벌점화 추정 기법 중 adaptive LASSO 방법은 모형 선택과 모수 추정을 동시에 할 수 있는 유명한 방법으로 이미 정상 자기회귀모형에서 연구된 적이 있다. 본 논문에서는 이를 확장하여 확률보행과정과 같은 비정상 자기회귀모형에서 adaptive LASSO 추정량이 갖는 성질을 모의실험을 통해 연구하였다. 다만 비정상 자기회귀모형에서는 단위근의 존재 여부를 판단하는 것과 모형의 차수를 선택하는 것이 가장 중요하므로, 이를 위해 원 자기회귀모형이 아닌 ADF 검정에서 고려하는 회귀모형으로 변환하여 adaptive LASSO를 적용하였다. 일반적으로 Adaptive LASSO를 적용할 때 조절모수의 선택이 가장 중요한 문제이며, 본 논문에서는 교차검증, AIC, BIC 세 가지 방법을 이용하여 조절모수를 선택하였다. 모의실험 결과를 보면, 이 중에서 BIC가 최소가 되도록 선택한 조절모수에 대응되는 adaptive LASSO 추정량이 단위근의 존재 여부를 잘 판단할 뿐만 아니라 자기회귀모형의 차수 또한 비교적 정확하게 선택함을 확인할 수 있다.
과학기술 R&D 활동의 대표적 성과인 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인은 연구비, 연구원수, 지식스톡(R&D스톡, 논문스톡, 특허스톡 등), 연구환경, 개방화 정도, 인적자본, GDP 등 다양하다. 일반적인 회귀모형을 이용하여 논문 또는 특허의 생산에 영향을 미치는 요인을 추정하면 생산요인들 간에 다중공선성 문제가 발생하여 추정의 오류가 발생한다. 본 논문에서는 과학기술 지식생산에 영향을 미치는 요인들 간의 다중공선성 문제를 해결하기 위해 주성분 회귀모형을 이용하였다. SCI 논문을 산출로 가정한 과학생산성과와 특허를 산출로 가정한 기술생산성과에 영향을 미치는 요인을 회귀모형과 주성분 회귀모형을 이용하여 3가지 사례를 대상으로 비교 분석하였다. 일반 회귀모형을 이용하여 SCI 논문과 특허의 생산에 영향을 미치는 요인들을 분석한 결과, 요인들간에 다중공선성이 매우 높게 나타났고, 그 결과 회귀계수와 추정과 검정에 오류가 발생되었다. 반면 주성분 회귀모형을 이용하여 분석한 결과 다중공선성문제가 해결되어, 개별 생산요인에 대한 효과를 적절하게 추정할 수 있었다. 본 논문에서 제안한 주성분 회귀모형을 이용한 과학기술 지식생산함수 추정방법은 다중공선성이 강한 소수의 생산요소를 포함한 회귀분석에서 유용하게 적용될 수 있을 것이다.
본 논문은 건설협력업체의 핵심역량 대하여 일반회귀분석과 퍼지회귀분석을 실시하였다. 이것은 핵심역량이 건설협력업체의 등급에 어느 정도 영향을 주는 지에 대하여 두 종류의 회귀분석으로 확인하기 위한 것이다. 건설협력업체 평가등급에 대한 일반회귀분석 결과에서 건설협력업체의 등급결정에 영향을 주는 핵심역량은 경영과 업체기여도 임을 알 수 있다. 건설협력업체 평가등급에 대한 퍼지회귀분석은 Min, Max, Conjunction 중에서 Min, Conjunction 문제는 100%의 신뢰성이 있어 활용이 가능함을 알 수 있었다. 이상으로부터 일반회귀분석은 종속변수인 건설협력업체의 평가등급에 영향을 주는 핵심역량의 파악이 가능하며, 퍼지회귀분석은 주어진 퍼지출력데이터를 완전히 포함하던지 걸쳐지던지 한 점에 일치하는 건설협력업체 평가등급의 추정치를 보여 주고 있다는 것을 알 수 있다.
