일반적으로 강우-유출모형은 lumped model과 distributed model로 크게 구분될 수 있으며, 우리나라에서는 이중 비교적 부족한 자료를 이용하여도 개략적 모의가 가능한 전자를 널리 사용하고 있다. 본 연구에서는 이러한 모형들의 매개변수를 보정하는 방법에 관해 연구하였다. 일반적으로 모형의 보정 방법에는 크게 시행오차에 의한 수동보정(manual calibration) 방법과 최적화 기법에 의한 자동보정(automatic calibration) 방법으로 나눌 수 있다. 수동보정 방법은 모형 수행결과를 수문곡선의 시각적 비교에 의해 관측치와 비교하여 모형 운영자의 주관적인 판단하에 조정하는 기법이며, 자동보정 방법은 최적화 기법을 이용8하여 특정한 산정기준(estimation criteria)을 최대 또는 최소화시켜 모형의 매개변수를 결정하는 방법이다. 이러한 최적화기법은 일반적으로 직접탐색법과 경사법으로 구분할 수 있다. 경사법은 수렴속도가 빠르지만 편미분에 의해 방향을 찾아가는 방법으로 편도함수가 필요하므로 수문모형에는 적용하기가 힘들므로 적합하지 않다. 그러나, 보다 많은 컴퓨터 수행시간을 필요로 하는 직접탐색법의 경우 수렴속도는 느리지만, 편도함수를 필요치 않으므로 수문모형의 최적화 기법으로 적합하다고 할 수 있다. 직접탐색법에는 simplex-search 법, 패턴인식(pattern-search)법, rotating-direction 법, brent 법 등이 있으며, 본 연구에서는 직접탐색법의 일종인 패턴인식(pattern -search)법을 이용하여 매개변수 최적화 과정을 모의하였다. 이러한 매개변수 보정모형을 구성한 후 이를 가장 보편적으로 사용되고 있는 유출모형인 각종 단위도법들을 결합하는 모형을 구성하였다. 또한 구성된 모형을 시범유역에 적용하여 나온 결과를 HEC-1에서 적용되고 있는 단일변량 증감법과 같은 최적화 기법을 이용한 결과와 비교·분석을 실시하였다. 본 모형을 활용하여 강우-유출 모형의 매개변수를 지속적으로 산정하고 일반화할 경우 임의의 유역의 수문기상학적 특성에 부합한 매개변수를 정량화 시킬 수 있었다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.61-71
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1996
Kim and Song(1995)과 Kim and Lee(1996)는 하나의 이지공변량(binary covariate)을 갖는 가산위험모형(additive risk model)의 적합도검정법(goodness-of-fit test)을 제안했다. 전자는 모수의 가중추정량들의 차에 기초한 검정법이며 후자는 마팅게일잔차(martingale residual)에 기초한 검정법이다. 본 논문에서는 모의실험을 통하여 두 검정법을 비교하였다.
기후변화나 인위적인 요인 등에 의해 수문 자료에 비정상성(nonstationarity)이 나타나면서 정상성 가정 하에서 수행되는 빈도해석으로는 정확한 확률수문량 산정이 어려운 실정이다. 최근 이를 보완하기 위한 비정상성 빈도해석에 대한 연구가 진행되고 있고, 이와 더불어 비정상성 지역빈도 해석에 대한 관심도 높아지고 있다. 비정상성 지역빈도해석은 대개 홍수지수법(index flood method)을 기반으로 진행되고 있는데, 홍수지수와 성장곡선(growth curve)에 시간에 따른 변화를 고려하느냐의 여부에 따라 다양한 형태의 홍수지수모형이 적용되고 있다. 본 연구는 다양한 형태의 홍수지수모형의 성능을 평가하여 비정상성 자료에 적합한 형태를 선정하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 위치 매개변수가 시간에 따라 변화하는 비정상성 GEV 분포(GEV100)를 모분포로 하는 지점들로 지역들을 구성하고, Monte Carlo 모의를 통해 발생시킨 자료에 여러 형태의 홍수지수모형을 적용하여 각 모형의 성능을 평가하였다. 모의실험 결과 홍수 지수는 시간에 따른 변화가 없고, 성장곡선은 시간에 따라 변화하는 형태인 홍수지수모형이 다른 형태의 모형에 비해 대체로 더 정확한 확률수문량을 산정할 수 있는 것으로 나타났다. 또한 우리나라 기상청 관할 강우 관측 지점들 중 GEV100 분포가 적합한 것으로 선정된 지점들을 하나의 지역으로 구성하여 모의실험에서 적용한 것과 동일한, 여러 형태의 홍수지수모형을 적용한 결과 모의실험 결과와 일치하게 성장곡선에만 비정상성 고려된 홍수지수모형이 상대적으로 정확한 확률강우량을 산정하는 것으로 나타났다. 따라서 GEV100 모형 기반의 비정상성 지역빈도해석을 수행하기 위해서는 성장곡선만 시간에 따라 변화하는 홍수지수모형이 적합할 것으로 판단된다.
