이동 통신 가입자 수가 빠르게 늘어가면서 무선 인터넷 기술은 다양한 형태의 데이터 제공이 가능해 지고 이에 대한 교육적 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 이에 따라 무선 인터넷만의 장점인 이동성, 실시간성, 휴대성, 편리성, 개별화, 차별화 등을 이용하여 학습에 적용하는 것은 매우 중요한 의미를 지닌다. 또한 학습에 있어서 학습하고자 하는 욕구인 동기가 중요시되어야 하며 이에 따라 학습 성취도는 큰 영향을 가진다. 따라서, 본 논문에서는 보편적으로 잘 알려진 Keller의 ARCS 모형을 기반으로 하여 무선 인터넷 환경에 적합하도록 수정, 보완하여 동기 모형을 제시하고 적용하고자 한다. 본 모형의 특징은 다음과 같다. 첫째, 개별화 및 차별화에 중점을 두었다. 모바일 환경의 가장 큰 특징인 개별화, 차별성을 부각시켜 동기 전략에 적용하였다. 둘째, 학습자 진단에 비중을 두어 설계하였다. 모바일에서 개별화의 가장 큰 기준이 되므로 정확한 진단을 할 수 있도록 한다. 셋째, 무선 인터넷에 적합한 동기 전략을 제시하여 단계별 적용을 용이하도록 하였다. 넷째, 평가 및 피드백 후 교사에 의한 학생 개개인의 결과를 제시하도록 하였으며, 이를 통해 후속 학습에 도움이 되도록 하였다. 또한, 본 동기 모형을 초등학교 3학년 쓰기 활동에 적용하였다.
본 연구는 KOSPI자산 포트폴리오에 대한 VaR를 다양한 ARCH류 모형을 사용하여 추정하고 이들의 예측능력을 평가하였다. 활용된 모형은 우선 기본적인 GARCH(1,1)모형과 레버리지 효과를 감안한 TGARCH모형, 다양한 ARCH모형을 포괄할 수 있는 PGARCH모형, 변동성의 영속성을 고려한 IGARCH모형이 포함되었다. 모형 상호간의 성과비교에 추가하여 ARCH류 모형에서 수익률예측오차의 분포에 따라서 VaR의 예측성과가 얼마나 차이가 발생하는가를 확인하기 위하여 정규분포와 Student-t분포의 성과를 비교하였다. 마지막으로 VaR 추정시에 조건부평균을 무시하는 관례가 어느정도 타당성이 있는지를 확인하기 위하여 1시차 자기회귀과정에 입각한 조건부 평균을 감안한 결과를 검토하였다. ARCH류 모형에서 모형 설명력은 보다 정교한 모형인 TGARCH모형이나 PGARCH모형이 우월하게 나타났지만, VaR의 예측능력 우월성으로 이어지지는 않았다. Student-t분포를 가정한 경우 VaR모형 사후검증성과는 정규분포를 가정한 경우보다 모든 신뢰수준에서 개선되었으며, 조건부평균의 제거는 Student-t분포 가정하에서는 적합하지 않은 것으로 나타났다. ARCH류 모형에서 가장 단순한 형태인 IGARCH모형의 예측성과가 다른 모형들에 비하여 뒤떨어지지 않으며, 더욱 제약된 형태인 RiskMetrics의 EWMA모형이 사후검증에서 우수한 성과를 보여 단순한 모형의 유용성을 확인시켜주고 있다.
본 연구는 소매업체 이미지와 유통업자 상표 태도에 대하여 두 가지 대안적 모형의 적합성을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 하고 있다. 하나는 후광 효과 모형으로 소매업체 이미지가 유통업자 상표 태도에 후광 효과를 가진다는 모형이며, 또 다른 하나는 함의 개념 모형으로 유통업자 상표 속성에 대한 평가가 소매업체 이미지에 함축되어 유통업 상표 태도에 영향을 준다는 모형이다. 실증결과는, 두 가지 모형 중 적합한 모형의 결정에는 유통업자 상표에 대한 친숙성과 상품 유형의 조절효과가 있다는 것을 보여주었다. 즉, 친숙성이 높은 경우에는 함의 개념 모형, 친숙성이 낮은 경우에는 후광 효과 모형의 설명력이 높았으며, 유통업자 상표 식품의 경우 함의 개념 모형, 유통업자 의류의 경우 후광 효과 모형의 설명력이 높은 것으로 확인되었다.
