Q 방법은 인간의 태도와 행동을 연구하기 위해 철학적, 심리학적, 통계적, 그리고 심리측정과 관련된 개념을 통합한 방법론으로서 인간의 주관성을 정량적으로 분석할 수 있는 특수한 통계기법이다. 소비자의 인식, 가치, 태도, 신념과 같은 개념을 객관적으로 연구할 수 있는 방법으로서 가설 생성을 위한 탐색적 연구와 이론의 검증과 같은 확인적 연구에서도 적용될 수 있다. 많은 수의 표본을 대상으로 한 횡단적 R 방법에 비하여 개인이나 소집단에 대한 깊이 있는 탐구가 가능하다는 점에서 소비자 행동 연구에 유용성이 매우 높다. 개인의 주관성을 바탕으로 한 소비자 개인의 특성과 차별성을 이해하는 것이 마케팅 분야의 핵심을 이루고 있음에도 불구하고 그 동안 소비자의 주관성에 대한 깊이 있는 접근이 이루어지지 못하였다. 1935년에 심리학 분야에서 개발된 Q방법은 이를 분석할 수 있는 컴퓨터 패키지의 보급과 더불어 사회과학 전반에 걸쳐 그 활용이 확산되어 가고 있다. 이에 Q 방법의 과학철학적 특성과, 현재 널리 이용되고 있는 변수 중심의 R 방법과의 차이, 그리고 컴퓨터 분석을 포함한 구체적인 Q 분석방법 및 관리적 활용상의 문제점에 대해 논의하였다
전지구적 기온상승으로 인해 미래기후의 관한 연구가 중요시 되고 있다. 위와 같은 현상으로 인하여 다양한 기후변화 연구가 진행되고 있다. 미래기후 연구에는 GCM (General Circulation Model) 모의 결과가 이용된다. 격자 자료로 구성된 GCM은 연구 지점으로 지역적 상세화와 연구지역의 관측자료 사이의 편이 보정(bias correction)이 필수적이다. 위와 같은 근거로 편이 보정 방법의 선택은 매우 중요하며 편의 보정의 방법에 따라서 결과가 다르게 도출될 수 있다. 또한 국내외 연구에서는 다양한 상세화 기법과 편이 보정 기법을 분석 및 평가하는 연구가 진행되고 있으며, 편의 기법 중 대표적인 기법인 Quantile mapping과 Random Forest 기법이 있다. Quantile mapping 기법은 GCM의 과거 모의 데이터와의 편이 보정에 있어서 우수하게 나타났으나, GCM 데이터의 미래 예측 기간(2010년~2018년)까지의 데이터에서는 극한 강수를 정량적으로 분석 가능한 Random Forest 기법이 편이 보정 과정에서 성능이 우수할 것으로 판단된다. 본 연구에서는 우리나라 21개 관측소를 기준으로 총 4개의 GCM(GISS, CSIRO, CCSM4,MIROC5)의 과거 기간 자료(1970년~2005년)를 실제 관측소에서 관측된 강수량을 편의 보정하는 방법에 있어서 편의 보정 기법의 성능을 비교한 결과와 GCM 미래 예측 기간 자료(2010년~2018년)에서의 편의 보정 기법의 성능 결과를 비교하였다. 이를 토대로 편이 보정 기법의 결과를 6개의 평가지수를 이용하여 정량적으로 분석하였으며, 다기준의사결정기법인 TOPSIS(Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution)를 이용하여 편이 보정기법들의 성능에 있어서 우선순위를 선정하였다. 본 연구에서 편이 보정 방법으로 Quantile mapping 방법을 사용했으며, Quantile mapping의 기법으로는 비모수 변환법(non-parametric transformation)과 분포기반 변환법(distribution derived transformation)이 사용되었다. 또한 머신러닝 방법 중 하나인 Random Forest 방법을 동시에 사용하여 결과를 비교하였다. 또한 GCM 자료가 격자식으로 제공하고 있기 때문에 관측소 강수량도 공간적으로 환산하여야 하는데, 본 연구에서는 역거리 가중치법(inverse distance weighting, IDW) 방법을 이용하였다.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
침입감내 시스템은 오류에 의한 고장이나 악의적인 공격상황 하에서도 일정시간 필수적인 서비스를 지속시켜주는 정보보호체계로써, 국가 정보통신 기반구조 금융 국방분야 등에서 중요성이 증대되고 있다. 그러나 각 기관 및 조직에 적합한 시스템을 도입하기 위한 객관적인 평가 기준과 방법 연구가 미진한 실정이다. 이에 본 논문에서는 침입감내 시스템의 특성과 비용적 측면까지 고려한 평가항목을 정의하고, Analytic Hierarchy Process(AHP : 계층분석적 의사결정) 기법과 t-준노름 퍼지적분을 이용하여 평가자 주관성에 의한 평가오류를 감소시킬 수 있는 정량적 평가방법을 제안한다.
