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.
본 연구는 독거노인의 질병과 건강행태의 파악을 통해 독거노인의 저체중에 영향을 미치는 요인을 규명하기 위한 조사연구이다. 2014년 지역사회건강조사 원시자료를 활용하였으며, 65세 이상 저체중 독거노인 922명의 자료를 최종분석에 사용하였다. 자료의 분석은 SPSS/WIN 22.0 프로그램의 복합표본분석 모듈을 이용하여, 기술통계, Rao Scott $x^2$ test, 로지스틱 회귀분석을 통해 분석하였다. 본 연구의 결과, 독거노인들은 만성질환을 가지고 있는 비율이 높았으며, 흡연, 음주, 운동량 부족, 짜게 먹는 식습관, 틀니사용에 의한 저작 불편, 나쁜 주관적 건강상태와 같은 좋지 않은 건강행태를 가지고 있는 것으로 나타났다. 로지스틱 회귀분석 결과 독거노인의 성별에 따른 저체중 발생 위험확률은 다음과 같다. 흡연으로 인한 저체중 위험도는 여자노인에서 가끔 피우는 경우 3.004배, 걷기량으로 인한 저체중 위험도는 3일미만 걷는 사람이 저체중일 가능성은 1.420배로 유의하게 높았다. 주관적 스트레스를 많이 느끼는 경우 저체중일 가능성은 남자노인에서 2.220배, 여자노인에서 1.282배로 유의하게 높았다. 주관적 건강수준이 나쁜 사람이 저체중일 가능성은 남자노인에서 3.633배, 여자노인에서 1.590배로 유의하게 높았다. 본 연구의 결과를 토대로 저체중 독거노인의 건강행태 개선을 위한 적절한 간호중재의 수립과 관리방안의 마련이 필요하다. 또한, 저체중 독거노인에 대한 신체적, 심리적, 사회적 특성 등의 다양한 변인을 고려한 반복연구가 필요할 것이다.
Rahim의 논문 (M.G. Rahim, et al., PROC. of ICASSP96, 1996)과 같은 기존의 후처리 방법은 음소 모델과 반모델 (anti-model)의 유사도를 이용하여 음소 단위 신뢰도를 계산하고, 이들의 평균을 단어 단위 신뢰도로 정의한다. 그런데 음소단위의 신뢰도가 동일한 확률밀도함수를 갖는 것이 아니기 때문에 특정단어의 경우 계산된 신뢰도는 대체로 낮은 값을 갖는다. 이를 극복하기 위한 방법으로서, 본 논문에서는 기존의 신뢰도를 통계적으로 정규화한 신뢰도를 제안한다. 즉 음소단위의 신뢰도가 가우시안 분포를 갖는다고 가정한 후 트라이 폰(sri-phone) 단위로 정규화하여 동일한 정규분포를 갖도록 한다. 본 논문에서는 제안된 방법의 검증을 위하여 문맥종속 핵심어 모델과 문맥독립 필러 모델을 이용한 일반적인 핵심어 검출기를 사용하였다. 실험결과 제안된 정규화 신뢰도 (NCM: Normalized Confidence Measure)가 불검출율 (WDR: Missed Detection Rate) 8%정도에서 오검출율 (PAR: false alarm rate)을 0.44에서 0.33 FA/KW/HR (false alarm/keyword/hour)로 저하시켰다. 이것은 오검출율에서 성능이 25% 향상된 것이다.
