일반적으로 독성학 또는 약리학에서는 자료를 분석할 때 Hill Model과 같은 비선형 회귀모형을 사용한다. 비선형 회귀모형에서 모수의 추정량과 그것의 불확실성(uncertainty)에 대한 측도의 추정은 오차의 분산 구조에 영향을 받게 된다. 따라서 자료가 등분산인지 혹은 이분산인지에 따라 사용하여야 할 추정 방법이 달라져야 한다. 그러나 일반적으로 자료를 실제로 분석하기 전에는 오차의 분산구조에 대해서 잘 알 수 없다. 그러므로 오차의 분산구조에 로버스트한 추정 방법을 개발하는 것은 중요한 문제이다. 본 논문에서는 예비검정 방법을 기반으로 한 비선형 회귀모형에서의 모수 추정 방법을 제안하였다. 오차 분산의 등분산성에 대한 간단한 예비검정의 결과에 따라 보통 최소제곱 추정(ordinary Least Square Estimation) 방법과 반복 가중 최소제곱 추정(iterative weighted least square estimation) 방법을 사용하는 추정량을 정의하였다. 제안된 추정량은 모의실험 연구를 통하여 기존의 표준적인 추정량들과 그 성능을 비교하였다. 또한 미국의 National Toxicology Program으로부터 얻어진 실제자료를 사용하여 추정 방법들을 비교하였다.
본 연구는 노쇠 수준이 건강상태 및 건강행태에 미치는 연관성을 파악하고, 노쇠가 의료 이용에 미치는 영향을 탐색하고자 수행되었다. 연구를 위해 일개 지역사회(대전광역시)에 거주하는 65~84세의 노인 516명을 대상으로 노쇠, 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용에 대해 일대일 면접 설문조사를 시행하였고, 노쇠 수준은 K-frail 도구를 활용하여 측정한 후 노쇠, 전노쇠, 비노쇠 그룹으로 분류하였다. 노쇠 수준과 건강상태 및 행태, 의료서비스 이용 경험과의 관련성을 확인하기 위해 카이제곱검정을 시행하였고, 노쇠 수준이 응급과 입원 서비스 이용 여부에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 로지스틱 회귀분석을, 외래서비스 이용 경험 중 외래방문 횟수에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 음이항 회귀분석을 실시하였다. 연구결과 비노쇠군에 비해 노쇠군에 속한 노인들에서 주관적 건강상태를 부정적으로 평가하는 비율이 높았고, 만성질환을 2개 또는 3개 이상 진단받은 비율이 높았으며, 낙상위험성, 일상생활 수행 어려움의 비율이 높았다. 또한, 노쇠는 인구사회학적 특성, 주관적 건강상태, 만성질환의 수를 통제한 후에도 응급 서비스 및 외래서비스 이용의 증가와 통계적으로 유의한 관련성을 보였다. 본 연구 결과는 지역사회에서 노쇠를 조기에 발견하여 적극적으로 대처하기 위한 체계와 전략 마련이 중요함을 시사하며, 향후 노쇠에 대한 종적 자료 구축을 통해 노쇠와 건강상태 및 행태, 의료 이용 사이의 인과관계 규명을 위한 심층적인 연구의 필요성을 제안한다.
본 논문에서는 다변량 분석법과 결합된 레이저 유도 플라즈마 분광법을 사용하여 겹친 유류 지문을 분리하는 혁신적인 방법을 연구하였다. LIPS는 겹친 유류 지문의 화학 성분에 대한 데이터뿐 아니라 실시간 분석 및 고속 스캐닝이 가능한 분광법이다. 레이저 유도 플라즈마 분광법을 통해 도출된 스펙트럼은 적절한 다변량 분석이 적용되어 법의학적 분류와 겹친 유류 지문의 재구성에 유용한 화학적 성분을 제공한다. 본 연구에서는 LIPS 스펙트럼에서 4가지의 유류 지문을 분류하기 위하여, 주성분 분석 방식과 부분 최소 제곱 회귀 분석을 사용하였다. 제안된 방법은 SIMCA 및 PLS-DA와 같은 구별 방식을 사용하여 4개의 유류 지문의 분류를 성공적으로 입증하였다. 본 연구의 결과는 대략 85% 이상의 정확도를 가졌으며, external validation 실험에서도 분류의 가능함을 보였다. 최종적으로, 125 ㎛의 공간 간격으로 레이저 스캐닝 분석을 통한 겹친 유류 지문의 2차원 형태의 분리가 가능함을 입증하였다.
