본 연구는 도시 공간적 특성에서 살인사건의 발생 원인을 규명해보고자 한다. 이에 살인사건에 영향을 미치는 도시 공간적 특성요인으로 주택 유형, 인종적 이질성, 거주 불안정성, 인구 과밀화, 상업지역, 청소년과 성인 초기 그리고 노인 인구비율을 선정하였다. 분석자료는 229개 시군구를 대상으로 2016년 국가통계포털, 17개 광역자치단체의 통계연보 등을 활용하여 수집하였으며 공간오차모형(SEM)을 활용한 회귀분석을 실시하였다. 공간회귀분석을 실시한 결과, 주택 유형 중 아파트, 인종적 이질성, 거주 불안정성, 인구 과밀화는 유의수준 0.01에서 그리고 주택 유형 중 다세대 주택은 유의수준 0.1에서 살인사건에 유의미한 영향을 미치는 도시 공간적 특성요인으로 확인되었다. 하지만, 주택 유형 중 단독주택과 연립주택, 상업지역, 거주민의 특성인 청소년과 성인 초기 그리고 노인 인구비율은 유의미한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구는 선행연구에 비해 확장된 연구모형을 적용함으로써 사회구조적 측면에서 살인사건의 원인에 관한 이해와 설명을 확대하는데 기여하였다. 향후 살인사건의 발생 원인을 사회행태적 측면과 사회구조적 측면을 결합한 후속 연구의 필요성이 적지 않다.
최근 방위 산업에는 장비가 군에서 요구한 임무를 완수하기 위해 장비 설계, 운용, 그리고 정비 측면에서 많은 연구가 이루어지고 있다. 그 중 동시조달수리부속은 장비가 군에 납품될 때 함께 들어가는 수리부속으로써, 이것을 분석하는 것은 장비의 운용가용도를 높이는데 가장 중요한 부분 중 하나이다. 그러나 이렇게 중요한 동시조달수리부속이지만 현실적 개발 환경을 고려한 공학적 분석 방법 발전 보다는 정책적인 방법으로 해결해 나가고 있는 실정이다. 그래서 본 연구에서는 동시조달수리부속 최적화를 위해 시뮬레이션과 다중 회귀모형 기법을 활용한 공학적 분석을 연구하였다. 먼저, 시뮬레이션 기법을 이용하여 가상으로 운용해보면서 정의된 보급 및 정비체계를 분석하고 이를 통해 품목별 동시조달수리부속의 수량을 변화에 따른 운용가용도의 변화 추이를 결과 자료로 산출하였다. 이렇게 얻은 입출력 자료를 통해 수리적 다중 회귀모형을 도출 후 선형계획법을 사용하여 동시조달수리부속 최적화를 하였다. 이때 최적화는 단가 제약을 두었다. 이 방법의 가장 큰 장점은 최적화 선정시 기준이 되는 제약조건의 변화에 빠르게 대응할 수 있다. 장비의 개발 단계에서는 품목별 단가는 지속적으로 바뀌기 마련이다. 이런 환경에서 제약조건이 바뀔 때 마다 시뮬레이션 분석을 재 수행하면 분석 속도가 늦어질 수밖에 없다. 그러므로 본 방법은 실제 개발 환경에 적합한 것이라 할 수 있다. 향후 이런 기본 개념을 바탕으로 시뮬레이션 모델링을 정밀화하고, 회귀모형의 정확성을 높여 연구의 완성도를 높일 것이다.
본 논문에서는 KOSPI 200 주가지수 선물의 만기효과와 베이시스의 행태를 체계적으로 헤지 의사결정에 반영하기 위한 몇 가지 방법을 실증분석하였다. 우선 베이시스의 동태적 운동형태를 명시적으로 설정하지 않고 통계적인 방법을 통하여 헤지해제시점이 선물만기에 접근함에 따라 베이시스가 변동되는 양상을 반영한 헤지비율을 산출한다. 그 다음에는 헤지기간 전체에 걸친 베이시스의 운동형태를 명시적으로 설정하여 이에 입각한 헤지비율을 계산한다. 명시적인 베이시스의 운동형태는 비확률적인 과정과 확률적인 과정으로 다시 구분하고, 이 각각에 입각하여 최적헤지활동을 결정한다. 모든 헤지활동은 가장 최근까지의 정보를 이용하여 사전적으로 미래 헤지기간에 대한 의사결정을 하게 된다. 그러한 헤지활동의 사후적인 결과는 베이시스 행태를 별도로 고려하지 않고 단순선형회귀분석만을 이용하여 산출된 헤지성과와 비교되고, 변동성 감소 및 손실감소의 측면에서 각 접근방법이 가지는 특징 및 효율성을 평가한다. 실증 분석 결과, 헤지의 성과를 제고하기 위하여 선물의 만기효과와 베이시스의 행태변화를 체계적으로 반영한 세 가지의 시도 중 어느 것도 위험-수익의 2차원적인 비교에서 베이시스의 행태변화를 명시적으로 반영하지 않은 전통적 단순회귀분석을 압도하지 못하였다.