본 연구에서는 기존에 개발된 지형 보간기법의 정확도와 효율성을 극대화하기 위해 프랙탈 기법을 적용하여 소량의 기지 지형정보로도 대상지역의 자연지형이 가지는 불규칙성을 재현하여 보다 실제지형에 가까운 지형정보를 생성할 수 있는 FEDISA 모형을 개발하였다. 또한 모형의 적합성 및 효용성을 검토하기 위한 도구로 경사도 범위지수 $I_{SR}$, 표면적 지수 $I_{SA}$, 체적 지수 $I_V$를 개발하였으며, 모형의 적용 대상면적을 $75m{\times}75m$, $150m{\times}150m$, $300m{\times}300m$, $600m{\times}600m$, $1,200m{\times}1,200m$ 등으로 다양하게 설정하여 기존의 보간 기법 및 FEDISA 모형에 의한 계산 결과와 실측자료에 대해 비교 검토를 통하여 FEDISA 모형의 효용성과 적합성을 제시하였다.
회귀분석에서 몇 개의 관측치가 모형선택과정이나 최소제곱방법에의한 모형의 적합에서 지 대한 영향을 끼칠 수 있다. 그러나 그러한 관측치가 회귀분석의 모든 면에 같은 정도의 영 향을 끼치는 것은 아니다. 본 논문에서는 개개의 관측치가 적합성의 총체적 측도에 미치는 영향을 측정할 수 있는 영향측도를 제시하였다. 이 측도는 자료를 모형에 적합시켜 구해진 잔차와 적합치 사이에 만족되는 비상관성의 성질을 이용하여 구해진 것이다. 마지막으로, 본 논문에서 소개된 통계량들과 가장 많이 사용되고 있는 영향측도들을 실제자료의 분석을 통 하여 그 성질과 효율성을 비교하였다.
본 연구는 소비자 기반 브랜드 자산 모형에 기반한 기존의 미디어 브랜드 확장 모형을 응용하여 이러한 브랜드 확장이 모 브랜드(Parent Brand)에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 선행연구들을 바탕으로 확장 전 모 브랜드 평가, 브랜드 포트폴리오 품질 변량, 지각된 브랜드 확장 수, 모 브랜드와 확장된 브랜드 간 지각된 적합성, 브랜드 확장상품 평가 등이 확장 후 모 브랜드 평가에 영향을 미치는 것으로 연구모형을 구성한 뒤 구조방정식모형을 이용하여 검증하였다. 분석결과, 확장 후 모 브랜드 평가에 확장 전 모 브랜드 평가, 브랜드 포트폴리오 품질 변량, 적합성, 브랜드 확장상품 평가가 유의미한 영향을 미친 반면 지각된 브랜드 확장 수의 영향력은 유의미하지 않았다. 본 연구를 통해, 첫째, 수직적 브랜드 확장에서 적합성은 확장상품 평가에는 정적인 영향을 주지만, 확장 후 모 브랜드 평가에는 부적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 둘째, 브랜드 포트폴리오 품질 변량은 적합성과 확장상품 평가, 확장 후 모 브랜드 평가에 부적인 영향을 준다는 것을 새롭게 알아내었으며, 모 브랜드 평가가 브랜드 포트폴리오 품질 변량에 부정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 셋째, 모 브랜드 미디어에 대한 평가가 적합성에 부적인 영향을 미친다는 것을 발견하였다.
최근 몇 년간 기후변화에 의해 기상이변이 발생하고 있으며 이에 따른 집중호우로 인한 홍수피해가 심각한 수준으로 발생하고 있다. 이에 수문기상학적 요소와 특성인자들의 정확한 상호 연관성의 규명과 공간적 변동성 해석은 강우-유출 모형에서 발생하는 불확실성을 감소시키는데 중요한 요소라고 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 레이더 강우 격자 해상도와 지형인자 격자 해상도에 따라 강우-유출모형이 어떻게 반응하는지 분석하였다. 본 연구에서는 가-분포 강우-유출 모형인 ModClark 모형을 이용하여 강원도 인제군의 내린천 유역을 대상으로 광덕산 레이더자료를 이용하였다. ModClak 모형 구성을 위한 GIS 지형공간 자료는 30m, 150m, 250m, 350m 격자크기의 DEM을 사용하였으며, 2006년 7월 14일부터 7월 17일까지의 관측레이더 강우자료를 500m, 1km, 2km, 5km, 10km 사용하여 유출모의를 실시하고, 각각의 격자해상도에 따른 모의 결과를 비교하기 위해 유출수문곡선을 작성하고 유출량 변화를 모의하였다. 분석 결과 첨두유량 및 유출체적에 대해서는 DEM 30m~150m, Grid 500m~2,000m 크기의 격자일 때 가장 최적의 유출 모의를 한 것으로 분석되었으며, 통계적 분석에 의한 분석결과에서는 모든 DEM 격자는 Grid 500m인 경우, 모든 Grid 격자는 DEM 30m인 경우에 모형의 적합성이 높은 것으로 나타났고, 민감도 산정 결과 지수 등급이 높은 DEM이 분포형 모형의 결과 값에 큰 영향을 주는 것으로 분석되었다.
