• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.210-219
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• 2010

본 연구에서는 선택모형을 이용하여 소비자패널자료를 분석함에 있어 시간의 흐름에 따라 동적(dynamic)으로 변화하는 소비자내부의 특성 차이를 반영한 특정소비자의 종적인 변화인 소비자동태성을 분석하였다. 선택모형 내에서 소비자동태성은 효용함수에 시변계수(time-varying coefficient)를 도입함으로써 표현될 수 있다. 본 연구에서는 이를 위해 계층적모형(hierarchical model)과 상태공간모형(state-space model)에 기반하여 Random-Walk 계수를 지니는 이산프로빗모형을 개발하였고, 개발된 모형을 패널자료로부터 추정하기 위하여 Gibbs 표본법을 적용하였다. 모형추정결과 효용함수의 시변계수들에 유의한 소비자동태성이 존재함을 확인할 수 있었다. 소비자동태성이 존재할 경우 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 동적시장세분화가 필요하다고 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.496-499
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• 2008

현재 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램이 부족한 실정이다. 따라서 이 논문에서는 정보영재의 교육과정에 실제적으로 적용할 수 있는 교수-학습 모형을 제시한다. 정보영재 사고력 신장을 위한 영역별 교육 내용에 공통적으로 포함되는 문제들을 분석하여 사고력 신장에 적합한 교육 프로그램 모형으로서 OR 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 OR 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 지도에 도입하기 위하여 8-puzzle 문제를 예로 들어 적용 방안을 제시하며, 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. OR 트리형 교수-학습 모형에서는 정보영재의 사고력 신장을 위한 교육 과정에서 주요 내용이 되는 backtracking과 heuristic 개념을 배우며 트리의 탐색 방법들을 익히게 된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권10호
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• pp.891-896
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• 2009

준설 시 발생하는 부유물의 이송 확산 과정을 해석하기 위하여 퍼프모형을 개발하였다. 본 연구에서 개발된 퍼프 모형은 추적방법에 따라 전방추적모형과 후방추적모형으로 나눌 수 있으며, 이 두 가지 추적방법은 계산효율과 수치 오차에 있어서 상이한 특성을 나타내었다. 경계처리에 있어서 입자추적모형과 상이한 방법을 사용하는 퍼프모형은 폐경계에서는 입자추적모형과 동일한 결과를 나타내지만 개경계에서는 다른 결과를 나타내었다. 또한 오염원이 임의의 공간적 분포를 갖는 경우, 퍼프모형은 입자추적모형보다는 적은 수의 퍼프를 사용할 수 있지만 이에 따른 경계면에서의 수치오차를 발생하였다. 흐름이 일정한 경우와 전단흐름의 경우에 대하여 이송 확산 수치모의를 수행하였으며, 이를 각각의 경우의 해석해 결과와 비교 분석하였다. 후방추적 퍼프모형은 전방추적 퍼프모형에 비하여 사용된 퍼프수와 관계없이 작은 오차를 발생하였으며, 전체적으로 퍼프모형이 입자모형보다는 훨씬 적은 수의 계산을 통해서도 작은 오차를 나타낼 수 있다는 것을 알 수 있었다. 그러나 Gaussian 분포를 갖는 퍼프모형은 전단흐름에서의 긴 유선형 농도분포를 모의할 수 없었고, 이에 관한 오차는 전단계수가 증가함에 따라 비선형적으로 증가하였다. 이와 같이 퍼프모형은 다양한 수환경에 적용할 경우, 뛰어난 효율성에 비해 정확도가 다소 감소하는 경향이 있지만, 입자추적모형과의 연계 모의 등을 통해 준설지점 인근의 근역에서의 오염원 해석에 사용될 수 있다.

