Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.717-726
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2011
본 연구는 메타분석을 이용하여 녹차를 투여한 당뇨 유발 쥐들의 체중과 혈액 내 혈당량, 총 콜레스테롤, 중성지방, 고농도지단백 콜레스테롤의 평균비교를 통해 녹차의 항-당뇨 효과에 대해 알아보고자 한다. 헤지의 표준화된 평균차에서 고정효과모형을 적용한 결과 체중은 통계적으로 유의한 증가를 보였으며, 혈액 내 혈당량과 중성지방은 통계적으로 유의한 감소를 보였다. 동질성 검정을 통해 이질성을 보인 모든 변수에 대해 랜덤효과모형을 적용시킨 결과 체중은 유의한 증가를 보였으며, 혈액 내 혈당량은 유의한 감소를 보였다. 또한 녹차의 투여기간이 변수에 영향을 미치는지 알아보기 위해 메타회귀분석을 실시한 결과 모든 변수에 대해 녹차의 투여기간이 유의하지 않았다.
진술선호법(stated preference methods)을 이용하는 비시장가치 연구의 핵심과제는 응답자 이질성(heterogeneity)에 대한 대응이라 해도 과언이 아니다. 기존 연구에서 이를 위해 사용되는 두 가지 접근법은 (1) 사회경제변수와 같은 응답자 특성변수를 간접효용함수에 포함시키는 것과 (2) 변수 추정치의 분산을 허용하는 mixed legit이나 probit과 같은 일반화된 모델을 적용하는 것이다. 본 연구에서는 심리태도변수(attitudinal variables)를 특성변수로서 사용하는 세 번째 접근법을 제시하고 검증하였다. 심리태도 변수는 초이스 모델링 연구에서 설명변수와 분할 지표변수(segmentation criteria)로 적용되었다. 연구결과에 의하면 심리태도변수는 모델의 신뢰성과 속성 변수 추정치뿐만이 아니라 지불의사액에도 영향을 주는 것으로 나타났다.
본 논문의 주된 연구 목적은 중학교의 특목고 진학률과 인근 초등학교의 순전입률 간의 상관관계 분석을 통해, 거주지 이동 혹은 전학이라는 기제를 통해 이루어지는 학교 선택 양상의 공간적 특성을 실증적으로 분석하는 것이다. 이를 위해 분석 수준을 개별 중학교 수준과 중학구 수준으로 구분하였으며, 새로운 표준화 기법을 적용해 두 변수를 표준화하였다. 표준화된 두 변수를 지도화하여 공간적 패턴을 살펴보았으며, 최종적으로 두 변수에 대한 상관관계 분석을 전역적 수준과 국지적 수준에서 실시하였다. 주요 분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 전역적 상관관계 분석의 결과, 중학교 수준과 중학구 수준 모두에서, 특목고 진학률과 순전입률 사이에는 통계적으로 유의한 정적인 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 둘째, 국지적 상관관계 분석의 결과, 이변량 연관에서 상당히 높은 수준의 공간적 이질성이 존재하는 것으로 드러났다. 두 변수 모두에서 높은 값을 가지면서 정적인 상관관계를 보이는 중학구가 확인됨과 동시에, 전역적 경향성과는 다른 다양한 이변량 연관의 양상을 보여주는 중학구 역시 존재함이 확인되었다.
지역빈도해석은 우리나라와 같이 자료 기간이 짧은 경우 지점빈도해석보다 더 정확한 확률강우량을 산정할 수 있는 기법이다. 지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주성분 분석, 요인 분석, Procrustes analysis와 같은 다변량 분석 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 33개의 변수로 줄일 수 있었다. 분석 결과 변수 개수 감소로 인한 정보 손실은 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 기법에 의한 변수 차원의 축소는 지역 구분의 효율성 향상에 기여할 수 있는 것으로 판단된다. 선정된 변수들을 바탕으로 군집해석을 수행하여 지역을 구분하였고, L-모멘트에 근거한 이질성척도(H)를 활용하여 구분된 지역의 동질성을 검토하였다. 또한 L-모멘트에 근거한 적합성 척도(Z)를 적용하여 구분된 지역에 적합한 확률분포형을 선정하였고, 선정된 적정 확률분포형을 바탕으로 각 지역에 대한 성장 곡선(growth curve)을 유도하였다.
