• 응용통계연구
• /
• 제5권2호
• /
• pp.271-282
• /
• 1992

자궁경부암을 대상으로 란게르한스 세포와 악성변화의 연관성을 연구할 때 사용할 수 있는 통계적 방법을 제시하였다. 포아슨 확률모형에 바탕을 두어 설정된 여러 가능한 부모형 가운데 관찰치에 가장 적합한 모형을 AIC유형의 모형선택 기준에 의하여 선택하였다. 모형선택 기준의 표본분포는 불스트？을 이용하여 근사시키고 추정량의 표본분포는 정규근사를 이용하여 구하였다.

• 시멘트
• /
• 통권46호
• /
• pp.15-24
• /
• 1972

• 대한교통학회지
• /
• 제17권5호
• /
• pp.99-110
• /
• 1999

본 연구는 도로교통량을 이용한 기종점 통행표 산출모형들의 적용성 평가를 다루고 있다. 연구의 목적은 두 가지로, 첫째 기종점 통행표 산출을 위한 여러 모형들(선형계수 산출모형, 엔트로피 모형 및 통계적 모형)의 예측력을 평가하고, 둘째 이들 모형중에 자료의 확보 정도에 따라 적용성이 보다 우수한 모형을 찾아내는 데 있다. 이를 위해 본 연구에서는 Sioux Falls의 가로망 자료, 교통계획 프로그램인 MINUTF의 균형배정법 및 다양한 형태의 자료확보 상황을 전제로 분석하고 있다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 관측 링크 통행량 자료가 모두 있는 경우엔 통계적 모형의 신뢰도가 가장 높다. 그러나 관측 통행량 자료가 부족하거나 불확실할 경우에 가장 민감한 모형 또한 통계적 모형이다. 둘째, 선형계수 산출모형은 타 모형에 비해 전체적으로 예측력이 낮다. 그러나 관측링크 통행량자료가 부족하거나 불확실할 경우에도 그 예측력은 크게 달라지지 않는다. 셋째. 엔트로피모형에서 THE/1은 링크별 관측 통행량의 충분한 확보와 자료의 일관성을 요구하지만 THE/2는 그들에 크게 영향을 받지 않는다. 마지막으로 추가정보(총통행량 자료, 존별 유입·유출량 자료)가 주어진 경우, 모형들의 예측력은 다소 차이가 있으나 모두 향상된 것으로 분석된다. 본 연구는 자료의 확보 정도에 따라 적정 기종점 산출모형을 선택하는데 도움을 줄 뿐만 아니라, 향후 모형자체의 특성에 대한 정보를 제공하여 모형개발이나 수정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
• /
• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
• /
• pp.616-617
• /
• 2011

최대전력수요를 분석함에 있어 발생 당시의 기온 실적이 반영된 실적 최대전력만을 사용함으로 다양한 통계적 착시현상이 나타나고 있다. 평균적인 기상 상태에서의 최대전력수요를 측정하기 어려워 신뢰성있는 예측수요를 도출하기에도 많은 한계가 발생한다. 따라서 역사적 기온데이터에 기반한 정상적인 기온분포를 "표준기온분포"로 새롭게 정의하고, 이를 반영한 최대전력수요를 "기온보정 최대전력 수요"로 규정함으로써, 기존의 통계적 착시현상을 배제하고, 정확도 높은 최대전력 수요 예측치를 도출하여, 안정적 전력수급에 큰 기여가 있을 것으로 기대한다. 또한 본 연구에서는 기온보정 최대전력을 도출하기 위해 공적분 및 오차수정이론을 반영하여 모형화하였고, 엄격한 통계적 방법론을 이용하여 관련 모형을 검증하였다.

