• 제목/요약/키워드: 선택변수모형

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영덕오십천 환경개선용수 공급의 경제적 편익측정: CVM 적용에 있어 저항응답의 처리와 거리소멸함수 (Measuring Benefits of Providing Water for Environmental Improvement in Yeongdok Ohsip River: Considering Protest Bids and Distance-Decay Function in the Application of CVM)

  • 엄영숙
    • 자원ㆍ환경경제연구
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    • 제24권2호
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    • pp.435-461
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    • 2015
  • 본 연구는 최근 신규용수항목으로 인정된 환경개선용수 공급에 따른 편익을 경북 영덕군 영덕오십천을 사례로 조건부가치측정법(CVM)을 적용하여 측정하였다. 기존 CVM 방법론에 여행비용접근의 주요변수인 거리변수를 포함하여 시장영역을 설정하는데 활용하였으며, CV문항에 대한 저항응답들을 지불의사(WTP) 응답과 결합추정하여 잠재적 편의를 줄이고자 하였다. 실증분석결과 대상하천으로부터 먼 거리에 거주할수록 응답자들의 WTP도 적어지는 거리-소멸관계가 나타내었으며, 거리변수의 형태에 따라 WTP변화율도 달랐다. 나아가서 최장거리 거주자 범위 밖에서도 정의 WTP가 측정되어, 전국가구가 수혜자일 수 있음을 확인하였다. 다른 한편으로 전체표본, 저항응답 삭제 그리고 표본선택모형 추정 등 저항응답의 처리에 따라 제시금액 변수의 계수추정치가 상당히 차이가 났고, 결과적으로 표본 WTP도 저항응답 제외 표본은 2,000원 정도로 표본선택모형은 6,000원 정도로 측정되어 3배 정도의 차이가 나타났다.

부산·울산광역권 교통수단 선택모형 구축 방법론 개선 (Improving Methods for Estimating Transportation Mode Choice Model in Busan-Ulsan Metropolitan Area)

  • 신강원
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제15권7호
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    • pp.4580-4587
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    • 2014
  • 본 연구는 부산 울산광역권의 여객 통행 OD자료 구축을 위해 적용된 여러 교통수요예측 모형 중 다항로짓모형에 기반한 교통수단 선택모형의 문제점을 진단하고 이를 개선하기 위한 모형 구축 방법론을 제시하였다. 기존 교통수단 선택모형은 외관상으로는 적용 가능한 모형구조를 갖고 있으나, 모형 구축에 활용된 원시자료 상세 분석결과 교통존쌍간 총 통행량 미반영, 선택집합의 누락, 교통 혼잡 상태의 미반영, 교통존 특성변수의 미반영과 같은 문제점들이 내재되어 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 전술한 기존 모형의 문제점들을 개선하여 다항로짓모형을 재구축하였으며, 재구축 결과 부산 울산 광역권의 교통수단 선택행태는 각 교통수단의 통행시간 및 통행비용보다는 각 교통수단의 고유특성 및 교통존 특성에 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났으며, 추정모형의 계수 부호 및 적합도 또한 적용 가능한 수준으로 나타났다.

기상자료를 이용한 마늘 생산량 추정 (Garlic yields estimation using climate data)

  • 최성천;백장선
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제27권4호
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    • pp.969-977
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    • 2016
  • 야외에서 재배되는 주요 채소류의 생산에 대한 기상변화의 영향력이 점차 커지고 있다. 기상변화로 인한 농작물 생산량의 변화는 공급과 수요의 불안정과 물가안정의 불안요소로 작용하고 있다. 본 논문에서는 패널회귀모형을 이용하여 기상상태에 따른 마늘의 생산량을 추정하였다. 2006년부터 2015년까지의 마늘 주산지 15곳의 10a당 마늘 생산량과 해당 지역의 기상자료를 사용하였다. 7가지 기상요인 (평균기온, 평균최저기온, 평균최고기온, 누적강수량, 누적일조시간, 평균상대습도, 평균지면온도)의 월별 (1월-12월)자료인 총 84개 기상변수중 다중회귀분석 단계선택방법을 통하여 7가지 기상변수를 선택하여 패널회귀모형에 사용하였다. 고정효과 모형과 확률효과 모형을 구분하는 하우스만 검정을 통하여 확률효과 모형으로 분석한 결과 평균최고기온 (1월), 누적강수량 (3월, 10월), 누적일조시간 (4월, 10월)등이 마늘 생산량 추정에 유의한 변수로 나타났다. 또한 연도별로 추정된 생산량 추정값의 추이가 실제 생산량과 동일한 추세를 보이고 있어 제안된 패널 회귀 모형이 잘 적합됨을 확인할 수 있다.