대표적인 종단자료 분석방법인 잠재성장모형(Latent Growth Modeling)은 무조건적 모형과 조건적 모형으로 구분한다. 잠재성장모형의 무조건적 모형 성장궤적은 선형으로 가정하여 분석하는 경우가 많다. 본 연구는 선형 성장궤적으로 가정하여 모형 적합도가 미달하는 경우 연관규칙기법을 이용하여 모형 적합도를 제고하는 방법론을 제안한다. 방법론은 연관규칙 마이닝의 순차패턴(Sequential Pattern)을 사용한다. 이를 위하여 종단자료를 분위별로 나누고, 각 분위에 속한 종단자료의 기간 변화를 산출한 뒤 이를 순차 패턴 화하였다. SPSS AMOS를 이용하여 한국고용정보원의 2001년부터 6년간 조사한 청년 패널 자료로 효과성을 검증하였다. 기존 단순선형함수를 가정할 때와 비교하여 모형 적합도가 상승하는 것을 확인할 수 있었다.
추계학적 모형 중의 하나인 Multiplicative ARIMA 모형을 사용하여 주기성과 경향성을 가지는 월유량계열을 예측하였으며 그 모형의 적합성은 낙동강 유역의 진동 수위 관측 지점에서의 23년간의 월 유량자료를 사용하여 검정하였다. 최종적으로 산정된 ARIMA (2,0,0)$\times$$(0,1,1)_{12}$ 모형의 변수는 21년간의 자료를 사용하여 산정하였으며 나머지 2년간의 월 유량자료는 예측치와 관측치를 비교하는데 사용하였다. 본 모형에 의한 에측치와 관측치의 비교결과 Multiplicative ARIMA 모형은 진동지점의 월유량 계열의 예측에 적합함이 판명되었다.
이 연구는 초 중등 교원을 대상으로 혁신확산모형에서 제안하는 혁신 속성 변인들을 기반으로 디지털교과서의 수용을 결정하는 요인을 규명하고, 정보기술수용모형(TAM)을 보다 확장된 모형으로 제안하고 검증하고자 수행되었다. 이를 위해 관찰가능성, 적합성, 주관적 규범을 외생변인으로, 유용성과 사용용이성, 사용의도를 내생변인으로 설정하는 연구모형을 제안하였다. 연구결과 관찰가능성, 적합성, 주관적 규범은 교사의 디지털교과서 사용의도에 영향을 미치는 주요한 외재적 변인이며, 본 연구에서 제안한 확장된 정보기술수용모형은 적합함을 검증하였다.