• ETRI Journal
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• 제10권1호
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• pp.39-52
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• 1988

통신서비스의 확산을 예측하기 위한 확산모형을 제시하였다. Bass모형을 기본으로 하여 가격과 소득을 고려한 확장된 확산모형을 제시하였고, 이 모형을 이용하여 우리나라 전화의 확산에 대한 실증분석을 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.479-482
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• 2008

사고력 신장 교육은 정보영재를 위한 교육과정 및 내용 중에서 매우 중요한 목표이다. 이 논문에서는 정보영재 교육에서 중요성이 증대되는 사고력 신장 교육에 적합한 교수-학습 프로그램을 제시하여 적용하고 분석하는 방안을 마련한다. 사고력 신장 교육을 구성하는 영역별 교육 내용에 포함되는 여러 가지의 문제들에 공통적으로 적용할 수 있는 모형으로서 AND/OR 트리에 기반을 둔 교수-학습 모형을 제시한다. 이 논문에서 제시된 AND/OR 트리형 교수-학습 모형을 정보영재의 현장 교육에 도입하기 위하여 tic-tac-toe 게임 문제를 예로 들어 적용 방안을 제시하며, 그 적용 결과를 분석하여 교육 프로그램 개발의 타당성을 검증한다. AND/OR 트리형 교수-학습 모형에서는 AND 트리와 OR 트리가 결합된 형태의 트리 구성과 그에 따른 트리 탐색을 주요 학습 내용으로 하는 고도의 사고력을 필요로 하는 학습 단계를 필요로 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제42권3호
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• pp.201-212
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• 2009

탱크모형과 PRMS(Precipitation Runoff Modeling-modular System) 모형으로 섬진강댐 유역의 유출량을 1981년부터 2001년까지 모의 발생하였다. 적용된 각각의 단일모형인 Tank 모형과 PRMS 모형에 의하여 모의된 유출량은 서로 상이한 모의 양상을 나타낸다. 본 연구에서는 Tank 모형과 PRMS 모형과 같은 단일모형에 의하여 모의되는 유출량의 편차를 최소화하고 관측유출량에 보다 잘 부합되는 유출모의결과를 생산하기 위하여 유전자 알고리즘 혼합유출모형을 제안하였다. 제안된 혼합유출모형은 Tank 모형과 PRMS 모형의 각각 결과를 혼합하는 모형이며, 유전자 알고리즘을 적용하여 모의 유출량과 관측 유출량을 최소화하는 Tank 모형과 PRMS 모형에 의한 각각의 유출량의 비율을 결정하는 최적배합비를 산정하였다. 제안된 혼합 모형을 섬진강댐 유역에 적용한 결과, Tank 모형 또는 PRMS 모형과 같은 단일모형으로 유출량을 모의하는 경우보다 두 개의 모형을 적절한 배합비를 도입한 혼합 모형으로 모의된 유출량은 관측유출량과의 각종오차를 작게 하는 것을 보여 주었다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.231-239
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• 2015

가산자료(counts data)를 적합 하는 경우 보통 포아송 모형이 가장 먼저 고려된다. 과산포 문제가 있을 경우도 유사 포아송(quasi Poisson) 모형이나 음이항(Negative binomial) 모형으로 대부분 설명이 가능하다. 하지만, 가산자료 중에는 포아송분포를 가정한 기대 빈도 이상으로 많은 0이 관측되는 자료가 있고 이를 영과잉(Zero inflated) 가산 자료라고 부른다. 영과잉 가산자료를 설명하기 위해 영과잉 포아송(ZIP) 모형이나 영과잉 음이항(ZINB) 모형을 이용할 수 있다. 더 나아가 영과잉 가산자료가 공간상관관계까지 있을 경우 영과잉 문제뿐만 아니라 유의할 수 있는 공간효과까지 고려해야하고 이를 위해 혼합효과모형(mixed effects model)이 고려 될 수 있다. 본 연구에서 사용된 2004년 기준 부산시 남성동별 갑상선암 발생자수 자료를 이용하여, 일반선형 포아송모형, 영과잉 포아송모형, 공간 영과잉 포아송모형을 적합하여 비교해보았다.

• 응용통계연구
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• 제13권2호
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• pp.541-562
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• 2000

일반화된 선형 혼합 모형(GLMM)은 자료가 계수의 형태로 나타나는 범주형 자료의 경우, 혹은 집락의 형태나 과산포된 비정규 자료, 또는 비선형 모형에 따르는 자료를 다루기 위한 모형 설정에 사용된다. 본 연구에서는 이에 대한 개요와 더불어, 이 모형의 적합을 위해 제시된 통계적 기법들중 의사가능도(quasi-likelihood: QL)를 이용한 추정 방법 및 Monte-Carlo 기법을 이용한 추정 방법들에 대해 조사하였다. 또한 GLMM에 대한 현재의 연구 방향 및 앞으로의 연구 가능 주제들에 대해서도 언급하였다.