본 연구에서는 인장과 압축실험 데이터를 사용하여 재료의 응력-변형률 곡선을 얻었다. 시편에 네킹 현상이 발생하기 전에는 인장실험의 결과를 토대로 각 재료의 영률값과 항복강도를 찾았다. 이후 비선형 거동은 압축실험의 데이터를 이용해 나타냈다. 이렇게 얻어진 재료의 실제응력-변형률 곡선을 구간 멱함수법을 사용해 변형률 구간별로 회귀하였다. 회귀하여 구한 곡선과 실제 재료의 응력-변형률 곡선을 비교해 최적 회귀방법과 상응하는 변형률 회귀구간을 찾았다. 하나와 두 변수에 의한 회귀를 혼용하면 가장 적절한 회귀 방법이 얻어진다. 우선 두 변수들로 회귀하여 항복강도를 찾는다. 뤼더변형률이 없는 재료의 항복강도를 예측에는 초기구간 데이터만을 이용해야 오차를 최소화 할 수 있다. 한편 뤼더변형률이 재료들은 곡선의 후반부 데이터를 사용해야 정확한 물성치를 찾아낼 수 있다. 이어 항복 강도가 구해진 상황에서 응력-변형률 곡선의 전체 데이터를 사용해, n을 단일변수로 하여 회귀한다. 여기서 얻은 항복강도와 n을 이용하면 실제 실험 응력-변형률 곡선을 가장 유사하게 따라가는 회귀곡선을 얻을 수 있다.
기존의 회귀식을 사용하거나 새로 유도하여 사용하는 경우 모두 일반적으로 회귀분석의 특성을 간과하고 사용하는 경우가 종종 발생한다. 일반적으로 자료들에서 구해진 회귀식은 분명히 독립변수와 종속변수가 구분되어 유도되었음에도 불구하고 이 식을 사용함에 있어서는 간혹 그 구분을 무시하고 역으로 적용하는 경향이 있었다. 그러나, 독립$\cdot$종속변수가 서로 바뀌면, 연직거리의 잔차들로부터 유도되는 기존의 회귀분석에 의하여, 회귀식이 서로 달라지기 때문에 역으로 적용하여서는 안된다. 이를 해결하기 본 연구에서는 상호변수 최소자승 회귀분석법을 제안하였다. 이론적 내용을 검토를 위해 임진강 영평천의 영중수위표 지점의 2001-2003년의 유량측정자료와 수위-유량곡선을 비교 분석하였다. 결론적으로 상호변수 회귀분석을 사용하면, 기존의 잘못 사용해온 관행을 해소할 수 있을 것이다.
기후변화를 고려한 위한 미래 수자원 계획은 신뢰성 있는 수문기상인자의 산정을 통한 수자원 영향 평가 결과로 수립되는 것이 중요하다. 본 연구에서는 DHSVM모형과 TOPLATS모형에서 생산된 결과를 가지고 제약조건을 가지는 다중선형회귀 모형을 통하여 2012년-2014년 동안의 한반도 유역에 대한 수문기상인자를 산정하였다(Fig. 1). 다중선형회귀 모형은 하나의 종속변수의 변화를 설명하기 위하여 두 개 이상의 독립변수를 사용하는 모형으로 일반적으로 다중선형회귀 모형의 회귀 계수는 음의 값을 가질 수 있으므로 본 연구의 적용을 위하여 검정지점에 대하여 산정된 음의 회귀계수 값이 그대로 적용될 경우 적합하지 않으므로 회귀 계수에 제약조건을 부여하였다. 제한된 회귀 계수의 범위는 0-1사이를 가진다. 동적 다중선형 모형의 구성은 광릉 GCK, GDK 지점자료를 활용하였다.
