본 논문에서는 2002년에 (사)볼런티어21에서 실시한 설문조사 자료를 이용하여 2001년에 우리나라 개인들이 기부한 횟수에 영향을 주는 유의한 변수들을 식별하였다. 기부횟수의 경험적 분포로 미루어 모집단은 기부를 적게 하는 집단과 많이 하는 집단으로 구성되며 따라서 모집단 분포를 두개 포아송 분포의 혼합분포로 모형화하였다. 이 모형에 기초하여 기부횟수에 영향을 미치는 변수들을 식별하였다. EM알고리즘을 이용하여 모수를 추정하고 2.5%와 97.5%에 기초한 백분위수 신뢰구간을 보완한 BCa(bias-corrected and accelerated) 신뢰구간을 계산하여 유의한 변수들을 찾았다. 연구결과 혼합 포아송 회귀모형에서는 기부횟수가 적은 집단("작은 군")과 기부횟수가 많은 집단("큰 군") 모두에서 소득과 자원봉사의 경험 유무(1:예, 0:아니오)가 기부횟수에 유의적으로 영향을 주는 변수로 밝혀졌다. 또한 두 변수 각각에서 회귀계수가 양수로 나타나 소득이 많을수록, 혹은 자원봉사의 경험이 있는 사람일수록 기부횟수가 증가하는 것을 알 수 있다. 그러나 소득과 자원봉사 변수의 회귀계수는 "작은 군"이 "큰 군"에 비해 더욱 크게 나타나고 있다. "작은 군"보다 "큰 군"의 사람들에게 기부가 생활화되어 있고, 따라서 소득과 자원봉사의 경험 유무가 기부횟수에 미치는 영향이 상대적으로 적은 것으로 파악된다.
본 연구는 인터넷 자원자 패널에 의한 사회조사 사례를 보고하면서 조사 자원자의 사회심리적 특성을 규명하고 패널표본의 편향성을 제거하기 위한 성향조정 가중법(propensity adjustment weighting)의 효용에 대한 정량적 평가 결과를 제시한다. 광역시 도, 지역크기(동 읍면), 성별, 연령대, 교육정도, 소비생활 만족도, 소득분배 견해, 일반신문 보기, 인터넷신문 보기 등 9개 요인을 조정 기준변수로 사용하여, 2009년 통계청 온라인 사회조사 자료(응답자 수 2,903명)를 같은 해에 지역추출 면대면(face-to-face, FTF)으로 실시된 통계청 사회조사 자료(응답자 수 37,049명)에 맞도록 성향조정 가중치를 적용하였다. 그 결과 106개 평가 문항 가운데 80% 정도의 문항에서 광역시 도, 동 읍면, 성별, 연령대 등 기본 인구지리적 변수에 의한 기본가중치 보정에 비하여 향상된 추정치를 제공하는 것으로 평가되었다. 이는 성향조정에 일부 한계가 있기는 하지만 자원자 패널에 의한 인터넷 조사를 향후 사회조사에서 활용해 볼 가치가 있음을 의미한다. 본 연구에서 준거조사(reference survey)로 쓰인 2009년 통계청 면대면 사회조사는 표본크기가 크고 일반적인 사회심리적 태도 문항과 인터넷 관련 행태 문항을 포함하므로 각종 인터넷 조사에서 준거자료로서의 활용가치가 충분히 있다.