불필요한 재입원을 예방하기 위해서는 재입원 확률이 높은 집단을 집중적으로 관리할 필요가 있다. 이를 위해서는 재입원 예측모형의 개발이 필요하다. 재원예측 모형을 개발하기 위해 1개 대학병원의 2016년에서 2017년의 2년간의 퇴원요약환자 데이터를 수집하였다. 이때 재입원 환자는 연구 기간 내에 2번 이상 퇴원한 환자라 정의 하였다. 재입원환자의 특성을 파악하기 위해 기술통계와 교착분석을 실시하였다. 재입원 예측 모형개발은 데이터마이닝 기법인 로지스틱회귀모형, 신경망, 의사결정모형을 이용하였다. 모형평가는 AUC(Area Under Curve)를 이용하였다. 로지스틱회귀모형이 AUC가 0.81로 가장 우수하게 나옴에 따라 본 연구에서는 로지스틱 회귀모형을 최종 재입원 예측 모형으로 선정을 하였다. 로지스틱회귀모형에서 선정된 재입원에 영향을 끼치는 주요한 변수는 성별, 연령, 지역, 주진단군, Charlson 동반질환지수, 퇴원과, 응급실 경유 여부, 수술여부, 재원일수, 총비용, 보험종류 등이었다. 본 연구에서 개발한 모형은 1개병원의 2년치 자료이므로 일반화하기에는 제한점이 있다. 추후에 여러 병원 장기간의 데이터를 수집하여 일반화 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다. 더 나아가 계획에 없던 재입원 까지 예측을 할 수 있는 모형을 개발하는 것이 필요하다.
선박 프로펠러 캐비테이션 소음이 발생하면 수중 방사 소음의 수준이 급격히 상승하는데, 특히 함정의 경우에 피탐지 확률이 증가해 치명적인 위협 요인이 될 수 있다. 따라서 함정의 생존성 향상을 위하여 캐비테이션 신호를 정확하고 신속하게 판단하는 것이 매우 중요한데, 종래에는 센서로 계측한 음압/진동 준위가 기준값 이상이면 캐비테이션 발생으로 판단하는 기술과 데몬 기법을 통해 캐비테이션 발생 여부를 판별하는 방법이 주로 수행되었다. 그러나 이와 관련된 기술은 캐비테이션의 발생 현상에 대한 물리적 이해와 사용자의 주관적 기준을 기반으로 수행되며 여러 절차를 거치기 때문에 캐비테이션 신호를 조기에 자동으로 인식하는 기법의 개발이 필요하다. 본 논문에서는 선체에 부착된 음향 센서를 이용하여 계측된 음향 신호로부터 캐비테이션 신호의 특징을 반영한 간단한 통계량 기반 특징을 추출하고 이로부터 캐비테이션 발생 여부를 자동으로 판단하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 기법의 성능은 센서 수와 모형 시험 조건에 따라 평가하는데, 단일 센서로 계측된 신호에 캐비테이션의 특징을 충분히 반영하여 훈련하면 캐비테이션 신호의 발생 여부를 판단 가능함을 확인했다.
본 연구에서는 미 공병단의 내부 침식 평가 도구를 이용하여 서로 다른 결함 이력을 가진 국내 3개소의 필댐에 대해 내부 침식에 의한 지반공학적 파괴 시나리오의 시스템 응답 확률을 분석하였다. 분석된 확률을 국외 사례에서 조사된 시스템 응답 확률의 범위 및 국내 댐의 과거 사고 통계와 비교 분석하였다. 연구 대상 댐에서 구조물 인접부의 내부 침식 파괴에 대한 시스템 응답 확률은 최대 $10^{-5}$ 수준으로 다른 파괴 시나리오에 대한 값보다 상대적으로 매우 높게 평가되었으며, 실제 국내에서도 구조물 인접부에서 가장 빈번하게 내부 침식 사고가 발생하였다. 하지만 국외에서는 빈번하게 발생하는 기초 지반을 통한 내부 침식과 관련된 파괴 시나리오의 지반공학적 시스템 응답 확률은 상당히 낮은 수준의 $10^{-7}$으로 평가되었다. 이는 실제 국내에서 기초 지반을 통한 내부 침식으로 인해 발생한 댐 파괴 사례가 거의 전무하다는 사실과 유사한 결과이다.