화상분석(image analysis)을 이용하여 제품의 외관(外觀) 품질을 정량적으로 추정할 수 있는 소프트 센서를 설계하고, 이를 제품의 품질 모니터링에 적용하는 연구를 수행하였다. 여기에 사용된 방법론은 크게 다음의 세 단계로 구성되어 있다: (1) 웨이블릿 변환(wavelet transform)을 이용한 화상으로부터의 질감(texture) 특징 추출, (2) 추출된 질감특징의 부공간 투영(projection on subspace)을 통한 제품 외관의 추정, 그리고 (3) 질감특징의 잠재변수(latent variables) 즉, 외관의 수치적 추정치를 목적에 맞게 사용. 이 방법에서는 제품의 외관을 서로 다른 불연속적인 부류로의 분류 보다는, 연속적인 외관 변화를 일관적이고 정량적으로 추정하는데 초점을 두고자 한다. 이 방법은 인조대리석 외관의 수치적 추정과 품질 모니터링 적용사례를 통해 설명되었다.
지역빈도해석은 수문학에서 오랜 역사를 갖고 있으며, 수년에 걸쳐 수문학적 변량의 정량적 추정을 위해 다양한 접근방법들이 제안되어 왔다. 그러나 제안된 방법들의 가설설정 수준이 높기 때문에 실제 적용에 제약이 많고, 적용 시에도 예측에 대한 불확실성이 높은 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위한 방법으로 계층적 베이지안 모델을 이용한 지역빈도해석 모형을 제안하고자 한다. 본 모형은 2개의 계층적 구조로 구성된다. 첫번째 계층은 재현기간별 GEV 분포의 매개변수를 정규화하여 주변분포로 설정하고, Kriging 기법을 이용하여 지형학적, 기상학적 정보들과 극치강수량 효과를 적합시켜 공간적 이질성과 미계측 유역에 대한 효과적인 보간을 가능하게 한다. 두번째 계층은 지점의 특성을 나타내는 매개변수들간의 공분산을 Bayesian 모델에 연계하여 매개변수들의 공간적 변동성을 나타낸다. 2개 계층의 결합확률분포는 MCMC 기법을 이용하여 예측값에 대한 불확실성을 정량적으로 분석하게 된다. 본 모형을 통해 홍수량 추정 시 필요한 시간 단위 극치강수량의 공간적 분포를 효과적으로 추정할 수 있을 것으로 판단된다.
누수는 상수도시스템 내에서 발생할 수 있는 대표적인 비정상상황 중 하나이다. 누수는 발생 직후부터 경제적으로 직접적인 영향을 미치는 것과 함께 토사 내에서 유입되는 이물질 등으로 수질적인 문제 또한 발생할 수 있다. 이와 같은 이유로 누수는 발생에 대한 신속한 인지가 요구되며 이에 따른 신속한 복구가 필요하다. 하지만 기존의 데이터 기반 누수 탐사방법은 일반적으로 누수의 유무만을 인지하기 때문에 발생한 누수에 대한 규모의 정량적인 평가가 어려우며 이는 현재의 누수탐사 방법이 누수의 규모에 따른 복구 우선순위를 고려하기에는 부적절한 방법이라는 것을 의미한다. 따라서, 본 연구에서는 다중 누수시나리오 대해 누수 여부뿐만 아니라 누수 규모, 위치 등을 식별할 수 있는 수리해석 모델 기반 누수탐사 기법을 개발하였고, 이 기법을 활용하여 정량적인 누수량을 식별하여 누수 규모에 따른 누수복구 우선순위를 선정하는 프레임워크를 개발하였다. 이때, 누수복구 우선순위 선정 시 수리학적, 경제적, 사회적 인자 등을 고려하였으며, 각 인자 별 가중치를 통해 최종 복구 우선순위를 선정하였다.
