• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.695-706
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• 2021

본 연구는 대학생의 창업의지를 확인하기 위하여 기업가정신(위험감수성, 진취성, 혁신성), 창업자기효능감, 창업의지를 구조방정식모델로 설정하여 실증분석 하는데 그 목적을 두었다. 본 연구목적을 달성하고자 경기도 소재 3개 대학생 449명을 대상으로, 자료분석은 SPSS 23.0, AMOS 23.0 통계프로그램으로 실증분석을 하였다. 분석결과, 첫째 대학생의 기업가정신 중에서 진취성은 창업의지에 통계적으로 직접 영향이 나타나지 않았지만, 위험감수성, 혁신성은 직접 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 둘째, 대학생의 창업자기효능감은 창업의지에 직접 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 위험감수성, 혁신성은 창업자기효능감에 통계적으로 직접영향이 나타났지만, 진취성은 직접 영향이 없는 것으로 나타났다. 마지막으로 창업자기효능감을 매개로 위험감수성은 창업의지에 완전매개효과, 혁신성은 창업의지에 부분매개효과가 나타났다. 본 연구결과를 토대로 대학생의 창업의지를 고양하기 위한 방법은 우선 대학에서 창업자기효능감 향상할 수 있는 프로그램을 개발하고, 이를 적극적으로 대학 교육에 적용하는 것이다. 특히 대학생은 예비 창업자로서 위험감수성, 혁신성을 고취할 수 있도록 대학에서 현장 스타트업 전문가의 멘토지원, 인턴십 교육지원이 필요하다. 정부는 대학생이 초기 창업에 실패하더라도 이를 회복할 수 있도록 경제적·제도적 지원이 선행될 때 창업행동으로 이어질 수 있음을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.229-250
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• 2022

포트폴리오 최적화 이론의 초석인 Markowitz의 평균-분산 포트폴리오 모형 (1952)이 발표된 이후로 많은 분야에서 포트폴리오 최적화에 대한 다양한 연구가 진행되었다. 기존의 평균-분산 포트폴리오 모형은 주로 목적함수나 제약식에 비선형 볼록 형태를 포함한다. 이를 Dantzig의 선형계획법을 적용하여 선형으로 변환시켜 알고리즘 계산 시간을 효율적으로 감소시켰다. 또한 시계열 데이터 특성을 반영하여 시간에 따른 가중치를 고려하는 가우시안 커널 가중치 공분산을 제안하였다. 여기에 일정 부분은 벤치마크에 투자하고 나머지는 포트폴리오 최적화 모형으로 제안된 자산들에 투자하는 퍼터베이션 방법을 적용하여 평균 수익률과 위험도를 목적에 맞게 조절하도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 안정적이면서도 적은 자산을 보유하게 포트폴리오를 구성하여 관리비용(management costs)과 거래비용(transaction costs)를 낮출 수 있는 Dantzig-type 퍼터베이션 포트폴리오 모형을 제안하였다. 제안된 모형의 성능은 5개의 실제 데이터 세트로 벤치마크 포트폴리오와 비교 분석하여 평가하였다. 최종적으로 제안한 최적화 모형은 벤치마크보다 높은 기대수익률이나 낮은 위험도를 갖는 포트폴리오를 구성하여 퍼터베이션 목적을 만족하며, 투자한 자산의 수와 시간에 따른 자산 구성 변화를 일정 수준 이하로 조절하는 희소하며 안정적인 결과를 얻었다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권3호
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• pp.245-255
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• 2022

