본 논문에서는 2002년에 (사)볼런티어21에서 실시한 설문조사 자료를 이용하여 2001년에 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 주는 유의한 변수들을 식별하였다. 기부횟수의 경험적 분포로 미루어 모집단은 기부를 적게 하는 집단과 많이 하는 집단으로 구성되며 따라서 모집단 분포를 두개 포아송 분포의 혼합분포로 모형화하였다. 이 모형에 기초하여 기부횟수에 영향을 미치는 변수들을 식별하였다. EM알고리즘을 이용하여 모수를 추정하고 2.5%와 97.5%에 기초한 백분위수 신뢰구간을 보완한 BCa(bias-corrected and accelerated) 신뢰구간을 계산하여 유의한 변수들을 찾았다. 연구결과 혼합 포아송 회귀모형에서는 기부횟수가 적은 집단("작은 군")과 기부횟수가 많은 집단("큰 군") 모두에서 소득과 자원봉사의 경험 유무(1:예, 0:아니오)가 기부횟수에 유의적으로 영향을 주는 변수로 밝혀졌다. 또한 두 변수 각각에서 회귀계수가 양수로 나타나 소득이 많을수록, 혹은 자원봉사의 경험이 있는 사람일수록 기부횟수가 증가하는 것을 알 수 있다. 그러나 소득과 자원봉사 변수의 회귀계수는 "작은 군"이 "큰 군"에 비해 더욱 크게 나타나고 있다. "작은 군"보다 "큰 군"의 사람들에게 기부가 생활화되어 있고, 따라서 소득과 자원봉사의 경험 유무가 기부횟수에 미치는 영향이 상대적으로 적은 것으로 파악된다.
1997년부터 시행중인 중소기업기술혁신 개발사업은 지원대상의 재무적인 여력이 충분하지 못하고 개별과제의 기술료 금액이 상대적으로 소규모이기 때문에 사업에 참여한 중소기업들이 기술료 미납으로 인해 정부연구개발사업의 참여를 제한 당하고 관리기관은 기술료 징수로 인한 행정업무가 과다한 비효율이 있었다. 중소기업청에서는 2009년부터 보증보험을 기술료 납부 수단으로 적극적으로 활용하도록 하고 있다. 본 연구에서는 기술료 납부수단으로써의 보증보험의 성공가능성을 수치를 통한 분석을 통해 검토한다. 1997년부터 2006년까지 10년간 지원된 중소기업기술혁신사업의 기술료 징수 자료를 분석하여 주요한 모수들을 추정하고, 2008년에 지원된 동사업의 기술료 징수가 확정되는 2011년을 기준으로 보증보험 도입으로 인한 효과들을 정량적인 효과와 정성적인 효과로 구분하여 예측한다.
본 연구는 경상북도 내 소나무림을 대상으로 산림시업이 산불수관층 연료의 수직적 분포형태에 미치는 영향을 비교·분석하기 위해 수행하였다. 수관연료의 수직분포모델을 개발하기 위해 경상북도 영주지역에 시업지 소나무림과 경상북도 봉화지역에 비시업지 소나무림을 대상으로 각 지역마다 10본의 표본목을 벌채한 자료를 이용하여 수직분포모델을 개발하였다. 적용대상지는 제 6차 국가산림자원조사 자료 중 경북지역 내 산림시업지, 비시업지 소나무림만을 추출한 표본점을 선정하였다. 개발한 두 모델의 적합도지수의 범위는 0.984~0.989로 나타났으며, 추정된 모수는 통계적인 유의성을 보였다(P<0.05). 연구 결과, 비시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포 범위는 약 1m~11m으로 임분높이 5m 지점에서 연료가 가장 많이 분포하고 있는 반면, 시업지 임분의 수직적 수관연료량 분포범위는 약 1m~15m으로 임분높이 8m 지점에서 가장 많이 분포하고 있었다. 수관연료밀도는 시업지임분이 0.16kg/㎥, 비시업지 임분은 0.25kg/㎥로 비시업지 임분이 시업지 임분에 비해 약 1.6배 높았다. 본 연구결과는 수관연료를 3차원적으로 해석함에 있어 3D모형 구현을 통한 시뮬레이션 등에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