본 연구에서는 보다 효과적인 기업부도예측을 위하여, 동계적 방법과 인공지능 방법을 결합한 통합모형을 제시하였다. 이를 위하여 통계적인 모형 중에서 가장 널리 활용되고 있는 다변량 판별분석, 로지스틱 회귀분석과 인공 지능적인 방법으로서 최근 널리 사용되고 있는 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망의 5가지 방법론을 통합한 Voting with Performance & Weights from ANN(WP-ANN) 통합모형을 제시하였다. 실험결과, 본 연구에서 제안한 WP-ANN 통합모형은 다변량 판별분석, 로지스탁 회귀분석, 인공신경망, 규칙유도기법, 베이지안 망 등의 단일모형과 비교한 결과 가장 예측정확성이 유수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구를 통해 기업부도예측에 있어서 WP-ANN 통합모형이 기존의 모형들에 비해 우수한 예측정확성을 나타냄을 알 수 있었다.
중앙해양안전심판원의 연간 통계에 따르면 어선의 충돌사고가 전체 충돌사고 중 과반 이상을 점유한다. 충돌사고에서 어선은 타선종보다 규모가 작고 빠른 속력으로 통항함에 따라 중대 사고의 비율도 높다. 이에 따라 충돌요인을 기반으로 한 사고 심각도간의 관계 규명이 필요하다. 본 논문에서는 도로 교통공학에서 다루고 있는 유효충돌속도의 개념을 활용하여, 어선 충돌 시 유효충돌속도를 산출하는 방법을 제시하였다. 그리고 유효충돌속도가 증가할수록 사고 선체 손상 심각도가 증가하는지를 확인하기 위해, 순서형 로지스틱 회귀분석 방법으로 중앙해양안전심판원 해양사고 재결서 5년간(2016~2020년)의 데이터 286건을 분석하였다. 분석결과, 충돌 당시 산출된 유효충돌속도가 클수록 중손과 전손사고의 확률은 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과는 추후 유효충돌속도를 기반으로 한 어선의 적정항행 속력이나 제한 속력의 제한 등에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 담합의 경제분석에서 고려해야 할 쟁점들을 논의한 후, 이러한 쟁점들을 반영한 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용하였다. 가상 경쟁가격과 과잉징수를 산정하는 5가지 방법 중 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법이 최선이다. 수송용 연료시장에서와 같이 국제가격과 환율이 국내가격에 영향을 미치는 제품의 실거래가격을 분석하는 경우 논리에 부합하면서 유연한 함수형태는 로그-로그 함수형태이다. 경제분석의 대상이 되는 자료가 시계열자료인 경우에 ARDL 모형을 시장별 회귀분석모형의 근간으로 채택하는 것이 필요하며, 표준시장비교방법에 기반한 회귀분석방법에서는 구성 회귀식 간에 모수제약이 포함된 ARDL 회귀식 체계를 구축하고 system FGLS로 추정하여야 한다. Friedman 동질성 검정을 통하여 표준시장 여부를 판별할 수 있다. 통계적 유의성은 불확실성 하에서 입증하고자 하는 명제를 확립하는데 요구되는 최소의 요건이다. 담합관련 소송의 경제분석에서는 민감도 분석은 그다지 유용성이 없으며, 최적모형 선별과정이 더 중요한 절차이다. 위 방법론을 특정 수송용 연료시장의 분석에 적용한 결과, 해당 시장에서는 담합에 기인하는 손해액이 없다는 귀무가설을 기각할 수 없었다.
본 연구는 대학생의 스트레스, 아동기 외상 경험, 자아탄력성, 삶의 만족도 간의 관계와 이들 변인들 간의 관계에서 자아탄력성이 미치는 조절효과를 알아보기 위한 것이다. 경기도에 소재한 대학교에 재학 중인 459명의 학생들을 대상으로 자료를 수집하였으며 빈도분석, 상관분석, 회귀분석, 조절효과분석을 활용하여 분석하였다. 상관관계 분석결과 스트레스와 아동기 외상경험 및 자아탄력성은 삶의 만족도와 상관관계가 있는 것으로 나타났으나, 단계적 회귀분석결과 삶의 만족도에 영향을 미치는 변인은 스트레스와 자아탄력성의 하위 요인인 긍정적 미래지향성과 감정조절이었다. 아동기 외상 경험은 삶의 만족도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이에 따라 스트레스가 삶의 만족도에 미치는 영향력에서 자아탄력성의 하위 요인인 긍정적 미래지향성과 감정조절의 조절효과를 알아보았다. 조절효과 분석결과 자아탄력성의 하위요인 중 긍정적 미래지향성이 스트레스가 삶의 만족도에 미치는 영향에서 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 결과를 토대로 볼 때, 대학생의 삶의 만족도를 높이기 위해서는 스트레스를 낮추는 것이 중요하며 이를 위해서 자아탄력성의 하위 요인 중 긍정적 미래지향성을 향상시키는 전략이 효과적일 것으로 생각된다.
