지하암반층에 처분한 방사성핵종들의 이동방식을 이해하기 위한 방법의 일환으로 다차원 불균일장에대한 모사기법에 대해 다루었다. 이차원 암반균열평면을 설정하고 균열틈 값이 공간적으로 다양한 형태를 가질 때 지하수가 흐르는 유형과 핵종들이 이동하는 특성을 이해하기 위해, 공간적으로 다양하게 변해 가는 균열틈을 가진 암반층을 모사한 다음, 여기서 지하수와 방사성핵종들의 흐름특성을 파악하고 물질이동에 영향을 미치는 중요한 수리학적 매개변수들에 대해 논의하였다. 암반 균열폭 값은 추계적 방식으로 설정한 확률밀도분포와 공간상호간섭길이를 함수로하여 통계적방식으로 계산하였다. 각 매개변수들의 값의 차이에 따라 달라지는 분포상태변화를 그림으로 표현하여 설명하였다.
핵연료 펠렛제조공정의 단순화를 위하여 분말을 플라즈마로 용융시킨 후 이를 펠렛몰더에 직접 침적시키는 방법으로 핵연료를 제조하고자 하였다. 침적물의 밀도에 미치는 영향을 관찰하기 위하여 쉬스가스 조성, 플라즈마 동력, 챔버내부압력 및 분말 공급량, 입자크기, 분사관 위치, 분사거리 및 쉬스가스조성 등을 변수로 하였다$^{1)}$ . 실험으로 얻어진 결과는 ANOVA(Analysis of Variance)의 통계적 방법으로 각각의 인자가 밀도에 미치는 영향의 크기뿐만 아니라, 두 가지 이상의 인자가 조합되어 나타나는 영향에 대해서도 분석하였다.
우리나라 가뭄의 지역적 특성은 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역의 구분에는 가뭄에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 가뭄을 특징짓는 요소로서 지속기간, 심도, 이외의 통계적 특성들이 있으며, 이 변수들을 정보화하여 변수의 유형을 구분지어 모든 변수들을 요약된 정보로 활용하여 가뭄의 특성을 구분할 수 있다. 본 연구에서는 우리나라 기상청 강우자료 75개 관측지점 중 30년 미만의 강우기록이 있는 17개의 지점을 제외한 58개 강우 관측 지점을 대상으로 가뭄지수(SPI)를 산정하여 가뭄사상의 특성을 정량화 과정으로 남한지역 가뭄특성을 분류하였다. SPSS를 활용한 다변량 분석기법인 주성분 분석(principal component analysis)을 통해 가뭄특성인자의 상관관계가 높은 변수들을 조합하여 그 변수들 중 가뭄정보를 가능한 많이 함축하고 있는 새로운 특성 변수를 만들어 내었으며, 선정된 변수들을 바탕으로 요인분석(factor analysis)의 직각회전 방식(Varimax)을 이용하여 변수들의 표준화를 통해 가뭄특성요인을 찾아내었다. 이를 통해 지역간 동질성을 파악하여 K-means기법을 적용하여 군집해석(clustering analysis)을 실시하였다.
전 세계적으로 이상기후로 인한 극한가뭄 및 이상홍수 등의 피해 발생이 확인되고 있으며 그 발생빈도 또한 급격히 증가하고 있다. 그러나 기존의 빈도해석은 시간의 변화에 따라 자료의 통계적 특성이 변하지 않는다는 정상성(stationarity)을 기본 가정으로 수행되기 때문에 극한 사상에 경향성이 있는 경우에 적용하기엔 한계가 있다. 비정상성 빈도해석을 위해 개발된 비정상성 확률 분포 모형들은 대부분 매개변수에 시간항을 포함하는 형태로 정의된다. 이중에서도 우리나라에 널리 사용되고 있는 Gumbel 모형에 대해 살펴보면, 비정상성 Gumbel 모형의 위치 및 규모 매개변수는 시간에 대해 선형(linear) 및 지수(exponential) 함수의 관계를 보이는 형태로 가정한다. 규모 매개변수의 지수함수의 형태는 음(-)의 값이 추정되는 것을 방지하기 위해 제안되어 널리 사용되고 있으나 이로 인해 확률수문량이 과다산정되는 문제가 발생하기도 한다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 비정상성 Gumbel 모형을 대상으로 규모 매개변수의 다양한 형태를 비교하고자 한다. 이를 위해 비정상성 Gumbel 모형 규모 매개변수를 지수함수, 선형, 로그, 로지스틱 형태로 가정하여 비교하였다. 각 모형의 매개변수의 추정은 최우도법을 적용하였으며, 규모 매개변수의 형태별 정확도 비교를 위해 모의실험을 수행하였다.