본 논문의 목적은 양분선택질문형 비시장가치평가법을 통한 편익추정에 사용되는 제 함수의 적합성 여부를 검증하기 위해 사용될 수 있는 방법론들을 비교 검토하는 것이다. 여가수렵의 환경적 요인의 변화에 따른 편익추정에 사용된 함수의 적합성을 판단하기 위해 변이계수접근법, 함수설정 오류 테스트, 그리고 비모수접근법 등이 각 함수에 적용되었다. 결과에 따르면, 편익추정에 이용된 세 가지 로짓함수(선형, 로그, 쉐어모형) 모두 적합한 것으로 판정되었다. 주어진 함수형태에 적용된 세 방법론간에 밀접한 일치성을 보였으며 경우에 따라서는 상호보완적이라는 함축성을 보이기도 하였다 이와 같은 결론은 로짓함수로부터 추정된 값들에 Krinsky-Robb 시뮬레이션을 이용하여 구축한 신뢰구간의 함수간 비교를 통해서도 확인되었다. 주어진 환경 시나리오에 대해 각 함수로부터 도출된 평균 추정치의 신뢰구간이 모두 충분히 중복되었기 때문에 편익추정과 관련하여 함수형태간에 유의적 차이가 없음이 입증된 것이다.
본 연구에서는 SWAT 모형과 APEX-Paddy 모형의 연계 모델링을 통한 대표 BMP(Best management practice) 적용, 정식시기 및 벼 생육기간을 고려한 시나리오 적용을 통해 농업용수의 관리 및 수질환경 개선 등에 활용할 수 있는 저영향 영농활동을 분석하고자 하였다. 만경강 유역을 대상으로 SWAT 모형을 구축하고 유역 내에 위치한 논 시험포장을 대상으로 강우-유출 및 비점오염원 모니터링 자료를 활용하여 APEX-Paddy 모형을 구축하였다. SWAT 모형과 APEX 모형을 연계하여 유역의 수문, 수질에 대한 정밀한 모델링을 수행하였으며, 이는 저영향 영농활동을 분석하기 위한 필드단위의 정확한 결과를 유역차원에 반영하기 위함이다. 특히, 본 연구에 사용된 APEX-Paddy 모형은 농촌진흥청과 Texas A&M의 공동연구를 통해 개발된 새로운 모형으로서 한국의 논 영농활동 및 담수환경을 반영하여 논에서의 유출 및 비점오염원을 모의할 수 있다. 연계 모형의 적합성 평가를 위해 R2 (Determine of Coefficient), RMSE (Root mean square error), NSE (Nash-sutcliffe efficiency)를 사용하였다. 적합성 평가 지표를 분석한 결과, 유출량은 R2 평균 0.91, RMSE 평균 2.87 mm/day, NSE 평균 0.78로 나타났다. T-N 부하량은 R2 평균 0.74, RMSE 평균 59.3 kg/ha/day, NSE 평균 0.50으로 나타났다. 저영향 영농활동 관리방안을 위한 시나리오로 1) 논의 물꼬높이(BMP) 관리 적용, 2) 벼 생육기간 조절을 고려하여 기온변화에 따른 정식시기, 벼 생육기간 등을 조정하여 적용하였다. 기후변화 시나리오는 10개 GCM 모델의 RCP 8.5 시나리오를 통해 분석하였으며, 유역차원의 미래 영향을 분석한 결과, 물꼬관리 BMP에 따라 담수심이 증가되며, 관개량이 감소하고 유출량 10.7%, T-N 11.2% 저감되는 것을 나타냈으며, 벼 생육기간 조절은 BMP보다 상대적으로 효과가 높진 않았지만, 유출량 1.4%, T-N 3.1%의 저감효과를 나타냈다. 따라서 두 가지의 저영향 영농활동 관리방안은 미래기간의 기후변화에 대응하여 농업용수 및 물관리에 도움이 될 것으로 사료된다. 하지만 본 연구결과는 모델링 결과에 의존한 것이며, 추후 지속적인 연구와 보완이 필요하다.
본 연구는 이산형 선형 대체함수(discrete linear transfer function)를 이용하여 수문시스템의 입력과 출력으로 나타낼 수 있는 강우와 유출의 관계를 통계학적으로 분석하고 모형화 하는 것이다. 모형의 설정 및 특정(identification), 추정(estimation) 및 검토(diagnostic checking) 과정이 제시되었으며 모형에 대한 적합성은 시계열 분석에서 이용되고 있는 통계량으로 판정하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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