본 연구에서는 생산성이 인정된 모돈 F1(YL)에 종료웅돈(Terminal Sire)으로 Duroc종 이외에 생산성 저하에 많은 영향을 미치지 않을 것으로 판단되는 최종 종료웅돈(Terminal Sire) Berkshire종과 Berkshire×Duroc(F1)을 YL(♀) 교배시켜 생산된 비육돈(YLD, YLB, YLBD)의 성장과 육질을 비교 분석 하였다. 성장형질에서는 YL(♀)×BD(♂)가 YL(♀)×D(♂)보다 우수하였으며, 조사된 성장형질 전체에서 유의적인 차이(p<0.05)를 보였다. 육질에서도 pH, 보수력, 육색이 다른 비육돈 보다 유의적으로(p<0.05) 우수하였고, 돼지 육질의 표준이 되는 등심조지방 함량에서 YL(♀)×BD(♂)가 유의적으로 우수하였다. 교배조합별 육색에서는 YL(♀)×BD(♂)가 대체로 명도와 적색도가 높았으며, 지방산 조성에 있어서는 불포화 지방산의 비율이 높은 것으로 나타났다. 따라서, 성장형질에서는 YL(♀)×BD(♂)가 비교 대상의 교배조합에 비해 우수하였으며, 육질에서도 YL(♀)×D(♂) 보다 좋거나 같아 비육돈 교배조합(YLBD)으로서의 이용가치가 있을 것으로 사료된다. 하지만 본 연구의 경우 경남 첨단양돈연구소의 계통조성이 완료된 American Berkshire종을 이용하여 경남의 경우 경남 첨단양돈연구소를 활용하여 별도의 비용이 없이 YLBD를 생산이 가능하겠으나, 다른 지역의 경우 Berkshire의 계통 조성하여 활용할 경우 기존의 종료웅돈 Duroc종을 계통 조성하는 비용만큼 더 소요될 것이라 사료된다.
본 연구는 4차 산업혁명의 디지털 전환과 함께 날로 가치가 증가하고 있는 개인정보를 보호하기 위한 민간기업의 개인정보보호 활동 효율성을 분석하고자 하였다. 민간기업 2,000개의 개인정보처리자를 대상으로 효율성 분석 방법 중 모수적 추정 방법인 확률변경분석을 이용하여 보호 활동의 절대적 효율성을 측정하였다. 특히 효율성 분석을 위한 산출변수로는 개인정보 활동 지수를 활용하였으며, 투입변수로는 개인정보보호 예산과 담당자 수를 활용하였다. 분석 결과, 효율성은 최소 0.466에서 최대 0.949로 전체 평균 0.818 즉 81.8%로 분석되었으며, 비효율성의 주된 원인으로는 개인정보 안전한 이용과 관리조치 미이행, 개인정보보호 교육 추진 체계 미흡 및 영상정보처리기기 관련 의무 미이행 등으로 분석되었다. 따라서 사회 전반의 개인정보보호 수준 제고 및 개인정보보호 활동 효율성 향상을 위해서는 안전조치 이행과 개인정보 암호화 등에 대한 정책적 지원이 요구되며, 특히 중소 영세기업에 대해서는 맞춤형 컨설팅이 필요하다.
본 연구에서는 소프트웨어 신뢰성 분야에서 많이 사용하는 Weibull 수명 분포((Goel-Okumoto, Rayleigh, Type-2 Gumbe)에 근거하여 유한 고장 NHPP 소프트웨어 신뢰성 모형을 소프트웨어 개발 모형에 적용한 후, 비용의 속성을 비교하여, 분석하였다. 본 연구를 위하여 소프트웨어 시스템의 정상 운용 중 검출된 고장시간 데이터를 수집하여 사용하였고, 제안된 모형의 모수 추정은 최우추정법을 적용하였으며, 비선형 방정식의 계산은 이분법을 사용하여 해결하였다. 그 결과, 첫째, 소프트웨어 개발 모형의 단위 시간당 테스팅 비용과 단일 고장을 제거하는 비용이 증가하면 비용은 증가하였지만 방출시간은 변하지 않았고, 정상적인 시스템 운용 중에 검출된 고장 수리 비용이 증가하면 비용 증가와 함께 방출 시간도 지연됨을 알 수 있었다. 둘째, 제안된 모형들을 종합적으로 비교 분석한 결과, Type-2 Gumble 모형이 Rayleigh 모형과 Goel-Okumoto 기본 모형 보다 개발비용이 적고, 방출 시간 포인트도 상대적으로 빨라서 가장 효율적인 모형임을 알 수 있었다. 셋째, 본 연구를 통하여 Weibull 분포 모형의 개발비용 속성을 새롭게 분석하였으며, 분석된 데이터는 소프트웨어 개발자들이 개발 비용과 방출 시간에 대한 속성을 탐색하는 데 필요한 설계 데이터로 활용할 수 있을 것으로 기대한다.