수질 보호를 위한 정기 계획을 세우는 과정에서 다양한 지표를 이용해 수자원의 수질 추이를 평가하는 일이 필요하며 이는 수역 관리에서 널리 사용하는 방법이다. 본 연구에서는 1995년부터 2020년까지 이란 대수층의 수질 매개변수 자료를 수집, 검토하고, 통계적으로 검증하여 연도별 구획도를 만들었다. 이를 위해 지리정보체계(GIS), 거리 반비례 가중법(IDW), 방사 기저함수(RBF), 포괄 선형 보간법(GPI), 단순, 일반, 범용의 세 유형을 포함하는 Kriging과 Co-Kriging기법을 이용하였다. 이어 최소 불확실성과 최소 구획 오차에 ASE와 RMSE를 포함하는 두 값의 근접도를 더한 것을 최적 모델로 선택하였다. 마지막으로 각 매개변수에 대해 선택한 복합 모델을 Schuler와 Wilcox 지수와 조합하여 구획화했다. 이란의 지하 수자원에 대한 종합평가 결과는 수자원의 59%는 농업용수로, 39.86%는 음용수에 부적합한 등급으로 분류되어 이란 지하수 수질이 위기에 처해 있음을 보여주었다. 마지막으로 추출 결과를 검증하기 위해 지하 수질 지수(GWQI)로 수질의 공간 변화를 평가한 결과 이란의 대수층이 적은 수위변화에도 매우 민감하며 지하수 양도 매우 부족하다는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제35권4호
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• pp.457-468
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• 2022

고령인구가 증가함에 따라 국가차원에서 노인의 건강노화 실현을 위한 장기요양 필요 발생의 예방 방안을 마련하는 것은 매우 중요하며, 정책적 효과를 극대화하기 위해서는 적절한 대상자의 선정이 선행되어야 한다. 이에 본 연구는 국민건강보험공단의 국민건강정보를 활용하여, 장기요양 필요를 야기하는 기능장애 발생 가능성이 높은 대상자를 발굴하기 위한 예측모형을 개발하고자 한다. 본 연구는 연구대상자의 과거 수집된 자료를 활용하는 후향적 연구로, 본 연구의 연구대상자는 만 65세 이상 의료보장등록인구이다(총 7,724,101명). 예측모형 개발을 위해 고유 방법인 로지스틱 회귀모형, 머신러닝 방법인 의사결정나무와 랜덤포레스트, 딥러닝 방법인 다층퍼셉트론 신경망을 분석하였다. 체계적 분석절차를 통해 각 분석방법별 모형을 적합하였고, 내적 타당성 및 외적 타당성 평가 결과를 기반으로 최종 예측모형을 랜덤포레스트로 선정하였다. 랜덤포레스트는 모집단에서의 4.50%밖에 되지 않는 장기요양 필요 대상자의 약 90%를 장기요양 필요 발생 고위험 대상자로 예측할 수 있다. 본 연구의 예측모형 및 고위험군 기준은 노인의 욕구 중심에서 예방 서비스가 필요한 대상자를 선제적으로 발굴하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.619-629
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• 2022

5대 강력범죄(살인, 강도, 강간·강제추행, 절도, 폭력)는 사회 구성원들의 안전을 위협하는 대표 범죄들로 일상생활에서 자주 발생한다. 이러한 범죄들은 사회 구성원들의 삶의 질을 떨어뜨리는 등 부정적인 영향을 미친다. 대한민국의 수도인 서울의 경우, 지방에 있는 많은 인구가 서울로 이동하면서 서울의 인구 밀도는 증가하고, 이로 인해 5대 강력범죄 발생 위험성도 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 위험성을 줄이기 위해 세 가지의 시공간 모형을 이용하여 서울의 5대 강력범죄 발생에 대한 상대위험도를 모델링하였다. 게다가, 상대위험도에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 살펴보기 위해 다양한 위험요인을 포함하였다. 최적의 모형을 선택하기 위해 편차정보기준을 이용하였으며, 최적의 모형을 중심으로 다양한 시각화를 포함한 분석결과를 제공하였다. 본 연구는 각 자치구의 상대위험도와 5대 강력범죄에 대한 위험에 유의한 영향을 미치는 위험요인을 분석함으로써, 사람들의 안전한 일상생활을 유지하기 위한 효율적인 전략을 수립하는 데 도움을 준다.

