농업은 기후 및 환경의 영향을 많이 받는 산업으로 기온, 강수량, 일조시간 등에 따라 재배 가능한 작물 과 품종이 결정된다. 본 연구의 목적은 사과의 생육과정에서 일별로 측정되는 기상변수를 활용하여 기상변수가 사과단수에 미치는 영향을 파악하는 것에 있다. 기상변수는 1) 생육단계를 고려한 자연과학적 접근방법과 2) 통계적 접근방법을 이용한다. 패널분석을 통해 추정된 각각의 결과를 모형적합도와 예측력 비교를 통해 평가한다. 사과단수와 기상변수의 자료는 2006년부터 2013년까지 우리나라 사과주산지 15개지역을 대상으로 수집되었다. 분석 결과, 통계적 접근방법 중요인분석을 이용한 변수 선정 방법이 가장 높은 예측력과 적합도를 보였다. 이는 기상변수와 같이 서로 유사하지만 다양한 설명변수의 사용으로 발생할 수 있는 다중공선성과 낮은 자유도의 문제를 효과적으로 통제하게 될 경우, 보다 많은 기상요인을 회귀분석에 포함하는 것이 적합도와 예측력을 높이는데 기여한 것으로 추정된다. 또한 사과재배에 있어 발아, 개화, 착과, 비대, 성숙, 그리고 착색 및 수확에 이르기까지의 전 생육과정의 기상요인이 단수에 영향력이 있음을 의미한다.
기업 경쟁력 강화의 중요한 이슈인 대량 개별화(mass-customization)의 실행을 위하여 통합 고객관계 관리 프로세스로서의 CRM(customer relationship management)에 대한 관심과 활용에 대한 필요성은 점점 더 높아지고 있다. 특히, 기존 고객들의 구매 정보를 기반으로 고객의 구매 패턴을 파악하고 의도를 예측하는 것은 오늘날 실질적인 판매 전략을 수립하는 마케팅 분야에서 상당히 큰 비중을 차지하고 있다. 고객의 구매의도 예측에는 대량의 데이터로부터 과거에 인지하지 못했던 의미 있고, 근거 있는 정보를 추출하는 데이터마이닝(datamining)이 주로 사용되고 있다. 기존의 구매의도 예측에 사용된 데이터마이닝 기법들은 주로 신경망(neural networks)과 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)이었는데, 예측 정확성 및 모형 구축의 어려움으로 인한 다양한 문제점들이 제기되고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지고 있는 단점들을 개선하기 위하여 신경망과 로지스틱 회귀분석 외에 연관규칙(association rule), 연관성 매트릭스(association matrix), 의사결정 나무(decision tree), 베이지안 망(bayesian network), SVM(support vector machine) 기법들을 추가로 제안하였다. 본 연구의 목적은 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측을 위하여 새로운 알고리즘을 제시하기보다는 기존의 다양한 데이터마이닝 기법들을 적용시켜 봄으로써, 가장 우수한 예측성과를 나타내는 기법을 발견하는 것이다. 연구에 사용된 자료는 기존의 연구에서는 적용되지 않았던 편의점의 영수증 데이터이다. 예측 목표상품은 카테고리화 된 '우유'와 '냉동식품'이며, 제안된 기법들의 신뢰성을 위하여 전체 데이터를 10개의 training과 test 셋으로 중복되지 않게 구분함과 동시에 10번의 교차 검증(cross validation)을 실시하였다. 실험 결과 SVM이 영수증 데이터를 이용한 고객의 특정 상품에 대한 구매의도 예측에서 가장 우수한 성과를 나타내는 것을 확인하였다.