제1상 임상시험은 '투약 용량 발견 시험(dose finding study)'라고도 불리는데 동물 실험 또는 시험관 실험을 통하여 개발된 신약 물질을 사람에게 시험하는 첫 단계이다. 제 1상 임상시험의 목적 중 하나는 환자에게 허용할 수 있으면서 최대의 효능을 가진 복용량인 최대허용용량(maximum tolerated dose, MTD)을 결정하는 것이다. 본 논문에서는 다양한 멈춤 규칙을 이용한 MTD 추정법들을 소개한다. 또한 모의실험을 통해 SM3, NM, Rim, J3, BSM 방법을 비교하고 효율적인 MTD 추정법에 대해 고찰한다. 모의실험 결과 BSM방법이 목표독성확률에 가장 가깝게 MTD를 추정하는 것으로 나타났다. 또한 J3방법의 피험자 수가 가장 적었다. 이러한 결과는 두 방법의 멈춤 규칙의 특성 때문이라고 판단되는데 BSM방법은 독성 반응이 있을 때 같은 용량에 피험자를 2명 또는 1명을 추가한다. 또한 J3방법은 동일한 용량에 할당되는 최대 피험자 수가 다른 방법에 비해 적다. 이러한 특성들을 결합하여 추정법을 개선한다면 더 효율적으로 MTD를 추정할 수 있을 것이다. 특히 BSM방법의 멈춤 규칙을 이용하면서 총 피험자 수를 줄일 수 있다면 적은 수의 피험자로 정확한 추정이 가능할 것이다.
고령 운전자는 다른 연령대에 비해 사망사고 유발 가능성이 높다. 2021년 교통사고 통계에 따르면 고령 운전자 1만 명당 유발한 사망자수가 1.77로 30대 운전자 0.55에 비해 2.67배 높다. 본 연구는 자동긴급제동장치(Automatic Emergency Braking System, AEBS) 설치로 고령 운전자의 추돌사고 유발 가능성을 얼마나 낮출 수 있는지 파악하기 위해 시도되었다. 이를 위해 자동차보험 데이터를 활용하여 자동긴급제동장치가 장착한 차량이 그렇지 않은 차량에 비해 얼마나 추돌사고 발생률이 낮은지 통계적 기법으로 분석하였다. 그 결과 자동긴급제동장치를 장착한 차량과 그렇지 않은 차량의 교통사고 유발 오즈비가 0.75에 그쳐 사고감소 효과가 분명히 있는 것으로 나타났다. 성별로는 남성 운전자가 0.78로 여성 운전자 0.81에 비해 사고감소 효과가 컸다. 연령별로도 65세 이상의 오즈비가 0.76으로 분석되어 교통사고 감소 효과가 있는 것으로 나타났다. 특히 남성 고령운전자가 0.49로 감소효과가 가장 높았다. 향후 고령운전자를 대상으로 자동긴급제동장치 장착 차량을 운전할 경우 보험료 할인 등 혜택을 부여한다면 추돌사고를 예방하는데 도움이 될 것으로 보인다.
