복무적합도 검사는 정신질환이나 사고가능성이 있는 병사를 감별하고, 입대 후 적응문제로 조기 전역할 수 있는 집단을 예측하는 신인성검사 중 하나로, 현재 군에서 징병 및 입영단계에 실시하는 인성검사이다. 이는 전체 검사대상자를 상대로 정신과적 문제 식별을 위한 개별면담이 불가능하기 때문에 위 검사를 통해 대상자를 효율적으로 선별하기 위함이다. 본 연구는 데이터 마이닝을 통해 복무적합도 검사의 판정을 예측 할 수 있을지 확인하고자 하였다. 이를 위해 데이터 마이닝의 기법 중 회귀분석의 로지스틱 회귀분석 기법이 복무적합도검사 판정에 우수한 성능을 보임을 확인하였고, 로지스틱 회귀분석의 추정된 회귀계수를 이용하여 만든 반응확률에 대한 예측 모형식은 높은 정분류율을 보였고 평가 결과 통계적으로 의미가 있음을 증명하였다. 따라서 본 연구 결과를 활용하면 소수의 문항으로 복무적합도 검사 이전의 선별용 검사 개발이나 자가 진단용 검사 개발로 활용이 가능 할 것으로 기대한다.
본 연구는 호텔산업의 관리회계 변수 중, 판매객실 수와 점유율이라는 두 개의 변수를 독립변수로 설정하여, 두 변수가 호텔 매출에 영향을 미치는지를 파악한다. 본 연구를 위해 통계분석 기법 중, 단순 회귀분석과 다중 회귀분석을 사용하였고, 선택된 두 변수가 호텔매출에 중요한 역할을 하는지 평가하였다. 분석 결과, 다중회귀분석에서 호텔 점유율은 호텔매출에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았다. 시사점으로서 향후 연구를 통해 호텔매출 성장에 영향을 미치는 요인들을 심도있게 분석하여 학계에 이바지할 수 있는 학자들의 노력이 필요하다.
최근 인구 증가, 도시화 및 산업의 발달로 인해 생활·공업용수의 수요가 증가하면서, 상대적으로 농업용수의 비율은 감소하고 있는 추세이다. 하지만 수자원이용 현황 중 농업용수는 전체 물 사용량의 48%로 여전히 가장 큰 비중을 차지하고 있다. 환경부 중심의 물관리 일원화 관련법 시행으로 국가 통합물관리 정책이 본격 추진됨에 따라 농업용수 가치의 재평가가 요구되고 있으며, 현재 수원공 확대의 경우 환경보호와 같은 이유로 농업용수 확보에 대한 많은 제약이 발생하고 있다. 공급된 농업용수 중 작물에 의해 소비되지 않고 하천으로 회귀되는 회귀수량은 하천 건천화 방지, 용수공급계획, 하천 유황예측 등 기여하는 바가 크다. 하지만 관개량과 회귀수량의 비로 나타내는 회귀율의 경우 지역에 따라 38.1%에서 70.5%로 큰 차이를 보이고 있으며, 지역별 회귀율 정량화에도 한계가 있다. 본 연구에서는 경기도 안성에 위치한 관개면적 429ha인 마둔 저수지를 대상으로 회귀율을 산정하고 농촌용수종합정보시스템 (Rural Agricultural Water Resource Information System, RAWRIS)에서 제공하는 저수지 수위 자료를 활용하여 마둔 저수지의 4월부터 9월 관개기 강수량, 저수율, 증발산량을 구축하였다. 물수지 분석 기반 회귀수량 산정모형으로부터 회귀율을 추정하였으며, 수로 네트워크 기반의 SWMM (Storm Water Management Model)과 비교를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율을 산정하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 정량적인 회귀수량 및 회귀율 자료가 구축된다면, 농업용수의 재이용, 환경용수 및 하천유지용수, 용수공급계획 등 효율적인 농업 수자원관리에 기초자로로써 활용 가능할 것이라 판단된다.