유연날개의 공력 및 구조 설계값을 설계 변수로 하여 정적 상태에서의 정적 공탄성해석 및 최적화를 수행하였다. 정적 공탄성해석과 최적화를 위해 상용 해석소프트웨어들이 연계된 강건한 다분야 최적설계 시스템을 개발하였다. 최적화 설계변수로는 가로세로비, 테이퍼비, 후퇴각과 날개 위아래 스킨 두께를 설정하였다. 전역적 다목적 최적화를 위해 실수기반 적응영역 다목적 유전자 알고리즘을 적용하였으며 계산시간을 줄이기 위해 메타모델로 서포트벡터회귀 기법을 적용하였다. 유연날개에 대한 파레토 결과 분석을 통해 최대 항속시간과 최소 중량에 대한 최적 결과를 확인하였다.
With regard to urban culture this study aims to essential understanding and systematic approach to the culture. The "2012 Seoul Survey" report has been used to find out causality among the related variables. In the first place 'satisfaction of cultural condition' was operationally selected as a dependent variable for regression. For the purpose of controlling the third factors for ceteris paribus effect correlation analysis was previously done between the dependent variable and all other variables respectively, which resulted in two groups of variables: group (1) - 2 variables of very significant correlations(p-value<0.01) and (2) - the other 6 variables of significant correlations(p-value<0.05). Then hierarchical regression was adopted to these 2 groups to analyse statistical significance of independent variables, and multicollinearity(VIF; variance inflation factor). Additionally to OLS robust and bootstrapping regressions were done to confirm the validity of this model specification. At last a regression model specified by group (1) as independent variables(they are 'community spirit caring for women, the disabled, the poor and the old,' 'satisfaction of bicycle riding condition' shows that the variables have statistically significant and substantially strong effect on 'satisfaction of cultural condition.' This finding implies the following understanding; (1) urban festivals are regarded as the main of the urban culture as of now and this results from the low level of today's culture, (2) culture is telling and hearing stories but the influential relationship between urban culture and community spirit on the weak is negative, which says that the cultural perception among citizen is somewhat selfish and far from the essential understanding of the urban culture. In spite of restrictive external validity this finding can be used as a direction for promoting culture and a basis for related policy choice in cities.
Flow-Accelerated Corrosion (FAC) is a phenomenon in which a protective coating on a metal surface is dissolved by a flow of fluid in a metal pipe, leading to continuous wall-thinning. Recently, many countries have developed computer codes to manage FAC in power plants, and the FAC prediction model in these computer codes plays an important role in predictive performance. Herein, the FAC prediction model was developed by applying a machine learning method and the conventional nonlinear regression method. The random forest, a widely used machine learning technique in predictive modeling led to easy calculation of FAC tendency for five input variables: flow rate, temperature, pH, Cr content, and dissolved oxygen concentration. However, the model showed significant errors in some input conditions, and it was difficult to obtain proper regression results without using additional data points. In contrast, nonlinear regression analysis predicted robust estimation even with relatively insufficient data by assuming an empirical equation and the model showed better predictive power when the interaction between DO and pH was considered. The comparative analysis of this study is believed to provide important insights for developing a more sophisticated FAC prediction model.
본 연구는 패널 공적분 검정 그리고 비교적 최근에 개발된 패널 단위근 검정을 이용하여 지역 주택가격과 지역총생산 간의 장기관계를 분석하였다. 횡단면 의존성(cross-section dependence)이 확인된 경우, 이를 고려한 Pesaran의 CIPS 패널 단위근 검정을 이용하였다. 기존 패널 단위근 검정의 결과와 다르게 CIPS 검정은 변수들이 불안정성을 갖는 것으로 나타났다. 또한 패널 벡터오차수정모형(VECM)을 이용하여 변수들 간의 인과관계를 확인하였으며, 고정효과모형(Fixed effect)과 패널 자기회귀시차(ARDL)모형을 이용하여 계수들의 장기관계를 구체적으로 추정하였다. 먼저 변수들 간에 공적분관계가 형성되며 장 단기 인과관계가 성립하는 것으로 나타났다. 또한 VECM 모형의 오차수정항은 통계적으로 유의한 것으로 나타나 변수들 간의 장기 공적분 관계를 뒷받침하고 있다. 모형의 추정 결과, 장기적으로 주택가격의 상승은 지역총생산을 증가시키며 반대의 관계도 성립함을 알 수 있다. 이 결과에 의해 우리나라 지역 주택시장에서 부의 효과(wealth effect)가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 이러한 결과들과 함께 오차수정항으로부터, 주택 가격과 경제 변수들은 단기적으로는 일시적인 균형상태로부터 이탈될 수 있지만, 장기적으로는 이들 변수는 균형관계에 있다는 것을 의미한다.
