As many companies have adopted and used ERP systems, concerns about ERP performance also have increased. The purpose of this research is to examine the relationships between qualitative variables and quantitative variables measuring ERP performances. Qualitative research, widely used in MIS research, typically examines perceived usefulness of ERP, such as information quality, system quality, system satisfaction. Quantitative research, often done in accounting research, usually examines ERP performance based on financial statements. An empirical study led to the following conclusions: 1) There were significant correlations among the qualitative variables measuring perceived usefulness of ERP; 2) Significant correlations were also observed among the quantitative variables based on financial statements; 3) However, no significant correlations was found between the qualitative variables and quantitative variables measuring ERP performance.
뇌전위에서 개인차가 없는 일반적인 규칙ㅇ르 지닌 두개의 정보 변수, 즉 ILF와 IHF를 발견하였다. 이러한 일반성을 지닌 정보 변수가 청각, 후각, 촉각 자극에 의해 유발된 쾌하거나 불쾌한 감성 상태를 구분할 수 있으며 전두엽에서 그 경향이 두드러짐을 확인하였다. 전두엽의 뇌전위에서 감성 자극이 주어지가 전과 자극이 주어지는 동안의 ILF, IHF값을 정규화함으로써 새로운 변수, Relative Quantified Emotional State(RQES)를 구현하였다. RQES는 쾌, 중립, 불쾌한 감성의 정도를 선형적으로 정량화하였다. 따라서 하나의 전극으로 측정한 전두엽부분의 뇌전위로부터 RQES값을 계산하면 인간의 쾌, 불쾌 감성을 신뢰도있게 정량화 할 수 있다.
In this paper we investigate design-based properties of both the ordinary least square estimator and the weighted least square estimator for regression coefficients in panel regression model. We derive formulas of approximate bias, variance and mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator after linearization of least square estimators. Also we compare their magnitudes each other numerically through a simulation study. We consider a three years data of Korean Welfare Panel Study as a finite population and take household income as a dependent variable and choose 7 exploratory variables related household as independent variables in panel regression model. Then we calculate approximate bias, variance, mean square error for the ordinary least square estimator and approximate variance for the weighted least square estimator based on several sample sizes from 50 to 1,000 by 50. Through the simulation study we found some tendencies as follows. First, the mean square error of the ordinary least square estimator is getting larger than the variance of the weighted least square estimator as sample sizes increase. Next, the magnitude of mean square error of the ordinary least square estimator is depending on the magnitude of the bias of the estimator, which is large when the bias is large. Finally, with regard to approximate variance, variances of the ordinary least square estimator are smaller than those of the weighted least square estimator in many cases in the simulation.
The Horvitz-Thompson(H-T) estimator is less efficient than PPS estimators in some cases. We use the two-stage variable transformation in order to remove the drawbacks and increase the efficiency of H-T estimator. We transform the auxiliary variable to use the Midzuno-Sen sampling scheme at the first stage. And the next stage, we also transform the study variable to reduce the variance of H-T estimator using the inclusion probability obtained from the first transformation. We compare the efficiency between a suggested modified H-T estimator and PPS estimators.