객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.
본 연구는 고속도로에서 발생한 교통사고 블랙박스 영상을 기반으로 군집분석과 예측모형 비교를 수행하였다. 분석자료로 사고 직전의 도로 및 교통 상황을 파악할 수 있는 차량 주행행태, 노면 상태 등 사고 영상에서 추출이 가능한 항목을 설명변수로 활용하였다. 여러 요소에 의해 영향을 받는 교통사고 데이터의 특징을 고려하여 데이터의 이질성을 반영하는 군집분석을 활용하였다. 군집분석으로 분류된 각 군집을 사고 심각도 수준의 비율을 기준으로 나누고, 종속변수인 인명피해 수준을 반영하여 사고 예측 평가를 수행하였다. 사고 예측모형은 로짓 모형(Logit model)을 적용한 결과, 전체 데이터를 분석한 경우보다 군집분석에 의해 두 개의 사고 심각도 그룹을 분류하여 예측했을 때 우수한 예측 능력을 보여주었다. 이는 군집분석을 통한 그룹별 사고 특성과 사고 심각도를 반영하여 사고위험을 예측하는 것이 더 효과적인 것으로 판단된다. 또한 2차 사고와 같은 정차 중 추돌사고, 차로변경 중 측면 추돌사고 등이 중요한 주행행태변수로 작용하는 것으로 나타났다.
우리나라는 여름철에 강우가 편중되어 있고 동고서저의 산악지형으로 수자원확보가 어려운 실정이며 이는 곧 하천의 유지유량확보의 어려움과도 직결된다. 이러한 수자원확보를 위해 최근 기존 저수지 둑을 높이는 사업이 전국적으로 활발히 진행되고 있으며 이는 저수지나 댐의 수체와 같은 수자원을 보다 적극적으로 활용하여 그 가치를 높임과 동시에 하천에 대한 활용도를 높이고자 하는 데 그 목적이 있다. 따라서 저수지나 댐의 저류량에 기여하는 강우량, 유입량과 같은 수문학적 자료의 심도 있는 분석이 필요하며 수문변수들이 나타내는 복잡한 패턴에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 본 연구에서는 저수지나 댐의 저류량에 직접적으로 영향을 주는 수문변수들을 전체적으로 파악하기 위해 수집된 수문자료의 각각의 특성 및 자료들 사이의 복합적인 관계를 파악하였으며 이를 위하여 패턴분류 분야에서 그 적용타당성이 입증된 자기조직화 지도(Self-Organizing Map: SOM)를 이용하였다. 본 연구의 대상지점은 섬진강 유역내에 위치한 주암호를 대상지점으로 선정하였으며 패턴분석에 사용한 수문자료의 기간은 2007~2010년까지 5년간의 월평균 자료를 활용하였다. SOM의 적용 결과, 측정수문자료에 대한 전체적인 특성을 패턴분류를 통해 분류하였으며, 각 변수에 대한 패턴별 상대성을 고려한 클러스터별 특성 및 시간적 이질성을 파악할 수 있었다. 이는 측정 자료에 대한 분석 기법개발의 일환으로 향후 수자원 확보에 대한 개발 및 정책의 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.