기존 기후변화 영향평가 불확실성 연구들은 거의 대부분 GCM의 불확실성이 가장 크다고 결론내리고 있으나, ES 불확실성과의 정량적 비교는 하지 못했으며, 기존 접근방법은 민감도 분석 수준에 머무르고 있다. 이에 본 연구에서는 기후변화 영향평가 각 단계별 불확실성을 포괄적으로 정량화하고 수행단계별 불확실성의 전파정도를 추정할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 첫째, 전체 불확실성, 각 단계별 불확실성 증가 정도, 각 단계별 불확실성의 비율을 제시할 수 있는 새로운 approach를 제안하였다. 또한 불확실성을 정량적으로 추정할 수 있는 방법으로 maximum entropy(이하 ME)를 선정하였으며, 이를 본 연구에서 제시한 approach에서 적용성을 살펴보았다. 둘째, 본 연구에서는 기후변화 영향평가 불확실성 단계별 정량화를 위해 2개 배출시나리오, 4개 GCM 시나리오, 2개 상세화기법, 2개 수문모형을 사용하여 기본적 기후변화 영향평가 단계를 모두 수행하였다. 기존 approach에서는 GCMs의 변화율(89.34)이 가장 커 GCMs의 불확실성이 가장 큰 것으로 나타났으나 제시한 approach에서는 배출시나리오의 불확실성이 전체 대비 58.66 %로 기후변화 영향평가에서 가장 큰 불확실성 발생 원인으로 파악되었다. 모형 불확실성에서는 GCMs의 불확실성(전체 대비 33.57 %)이 가장 높게 나타났다. 또한 배출시나리오의 ME는 3.32, GCMs의 ME는 5.22, 상세화기법의 ME는 5.57, 수문모형의 ME는 5.66으로 단계적으로 불확실성이 증가하였다. 다음으로 유량과 강수를 이용하여 불확실성 정량화를 수행하였으며, 강수를 이용한 불확실성 정량화에서는 유량을 이용한 결과와 다르게 배출시나리오 다음으로 상세화기법의 불확실성이 큰 것으로 나타나 어떤 수문변수에 초점을 두느냐에 따라 불확실성 정량화저감 노력 대상이 달라질 수 있음을 제시하였다. 마지막으로 자연변동성에 의한 불확실성이 기후변화 전체 불확실성의 45.47 % 정도로 나타났으며, 이는 미래 기후변화에 의해 발생하는 불확실성이 과거 자연변동보다 2배 이상으로서, 기후변화에 의한 미래전망의 불확실성이 매우 크게 증가한다는 매우 중요한 결과를 제시하였다.
현재 우리나라는 어업 자원의 감소가 심각한 문제로 대두되고 있으며 일부 어종은 고갈될 위기에 처해 있다. 자원의 회복을 도모하면서 수산업을 지속적으로 발전시키기 위해서는 과학적인 자원 관리가 필요하다. 과학적인 자원 관리를 위해서는 현재 사용하고 있는 어구의 어획 노력량을 정량적으로 평가하고 그에 따른 어획노력량의 합리적인 투입 관리가 이루어져야 한다. (중략)
이동통신 서비스에 대한 수요가 크게 증가하므로 무선접속방식에 있어서 채널용량의 분석이 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 그러나 이동통신채널은 환경에 따라 매우 다르므로 용량을 정확하게 분석하기 어렵다. 이 논문에서는 PCS 환경에서 채널용량에 관계되는 요소들을 정량적으로 분석하고 이들을 사용하여 전형적인 CDMA와 TDMA 방식에 대한 채널용량을 분석하였다. 제시한 채널모델은 가능한 모델중에 하나가 될 수 있고, 제안된 채널 용량 분석방법중 요구되는 $E_b/N_a$ 값의 계산방식은 이동통신 시스팀에 있어 각 요소가 성능에 미치는 영향을 정량적으로 분석하는데 도움이 된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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