This paper is a broad review about general regression estimators, which are very useful when auxiliary variables are available in survey sampling. We investigate the process of development of general regression estimators from birth to suggestion of variance estimation method and examine some properties of general regression estimators by comparing with calibration and QR estimators. We also present some forms of general regression estimators available under complex sampling designs such as stratified sampling and cluster sampling. Finally, we comment some advantages as well as disadvantages of general regression estimators and theoretical and practical development in the future.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.209-209
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2018
국토교통부는 대하천에서의 홍수 감시를 위해 전국에 6기의 강우레이더를 도입 완료하였다. 비슬산레이더는 2009년에 맨 먼저 도입된 강우레이더로 국내 최초로 도입된 이중편파 S밴드 레이더이다. 이중편파레이더는 반사도 외에도 차등반사도, 차등위상차, 비차등위상차 등 다양한 레이더 편파변수들을 제공하고 있다. 이중 반사도, 차등반사도, 비차등위상차는 레이더 강수량 추정에 적용되는 편파변수들로 이 변수들에 오차가 내재 시 레이더 강우의 오차에 전파되게 된다. 이에 레이더 강우 추정에 적용되는 편파변수들에 내재되어 있는 오차를 정량화하고 제거하는 것은 레이더 강우 품질에 직결되는 문제이다. 본 연구에서는 2009년부터 2016년까지의 비슬산레이더로부터 관측된 총 351개의 강수사례를 수집하여 레이더 반사도와 차등반사도의 오차를 정량화 하였다. 그리고 이러한 편파변수들의 오차 제거시 레이더 강우량의 정확도가 어느 정도 향상되는 지를 확인하였다. 그 결과 레이더 강우량의 정확도는 편파변수 오차 제거 전에는 40 ~ 80% 범위에서 오차제거 후 60 ~ 80 % 범위로 정확도가 향상되었고 그 범위도 줄어들었다.
본 연구는 네트워크 중심전(NCW)에서 전투력에 영향을 미치는 요소들과 전투능력 평가방법에 관한 것이다. 전투능력에 영향을 미치는 기초변수로 상황인식, 환경적응, 물자보급, 정보유통 및 지휘통제를 설정하고 이러한 기초변수가 전투능력에 미치게 될 영향을 추론하였다. 설정된 기초변수를 전제하여 대응소요 시간을 기반으로 전투능력을 평가하는 방안을 제시하였다. 대응 신뢰성 및 대응 효율을 평가함으로써 전투능력을 정량화하는 것이 가능하며 정량화된 자료를 축적함으로써 통계적으로 전투능력과 기초변수와의 상관관계를 파악할 수 있으며 이러한 관계를 이해하는 것은 NCW 체계구축에 중요한 요소가 될 것이다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.110-110
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2016
도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2010.05a
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pp.1385-1389
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2010
수자원 계획에 있어서 강우 또는 홍수빈도분석시 주로 사용되는 확률의 개념은 상대빈도에 대한 극한으로 확률을 정의하는 빈도학파적 확률관점에 속하며, 확률모델에서 미지의 매개변수들은 고정된 상수로 간주된다. 따라서 확률은 객관적이고 매개변수들은 고정된 값을 가지기 때문에 이러한 매개변수들에 대한 확률론적 설명은 매우 어렵다. 본 연구에서는 강우빈도해석에서 확률분포의 매개변수에 대한 불확실성을 정량화하기 위하여 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘을 이용한 불확실성 평가모델을 구축하였다. 그리고 베이지안 MCMC 및 Metropolis-Hastings 알고리즘의 적용을 통하여 확률강우량 산정시 확률분포의 매개변수에 대한 통계학적 특성 및 불확실성 구간을 정량화하였으며, 이를 바탕으로 홍수위험평가 및 의사결정과정에서 불확실성 및 위험도를 충분히 설명할 수 있는 프레임워크 구성을 위한 기초를 마련할 수 있었다.
In the case of rapidly developed urban and industrial complex, the most area becomes impervious, which causes the increasing runoff and high probability of flooding. SWMM model has been widely used to calculate stormwater runoff in urban areas, however, the model is limited to interpreting the actual natural phenomenon. It has the uncertainty in the model structure, so it is difficult to calculate the accurate runoff from the urban basin. In this study, the model parameters were investigated and uncertainty was quantified using Uncertainty Quantification Index (UQI). As a result, pipe roughness coefficient has the largest total uncertainty and largest effect on the total runoff. Therefore, when the stormwater pipe network is designed, pipe roughness coefficient has to be calibrated accurately. The quantified uncertainty should be considered in the runoff calculation. It is recommended to understand the characteristics of each parameter for the prevention and mitigation of urban flood.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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