최근 기후변화로 인한 기상이변이 빈번히 발생하면서 그로 인한 피해도 점점 증가하고 있다. 이를 최소화하기 위해서는 기후변화가 강수에 미치는 영향에 대한 연구가 필요하며, 특히 강수의 기후변화를 고려한 장기적인 변동에 대한 예측이 매우 중요하다. 그 중, 기후변화로 인한 강수현상의 변화를 분석하기 위한 방법 중 하나로 강수 현상이 주변 기후 요소의 분포에 영향을 받는다는 가정 하에 기상인자를 통하여 강수를 예측하는 방법이 있다. 우리나라에 영향을 미치는 주변 기상인자들과 강수 간의 상관관계를 분석하여 상관관계가 높게 나타나는 기상인자를 통해 우리나라 강수량을 예측하면 장기적인 관점에서 강수 예측의 정확도를 높일 수 있다. 하지만 상관관계 분석에 있어서 강수 원 자료 와 기상인자간의 상관관계를 비교할 경우 원 자료가 가지는 큰 변동성으로 인해 정확한 상관관계 분석이 이루어지지 않을 가능성이 크다. 따라서 강수자료를 분해하여 분해된 요소별로 상관관계를 분석하여 분석의 정확도를 높일 필요가 있다. 다양한 자료 분해 방법중 경험적 모드분해법(Empirical Mode Decomposition, EMD)을 사용할 경우 자료의 분해에 있어서 주기성, 경향성에 따라 분해가 가능하며, 비정상성을 가지고 있는 시계열에 대해 효과적으로 분해가 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 30년 이상의 자료기간을 가지는 지점의 강수량 자료를 바탕으로 경험적 모드분해법을 이용하여 강수자료를 분해하고, 이를 다양한 기상인자와의 상관관계를 분석함으로써, 우리나라 강수량 변동과 연관이 있는 기상인자들을 선별하였다. 선별된 기상인지를 바탕으로 다중회귀분석을 수행하여 기상인자를 독립변수로 하는 강수 예측식을 구축하여 우리나라 강수의 예측 가능성을 살펴보고자 한다.
본 연구의 목적은 적응신경망퍼지추론시스템(ANFIS)과 회귀분석을 활용하여 7가지 역학적 특성치를 갖는 면직물의 시각적 질감을 해석하고 두 가지 방법을 비교하는 것이다. AMFIS는 퍼지 소속 함수와 신경망 구조를 갖는 것으로 인간의 비선형적 감성예측에 유용한 도구이다. 상관관계 및 회귀 분석의 통계분석은 7가지 역학적 특성치가 주관적 질감과 선형의 관계가 있음을 나타내었지만 설명력이 높지 않았고, 선형 이외의 관련성과 변수들 간의 상호작용을 표현하기 어려운 문제가 있었다. 통계분석과 비교하여, ANFIS는 변수들 간의 비선형적인 관련성과 상호작용을 가시적으로 보여주는데 설명력 있는 유용한 도구였으나, 입력 변수 중 출력 변수에 영향력이 있는 변수를 변별하지 못하여, 생성된 규칙의 수가 복잡한 문제가 있었다. 따라서 ANFIS의 해석이 단순하고 의미있는 모델을 구성하기 위해서는 영향력 있는 출력 변수를 추출하고 나머지 변수를 유사하게 통제하는 실험 모델의 구성이 필요하다.
문제음주는 개인의 정서적 문제와 신체적 질병을 유발하며 사고나 상해, 주취폭력 등 주변인 및 지역사회에 미치는 부정적 폐해가 크기 때문에 어떠한 특성을 가진 개인이 문제음주의 가능성이 높은지 그 예측요인을 규명하는 것은 음주와 관련한 치명적인 손실을 예방하기 위해 무척 중요하다. 이에 본 연구는 2012년도에 실시된 한국복지패널 7차년도 데이터 중 음주경험이 있으며 AUDIT에 응답한 3,915명을 대상으로 문제음주와 인구사회학적, 심리사회적 변인과의 관계를 분석하고, 문제음주의 예측요인을 검증하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 연구 결과 조사대상자의 36%가 문제음주군으로 나타났으며, 성별, 연령, 학력, 직업, 경제적 상황과 자아존중감, 우울, 가족관계 만족 및 사회관계 만족이 문제음주와 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 로지스틱 회귀분석 결과 조사대상자의 문제음주를 예측하는 요인은 성별, 연령, 학력, 직업, 자아존중감 및 우울로 확인되었다. 이러한 결과를 토대로 일반 성인들의 문제음주군으로의 진입을 예방하기 위한 실천적 방안의 근거를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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