• 한국도로학회논문집
• /
• 제13권1호
• /
• pp.69-77
• /
• 2011

본 연구는 신호교차로 교통사고예측모형 구축 과정 중 일반적으로 제한된 변수의 선정 및 모형의 구축에만 주로 초점이 맞추어진 기존 방법론의 문제점을 개선하고, 자료조사 및 수집 과정에서 발생하는 자료의 불확실한 상태를 인정하면서 자료의 불확실성을 최소화하여 이용할 수 있는 방법론을 개발하는데 연구의 주안점을 두었다. 퍼지추론이론과 신경망이론을 이용한 모형을 구축하였고, 마지막으로 구축된 퍼지추론이론 모형 및 신경망이론 모형과 기존 회귀모형인 포아송 회귀모형간의 통계적인 검증과 실제 Data를 이용한 모형의 적정성을 검토하였다. 모형의 통계적인 검증시 기존모형에 비해 퍼지추론모형과 신경망이론모형이 더 설명력이 높은 것으로 나타났고, 검증에서도 퍼지추론이론과 신경망이론이 적절한 것으로 나타났으며 기존모형보다 사고건수를 예측하는 설명력이 높은 것으로 입증되었다. 본 연구에서 개발된 모형은 계획 및 운영단계에서 신호교차로의 안전성을 측정하는데 활용될 수 있으며, 궁극적으로는 신호교차로에서 교통사고를 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.87-109
• /
• 1998

1989년 미국 환경청(Environmental Protection Agency : EPA)은 유독물질통제법(Toxic Substances Control Act : TSCA)에 의해 석면을 함유하고 있는 일부 제품의 제조, 수업, 가공 및 판매를 세 단계로 나누어 금지하였다. 본 논문은 석면규제를 금지여부결정과 금지우선순위결정으로 구분하여 각 결정에 내재된 EPA의 의사결정요인들을 추론한다. 특히 본 논문은 Magat et al.(1986), Asch and Seneca(1989), Cropper et al.(1992)이 EPA의 의사결정요인들로 제시한 내부신호(internal signals, 비용과 편익의 추정치)와 외부신호(external signals, 외부집단의 참여)를 석면규제에 적용하여 이들의 역할을 고찰한다. 한편 본 논문은 규제에 의해 영향을 받는 이익집단들이 EPA의 의견수렴기간(comment period) 동안에 제출한 의견서(written comments)가 외부신호를 나타낸다고 가정한다. Probit 모형으로 추정된 금지여부결정에 있어 EPA는 TSCA의 규정을 준수하여 비용과 편익을 균형하였고, 기업과 환경보호단체의 참여도 EPA의 의사 결정에 영향을 미쳤다. 즉, 어떤 제품의 금지에 소요되는 비용이 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았고, 그 제품의 금지를 반대하는 기업의 의견서가 많으면 그 제품이 금지될 확률이 작았다. 그러나 외부신호가 포함된 모형에서 내부 신호의 통계적 유의성이 낮아지는 문제가 나타났다. 한편 추정결과는 금지로 인해 감소된 암 한 건에 대한 EPA의 암묵적인(implicit) 평가가 5,000만 달러가 넘는다는 것을 보여 준다. Ordered Probit 모형으로 추정된 금지우선순위결정에 있어, 편익의 단위당 비용이 작을수록, 그리고 그 제품의 금지를 찬성하는 환경보호단체의 의견서가 많을수록 그 제품은 보다 이른 단계에서 금지되었다. 이 경우 외부신호의 계수의 통계적 유의성은 높은 반면 내부신호의 계수의 통계적 유의성은 상대적으로 낮았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.941-944
• /
• 2017

심층 학습에 기반을 둔 통계적 언어모형에서 가장 중요한 작업은 단어의 분산 표현(Distributed Representation)이다. 단어의 분산 표현은 단어 자체가 가지는 의미를 다차원 공간에서 벡터로 표현하는 것으로서, 워드 임베딩(word embedding)이라고도 한다. 워드 임베딩을 이용한 심층 학습 기반 통계적 언어모형은 전통적인 통계적 언어모형과 비교하여 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 그러나 워드 임베딩 역시 자료 부족분제에서 벗어날 수 없다. 특히 학습데이터에 나타나지 않은 단어(unknown word)를 처리하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 고품질 한국어 워드 임베딩을 위하여 단어의 의미적 계층정보를 이용한 워드 임베딩 방법을 제안한다. 기존연구에서 제안한 워드 임베딩 방법을 그대로 활용하되, 학습 단계에서 목적함수가 입력 단어의 하위어, 동의어를 반영하여 계산될 수 있도록 수정함으로써 단어의 의미적 계층청보를 반영할 수 있다. 본 논문에서 제안한 워드 임베딩 방법을 통해 생성된 단어 벡터의 유추검사(analog reasoning) 결과, 기존 방법보다 5%가 증가한 47.90%를 달성할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.341-346
• /
• 2011