본 연구의 목적은 성인여성의 인구통계적 변인에 따른 신체만족도, 욕구, 의복가치관의 차이를 조사하고, 인구통계적 변인, 신체만족도, 욕구의 변인이 의복가치관에 미치는 영향을 규명하는 데 있다. 본 연구는 인구통계적 변인에 따른 신체만족도, 욕구, 의복가치관의 차이를 알아보기 위하여 one-way ANOVA분석과 $Scheff{\acute{e}}$검증을 하였으며, 인구통계적 변인, 신체만족도, 욕구의 변인이 의복가치관에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 조사대상자는 경남지역에 거주하는 20-50대 사이의 성인여성 436명이었으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 인구통계적 변인에 따른 신체만족도, 욕구, 의복가치관은 부분적으로 유의미한 차이를 보였고, 특히 미디어접촉도는 신체만족도, 욕구, 의복가치관에 미치는 가장 중요한 요인으로 드러났다. 그러나 수입과 직업유무는 의복가치관의 어떠한 하위변인에서도 차이를 나타내지 않았다. 또한 의복가치관은 인구통계적 변인, 신체만족도, 욕구가 부분적으로 영향을 미치는 변수임을 알 수 있었다.
본(本) 연구(硏究)는 기업(企業)의 소유구조(所有構造)와 기업가치(企業價値) 사이의 관계를 분석하여 횡단면(橫斷面) 요인(要因)과 시계열(時系列) 요인(要因)을 결합하는 이론적(理論的) 모형(模型)을 제시하며, 또한 제시된 모형(模型)을 한국증권시장(韓國證券市場)의 자료(資料)를 이용하여 실증적(實證的)으로 분석하여 절충가설이 우리나라 기업에 적용될 수 있는지를 검토하였다. 본(本) 연구(硏究)에서는 기업가치(企業價値)를 나타내는 대용변수(代用變數)로 시장가치 대 장부가치비율을, 독립변수(獨立變數)로는 대주주 1인 지분율을 그리고 통제변수(統制變數)로는 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지, 30대 재벌 비재벌의 가변수(假變數)를 사용하였다. 실증분석 결과 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 모형이 상당한 의미를 가지나, 모형(模型)의 설명력(說明力)은 비교적 낮아 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 설명변수(說明變數)들이 자본구조(資本構造)의 변동(變動)을 8%정도 설명하고 있다. 또한 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 독립변수 대주주 1인의 지분율과 이를 제곱한 것은 통계적으로 의미가 있는 변수가 되고 있다. 이는 대주주 1인의 지분율과 기업가치(企業價値) 사이에는 곡선관계(曲線關係)가 존재한다는 절충가설(折衷假說)을 지지하는 강력한 증거이다. 그리고 본(本) 연구(硏究)에서 제시된 통제변수(統制變數)인 광고비 정도, 기업규모, 재무레버리지 그리고 30대 재벌 비재벌 가변수(假變數) 등은 기업가치(機業價値)를 결정하는 통계적인 의미를 갖는 변수로 밝혀졌으며 회귀계수(回歸係數)의 부호도 기대하였던 바와 일치하고 있다.