본 연구에서는 2개의 사례지구에 대한 설문조사를 통해 서비스평가 구조모형을 개발하였다. 모형의 가설로서 요인분석과 신뢰성 분석 등을 통해 구성된 '질적서비스에 대한 인식', '이동성에 대한 인식 '환승에 대한 인식', '경제성에 대한 인식'이란 인지서비스(Perceived service)를 나타내는 4개의 잠재변수는 '개인속성'과 '교통특성'이란 잠재변수의 영향을 받으며, 상호 구조적인 관계를 가지고 전반적인 만족도로 대표되는 '서비스평가'에 영향을 미친다고 가정한다. 모형추정결과, 기초적합지수(GFI)가 상인·월성 0.864, 지산·범물 0.807로 나타났고, 조정 적합지수 (AGFI)는 상인·월성 0.823. 지산·범물 0.759로 나타나 적합성은 대체로 양호하다고 할 수 있다. 또한 두 지역 모두에 있어서 잠재변수 간이나 잠재변수와 관측변수간의 인과계수의 유의성도 2, 3개의 인과계수를 제외하면 모두 5% 유의수준에서 유의한 것으로 나타나 전체적으로 모형이 타당하다고 판단된다. 상인·월성의 경우, 운전기사에 대한 인식치가 '서비스평가'에 미치는 영향력이 가장 크며, 요금수준과 더불어 직접적으로 '서비스평가'에 영향을 미치고 있다 기타 편리성, 쾌적성, 시설 및 운영성이 중요한 원인으로 작용하고 있다는 것을 시사하고 있다. 지산·범물의 경우, 쾌적성, 시설 및 운영성, 편리성이 '서비스평가'에 직접적으로 큰 영향력을 미치고 있다. 특히 이러한 '질적서비스에 대한 인식'은 버스의 현행 요금수준과 대기시간에, 그리고 유의성이 높다고 할 수 없지만 이용자의 연령과 버스이용빈도에 영향을 받고 있는 것으로 나타났다.
본 연구는 국내의 중 고교생이 많이 사용하는 온라인 교육사이트의 서비스품질을 측정하는데 있어서 SERVPERF모형과 KS-SQI모형 중에서 어느 것이 더 적합한지를 비교 분석하였다. AMOS7을 이용하여 분석한 결과, SERVPERF모형에서 서비스품질은 신뢰성, 유형성, 반응성, 공감성, 확산성으로 측정하는 모형으로 나타났다. 또한 KS-SQI모형의 서비스품질은 본원적 서비스와 예상외 서비스로 구성된 성과차원과 신뢰성, 친절성, 적극지원성, 접근용이성, 매체유형성으로 구성된 과정 차원으로 구성된 측정모형으로 나타났다. 두 모형간 비교에서는 KS-SQI가 경로분석에 대한 모형적합도 측면에서 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 사회적 기업의 과업-기술 적합성(TTF)이 소셜네트워크서비스(SNS) 이용의도에 미치는 영향에 대해 검증하는 것이 목적이다. 사회적 기업, 소셜네트워크서비스, 과업-기술 적합성, 기술수용모형(TAM)에 관한 이론적 배경을 바탕으로 연구모형과 연구가설을 설정하였다. 본 연구에서는 인증 사회적 기업 86개를 대상으로 Smart PLS 2.0을 이용하여 구조방정식 모형을 분석하였다. 본 연구의 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 과업-기술 적합성이 지각된 유용성, 지각된 이용용이성, SNS 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 지각된 유용성은 SNS 이용의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 지각된 이용용이성은 SNS 이용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 과업-기술 적합성 측면에서 SNS가 사회적 기업의 업무에 적합한지에 대해 분석하여 다른 정보기술 분야의 이용의도에 적용할 수 있는 이론적 시사점과 사회적 기업에게 실무적인 시사점을 제공할 것이다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권6호
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pp.1447-1456
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2017
강우현상을 구조적으로 모형화한 확률적 강우모의모형의 활용성이 증대되는 상황에서 확률적 강우모의모형의 모수에 대한 정확한 추정은 매우 중요하다. 본 연구에서는 확률적 강우모의모형 (Neyman-Scott rectangular pulse model, NSRPM)의 모수를 DFP (Davidon-Fletcher-Powell), GA (genetic algorithm), Nelder-Mead, DE (differential evolution) 기법으로 추정하고 추정된 모수의 적합성을 분석하고 지역특성에 적합한 모수 추정 기법을 제시하였다. 낙동강 유역의 20개 강우 관측 지점을 대상으로 1973년-2017년 기간 동안의 여름철 1시간 강수자료 이용하여 산정된 모형 모수를 분석한 결과, 전반적으로 DE, Nelder-Mead기법이 가장 좋은 결과를 보였으며 DFP, GA기법은 상대적으로 낮은 적합도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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