• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.458-467
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• 2004

본 연구 개발은 초등학교 예비 교사에게 국어과 ICT 교수 학습에 대한 이해와 과정안 개발 및 수업에서의 활용 능력을 길러주고, 아울러 향후 ICT를 활용한 국어과 교육을 교육과정에 반영할 경우 제기될 수 있는 문제점을 짚어보고 개선 방안을 모색하는 데 그 목적을 두었다. 연구 개발의 내용은 국어과 ICT 활용 교육 관련 문헌 및 자료 탐색, 자료 및 수업 운영 실태 분석, 국어과 국어과 6학년 1, 2학기 180차시에 대한 학습 내용 및 목표 분석과 국어과 6학년 1, 2학기 180차시에 대한 ICT 교수 학습 과정안 개발, ICT 교수 학습과정안 개발 결과물의 수정 검토 및 서버 탑재, ICT 교수 학습 과정 개발 과정의 교육과정 적용 방안 모색이다. 본 연구 개발을 위하여 2003년 2학기 강좌인 '국어과 교재 연구(2학점)'와 통합하여 교수 학습 과정안 개발을 추진하였다. 본 강좌에서는 과정안 개발에 필요한 모형 안내, 과정안 작성 방법 지도, ICT 활용 수업의 분석, 과정안 개발에 필요한 컴퓨터 소양 교육이 이루어졌으며 과정안의 개발은 학기 과제로 추진하였다. 본 연구 개발 과제의 수행을 통하여 최종적으로 국어과 6학년 ICT 교수 학습 과정안 180차시와 연구 보고서 1종을 산출하였다. 본 연구 개발의 성과는 다음과 같다. 첫째, 예비 교사에게 국어과 ICT 교수 학습 모형 및 과정안에 대한 이해를 높이고 교수 학습 과정안의 작성 능력을 길러주었다. 둘째, 연구 보고서에 제시된 국어과 ICT 자료 개발 및 활용 실태, 예비 교사의 ICT 교수 학습 과정안 개발을 위한 강의 계획과 개발을 위한 실제 지도 과정은 향후 관련 강의나 연구를 설계하고 교육과정을 마련하는 데 도움을 줄 수 있다. 셋째, 예비 교사들이 개발한 자료는 현장 교사들이 국어과 수업을 운용하는 데 활용할 수 있다. 본 연구 개발 결과 드러난 문제점과 보다 나은 연구와 강의를 지향하기 위한 개선 방안을 제시하여 보면 다음과 같다. 첫째, 예비 교사의 특성과 개발 내용에 비추어 볼 때 ICT 교수 학습 과정안 개발 기간이 짧았다. 따라서 강의 시수를 늘리는 방안, 관련 강좌를 추가로 개설하는 방안, 기존 강좌를 통합하여 운영하는 방안을 고려해 보아야 한다. 둘째, 예비 교사의 수준을 고려할 때 여러 가지 '부가 자료'를 포함하는 ICT 교수 학습 과정안을 1인 1차시씩 개발하도록 하는 것은 학생들에게 상당한 부담을 안겨 주었다. 대안으로는 개발 관련 강자를 1년 단위로 계획하여 운용하는 방법, 학생 4-5명 당 1차시씩 개발하도록 하는 방법, ICT 교수 학습 과정안 자체만 개발하고 학습지, 교사연구자료, 자율학습 자료 등은 생략하는 방법 등이 있다. 셋째, 학생들의 컴퓨터 소양 기능이 부족한 상태에서 ICT 교수 학습 과정안 개발을 과제로 부과할 경우 좋은 결과물을 기대할 수 없다. 따라서 현재 교육대학의 교육 과정 편성 체제를 감안하면 컴퓨터 강좌와 교과 교육 강좌를 통합 강좌 형태로 운영하는 방법을 고려해 볼 만하다. 넷째, 교수 학습 모형의 경직성과 실제 교수 학습 변인을 고려한 활용이나 변형에 대한 탐구가 여전히 부족했다는 점이다. 앞으로는 이를 몇 가지의 모형 틀 속으로 자꾸 끓어 내려고 하는 것보다는 기존의 모형을 다양하게 변형할 수 있도록 그 틀을 열어줄 필요가 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.540-542
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• 1999