부도예측모형의 구축은 은행 등 금융기관이 신용평가시스템 혹은 심사역 의사결정지원시스템을 구축하는데 중요한 기반이 된다. 많은 선행연구들에서는 기업의 부도예측을 위하여 전통적으로 다변량 판별분석이나 로짓분석과 같은 통계기법이 많이 사용되었으나, 최근에는 많은 연구들에 의해 그 우수성이 보고되고 있는 인공신경망, 귀납적 학습방법 등 인공지능 기법이 부도예측분야에 많이 응용되고 있다. 일반적으로 인공신경망 기법을 응용한 부도예측모형에서는 기업의 재무정보 및 비재무 정보를 입력변수로 주고 기업의 부도여부를 출력변수로 설정하여 학습을 통해 이들의 관계를 추출하고 있다. 그러므로 입력변수의 선정은 모형의 정확도에 커다란 영향을 미치며, 입력변수가 잘못 선정된 경우 예측 정확도는 현저히 낮아진다. 그러나 최적의 입력변수군을 선정하는 문제는 매우 어려운 과제 중 하나로, 선행 연구들에서는 주로 전문가의 의견을 반영하거나, 문헌을 통해 도출, 혹은 통계적 기법을 활용하여 입력변수를 선정하는 것이 일반적이었다. 본 연구에서는 많은 선행 연구에서 모형구축에의 한계점으로 명시하고 있는 입력변수 선정의 문제에 대해 유전자 알고리즘을 이용한 최적화를 통하여 입력 변수군을 도출하는 방법론을 제시하였고, 이 방법론이 다른 통계기법이나 전문가에 의한 변수 선택 방법론에 비해 우수함을 인공신경망 모형에 적용한 결과를 비교함으로 보여 주었으며, 이들간의 예측력의 차이가 유의함을 통계적 검증하였다. 모형의 실험을 위하여 총 528개사의 재무정보를 활용하였는데, 이는 1995년부터 1997년까지 3년간 부도가 발생한 일반법인 제조업체 중 외감법인 이상 264개사와 동수의 건전기업의 재무 데이터로 구성하였다. 기업이 도산에 이르기까지 많은 변인들이 다양하게 작용하게 된다. 그러나 이러한 변인들을 모두 모형에 적용하는 것은 비효율적이며, 인공신경망 모형에서 과다 입력변수를 사용하는 경우 수렴과 일반화 모두에 바람직하지 않은 결과가 나타난다. 따라서 적절한 입력변수군의 선택은 인공신경망 모형의 효율성과 성능을 향상시키게 되고, 이는 부도 예측율의 향상으로 이어질 수 있다. 이에 인공신경망 모형을 위한 최적의 입력변수군을 선정하고자 한 본 연구는 결국 기업의 부도 예측율을 높이기 위한 방법론을 제시했다는 점에 그 의의가 있다.
Hyun Koon Kim;Young Whan Lee;Tae Woon Kim;Soon Heung Chang
Nuclear Engineering and Technology
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제18권1호
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pp.38-47
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1986
경수로심의 열 여유도를 분석하기 위하여 반응표면 및 Monte Carlo 방법을 이용하는 통계적 분석 방법이 제시되었다. 통계적인 열 여유도 분석 방법은 입력변수들의 불확실도를 확률론적으로 처리함으로써 열 여유도의 최적 평가를 수행한다. 이 방법은 원자력 1호기 정상상태의 원자로심 분석에 응용되었으며 또한 종래의 결정론적 방법 및 웨스팅하우스의 개선된 열설계 방법과도 비교되었다. 본 연구를 통하여 반응표면 분석 방법은 통계적인 열 여유도 분석에 유용함을 알 수 있었으며, 이 방법을 통한 열 여유도의 증가도 확인되었다.
이 연구에서는 실험변수 및 그 통계적 관계를 문서 색인과 검색에 이용하는 가능성을 타진하고 평가하였다. 이를 위해 실험변수검색시스템(Empirical Fact Retrieval System: EFRS)과 유사기존검색시스템(Simulated Traditional Retrieval System: TRS)이라 명명한 두 시스템을 구축, 제한된 질의를 놓고 검색한 결과를 비교 분석하여 보고했으며, 실험변수검색시스템이 가진 잠재적 장점을 전반적으로 고찰하고 관련된 제반 문제들을 논의하였다.
본 논문의 주목적은 확률변수의 내삽을 이용하여 Mg-Al-Zn합금에 적합한 확률론적 피로균열전파모델을 평가하여 제시하는 것이다. 모델을 평가하기 위하여 최대하중조건을 변화시키면서 피로균열전파실험을 수행하였으며, 실험을 통해 통계적 피로데이터를 확보하였다. 균열성장의 불확실성을 묘사하기 위하여 실험적 피로균열전파모델에 확률변수를 도입한 확률론적 피로균열전파모델을 제안하였으며, 각 모델의 파라미터는 최우추정법으로 추정하였다. 제안된 모델의 적합성을 평가하기 위하여 균열성장에 따른 확률변수의 내삽데이터를 이용하였으며, 평가한 결과 Mg-Al-Zn합금에 적합한 모델은 '확률론적 Paris-Erdogan모델'과 '확률론적 Walker모델'임을 규명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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