Avenue를 활용한 수질매개변수 추정 전문가 시스템 개발 (Development of Expert System for Water Quality Parameter Estimation Using Avenue)

  • 배덕효;한건연;처철관
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제35권2호
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    • pp.161-171
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    • 2002
  • 일반적으로 2차원 수질모형들은 배경이론이 복잡하고 그에 따라 입력자료나 매개변수가 복잡해지며 매개변수들간의 상호영향을 인식하는 것이 매우 어렵게 되어 초보자의 경우 적절한 매개변수론 선택하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 2차원 수질모형내의 여러 매개변수들간의 관련성을 평가하는 민감도 분석을 기반으로한 추론기관개발과 ArcView/Avenue를 활용하여 전문가 시스템을 구축함으로써 모형의 수질매개변수를 추정하고 모의를 실시하여 정확한 해석결과를 얻을 수 있는 기법을 제시하였다. 모형의 적용 대상지역은 팔당댐 직 하류부터 한강 인도교지점에 이르는 한강구간(35.3km)을 선택하였으며, 모형수행을 위한 기본자료는 주요지류의 유입량과 오염자료를 이용하여 시스템의 적용성을 검토하였다. 그 결과 추정된 주요 매개변수는 횡확산계수 0.367, 0.074, 0.162 등으로 추정되었으며, 추정된 매개변수에 의해 계산된 수질변수는 관측치와 잘 일치하는 것으로 나타났다. 이와 같은 GIS에 근거한 매개변수 추정을 위한 전문가 시스템은 과학적인 수질관리에 많은 도움이 되는 것으로 판단된다.

일반화중력모형 파라메터의 새로운 최우추정기법 개발 (New Maximum Likelihood Estimation Algorithms for the Parameters of Generalized Gravity Model)

  • 윤성순
    • 대한교통학회지
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    • 제11권1호
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    • pp.55-66
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    • 1993
  • 본 논문에서는 최근에 소개된 일반화중력모형(Generalized Gravity Model)파라메터의 최우추정치(Maximum Likelihood Estimates) 계산을 위한 새로운 알고리즘을 이론적으로 도출하였다. 개발된 알고리즘은 첫째 계산속도, 둘째 정밀도, 셋째 모형변수(예컨데 통행시간, 통행비용 등)들 간에 공선성(multicolinearity)이 존재할 경우의 계산능력, 넷째 대규모 스케일의 기.종점자료(large O-D Matrices)에 적용시의 계산능력, 다섯째 모형변수의 개수에 따른 계산능력의 평가기준에서 그 계산실적이 기존의 알고리즘과 비교 평가 되었다. 제안된 기법중에서 Modified Scoring 기법은 계산속도 및 정밀도등 앞서 나열한 계산능력의 평가기준 중 모든 부문에서 매우 탁월한 계산실적을 보이는 것으로 판명되었다. 따라서 최선의 추정치를 보장하는 최우추정기법이 대규모 스케일의 교통계획 적용에도 큰 비용(시간)부담없이 손쉽게 적용될 수 있게 되었다. 제안된 새로운 알고리즘의 적용시 교통계획분야에 가져올 수 있는 기대효과는 다음과 같다. 첫째, 최우추정법이 대규모 O-D 통행표에 쉽게 적용될 수 있고 또한 PC등 소형 컴퓨터에서도 처리가 쉽다. 둘째, 모형설명변수의 자유로운 선택등 통계적실험(experimentation)을 가능케 한다. 셋째, 중력모형이 내재되어 있는 결합모형(Combined Model)의 정산속도를 높인다. 넷째, IVHS(Intelligent Vehicle and Highway System)와 같은 분야에서 온라인(On-line)모형정산을 가능케 할 수 있다.

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1차원 수치모형을 이용한 댐 여수로 설계 (Design of Dam Spillway with One Dimensional Numerical Model)