본 논문에서는 기업내의 지식활동 주체들이 지식경영을 실천하는데 필수적인, 지식에 대한 가치평가 기준을 제시한다. 이 평가기준은 기업의 경영전략적 모형의 구조에서 도출하였다. 지식경영의 궁극적 목적을 기업의 경영전략의 실현으로 파악하여, 지식의 가치를 기업의 사명, 비전, 경영목표 및 경영전략 등이 형성해내는 기업의 경영전략적 모형안에서 찾았다. 기업의 경영전략적 모형의 구조안에서, 업무처리 지식에 대한 가치측정은, 이 구조가 제한하는 단일지식에 대한 완성도와 복잡도로 평가하였다. 그리고 기업의 경영방향에 관련된 지식의 가치는, 그 구조요소들 사이의 중요도와 연관성으로 평가하였다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.427-436
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• 2000

이 논문에서는 신뢰수명자료의 분석에 많이 사용되는 지수분포, 와이블분포, 로그정규분포에 대해, 현재의 자료가 어느 분포에 가장 적합한가를 알아보기 위한 베이자안 모형 선택방법을 제안한다. 일반적으로, 모수에 대한 사전분포가 부적절 분포인 경우, 베이즈 요인(Bayes factor)은 미지의 상수를 포함한다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 O’Hagan(1995)에 의해 제안된 fractional Bayes factor를 이용하여 자료를 가장 적합시키는 모형을 찾는다. 특히, 제2종 중도절단자료가 주어진 경우. 이 자료를 이용한 베이지안 모형선택에 대한 연구는 거의 이루어진 바가 없다. 실제 자료와 인위적인 자료를 이용하여 로그정규분포, 지수분포, 와이블모형중 어느 모형에 가장 잘 적합한지를 검정하는 예를 보인다.

• 응용통계연구
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• 제24권2호
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• pp.293-305
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• 2011

변동성은 최근 경제가 급변하면서 옵션의 가격 결정과 자산의 위험관리에서 그 중요성이 더 커지고 있다. 이러한 변동성은 분산을 지칭하며, 위험(risk)을 측정하는 수단이 되므로 정확한 추정과 예측이 매우 필요하다. 본 논문에서는 변동성에 대한 모형으로 오차항이 ARMA(p, q)-GARCH(r, s) 모형을 따르는 회귀모형을 설정하고, 이 모형의 모수에 대해 베이지안 추정법을 제시하였다. 또한 평균과 분산(변동성)에 대한 예측값을 구하고 이에 대한 베이지안 구간추정을 하였다. 이를 500개의 모의실험 자료를 통해 최우추정법과 비교하였다. 뿐만 아니라, 베이지안 방법을 이용하여 Frequentist의 관점에서는 구하기 어려운 GARCH 모형에서의 일종의 단위근이 존재할 확률을 구하였다.

• 응용통계연구
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• 제24권5호
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• pp.951-961
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• 2011

본 논문에서는 제로팽창 음이항(ZINB) 회귀모형에서 회귀계수에 대한 추론방법으로 마코프체인몬테카를로(MC MC) 기법을 이용한 베이지안 추론방법을 제안하였다. 본 연구에서 고려한 ZINB 회귀모형은 반응변수의 평균뿐만 아니라 제로팽창확률에 대한 회귀모형을 고려한 것으로서 Jang, et al.(2010)의 연구를 확장한 것이다. 아울러 실제사례에 본 연구에서 제안한 베이지안 추론방법을 적용하고 과대산포를 허용하지 않는 제로팽창 포아송(ZIP) 회귀모형과 적합결과를 DIC를 이용하여 비교하였다. 실제 사례분석 결과 ZINB 회귀모형의 DIC가 ZIP모형보다 작게 나타나 ZINB 회귀모형이 ZIP 회귀모형보다 잘 적합되었음을 알 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.309-320
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• 2020