자기회귀 모형(autoregressive model)은 일변량(univaraite) 시계열자료의 분석에서 널리 사용되는 방법 중 하나이다. 그러나 이 방법은 자료에 일정한 추세가 있다고 가정하기 때문에 자료에 분절(structural break)이 존재할 때 적절하지 않을 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위한 방법으로 국면전환(regime-switching) 모형인 임계자기회귀 모형(threshold autoregressive model)이 제안되었는데 최근 지연 모수(delay parameter)을 포함한 이 국면전환(two regime-switching) 모형으로 확장되어 많은 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이 국면전환 임계자기회귀 모형을 베이지안(Bayesian) 관점에서 살펴본다. 베이지안 분석을 위해 모수적 임계자기 회귀 모형 뿐만 아니라 디리슐레 과정(Dirichlet Process) 사전분포를 이용하는 비모수적 임계자기 회귀 모형을 고려하도록 한다. 두 가지 베이지안 임계자기 회귀 모형을 바탕으로 사후분포를 유도하고 마코프 체인 몬테 카를로(Markov chain Monte Carlo) 방법을 통해 사후추론을 실시한다. 모형 간의 성능을 비교하기 위해 모의실험을 통한 자료 분석을 고려하고, 더 나아가 한국과 미국의 국내 총생산(Gross Domestic Product)에 대한 실증적 자료 분석을 실시한다.
본 연구의 목적은 의료종사자의 역할갈등과 역할모호성, 직무만족이 고객지향성에 영향이 있는지를 알아보기 위하여 부산광역시 D병원에 재직 중인 의료종사자 대상으로 설문을 받은 후 불성실한 설문지 4부를 제외하고 최종적으로 250부의 설문지를 통계처리하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 연구가설의 검증을 위하여 고객지향성에 대한 전반적인 평균값을 종속변수로 하고, 역할갈등, 역할모호성, 직무만족의 요인값을 독립변수로 해서 다중회귀분석을 실시한 결과 회귀식의 설명력은 18%로 나타났으며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타났다. 의료종사자의 고객지향성을 보다 면밀하게 분석하기 위하여 직무만족의 요인값을 독립변수로 해서 추가적으로 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 8%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의미하며(F: 6.908, BETA: 0.281, t: 3.880), 둘째 차원인 공감성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 12%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의미하며(F: 10.741, BETA: 0.272, t: 3.835), 셋째 차원인 유형성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력이 12%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타났으며(F: 11.100, BETA: 0.228, t: 3.226,), 넷째 차원인 신뢰성과의 다중회귀분석 결과는 전체 회귀식의 설명력은 20%이며, 회귀식은 통계적으로 0.001수준에서 유의한 것으로 나타나(F: 20.554, BETA: 0.401, t: 5.949) 전반적으로 의료종사자의 역할 모호성이 고객지향적 응대성, 공감성, 유형성, 신뢰성에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다.
코로나 19로 대학교 강의들이 비대면 방식으로 전환되고 있는데, 기존의 교수학습 지원센터는 웹 환경만을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 모바일 애플리케이션을 통해 수강생들이 교수학습 지원센터에 쉽게 접근할 수 있도록 도와주는 시스템을 개발하였다. 애플리케이션에서 학생들의 강의 시간 및 시험, 과제 등의 일정을 관리해주고, 푸시 알림을 제공해주는 학습 도우미의 역할을 수행한다. 뿐만 아니라 직관적인 인터페이스, 다크 모드, scroll-to-top 버튼 등을 고려한 디자인으로 사용자의 편리함을 도모한다. 학습 도우미 애플리케이션의 가장 핵심기능 중 하나는 머신러닝 기법 중 비선형 회귀(Non-Linear Regression)을 이용해 성적 데이터를 분석해주는 차별화된 기능이다. 이를 위해 최종적인 성적을 종속변수, 일정 기간까지의 성적을 독립변수로 설정하여 기존의 성적 데이터를 바탕으로 종속변수인 최종성적을 랜덤 포레스트 비선형 회귀분석으로 예측하는 알고리즘을 제시하고자 한다.
합산영역테이블은 이미지 픽셀 주변 임의의 사각 영역 내 픽셀 값의 합을 4개 픽셀의 합차로 표현할 수 있는 자료구조이다. 그러나 합산영역테이블은 픽셀의 값을 한쪽 모서리에서 다른 쪽 모서리로 순차 누적하므로, 이미지의 크기가 큰 경우에 부동소수점 방식의 표현 범위를 초과하는 문제가 일어날 수 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 선형 회귀분석을 이용하여 이미지를 근사하고, 회귀분석식과의 차이만을 누적하여 정밀도 누적 오차를 감소시킬 수 있는 제안한다. 또한, 이미지의 복원 시 회귀분석식의 합을 2중 적분을 이용하여 상수시간에 구할 수 있는 방법을 함께 제안 한다. 이미지의 복원에 대한 실험을 수행하였고, 결과는 제안하는 방식이 일반적인 고정오프셋 방식보다 누적 오차를 감소시킴을 보였다.