• 대한교통학회지
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• 제30권2호
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• pp.101-116
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• 2012

사고예측모형은 장래 계획 노선이나 다른 노선에 적용되어 사고를 예측하거나 안전개선사업 및 교통정책의 평가 등에 활용된다. 본 연구에서는 고속도로 본선에 대해 이러한 용도로 활용될 수 있는 사고예측모형을 구축하고자 한다. 또한 자료 구축이 용이한 변수를 선정하여 모형을 쉽게 활용할 수 있도록 하는 것을 기본 목표로 하였다. 모형은 종속변수를 사고건수와 사상자발생사고건수로 하여 사고모형과 사상자발생사고모형을 각각 구축하였다. 모형에 적용된 확률구조는 음이항 분포와 포아송 분포이며, 추정에 의해 적합한 모형을 선별하였다. 국내 고속도로중 주요한 9개 노선을 선정하였고, 시간적으로는 2003~2007년까지 5개년도 자료를 활용하였다. 모형의 설명변수는 교통류 특성을 나타내는 교통량 등의 예측 가능한 변수와 기하구조 요인 등을 적용하였다. 최우추정법에 의한 추정 결과 사고모형의 경우 구간길이, 일교통량, 버스비율, 곡선구간수가 유의한 변수로 추정되었으며 사상자발생사고모형에서는 구간 길이와 일교통량, 버스비율이 유의한 변수로 추정되었다. 모형의 공간적 시간적 전이 가능성을 확인하기 위해 우도비 검정을 수행한 결과, 사고모형은 6차로 이상이나 4차로의 교통류 및 기하구조 특성을 가지는 도로로의 전이가 가능하였다, 반면 사상자발생 사고모형은 모든 도로와 시간대로의 전이가 가능하여, 모형의 활용도가 높게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서 구축된 모형은 다른 노선과 장래 계획, 정책 평가 등에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국과학교육학회지
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• 제34권6호
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• pp.523-534
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• 2014

본 연구에서는 과학관련 사회 윤리적 쟁점(SSI)과 집단지성과의 연관성을 고려하여, 집단지성 촉진 전략을 활용한 SSI 수업모형(CI기반 SSI 수업모형)을 현장 과학교사들과 협력적으로 개발하였다. 그리고, 수업모형 개발과정에서 참여 교사들이 SSI 수업에서 집단지성의 효과에 대해 어떻게 인식하는지를 살펴보고자 하였다. 본 연구에서 개발된 CI기반 SSI 수업모형은 SSI 수업에서 교사들이 추구하는 목적에 따라 크게 3개의 유형(발산적 모형, 탐색적 모형, 의사결정 모형)으로 나뉘며, 각 유형 당 2개씩 총 6개가 개발되었다. 첫째, 발산적 모형은 학생들이 주어진 SSI에 대한 의견이나 해결방안을 다양하게 발산해 보도록 하는데 초점을 둔 수업모형으로, 아이디어 생성 수업모형과 미래 상황 예측 수업모형이 해당된다. 둘째, 탐색적 모형은 문제를 둘러싸고 있는 다양한 입장들에 대해 탐색하여 SSI의 복잡성을 이해하는 데 초점을 둔 수업모형으로, 쟁점 탐색 수업모형과 실제 사례 탐색수업모형이 이 유형에 속한다. 셋째, 의사결정 모형은 주어진 SSI에 대해 다양한 입장을 이해하고 가장 합리적으로 집단의 의사결정을 하도록 의견을 수렴하고 조정하는데 초점을 둔 수업모형으로, 집단적 합의 수업모형과 대안 결정 수업모형이 해당된다. 참여교사들은 각 수업모형을 적용해본 결과 SSI 수업에서 집단지성의 원리를 강조한 것이 학생들의 참여도와 협력, 토론과 근거의 질을 높이는 데 기여했다고 보았다. 이를 위해서는 SSI 수업 도입 부분에서 문제해결을 위해 공유된 가치를 형성하는 과정, 개별적으로 자료를 수집할 수 있는 시간을 충분히 갖고 난 후 공유하는 과정, 개인적으로 자료를 수집하여 정리하고 공유할 수 있는 공간의 마련이 중요하다고 응답하였다.