본고는 생애에 걸친 한국여성의 경제활동참가유형은 어떠한 것이며, 첫 노동시장 이동을 결정하는 요인은 무엇인지를 규명하고자 하였다. 분석모형으로 첫 비취업으로의 이행확률 결정요인을 추정하기 위해 가변변수를 통합하고, 또한 지속기간 의존성과 비관측 이질성을 통합할 수 있도록 Lancaster(1979)의 방식을 따라 기본해자드 모형을 확장시켰다. 분석자료는 한국여성개발원이 2001년에 실시한 $\ulcorner$제4차 여성취업실태조사$\lrcorner$ 결과이며, 최종분석대상은 표본가구에 거주하는 15세 이상 65세미만의 여성 중 재학생을 제외한 4,109 명이다. 여성의 이학 후 관측시점까지의 햇수는 평균 21.3년인데, 이 기간 중 실제로 취업한 햇수는 8.2년으로 총 기간의 38.5%에 해당한다. 또한 이 취업기간의 비중은 정규분포를 나타내지 않고 산포되어 있어, 여성은 노동공급의 연속성 측면에서 매우 이질적임을 보여준다. 여성의 첫 노동시장 퇴출을 결정하는 요인으로 직업과 생애주기가 유의하게 나타났다. 즉 전문직에 종사할수록 노동시장의 퇴출을 늦추는 한편, 결혼이나 출산에 비해‘6세 미만 자녀유무’가 중요 퇴출요인으로 나타났다. 이것은 출산이후에도 취업을 계속하던 여성들이 양육역할의 가중 및 둘째 자녀의 출산 등으로 취업을 중단하는 것을 시사한다. 그러나 여성의 학력은 생애주기에 관계없이 일관되게 취업지속기간을 짧게 하는 것으로 나타나 인적자본이론의 기대와 배치된다. 첫 퇴출로의 이행률은 부의 기간지속성을 나타내며, 비관측 이질성을 통제한 이후에도 부의 기간의존성이 여전하여 진정한(true) 음의 기간의존성이 존재하는 것으로 추정된다. 비관측 이질성을 통제할 때, 그 동안 부분적으로 존재하던 세대효과가 완전히 사라진다 따라서 최근 세대일수록 취업연속성이 증가하는 추이가 나타난다고 할 수 없으며, 그간 여성의 경제활동참여 증가가 취업연속성의 향상에 의해 기인한 것이 아니라 취업경력이 짧은 신규 진입자의 증가에 의한 것임을 암시한다.
수공구조물의 설계에 있어 가중 중요한 변수 중에 하나가 확률 강우량이다. 우리나라의 경우 매개변수적인 지점빈도해석을 통해 확률 강우량을 산정하고 있으나, 최근 들어 지점별 관측자료의 부족으로 인한 지역빈도해석을 수행하여 확률강우량을 산정하고 있는 실정이다. Index Flood 기법이나 L-moment 기법과 같은 기존의 지역빈도해석은 여러 관측 지점에서 관측된 강우자료를 이용하여 매년최대 시간강우량 자료를 추출하여 동질성 분석을 통해 이질성이 없는 것으로 분석된 연최대 강우량을 빈도해석 하여 확률 강우량을 결정한다. 그러나 이와 같은 지역빈도해석은 매개변수적 지점빈도해석과 마찬가지로 적합도 검정에 통과한 다수의 분포형이 선정되는 경우에 어떤 분포형을 사용하느냐 하는 문제점이 발생할 수 있다. 그리고 선정된 여러 강우 관측 지점의 연최대 강우량 자료에 모두 동일한 확률 분포형을 이용하므로 선정된 확률 분포형이 모든 지점의 강우 자료와 적합하지 못할 가능성을 내포하고 있으며, 또한 수문자료가 여러가지 요인으로 인하여 복합분포(mixed distribution)형태를 가질 때, 매개변수적 해석방법으로는 다중 첨두를 갖는 확률밀도함수를 해석하는데는 여러 가지 어려움이 따른다. 따라서 이러한 매개변수적 확률분포형을 이용한 빈도해석의 문제점을 해결할 수 있는 비매개변수적 빈도해석이 하나의 대안으로 제시될 수 있다. 본 연구에서는 강우자료의 선별을 통해 신뢰성 있는 자료를 구축하고, 기존의 매개변수를 갖는 확률 분포형을 이용한 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하였다. 