온라인게임 비즈니스는 가장 수익성이 높은 오락산업으로 등장하였고 2004년 현재 국내에서만 26백만명 이상의 게이머들이 온라인게임을 즐기고 있다. 이러한 온라인게임인구의 급격한 증가는 광대역 인터넷서비스망의 보급으로 온라인게임 플레이환경이 확충되고 전국 도처에 PC방이 보급됨에 따른 것으로 온라인게임은 이제 주류 오락문화로 자리매김이 되고 있다. 또한 점차 다양한 연령층에서 온라인게임을 즐기에 됨에 따라 특정 연령층을 타겟으로하는 다앙한 게임들이 개발되고 있다. 게임시장이 지속적으로 성장하고있고 많은 새로운 온라인퍼블리셔들이 시장에 진입하고는 있지만 온라인게임의 성공적 개발을 위해 어떤 요소들이 전략적으로 중요한지에 대해서는 상대적으로 거의 알려져 있지 않은 실정이다. 본 연구에서는 온라인게임의 성공적 개발에 영향을 주는 요인을 식별하기 위하여 연구모형을 제공하고 이를 구조방정식모형을 이용하여 심증분석을 수행하였다. 연구모형에서는 온라인게임의 성공수준에 직ㆍ간접적으로 영향을 미치는 영향요인으로 커뮤니티활동, 다양한 아이디어탐색, 체계적 개발전략, 신축적 개발프로세스, 데모버전의 활용, 아웃소싱 등을 고려하였다. 설문을 통해 수집된 데이터를 이용하여 연구모델의 타당성을 테스트하고 변수들간의 인과관계를 검증한 결과 흥미로운 결론을 도출할 수 있었다. 분석결과 온라인게임커뮤니티의 활용과 체계적 개발 전략의 수립이 성공적인 온라인게임개발의 핵심요인인 것으로 밝혀졌고 게임개발시 체계적인 개발프로세스를 구축ㆍ운영하는 것이 중요하다는 사실을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과는 성공적 온라인게임 컨텐츠 개발을 위한 가이드라인으로 유용하게 쓰여지고, 핵심성공요인에 대한 이해를 통하여 게임개발 및 마케팅 전략계획을 체계적으로 구축할 수 있도록 지원해 줄 수 있을 것으로 기대된다.
In order to simulate a typhoon precisely, the satellite observation data has been assimilated using WRF (Weather Research and Forecasting model) three-Dimensional Variational (3DVAR) data assimilation system. The observation data used in 3DVAR was GPS Radio Occultation (GPS-RO) data which is loaded on Low-Earth Orbit (LEO) satellite. The refractivity of Earth is deduced by temperature, pressure, and water vapor. GPS-RO data can be obtained with this refractivity when the satellite passes the limb position with respect to its original orbit. In this paper, two typhoon cases were simulated to examine the characteristics of data assimilation. One had been occurred in the Western Pacific from 16 to 25 October, 2015, and the other had affected Korean Peninsula from 22 to 29 August, 2012. In the simulation results, the typhoon track between background (BGR) and assimilation (3DV) run were significantly different when the track appeared to be rapidly change. The surface wind speed showed large difference for the long forecasting time because the GPS-RO data contained much information in the upper level, and it took a time to impact on the surface wind. Along with the modified typhoon track, the differences in the horizontal distribution of accumulated rain rate was remarkable with the range of -600~500 mm. During 7 days, we estimated the characteristics between daily assimilated simulation (3DV) and initial time assimilation (3DV_7). Because 3DV_7 demonstrated the accurate track of typhoon and its meteorological variables, the differences in two experiments have found to be insignificant. Using observed rain rate data at 79 surface observatories, the statistical analysis has been carried on for the evaluation of quantitative improvement. Although all experiments showed underestimated rain amount because of low model resolution (27 km), the reduced Mean Bias and Root-Mean-Square Error were found to be 2.92 mm and 4.53 mm, respectively.
Zepeda-Batista, Jose Luis;Saavedra-Jimenez, Luis Antonio;Ruiz-Flores, Agustin;Nunez-Dominguez, Rafael;Ramirez-Valverde, Rodolfo
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제30권12호
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pp.1684-1688
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2017
Objective: From a review of published information on genetic association studies, a meta-analysis was conducted to determine the influence of the genes ${\kappa}-casein$ (CSN3) and ${\beta}-lactoglobulin$ (LGB) on milk yield traits in Holstein, Jersey, Brown Swiss, and Fleckvieh. Methods: The GLIMMIX procedure was used to analyze milk production and percentage of protein and fat in milk. Models included the main effects and all their possible two-way interactions; not estimable effects and non-significant (p>0.05) two-way interactions were dropped from the models. The three traits analyzed used Poisson distribution and a log link function and were determined with the Interactive Data Analysis of SAS software. Least square means and multiple mean comparisons were obtained and performed for significant main effects and their interactions (p<0.0255). Results: Interaction of breed by gene showed that Holstein and Fleckvieh were the breeds on which CSN3 ($6.01%{\pm}0.19%$ and $5.98%{\pm}0.22%$), and LGB ($6.02%{\pm}0.19%$ and $5.70%{\pm}0.22%$) have the greatest influence. Interaction of breed by genotype nested in the analyzed gene indicated that Holstein and Jersey showed greater influence of the CSN3 AA genotype, $6.04%{\pm}0.22%$ and $5.59%{\pm}0.31%$ than the other genotypes, while LGB AA genotype had the largest influence on the traits analyzed, $6.05%{\pm}0.20%$ and $5.60%{\pm}0.19%$, respectively. Furthermore, interaction of type of statistical model by genotype nested in the analyzed gene indicated that CSN3 and LGB genes had similar behavior, maintaining a difference of more than 7% across analyzed genotypes. These results could indicate that both Holstein and Jersey have had lower substitution allele effect in selection programs that include CSN3 and LGB genes than Brown Swiss and Fleckvieh. Conclusion: Breed determined which genotypes had the greatest association with analyzed traits. The mixed model based in Bayesian or Ridge Regression was the best alternative to analyze CSN3 and LGB gene effects on milk yield and protein and fat percentages.