공백기술예측은 기술경영 분야에서 중요하게 다루어지는 주제이다. 다양한 분야에서 현재까지의 기술개발결과를 분석하여 상대적으로 연구개발이 이루어지지 못한 분야를 찾아내어 개발하는 것은 국가와 기업의 발전에 중요한 영향을 미친다. 현재 특허는 기술개발결과에 대한 가장 객관적인 데이터 중 하나이다. 본 논문에서는 특허데이터를 이용하여 공백기술을 정량적으로 예측할 수 있는 방법에 대하여 연구한다. 하나의 정량적 기술예측모형이 완벽하다는 보장을 할 수 없기 때문에 본 연구에서는 여러 가지 모형들의 결과를 결합하여 예측하는 앙상블모형을 제안한다. 통계적 분석기법과 기계학습 알고리즘을 결합하여 보다 객관적이고 정확한 공백기술예측모형을 구축한다. 제안방법의 객관적인 성능평가를 위하여 각 기술분야에 대하여 최초 특허가 이루어진 시점부터 최근까지 출원, 등록된 특허데이터를 이용한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
• /
• pp.79-79
• /
• 2017

강우 자료는 수공구조물 설계목적에 따라 다양한 시공간적 범주가 필요하다. 그러나 시간단위 이하 시계열 강우자료는 미계측 유역 및 관측연한 등의 제약으로 연속적인 시계열을 확보하는데 어려움이 있다. 이러한 점에서 포아송분포 기반 강우발생모형은 강우시계열의 통계적 특성을 나타내는 5개 매개변수로 다양한 시간 범주의 연속강우시계열을 생성할 수 있다는 장점이 있다. 강우발생모의 핵심은 과거자료의 통계특성을 효과적으로 복원할 수 있어야 하며, 다양한 기상학적 특성들 또한 적절하게 모의될 수 있어야 한다는 점이다. 즉, 다음과 같은 기준으로 모의적합성을 평가할 수 있다. 첫째, 지속기간별 관측시계열과 모의시계열의 통계적 유사성을 평가하고, 둘째, 확률분포를 따르는 각 매개변수의 사후분포를 제시하여 불확실성을 정량화하고, 셋째, 추정된 매개변수의 물리적 범위의 적정성 검토가 필요하다. 본 연구에서는 강우발생모형으로 널리 알려진 Neyman-Scott Rectangular Pulse(NSRP) 모형과 Bayesian 모형을 연계한 Bayesian NSRP 모형 개발을 통해 강우관측소 전지점에 대한 매개변수 지도를 제시하고자 한다. 본 연구결과는 임의 유역에 대한 강우발생 시나리오를 제공하여, 다양한 형태의 유출결과를 도출할 수 있으며, 무엇보다 유출결과를 확률적으로 평가할 수 있다는 장점이 있다.

• 응용통계연구
• /
• 제36권1호
• /
• pp.1-19
• /
• 2023

본 연구는 학생 간의 연결에 어떤 속성이 유효한지 종단 네트워크 분석을 통해 알아보고자 하였으며, 종단 네트워크 모형인 TERGM (temporal exponential random graph model)과 SAOM (stochastic actor-oriented model) 통계적 모형을 사용하고 결과를 비교하였다. TERGM 모형은 네트워크 전체의 연결 형성을 바탕으로, SAOM 모형은 특정 행위자가 형성하는 주변 네트워크를 대상으로 연구 결과를 해석하였다. TERGM 모형은 시간 항을 통해 이전 시점의 영향을 표현하였으며, SAOM 모형은 비율 함수로 행위자의 기회에 의해 진화하는 네트워크를 구현해 시간적 종속성을 고려하였다.