방하기 위한 정책 수립의 근거를 제시하는데 있다. 이를 위해 서울에 위치한 S대학교의 2018학번 신입생들을 대상으로 입학 이후 2년 동안 관찰한 데이터를 활용하여 랜덤포레스트 중도탈락 예측 모형을 구축하였다. 예측모형에는 대학생활적응 요인 6개 변수, 교육만족요인 12개 변수, 총 18개 변수를 투입하였다. 분석결과, 정서안정성, 경제적 여건, 전공진로에 대한 확신, 대학 선택 만족도, 교육방법(교육 내용의 체계성), 교육방법(전공 교육 내용의 효과성)이 중도탈락을 예측하는 중요도 상위 6개 변수인 것으로 확인되었다. 본 연구의 결과를 토대로 대학 신입생이 대학생활에 적응하고 안정적으로 학업을 지속할 수 있도록 지원하는 제도 설계의 방향과 필요성에 대해 제언하였다.
치유율 모형(cure rate model)은 위험 그룹의 단조 감소에 대한 가정이 부적절한 경우에 적용될 수 있다. 예를 들어, 생존 분석에서 위험 그룹은 시간이 경과함에 따라 점점 감소하여 무한대의 시간대에는 영으로 수렴하며 이는 곧 생존 함수가 영으로 수렴함을 의미한다. 하지만 이러한 가정이 적합하지 못한 자료가 의약학, 사회학, 경제학 등에서 종종 발생된다. 즉, 어느 시점에 이르러 더 이상의 생존함수는 감소하지 않고 평행선을 보여주는 경우에 로그 순위검정(log rank test)과 Cox's 비례위험모형(proportional hazard model)의 적용은 바람직하지 못한 결론을 가져오게 된다. 이러한 자료에 대해 치유율 모형(cure rate model)에서는 사건 발생 취약 그룹(susceptible group)과 비취약 그룹(insusceptible group)으로 나누어 취약그룹에 대해서만 일반적인 생존 분석 방법을 적용하는 혼합 모형(mixture model)을 적용해왔다 (Berkson과 Gage, 1952). 본 연구에서는 이러한 치유율 모형을 군집화 구간 중도 절단 자료(clustered interval censored data)에 적용해 보고자 한다. 최근에 Kim과 Jhun (2008)은 구간 중도 절단자료에 대해 치유율 모형을 적용하였으며 본 연구에서는 그들의 방법을 군집화 자료로 확장할 것이다. 실제 자료 분석의 예로 금연자료를 분석할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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