방향성 비순환 그래프(directed acyclic graph; DAG)라고도 하는 베이지안 네트워크(Bayesian network)는 변수 사이의 관계를 확률과 그래프를 통해 모형화할 수 있다는 점에서 최근 의학, 기상학, 유전학 등 여러 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 특히 이산형 자료의 예측에 사용되는 베이지안 네트워크 분류분석기(Bayesian network classifier)가 최근 새로운 데이터 마이닝 기법으로 주목받고 있다. 베이지안 네트워크는 그 구조와 학습 방법에 따라 여러 가지 다양한 모형으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 서로 다른 성질을 가진 이산형 자료를 바탕으로 구조 학습 방법에 차이를 두어 베이지안 네트워크 모형을 학습시킨 후, 가장 간단한 방법인 나이브 베이즈 (naïve Bayes) 모형과 비교해 본다. 학습된 모형들을 여러 가지 실제 데이터에 적용하여 그 예측 정확도를 비교함으로써 최적의 분류 분석 결과를 얻을 수 있는지 살펴본다. 또한 각각의 모형에서 나타나는 그래프를 통해 데이터의 변수 사이의 관계를 비교한다.

• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.603-613
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• 2008

셀 수 있는 이산 자료 중에서 일반적인 모형에 비하여 영의 빈도가 과도하게 많이 관측되는 자료가 있다. 이러한 경우에 포아송 또는 음이항회귀모형과 같은 일반적인 회귀모형에 의한 분석은 적절하지 못하다. 본 논문에서는 영과잉 포아송회귀모형과 영과잉 음이항회귀모형에 대하여 베이지안 분석을 하였다. 또한, 마코브 연쇄 몬테카롤로 방법으로 계산한 베이즈 요인을 이용하여 모형선택을 하였다. 실제 교통사고 자료를 분석하여 이론적인 결과들을 뒷받침하였다.

• 한국안광학회지
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• 제2권1호
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• pp.55-60
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• 1997

인위적인 근시상태에서 시력회복과정을 수치적으로 추적하여 이미 검사된 결과와 비교하였다. 계산은 광학모형안의 수치와 기하 광학적 방법을 사용하였다. 모형안은 입사동과 망막으로 단순화하였고, 렌즈와 눈을 하나의 렌즈로 등가하였다. 또 등가렌즈 굴절력을 모형안 내에서 초점거리로 바꾸고 이것을 다시 망막에서 착란원의 크기로 환산하여 시력과의 관계로 계산하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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• pp.202-212
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• 2010

하천복원설계 절차에 따라 현상태의 유역통합관리 대안 적용 전후에 대한 수리학적 특성을 저수량과 평수량에 대해 HEC-RAS 모형과 RMA2 모형을 이용하여 분석하였으며, 기본적인 수리모형의 계산결과를 바탕으로 목감천 하천설계 구간 4.5 km에 대해 하천의 수리 수문학적 분석을 수행하였다. 그리고 목감천에서의 지배유량을 산정하여 Rosgen의 하천분류법에 의해 하천형태를 분류한 후 경험식에 의한 하천복원설계를 수행하였다. 즉, 하천형태의 분류에 따라 하도 평면형 결정 및 하상경사 예측, 경험식에 의한 하도 단면 및 하상경사의 결정, 사행파장에 의한 여울의 위치를 각각 결정하였다. 목감천 하천복원 설계를 위한 구체적인 상세설계안을 마련하기 위하여 하천복원설계에 필요한 하도 평면형, 하도 종단형, 하도 단면형을 결정하였으며, 상세 설계의 기초자료로 활용한다.