본 연구에서는 국가의 연구개발활동조사에서 기업연구개발활동 통계에 대한 효과적인 산출방법을 제시하고자 하였다. 이를 위하여 국내 외 연구개발 통계 방법을 조사한 후 이를 토대로 우리나라에서 기업연구개발활동에 대한 자료의 수집 및 분석에 대한 개선 방안을 제시 하였다. 대부분의 국가에서 대기업은 전수조사, 소규모 기업은 표본조사를 수행하고 있으나, 우리나라에서는 연구소 등록법인에 대하여 전수조사를 행하고 있다. 전수조사는 비용이 많이 들고 비표본오차로 인하여 모집단에 대한 체계적인 추정이 불가능하다는 문제점이 있다. 현재 산업기술진흥협회에 등록된 연구기관의 수가 20,000개를 넘어서고 있어 전수조사는 한계에 다다른 것으로 생각되어 표본조사 도입에 대한 타당성과 방법론을 중점적으로 검토하였다. 먼저, 표본조사의 타당성을 평가하기 위하여 현재 전수조사를 통해 수집된 자료를 이용하여 표본조사를 수행한 결과를 비교 분석하였다. 산업별(24개), 그룹별(8개)로 구분하여 216개 셀별로 모집단수/표본수를 곱하여 산정(셀별추정법)한 결과, 전수 통계치와 거의 동일하게 나타났다. 따라서, 산업별, 그룹별로 세분하여 모집단수/표본수를 곱하여 추정하는 셀별추정법이 타당한 것으로 평가할 수 있다. 이상의 분석결과를 토대로 조사설계 방안을 제시하면 다음과 같다. 직전연도 조사기업은 직전연도 연구개발비 수준과 기업종류(대기업, 벤처기업, 중소기업), 그리고 산업에 따라 셀을 분할한다. 대기업, 연구개발비 수준이 높은 기업 등 주요한 셀에 대하며는 전수조사를 실시한다. 나머지 셀에 대하여는 각 셀별 연구개발지출의 분포가 동질적이기 때문에 표본 추출 방법은 단순임의추출법(SRS)을 사용한다. 다만 전년도 미계상된(또는 미포함된) 기업에 대하여는 신규 대형 연구소 진입 등을 고려하여 규모비례확률추출법(PPS)을 고려하는 것이 바람직할 것으로 판단된다. 일부 기업들이 특정 항목에 대한 자료를 제공하지 않는 항목무응답의 경우, 누락된 자료에 대하여는 대체기법(Imputation Algorithm)에 따라 이를 추정한다. 이러한 표본조사방법은 전수조사에서 발생하는 비표본오차를 해소하고, 자료 수집비용 및 소규모기업의 행정적 부담을 경감할 수 있다는 장점이 있다. 향후 연구에서는 좀 더 구체적인 조사방법론을 강구할 필요가 있으며, 이와 함께, 연구개발에 대한 다양한 측면의 정보를 수집하기 위해 새로운 설문지를 개발할 필요성이 있다.
동아시아지역을 대상으로 황사배출량 산정 모듈 및 이를 적용한 예보시스템을 개발하였고, 개발된 모형의 화학수송모델링 정합도 및 실시간 예보 운영 평가를 진행하였다. 2015년 화학수송모델링 정합도 평가 결과, 중국 지역에서는 황사 배출량을 적용한 예보 모형이 과대평가하는 기간이 있으나 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 한국 지역에서는 황사 발생일인 2월 22일~24일, 3월 16일~17일(서울지역대상)에는 황사의 유입을 적절히 모사하였으나 황사가 관측되지 않은 4월에는 황사를 적용한 예보모델이 과대평가하는 것을 확인할 수 있었다. 그러나 황사를 적용한 예보모형은 한반도 대부분 지역에서 저평가 되었던 $PM_{10}$ 을 보완하고, 통계수치가 개선되는 것을 확인할 수 있었다. 2017년 예보 성능 평가 결과, 황사배출량을 적용한 예보모델은 기존 모델과 비교하였을 때, POD는 대부분 개선되지만, A는 유사 또는 감소, FAR는 대부분 증가하는 경향이 나타났다. 황사배출량을 적용한 예보모형은 동아시아 지역에 저평가 하고 있는 $PM_{10}$ 을 보완하는 장점이 있지만, 황사배출량 산정의 불확실성 등이 내제되어 모델이 측정값을 과대모의하여 오경보율이 높다. 따라서 한반도 지역에 대표 대기질 예보모형으로 사용하기는 부적절하다고 판단된다. 그러나 황사 기간에는 황사배출량 모델의 모사성능은 우수하였으므로, 황사가 발생하는 기간에는 기존 모델과 융합하여 예보관이 예보하는 것이 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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