변동점 분석은 강우, 유량, 온도 등의 수문기상자료의 기초적인 정보를 이해함에 있어 유용한 수단으로 활용될 수 있다. 특히 합리적인 방법으로 분석된 미래 강우량에 대한 변동점 분석 결과는 최근 기후변화로 인해 발생되는 홍수나 가뭄과 같은 수문현상을 예측하는 데 있어 문제가 되는 비동질성 또는 비정상성 요인을 해결하는 데 있어 중요하게 활용될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 변동성 분석을 위해 이용되는 3가지의 이론(CUSUM, BCP, DP)을 소개함과 함께 3가지 기법들의 특성을 알아보기 위한 상호비교 연구를 수행하였다. 3가지 종류의 합성 모의 강우자료의 생성을 통해 3가지 기법들을 수행한 뒤 그 결과를 특정 성능평가 절차를 거쳐 평가하였으며, 그 중 2가지 기법을 국내 관측 강우자료 및 미래 강우자료의 변동점 분석에 적용하고 그 결과를 제시하였다. 기법 간 비교를 통해 BCP 0.9가 가장 우수한 탐색능력이 있는 것으로 분석되었으며, DP 또한 합리적으로 사용될 수 있을 것으로 판단되었다. 향후 이와 같은 강우자료에 대한 변동점 분석에 관한 연구는 비동질성이나 비정상성을 고려하여 수문모형을 구축하는 연구 등에 있어 효율적으로 사용될 수 있다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제18권5호
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pp.581-594
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2011
제 1상 임상시험 계획에서 신약제의 최대허용용량을 추정하기 위해 전통적 방법인 표준 3+3계획과 모형중심의 베이지안 방법을 적용시킨 연속재평가방법이 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 치료불응 또는 재발된 백혈병이나 골수형성 이상증후군 환자를 대상으로 시행한 제 1상 임상시험의 연구계획을 개관하였다. 단순한 표준 3+3계획으로 환자확보 기간이 길어져 연구를 완성하지 못하고 때 이르게 중단할 수밖에 없는 실정에 반하여, 최근에 제시된 표준 3+1+1계획과 Rolling-6 계획은 연구기간을 크게 단축시킬 수 있다. 제1상 임상시험의 용량수준 선택과정에서 너무 보수적인 연구자의 태도는 최대허용용량의 정확한 추정을 불가능하게 한다. 새로운 환자에게 투여할 용량수준을 결정할 시점에서 용량제한 독성반응이 아직 나타나지 않은 환자의 관측시간 및 늦게 나타나는 환자의 독성반응 시간을 모두 감안한 연속재평가방법인 TITE-CRM계획이 유용하며, 이러한 CRM계획으로 진행되는 임상시험 시행 중 모의실험으로 각 용량수준에서 용량제한 독성반응율이 과대 또는 과소 추정되는지를 파악할 수 있음이 장점이다. 백혈병환자 대상의 임상연구에서 채택되는 제 1상 임상시험의 여러 연구계획의 장, 단점을 제시한다.
The purpose of this study is to develop the statistical model to predict sea level pressure of typhoon period in south coast of the Korean Peninsula. Seven typhoons, which struck south coast of the Korean Peninsula, are selected for this study, and the data for analysis include the central pressure and location of typhoon, and sea level pressure and location of 19 observing site. Models employed in this study are the first order regression, the second order regression and the neural network. The dependent variable of each model is a 3-hr interval sea level pressure at each station. The cause variables are the central pressure of typhoon, distance between typhoon center and observing site, and sea level pressure of 3 hrs before, whereas the indicative variable reveals whether it is before or after typhoon passing. The data are classified into two groups - one is the full data obtained during typhoon period and the other is the data that sea level pressure is less than 1000 hPa. The stepwise selection method is used in the regression model while the node number is selected in the neural network by the Schwarz's Bayesian Criterion. The performance of each model is compared in terms of the root-mean square error. It turns out that the neural network shows better performance than other models, and the case using the full data produces similar or better results than the case using the other data.
건설근로자에게 강의식으로 전달하는 안전교육은 집중도와 몰입도에 한계가 있으므로 전달력과 흥미가 떨어진다. 교육을 통하여 불안전한 행동을 개선하고, 안전사고를 예방하기 위해서는 체험식 교육으로 패러다임을 전환할 필요가 있다. 연구목적: 체험식 안전교육은 건설근로자가 위험을 더 빠르게 인지하고, 응급대처 능력향상과 사전·사후 학습전이 효과성을 검증하므로 건설근로자 사고 예방에 기여하고, 체험교육이 건설근로자 안전한 행동 유도에 미치는 영향 연구가 목적이다. 연구방법:실제 건설 현장과 동일 작업환경으로 구성된 체험시설을 경험한 종사자들의 설문으로 안전체험교육 사전·사후에 대한 의견조사와 학습전이 성과에 대해서 조작적 정의와 변수측정도구를 계획하고, 연구가설을 설정하였다. 연구결과: 구조방정식 모형을 통하여 경로분석 하였으며, 베이지안 이론과 MC 시뮬레이션 분석법으로 척도목표 기술통계량 및 척도입력 기술통계량에서 의도된 안전(A), 불안전(B)의 하위영역 비(非) 체험 교육, 체험식 교육의 평균, 표준편차, 최소·최대 값을 통해서 건설근로자 행동 변화를 확인하고 가설을 증명하였다. 결론: 건설근로자들에게 참여동기가 유발되어야 교육의 효과와 산업재해가 감소된다.