• Archives of Plastic Surgery
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• 제49권1호
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• pp.91-98
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• 2022

Background Predicting the need for post-traumatic reconstruction of lower extremity injuries remains a challenge. Due to the larger volume of cases in adults than in children, the majority of the medical literature has focused on adult lower extremity reconstruction. This study evaluates predictive risk factors associated with the need for free flap reconstruction in pediatric patients following lower extremity trauma. Methods An IRB-approved retrospective chart analysis over a 5-year period (January 1, 2012 to December 31, 2017) was performed, including all pediatric patients (<18 years old) diagnosed with one or more lower extremity wounds. Patient demographics, trauma information, and operative information were reviewed. The statistical analysis consisted of univariate and multivariate regression models to identify predictor variables associated with free flap reconstruction. Results In total, 1,821 patients were identified who fit our search criteria, of whom 41 patients (2.25%) required free flap reconstruction, 65 patients (3.57%) required local flap reconstruction, and 19 patients (1.04%) required skin graft reconstruction. We determined that older age (odds ratio [OR], 1.134; P =0.002), all-terrain vehicle accidents (OR, 6.698; P<0.001), and trauma team activation (OR, 2.443; P=0.034) were associated with the need for free flap reconstruction following lower extremity trauma in our pediatric population. Conclusions Our study demonstrates a higher likelihood of free flap reconstruction in older pediatric patients, those involved in all-terrain vehicle accidents, and cases involving activation of the trauma team. This information can be implemented to help develop an early risk calculator that defines the need for complex lower extremity reconstruction in the pediatric population.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.449-456
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• 2021

침입 탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 보안을 침해하는 이상 행위를 탐지하는 기술로서 비정상적인 조작을 탐지하고 시스템 공격을 방지한다. 기존의 침입탐지 시스템은 트래픽 패턴을 통계 기반으로 분석하여 설계하였다. 그러나 급속도로 성장하는 기술에 의해 현대의 시스템은 다양한 트래픽을 생성하기 때문에 기존의 방법은 한계점이 명확해졌다. 이런 한계점을 극복하기 위해 다양한 기계학습 기법을 적용한 침입탐지 방법의 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 다양한 네트워크 환경의 트래픽을 시뮬레이션 장비에서 생성한 NGIDS-DS(Next Generation IDS Dataset)를 이용하여 이상(Anomaly) 탐지 정확도를 높일 수 있는 데이터 전처리 기법에 관한 비교 연구를 진행하였다. 데이터 전처리로 패딩(Padding)과 슬라이딩 윈도우(Sliding Window)를 사용하였고, 정상 데이터 비율과 이상 데이터 비율의 불균형 문제를 해결하기 위해 AAE(Adversarial Auto-Encoder)를 적용한 오버샘플링 기법 등을 적용하였다. 또한, 전처리된 시퀀스 데이터의 특징벡터를 추출할 수 있는 Word2Vec 기법 중 Skip-gram을 이용하여 탐지 정확도의 성능 향상을 확인하였다. 비교실험을 위한 모델로는 PCA-SVM과 GRU를 사용하였고, 실험 결과는 슬라이딩 윈도우, Skip-gram, AAE, GRU를 적용하였을 때, 더 좋은 성능을 보였다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.101-114
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• 2023