본 연구에서 한 지역의 교통안전성을 분석할 수 있도록 교통안전성 지표가 개발되 었다. 연구방법은 회귀분석, 신경망 이론의 적용을 통한 분석, 설문조사였으며 조사지역은 서울시 강남지역이었다. 조사자료는 1996년 교통사고율과 주요 도로설계변수였다. 회귀분석 의 겨로가 8차로 미만의 도로에서는 정지시거가 교통사고 발생을 잘 설명했고 8차로 이상 의 도로에서는 횡단보도의 수가 적절한 설명변수로 선정되었다. 그러나 교통사고 발생에 대 한 설명력이 0.5에도 미치지 못해 심층분석이 요청되어 신경망 이론의 적용이 이루어졌다. 그 결과 교통사고 발생은 회귀분석 결과처럼 정지시거와 횡단 보도수에 관련이 있는 것으로 나타났으며 더불어 접속부의 시거가 중요하게 부각되었다. 한편 사람들의 교통안전성에 대 한 주관적 인식을 알기 위해 설문조사가 이루어졌으며 그 결과 정지시거 외에도 속도의 중 요성이 제기되었다. 이와 같은 분석결과를 근거로 하여 교통안전성 지표가 개발되었으며 지 표 산출에 필요한 평가방법도 정립되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권5호
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pp.849-856
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2011
본 논문은 K-대학교 졸업생들의 취업여부에 미치는 영향력을 분석하기 위해 입학, 재학 및 개인특성 관련 변수들을 사용하였다. 이를 위해 모수적인 방법인 로지스틱 회귀분석을 사용하여 독립변수들의 주효과를 분석하였다. 또한 회귀분석 방법에서 독립변수들의 주효과 결과에 대한 보완으로, 비모수적인 방법인 의사결정나무 분석을 통하여 취업여부에 영향을 주는 독립변수들의 상호작용효과를 분석하였다. 먼저 회귀분석결과, 입학관련 변수들 중에서는 외국어영역 점수가 높을수록 취업확률이 높게 나타났으며, 재학 관련 변수들 중에서는 평균평점이 높을수록 취업확률이 높게 나타났다. 그리고 계열은 예체능계열에 비해서 자연계열이 취업확률이 높게 나타났으며, 개인특성 관련 변수들은 졸업 당시 연령이 작을수록 취업확률이 높게 나타났으며, 졸업시기는 8월 졸업생들에 비해서 2월 졸업생들이 취업확률이 높은 것으로 나타났다. 한편, 의사결정나무분석 결과에서는 졸업시기가 2월이면서 평균평점이 3.51점보다 높으면서 연령이 26.51세보다 작고 자연계열인 경우 취업률이 특히 높게 나타났다. 또한 졸업시기가 8월이면서 예체능계열의 졸업생인 경우 취업률이 특히 낮은 것으로 나타났다.
a본 논문에서는 과학기술정책연구원에서 조사한 2016년 한국기술혁신조사(KIS 2016) 데이터를 이용하여 한국 제조기업의 혁신성과에 영향을 미치는 혁신저해요인에 관한 분석을 진행하였다. KIS 2016 데이터의 제조업 기업 수는 4000개였는데 이 중 혁신 설문에서 제시한 혁신 저해요인 중 아무것도 겪지 않았다고 답한 기업과 응답이 누락된 기업을 제외한 3159개 기업의 데이터를 활용하여 분석을 진행하였으며, 분석 방법으로는 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 자료를 바탕으로 요인분석을 실시하였으며, 그에 따라 혁신 저해요인으로 자금 문제, 기업 역량 요인, 필요 요인 총 세 가지 요인이 추출되었다. 이를 바탕으로 로지스틱 회귀분석 결과 자금 문제와 기업 역량 요인의 경우 혁신 제품의 시장 출시에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며 필요 요인의 경우 음(-)의 영향을 미치는 것으로 나타나 기업의 혁신 성공에 있어서는 기술혁신의 필요성에 대한 인식 제고가 시급한 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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