그리고 동질성분석을 통해 선정된 강우자료에 대해 비매개변수적 지역빈도해석을 적용하여 확률 강우량을 산정하고 각각의 방법에 대한 빈도해석 결과를 비교하여 확률강우량 해석에 있어 하나의 대안을 제시하고자 한다.X>${\mu}_{max,A}$는 최대암모니아 섭취률을 이용하여 구한 결과 $0.65d^{-1}$로 나타났다.EX>$60%{\sim}87%$가 수심 10m 이내에 분포하였고, 녹조강과 남조강이 우점하는 하절기에는 5m 이내에 주로 분포하였다. 취수탑 지점의 수심이 연중 $25{\sim}35m$를 유지하는 H호의 경우 간헐식 폭기장치를 가동하는 기간은 물론 그 외 기간에도 취수구의 심도를 표층 10m 이하로 유지 할 경우 전체 조류 유입량을 60% 이상 저감할 수 있을 것으로 조사되었다.심볼 및 색채 디자인 등의 작업이 수반되어야 하며, 이들을 고려한 인터넷용 GIS기본도를 신규 제작한다. 상습침수지구와 관련된 각종 GIS데이타와 각 기관이 보유하고 있는 공공정보 가운데 공간정보와 연계되어야 하는 자료를 인터넷 GIS를 이용하여 효율적으로 관리하기 위해서는 단계별 구축전략이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 인터넷 GIS를 이용하여 상습침수구역관련 정보를 검색, 처리 및 분석할 수 있는 상습침수 구역 종합정보화 시스템을 구축토록 하였다.N, 항목에서 보 상류가 높게 나타났으나, 철거되지 않은 검전보나 안양대교보에 비해 그 차이가 크지 않은 것으로 나타났다.의 기상변화가 자발성 기흉 발생에 영향을 미친다고 추론할 수 있었다. 향후 본 연구에서 추론된 기상변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을 발견하였다. 이상의 행태적 측면과 투자성과측면의 실증결과를 통하여 한국주식시장에 있어서 시장수익률을 평균적으로 초과할 수 있는 거래전
본 연구는 지역빈도해석을 기반으로한 인공신경망 모델과 기존에 널리 사용되는 방법인 홍수지수법의 성능을 몬테카를로 시뮬레이션을 이용하여 평가하였다. 컴퓨터 기술이 발달함에 따라 인공지능에 대한 접근성이 좋아지며 수문학을 포함한 다양한 분야에 적용되고 있다. 인공지능을 이용하여 강수량 및 유량 등 다양한 수문자료에 대한 예측이 이루어지고 있으나 빈도해석에 관한 연구는 비교적 적다. 본 연구에서 사용된 인공 지능 모델은 대상 지점의 지형학적 자료와 수문학적 자료를 이용하여 인공신경망을 통해 지점의 확률강우량(QRT-ANN) 및 확률분포형의 매개변수 (PRT-ANN)를 추정한다. 지형학적 자료로는 위도, 경도 그리고 고도가 사용되었으며 수문학적 자료로는 대상 지점의 최근 30년 일일연최대강우량을 사용하였다. 지역빈도해석의 정확도는 지역 내 통계적 특성이 비슷한 지점들이 포함되면 될수록 높아진다. 통계적 특성으로는 불일치 척도, 이질성 척도, 적합성 척도가 있으며 다양한 조건의 통계적 특성에 따른 세 개의 지역빈도해석 방법의 성능을 평가하고자 하였다. 대상 지역 내 n개의 지점이 있다고 가정하였을 때, 홍수지수법의 경우 n-1개의 지점으로 추정한 지역 성장곡선을 이용하여 나머지 1개 지점의 확률강우량을 산정할 수 있으며 인공신경망 모델들 또한 n-1개 지점들의 자료를 이용하여 모델을 구축한 뒤 나머지 지점의 확률강우량 및 확률분포형의 매개변수를 예측할 수 있다. PRT-ANN의 경우 예측된 매개변수를 이용하여 확률강우량을 산정하며 시뮬레이션 시행마다 발생시킨 자료의 지점빈도해석 결과에 대한 나머지 세 방법의 평균 제곱근 상대오차 (Relative root mean square error, RRMSE)를 계산하였다. 몬테카를로 시뮬레이션을 이용한 성능 분석을 통하여 관측값의 다양한 통계적 특성에 맞는 지역빈도해석 방법을 제시할 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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