건설경기의 순환적 현상을 분석하기 위해서는 연간조사 통계자료의 속성까지 포함된 월별 벤치마킹 건설지표를 사용하는 것이 바람직할 것이다. 왜냐하면 벤치마킹된 지표는 정확성, 일치성, 비교성, 완전성 등의 측면에서 통계품질이 향상된 것으로 기대되기 때문이다. 이 논문에서는 보다 정확한 것으로 간주되는 연간 단위의 통계자료와 단기변동 특성을 보유한 월간 속보지표를 활용하여 월별 건설지표를 추정하는 벤치마킹 방법들을 연구하였다. 벤치마킹이란 연간통계와 월간통계의 일치성을 보장하면서 두 통계의 단기적 및 순환적 현상과 장기추세를 모두 보유하도록 월간통계를 조정하는 방법이다. 벤치마킹 기법으로는 수치조정 접근방법인 비례배분법, 비례덴톤법, BFL BI 비율법, HP - filter BI 비율법과 모형기반 접근방법인 Chow & Lin 방법, $Fem{\acute{a}}ndez$ 방법을 고려하였다. 또한 실제 통계자료를 가지고 벤치마킹된 건설지표를 추정하였으며, 이러한 벤치마킹 방법들을 실증적으로 비교 평가하였다. 계절적 변동 및 불규칙 변동이 심한 건설지표의 경우에 모형기반 접근방법보다는 수치조정 접근방법이 보다 우수한 것으로 평가되었다. 수치조정 접근방법으로는 가장 널리 쓰이고 있는 비례덴톤법이 무난하지만, 연간통계의 조사오차 또는 측정오차를 감안하면 HP - filter BI 비율법도 고려해 볼 수 있을 것이다.
연생모형(multiple life model)은 보험계약에서 두 명 또는 그 이상의 피보험자들의 사망 또는 생존의 상태에 따른 보험금을 지급하는 보험 상품의 보험료 결정 및 리스크 관리를 위한 모형이다. 본 논문에서는 부부 가입자 중 마지막 사망자가 발생할 때까지 연금이 지급되는 연생보험의 대표적인 상품인 역모기지를 살펴보고자 한다. 역모기지 상품은 만 60세 이상의 고령자가 소유주택을 담보로 거주하면서 일정액을 대출받지만 대출금을 다시 상환하지 않는 금융상품으로 부부 가입의 경우 대출 기간의 확률분포를 적용하기 위해서는 연생모형을 적용해야만 한다. 그러나 현행 역모기지 상품에 있어서 대출한도 및 월지급금 산출 시 연생모형이 적용되지 않고 있으며 우리나라의 경우에는 국민 생명표 상의 여자 사망률을 대출 종료(연금지급종료)확률로 활용하고 있다. 여자의 사망률을 이용하는 이유는 보수적인 관점에서 대출 종료 시점을 예측하기 위해 일반적으로 남자보다 여자가 더 수명이 길다는 점 때문이다. 고령화로 인해 수명이 점점 길어지는 추세이기 때문에 역모기지와 같이 계약기간이 확정되어 있지 않은 보험 상품의 경우 특히 더 계약 종료 시점에 대한 확률분포가 리스크 관리를 위하여 중요하다. 본 논문의 의의는 역모기지의 발행기관 및 보증기관의 적정한 월지급금 지급과 차후 월지급금의 과대지급으로 인한 지급불능을 방지하기 위해 현행 사용하고 있는 모형의 위험률에서 연생 모형으로 변경할 필요성을 실증분석을 통하여 제시한다.