  • 김원;한건연
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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    • pp.1737-1740
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    • 2006
  • 본 연구에서는 1차원 수치모형을 이용하여 댐 여수로에서 발생하는 흐름을 해석하였다. 본 연구에서 사용한 1차원 수치모형은 매우 복잡한 지형에 적용이 가능하며, 상류가 사류가 동시에 발생하거나 도수가 발생하는 흐름도 해석할 수 있는 모형이다. 이 모형은 해석해를 가지는 도수의 경우에 적용하여 검증된 바 있으며, 자연하천의 보에서 발생하는 불연속 흐름에 대해서도 적용된 바 있다. 또한 매우 불규칙한 자연하천에서 발생하는 흐름도 효과적으로 모의할 수 있다. 본 연구에서는 댐 여수로 흐름 해석을 평가하기 위해 단순화된 하도에서 발생하는 불연속 흐름에 대해 이론적인 해와 비교하였다. 또한 댐 수리모형 결과에 수치모형을 적용하여 빈도별로 발생하는 흐름을 해석하였다. 해석결과 여수로에서 발생하는 매우 작은 수심을 정확하게 모의하였으며, 여수로 직하류부에서 발생하는 도수의 발생위치, 발생 전후의 수위도 잘 모의하는 것으로 나타났다. 또한 여수로 및 도수 전후에 발생하는 유속도 정확하게 모의하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서는 1차원 수치모형을 여수로 뿐만아니라 댐 상류 하천, 저수부, 여수로 접근수로, 여수로, 도수, 하류하천등으로 구성되는 전 구간의 흐름을 동시에 모의하기 적용하였다. 적용 결과 댐 저수지 상류 하천과 저수지, 저수지와 접근수로, 접근 수로와 여수로, 여수로와 도수, 도수 발생 후와 하류하천 등에서 복잡하게 형성되는 흐름을 동시에 잘 모의하는 것으로 나타났다. 본 연구에서 사용한 1차원 수치모형을 이용하면 댐 여수로나 저수지, 연계되어 있는 상하류 하천에서의 흐름을 동시에 해석할 수 있기 때문에 향후 수리모형실험과 연계하여 댐 설계에 효율적으로 사용될 수 있을 것으로 전망된다.지는 것으로 평가되었다. 그러나 본 연구결과를 통하여 투수성 포장과 지하수에 관련된 매개변수의 집적과 분석결과는 현장기술 적용 시 매개변수의 유용한 선택과 도시유역의 물 순환 건전화 대안기술 적용에 효과적인 방법론을 제시할 수 있을 것으로 사료된다.첨두홍수량을 저류하기 위해서 상대적으로 넓은 저류면적이 필요한 것으로 나타난다. 대등한 수위감소값의 홍수저감효과를 발휘하기 위해서 본 연구에서는 On-Line 저류지 면적은 Off-Line 저류지에 비 두배 이상이 필요한 것으로 보여졌다.들에 관한 정보는 종종 현장관측에서 조차 무시되는 경우가 많다. 이에 본 연구에서는 수질모형의 매개변수 중 특히 수리특성에 관련된 매개변수들이 수질에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 적용된 수질모형은 QualKo를 사용하였으며, 대상 하천은 낙동강 본류 경남구간 시점 부근인 회천 합류 전부터 낙동강 본류 경남구간 종점 부근인 밀양강 합류 전까지의 경남 오염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 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 주식투자기간

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나무구조의 분류분석에서 변수 중요도에 대한 고찰 (Comparison of Variable Importance Measures in Tree-based Classification)

  • 김나영;이은경
    • 응용통계연구
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    • 제27권5호
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    • pp.717-729
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    • 2014
  • 본 연구에서는 나무구조의 분류분석에서 자료의 크기가 방대해짐에 따라 중요한 문제로 대두되고 있는 변수의 중요도에 대하여 사영추적분류나무를 중심으로 고찰하였다. 사영추적분류나무(projection pursuit classification tree)는 각 마디에서 사영추적을 이용하여 그룹을 잘 분리하는 변수들의 선형결합을 이용하는 방법으로 이때 사용되는 사영계수들은 각 마디에서의 분류에 대한 정보를 가지고 있다. 이를 종합하여 각 변수의 분류에 대한 중요도를 계산할 수 있다. 먼저 사영추적분류나무의 분류과정에서 계산되는 사영추적계수를 이용하여 분류를 위한 변수선택의 중요도를 계산하고 이들의 특성을 살펴보고 이를 같은 형태의 나무모형방법인 CART와 랜덤 포레스트의 결과와 비교 분석하여 사영추적분류나무의 특성을 살펴보고 비교, 분석하였다. 대부분의 자료에서 사영추적분류나무가 훨씬 좋은 성능을 보이고 있었으며 특히 상관계수가 높은 변수들이 포함되어 있는 경우에는 상대적으로 적은 수의 변수로도 잘 분류를 할 수 있음을 확인하였다. 랜덤 포레스트에서 제공하는 변수 중요도는 변수들 간의 상관관계가 높은 경우에는 사영추적분류나무의 변수중요도와 매우 다르게 나타나며 사영추적분류나무의 변수 중요도가 조금 더 나은 성능을 보이고 있음을 알 수 있다.