데이터 증강 기법은 학습용 데이터셋을 다양한 관점에서 볼 수 있게 해주어 모형의 과적합 문제를 해결하는데 효과적으로 사용되고 있다. 이미지 데이터 증강기법으로 회전, 잘라내기, 좌우대칭, 상하대칭등의 증강 기법 외에도 occlusion 기반 데이터 증강 방법인 Cutmix, Cutout 등이 제안되었다. 음성 데이터에 기반한 모형들에 있어서도, 1D 음성 신호를 2D 스펙트로그램으로 변환한 후, occlusion 기반 데이터 기반 증강기법의 사용이 가능하다. 특히, SpecAugment는 음성 스펙트로그램을 위해 제안된 occlusion 기반 증강 기법이다. 본 연구에서는 위조 음성 탐지 문제에 있어서 사용될 수 있는 데이터 증강기법에 대해 비교 연구해보고자 한다. Fake audio를 탐지하기 위해 개최된 ASVspoof2017과 ASVspoof2019 데이터를 사용하여 음성을 2D 스펙트로그램으로 변경시켜 occlusion 기반 데이터 증강 방식인 Cutout, Cutmix, SpecAugment를 적용한 데이터셋을 훈련 데이터로 하여 CNN 모형을 경량화시킨 LCNN 모형을 훈련시켰다. Cutout, Cutmix, SpecAugment 세 증강 기법 모두 대체적으로 모형의 성능을 향상시켰으나 방법에 따라 오히려 성능을 저하시키거나 성능에 변화가 없을 수도 있었다. ASVspoof2017 에서는 Cutmix, ASVspoof2019 LA 에서는 Mixup, ASVspoof2019 PA 에서는 SpecAugment 가 가장 좋은 성능을 보였다. 또, SpecAugment는 mask의 개수를 늘리는 것이 성능 향상에 도움이 된다. 결론적으로, 상황과 데이터에 따라 적합한 augmentation 기법이 다른 것으로 파악된다.

• 응용통계연구
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• 제36권2호
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• pp.141-166
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• 2023

재현자료를 생성하여 배포하는 것은 데이터 공개에 따른 정보 유출의 위험을 방지하는 대표적인 방법이다. 최근 산업에서 데이터의 활용이 중요해진 만큼 한국을 포함한 많은 국가 및 기관에서 재현자료에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 재현자료 생성 기법들과 평가 지표들을 소개한다. 전통적인 재현자료 생성 방법인 다중대체와 최근 제시된 인공신경망 기반의 재현자료 생성 방법 등을 활용하여 재현자료를 생성하는 과정을 기술함에 따라 재현자료 생성 방법에 대한 전반적인 이해를 돕는다. 이에 더해 다양한 재현자료 평가 지표를 바탕으로 생성된 재현자료들을 분석 및 비교함에 따라 앞으로의 연구에 대한 방향을 제시하고 그에 대한 토대를 마련하고자 한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.31-31
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• 2023

During December 2022, the northeast monsoon, which dominates the south and the Gulf of Thailand, had significant rainfall that impacted the lower southern region, causing flash floods, landslides, blustery winds, and the river exceeding its bank. The Golok River, located in Narathiwat, divides the border between Thailand and Malaysia was also affected by rainfall. In flood management, instruments for measuring precipitation and water level have become important for assessing and forecasting the trend of situations and areas of risk. However, such regions are international borders, so the installed measuring telemetry system cannot measure the rainfall and water level of the entire area. This study aims to predict 72 hours of water level and evaluate the situation as information to support the government in making water management decisions, publicizing them to relevant agencies, and warning citizens during crisis events. This research is applied to machine learning (ML) for water level prediction of the Golok River, Lan Tu Bridge area, Sungai Golok Subdistrict, Su-ngai Golok District, Narathiwat Province, which is one of the major monitored rivers. The eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) algorithm, a tree-based ensemble machine learning algorithm, was exploited to predict hourly water levels through the R programming language. Model training and testing were carried out utilizing observed hourly rainfall from the STH010 station and hourly water level data from the X.119A station between 2020 and 2022 as main prediction inputs. Furthermore, this model applies hourly spatial rainfall forecasting data from Weather Research and Forecasting and Regional Ocean Model System models (WRF-ROMs) provided by Hydro-Informatics Institute (HII) as input, allowing the model to predict the hourly water level in the Golok River. The evaluation of the predicted performances using the statistical performance metrics, delivering an R-square of 0.96 can validate the results as robust forecasting outcomes. The result shows that the predicted water level at the X.119A telemetry station (Golok River) is in a steady decline, which relates to the input data of predicted 72-hour rainfall from WRF-ROMs having decreased. In short, the relationship between input and result can be used to evaluate flood situations. Here, the data is contributed to the Operational support to the Special Water Resources Management Operation Center in Southern Thailand for flood preparedness and response to make intelligent decisions on water management during crisis occurrences, as well as to be prepared and prevent loss and harm to citizens.