다중빔측심자료를 이용하여 우리나라 전 연안 해역에 발달한 해저 사퇴의 분포를 확인하고, 해역별 지형 특성을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 국립해양조사원의 황해와 대한해협 수심자료를 이용하여 DEM 자료를 작성한 후 TPI 기법을 적용하여 사퇴의 경계를 정밀하게 추출하였다. 그 결과 우리 해역에 분포하는 총 200개의 사퇴를 확인하였으며, 그들의 규모(폭, 길이, 둘레, 면적, 높이)와 형태(폭/길이 비율, 높이/폭 비율, 선형·분기형, 노출·비노출형)에 대한 통계분석을 실시하여 사퇴의 지역별 특성을 분석하였다. 이러한 연구 결과는 연안 항해안전은 물론 해양지명 선정 지원, 해사골재자원 파악, 수산자원 관리 등에 활용될 수 있다.
4차 산업 혁명 이후 디지털 트윈, IoT 및 AI 등의 기술 발전에 따라 고차원적인 데이터 분석을 기반으로 의사결정 문제를 해결하고 있는 추세이다. 이는 최근 항만물류 분야에도 적용되고 있으며 항만 생산성 향상을 위해 컨테이너 터미널을 대상으로 빅데이터 분석, 딥러닝 예측, 시뮬레이션 등의 연구가 다수 이루어지고 있다. 이러한 고차원적 데이터 분석 기법들은 일반적으로 많은 데이터 수를 요구한다. 그러나 2020년 코로나19 팬데믹으로 인해 전 세계 항만의 환경은 변화하였다. 코로나19 발병 이전의 데이터를 현재 항만 환경에 적용하는 것은 적절하지 않으며, 발병 이후의 데이터는 딥러닝 등의 데이터 분석에 적용하기에 충분히 수집되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제 해결 방법의 하나로 데이터 분석을 위한 항만 데이터 증강 방법을 제시하고자 한다. 이를 위해 컨테이너 터미널 운영 측면에서 생성적 적대 신경망 모형을 통해 야드의 컨테이너 장치 상태를 생성하고, 실제 데이터와 증강된 데이터 간의 통계적 분포 확인을 통해 유사성을 검증하였다.
본 연구는 전문가 기반형 모델(Habitat Suitability Index)의 한계로 지적되는 주관적 기준, 통계분석의 부재 등과 통계기반형 모델(MaxEnt)의 한계로 지적되는 현장검증, 전문가 의견 반영 등의 극복을 위하여 각각의 모델을 개발하여 통합하는 방식으로 핵심서식지를 도출하였다. 핵심서식지 발굴을 위해 문헌분석 및 공간분석자료를 바탕으로 전문가 심층면담을 진행하였고, 전문가 자문과 GIS 도면 구축 가능성을 고려하여 모델을 개발하였다. 주요 환경변수는 식생대, 임상, 임분밀도, 연평균 강수량, 유효토심으로 선정되었다. 그 결과 현재 나도승마가 분포하고 있는 16지점 중 15지점이 핵심서식지로 나타났으며, 개발된 모델은 약 93.75%의 높은 정확도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 하지만 전체 연구대상지의 약 27.8%가 핵심서식지로 나타남에 따라, 추후 서식변수 및 공간자료 정밀화를 통한 모델의 고도화가 필요할 것으로 판단된다. 따라서 높은 등급으로 확인된 서식지라도 대상종의 서식유무 파악을 위한 현장검증은 필수적으로 수행되어야 한다. 하지만, 이러한 한계에도 불구하고 HSI와 MaxEnt의 상호보완적 활용은 생물종의 분포와 서식지 이용 특성을 통하여 적합 서식지를 예측하고, 신규 서식지 발굴 및 대체서식지 선정 등 다양한 방면으로 활용 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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