안정적 유전자 특징 선택을 위한 유전자 발현량 데이터의 부트스트랩 기반 Lasso 회귀 분석 (Lasso Regression of RNA-Seq Data based on Bootstrapping for Robust Feature Selection)

  • 조정희;윤성로
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제23권9호
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    • pp.557-563
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    • 2017
  • 많은 수의 유전자 데이터를 이용해서 Lasso 회귀 분석을 할 때, 유전자 발현량 값들 사이의 높은 상관성으로 인하여 회귀 계수의 추정값이 회귀 분석의 반복 시행마다 달라질 수 있다. L1 정규화에 의해 축소되는 회귀 계수의 불안정성은 변수 선택을 어렵게 하는 요인이 된다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 부트스트랩 단계를 반복 시행하여 높은 빈도로 선택된 유전자들을 이용한 회귀 모형들을 만들고, 각 모형들에서 안정적으로 선택되는 특징 유전자들을 찾고, 그 유전자들이 위양성 결과가 아님을 입증하였다. 또한, 회귀모형 별 예측지수의 정확도를 실제지수와의 상관관계를 이용해 측정하였는데, 선택된 특징 유전자들의 회귀계수 부호의 분포가 정확도와 관련성을 보임을 확인하였다.

순서형 프로빗모형을 이용한 속도선택행태에 관한 연구 (Ordered Probit Model Of Speed Selection Behavior)

  • 강경우;백병성
    • 대한교통학회지
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    • 제16권3호
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    • pp.93-100
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    • 1998
  • 지난 30여년간 운전자의 속도선택의 행태에 대하여 많은 연구가 이루어졌다. 그러 나, 과거 대부분의 연구는 운전자의 개별적인 특성과 제한속도에 대한 운전자의 인지 정도 를 고려하지 않고, 다만 운전자의 속도선택과 도로 및 차량간의 상호 관련성에 중점을 두고 있다. 본 연구는 운전자, 차량 및 통행특성 등의 요인을 고려하여 운전자의 속도 선택에 대 한 행태를 분석하고자 하였다. 이를 위하여 운전자의 속도 자료와 설문자료를 조사한 수, 두 가지 자료를 범주형 자료로 구분하여 Ordered Probit Model을 적용하여 분석하였다. 분 석결과 i) 고소득의 남성운전자가 고속의 주행 행태를 보였으며, 운전경력이 많은 운전자일 수록 높은 속도를 선택하는 것으로 나타났다. ii) 차량에 관해서는 배기량이 높은 차량일수 록 고속의 속도를 나타낸 반면에 안전장치가 많은 차량의 경우에는 저속의 주행속도를 보이 는 것으로 나타났다. iii) 통행 특성 면에서는 일일통행거리가 중요 변수인 것으로 나타났다. iv) 운전자의 심리적 측면에서는 운전자가 인식하고 있는 제한 속도가 또한 중요변수로 분 석되었다.

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다변량 선형회귀모형의 벌점화 최소거리추정에 관한 연구 (Penalized least distance estimator in the multivariate regression model)

  • 신정민;강종경;방성완
    • 응용통계연구
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    • 제37권1호
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    • pp.1-12
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    • 2024
  • 동일한 설명변수 집합에 여러 개의 반응 변수들이 종속되어 있는 경우를 많은 실제 자료에서 볼 수 있다. 특히, 여러 개의 반응변수가 서로 상관관계를 가지고 있으면 각각의 반응변수에 대한 개별적인 분석보다는 반응변수들 사이의 상관관계를 고려한 동시 추정(simultaneous estimation)이 매우 효과적이다. 이러한 다변량 회귀분석에서 최소거리추정량(least distance estimator; LDE)은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합 과정에 반영하여 다차원 유클리드 공간에서 각 훈련 개체와 추정값 사이의 거리를 최소화하도록 회귀계수들을 동시에 추정한다. 뿐만 아니라 최소거리추정량은 이상치에 대한 강건성을 제공한다. 본 논문에서는 다변량 선형 회귀분석에서의 최소거리추정법에 대해 살펴보고, 나아가 효율적인 변수선택을 위한 벌점화 최소거리추정량을 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 adaptive group LASSO 벌점항을 적용한 AGLDE 기법은 반응변수들간의 상관관계를 모형 적합에 반영함과 동시에 설명변수의 중요도에 따라 효율적으로 변수선택을 수행할 수 있다. 제안 방법의 유용성은 모의실험과 실제 자료 분석을 통해 확인하였다.