국내에서는 유량자료의 부족으로 수공구조물을 설계하기 위한 기초자료로서 설계강우량을 활용하고 있다. 따라서 설계강우량의 산정 및 시간분포가 중요한 요인으로 작용하고 있으며, 국내에서는 설계강우량 시간분포를 위한 방법으로 Huff의 4분위 방법을 사용하는 것이 일반적이다. 실무에서는 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 관측소별 Huff의 무차원 누가우량 백분율을 이용하여 Huff의 4분위 방법 중 3분위의 자료를 이용하여 시간분포 회귀식을 산정하고 있으며, 회귀식의 차수는 전반적으로 결정계수가 높은 6차식을 사용하고 있다. 회귀식의 경우 고차식으로 갈수록 결정계수가 높아지는 것은 당연하지만 4차 이상의 회귀식에서는 결정계수의 차이가 미미하므로 6차식을 사용하는 것이 합리적이라고 할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 통계적 유의수준에 기초하여 Huff 4분위 방법의 시간분포 회귀식에 대한 유의성 검정을 실시하여 회귀계수에 대한 통계적 검증을 실시하고 변수선택 방법인 전방선택법(Forward Selection)을 이용하여 유의하지 않은 회귀계수들을 제외하면서 가장 좋은 변수들로 구성된 간결한 설계강우량 시간분포 회귀식을 산정하고자 한다. 또한 산정된 회귀식과 기존 확률강우량도 개선 및 보완연구(Ministry of Land, Transport and Maritime Affairs, 2011)에서 제시한 회귀식과 비교하여 변수선택 방법인 전방 선택법(Forward Selection)을 이용하여 산정된 회귀식의 적합성을 검증하고자 한다.
본 연구는 최근 다수 도시개발사업들이 활발히 진행되고 있는 화성시 동부권을 사례대상지로하여 행정구역 단위 인구데이터를 격자형 인구분포자료로 변환한 후 인구유인을 유발할 것으로 예상되는 주요 도시계획관련 공간변수들을 GIS로 측정 대입하여 제네틱 알고리즘기법과 회귀분석기법 두 가지 방법으로 일종의 도시인구분포모형을 구축하였다. 두 가지 모형의 분석결과를 통해 도시환경 해석에 있어서의 두 기법의 성능상 특장점을 비교해 보았으며, 분석결과 GA기법은 변수 설명력에 관한 변별력에 있어 일반회귀분석보다 우월한 특징이 있음을 알 수 있었고 따라서 회귀분석과 병행할 경우 매우 직관적이며 보완적인 도시분석기법이 될 수 있음을 확인할 수 있었다.
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 시뮬레이터나 그와 유사한 가상현실환경(Virtual Reality Environment ; VRE)에서 일어날 수 있는 Simulator Sickness가 어떤 사람들에게 쉽게 발생하는지를 예측하기 위하여 다중선형회귀(Multiple linear regression) 방정식으로 예측회귀모형을 제시하였다. 이 회귀모형에서의 종속변수는 김도희 외(1998)에 의해 개발된 RSSQ의 종합점수이고, 독립변수는 실제운전경력에 1을 더한 값에 나이를 곱한 값, 과거 멀미를 경험한 정도, 1주일 평균 동화상 시간, 현재의 건강상태로 되어져 있다. 이 회귀모형의 R2값은 약 0.52로 Kolasinski(1996)의 모델보다 설명력이 18% 증가하였고, 부수적인 별도의 실험을 하지 않고도 간단한 개인 신상에 관한 간단한 자료만으로도 훨씬 좋은 결과를 예측할 수 있게 되었다. 따라서 시뮬레이터나 가상현실에서 일어나는 Simulator Sickness가 어떠한 사람에게 걸리기가 쉬운지를 쉽게 예측할 수 있게 되었고, 이러한 사람들에게는 시뮬레이터나 가상현실의 이용을 자제시키거나 주의를 주어 특별관리 함으로써 시뮬레이터나 가상현실을 운영하는데 많은 도움을 줄 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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