2차원 조파수조 내에서 취득된 규칙파 실험데이터를 머신러닝 기법으로 분석하여 천수 변형을 경험한 파랑으로부터 조파기의 입력파고를 예측하는 모델을 수립하고 그 성능을 검증하였다. 이를 위해 가장 대표적인 머신러닝 기법인 인공신경망(NN)과 비모수 회귀분석 방법 중 하나인 가우시안 과정 회귀(GPR) 모델을 각각 수립하고 두 모델의 예측 성능을 비교하였다. 전체 실험자료를 모두 한꺼번에 활용한 경우와 쇄파 발생 여부에 따라 자료를 구분한 경우에 대해 독립적으로 분석을 수행하였다. 데이터를 구분하지 않은 경우에는 NN 및 GPR 모델 모두 조파기 입력파고 값과 계측값 사이의 오차가 비교적 크게 나타났다. 반면에 데이터를 비쇄파 및 쇄파 조건으로 구분하면 조파기 입력파고의 예측 정확도가 크게 향상되었다. 두 모델 중에서는 NN 모델보다 GPR 모델의 성능이 전반적으로 더 우수한 것으로 나타났다.
본 연구는 암소의 산유량, 송아지의 생시 체중, 3개월령 체중 및 포유기 일당증체량들 간의 상관관계를 규명하기 위하여 실시하였다. 분석에 이용된 자료는 축산기술연구소 대관령지소(현 축산과학원 한우시험장)에서 2002년 6월부터 11월 사이에 128쌍 그리고 2003년 4월부터 11월 사이에 94쌍 등 총 222쌍의 암소와 포유중인 송아지로부터 조사하였는데 조사된 형질 중 암소의 산유량은 포유전후 체중차를 이용하여 추정하였다. 조사된 형질들은 모두 어미소 형질로 간주하여 분석을 하였는데 유전모수 추정은 A-I REML(average information restricted maximum likelihood) 추정치를 제공하는 Meyer(2006)의 WOMBAT package를 이용하여 실시하였다. 일일 산유량과 24시간 보정 산유량의 유전력은 각각 0.39와 0.36으로 두 추정치 간에 차이가 없었다. 어미소 형질로 간주하여 추정한 송아지의 생시체중, 3개월령 체중 및 포유기 일당증체량에 대한 유전력은 각각 0.28, 0.17 및 0.18로서 생시체중의 유전력은 3개월령 체중이나 포유기 일당증체량의 유전력에 비해 약간 큰 편이었으며 3개월령 체중과 포유기 일당증체량 간에는 유전력의 크기에서 차이가 없었다. 일일 산유량은 생시체중, 3개월령 체중 및 포유기 일당증체량에 대한 모체 효과 들과의 유전 상관계수가 각각 0.59, 0.79 및 0.68이었다. 일일산유량이 3개월령 체중이나 포유기 일당증체량의 모체효과 간에 높은 유전상관 관계가 있는 것으로 나타난 결과에 근거할 때 한우 집단에서 송아지의 포유기 일당증체량 또는 3개월령 체중의 모체 유전 효과에 대한 선발을 통해 암소들의 산유량에 대한 유전적 개량을 실현할 수 있을 것으로 판단된다.
대형 교통사고는 많은 인명피해를 동반한다. 교통사고를 효율적으로 대처하기 위해선 하루 동안 발생할 수 있는 최대 교통사고 수와 사망자 수, 중상자 수가 정량적으로 제시되어야 한다. 본 연구는 교통사고분석시스템에서 제공하는 2005년부터 2018년까지 전국에서 발생한 일 최대 교통사고 수, 사망자 수, 중상자 수 자료를 사용하여 15년, 30년, 50년에 한 번 발생할 수 있는 최대값을 제시하고자 한다. 지역별 교통사고의 특성을 살펴보기 위해 수도권, 충청권, 경북권, 호남권, 경남권으로 구분하여 일반화극단치분포(GEV분포)에 적합시켰다. GEV분포의 모수는 L-적률추정법으로 추정하였고, Anderson Darling 검정과 Cramer-von Mises 검정으로 분포의 적합성을 확인하였다. 분석결과 50년에 한 번 발생할 수 있는 일 최대 교통사고 수는 수도권 401건, 경남권 168건, 경북권 455건, 충청권 136건, 호남권 205건이다. 인구수와 자동차 등록수가 많은 수도권에 비해 경북권은 면적이 넓고 산지지형이 많으며 산업공단으로 인한 물류이동이 많아 교통사고 수가 상대적으로 높게 나타났다.
확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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