본고(本稿)는 선거가 선거기간을 전후해서 어떻게 경제에 충격을 주고 이러한 충격의 여파로 경제는 선거후에 어떻게 영향을 받는지를 "베이지안" 벡터자기회귀모형(自己回歸模型)을 이용하여 분석하였다. 계수(係數)를 수정하면서 선거기간에 대해 예측을 할 경우의 예측오차의 평균으로 선거의 충격효과를 계산해 보면 선거는 선거전, 선거분기 및 선거후분기에 본원통화(本源通貨), 물가(物價), 생산(生産), 이자율(利子率), 투자(投資) 등에 상당한 충격을 주는 것으로 나타났다. 과거의 선거(選擧), 특히 80년대 이후 선거중에는 대체로 현금통화(現金通貨) 및 본원통화(本源通貨)가 선거 기간중 증가하고 선거후 환수된다. 이에 따른 유동성(流動性)의 변화(變化)로 금리(金利)는 선거기간중 약간 하락하고 선거후 다시 증가하는 양상을 보였다. 선거기간중(選擧期間中) 생산(生産) 및 고용(雇傭)은 선거에 따른 운동원차출(運動員差出) 및 조업감소(操業減少) 등의 영향으로 감소하나, 선거후에는 선거중의 생산감소(生産減少)를 상쇄(相殺)할 만큼 증대(增大)하는 것으로 나타났다. 선거(選擧)에 따른 물가(物價)의 충격(衝擊)은 주로 선거전분기에 나타났다. 이러한 과거의 선거기간중의 양태가 1992년의 각 선거에서 되풀이되고 총선과 대통령선거가 실시될 경우를 가상해서 그 효과를 시산(試算)해 보면 선거(選擧)로 인한 상당한 유동성증대(流動性增大)가 본원통화를 중심으로 예상되는 가운데, 소비자물가(消費者物價)가 1992년중 약 2%포인트, 1993년에 2.5%포인트 상승할 것으로 나타났다. 반면 선거로 인한 소비증대(消費增大)나 생산감소(生産減少) 등의 효과는 상대적으로 작을 것으로 예상되는 한편, 자금흐름의 왜곡이 발생하여 유동성이 증가했음에도 불구하고 생산자금은 압박을 받게 되어 투자(投資)가 부진해질 것으로 나타났다. 또한 이러한 선거의 효과는 1992년중 지방자치단체장선거가 실시될 경우 크게 확대된다.
본 연구의 목적은 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델을 경기도를 중심으로 적용한 후 위기개입서비스의 실제 개입효과를 검증하는 것이다. 통합적 위기개입모델은 지역사회 통합시스템 접근과 스트레스 취약성 이론을 포함하는 위기개입 이론에 기초하여 개발되었다. 효과성 검증을 위해 노인우울(GDS-K) 및 자살생각(SSI)척도를 활용하였고, 1차 사전검사 258명, 통합적 위기개입 서비스 6개월 제공 후 2차 사후검사 184명, 2-3년 후 역추적을 통해 3차 추수검사 124명의 자료를 수집하여 분석하였다. 분석은 R Statistics computing을 이용하였고, 서로 다른 시점의 다른 검사를 비교하기 위해 검사 동등화 및 측정 시점 간 수직 척도화를 수행한 후 기술통계와 일변량 분산분석을 실시하였고, 마지막으로 베이지언 추정을 이용해 다층모형 분석을 실시하였다. 연구결과 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델 적용 후 사전점수에 비해 사후측정에서 통계적으로 유의하게 노인우울과 자살생각을 감소시키는 것으로 나타났는데, 노인우울 감소에 .56의 효과크기를, 자살생각의 감소에 .39의 효과크기를 나타내 모델의 전체적인 효과성이 입증되었다. 그러나 위기개입 후 2-3년 후 추수검사에서 노인우울 및 자살생각이 다시 높아져 원래 상태를 회복하는 것으로 나타나 개입의 장기적인 유지효과는 확인되지 않았다. 노인우울 및 자살생각 변화량에 영향을 주는 요인을 찾기 위해 다층분석을 통해 위기개입 서비스의 각 유형(위기개입 전문상담, 약물치료, 동료상담)과 내담자특성(성별, 연령), 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)들 및 위기개입 서비스 유형(위기개입 전문상담)과 상담자 특성(전문가 연령, 경력, 전공)의 상호작용 효과를 살펴본 결과, 유일하게 약물치료가 단독으로 자살생각을 의미있게 낮추는 것으로 나타났으며, 전문가의 전공이 상담전공일 때 전문상담과 상호작용하여 자살생각을 의미있게 감소시키는 것으로 나타났다. 본 연구는 노인자살예방을 위해 개발된 통합적 위기개입모델의 전체효과와 각 개입서비스 유형의 효과를 검증하여 현장 적용의 근거를 확보했다는 데에 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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