본 연구는 심박변이도(HRV)와 인공신경망을 이용하여 강건하고 정확한 융복합 감정예측 모형인 EPNN (Emotion Prediction Neural Network)을 개발하는 것을 주요 연구목적으로 한다. 본 연구에서 제안하는 EPNN은 기존 유사연구와는 달리 은닉노드의 활성함수로서 하이퍼볼릭 탄젠트, 선형, 가우시안 함수를 융복합적으로 이용하여 모형의 정확도를 향상시킨다. 본 연구에서는 EPNN의 타당성을 검증하기 위하여 20명의 실험자를 대상으로 머니게임으로 감정을 유도한 후에 해당 실험자의 심박변이도 측정값을 입력자료로 사용하였다. 아울러 그들의 Valence와 Arousal을 EPNN의 출력값으로 사용하였다. 실험결과 Valence에 대한 F-Measure는 80%이고, Arousal의 경우 95%로 나타났다. 한편 EPNN의 타당성을 측정하기 위하여 기존 감정예측 연구에 사용된 경쟁모형인 인공신경망, 로지스틱 회귀분석, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트 모형과 성과를 비교하였다. 그 결과 본 연구에서 제안하는 EPNN이 더 우수한 감정예측 결과를 보였다. 본 연구의 결과는 향후 유비쿼터스 디지털 헬스 환경에서 사용되는 다양한 웨어러블 기기에 적용되어 사용자들의 일상생활 속에서 시시각각 변하는 감정을 정확히 예측하고 적절하게 관리하는데 적용될 수 있을 것이다.
본 연구는 여성노인의 허약 상태에 대한 보행 변동성과 체력의 역할을 검증하고자 하였다. 본 연구 기관의 지역사회에 거주하는 65세 이상 여성노인 168명(나이 75.07±5.40)을 대상으로 인구사회학적 특성, 신체조성, 보행 변인 및 변동성, 체력, 인지기능, 우울상태를 측정하였다. 그리고 Fried et al.(2001)의 허약진단 지표(체중감소, 정서적 고갈, 신체활동, 보행속도, 악력)를 기준으로 정상, 전-허약, 허약으로 구분하였다. 허약 상태 예측을 위한 보행 변인 및 변동성 그리고 체력의 역할을 검정하기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 그 결과, 나이, 교육수준, 보유한 질병 수, 일상생활수행능력 및 인지기능 점수와 우울점수를 통제 한 후 허약그룹은 정상그룹(OR=1)과 비교하였을 때, 두 다리 지지비율(OR=1.48, 95% CI=0.10-2.21, p=.049) 및 분당 보폭수(OR=2.06, 95%CI=1.20-3.43, p=.009)의 변동성이 통계적으로 높게 나타났으며, 상체근력(OR=0.49, 95%CI=0.31-0.77, p=.002)이 낮은 것으로 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 허약의 예측인자로 나타난 두발 지지비율 및 분당 보폭수의 변동성 그리고 상체근력은 허약 상태를 예측하고 평가하는데 중요한 지표로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.
선물시장은 기초자산이 거래되는 현물시장을 대상으로 하여 거래가 이루어지기 때문에 양 시장간에는 필연적인 관련성을 가진다. 이러한 관련성에 관한 연구의 일환으로 본 연구에서는 국내시장에서 국채선물시장과 현물시장간의 일별 가격변화의 선-후행관계를 실증적으로 분석함으로써 양 시장간의 가격발견기능이 존재하는지를 살펴보았다. 2006년 3월 10일부터 2011년 5월 13일까지의 전체 분석기간을 글로벌 금융위기 전(2006. 3. 10~2008. 9. 12)과 후(2008. 9. 16~2011. 5. 13)로 구분하여 분석하였다. 분석한 결과를 종합하면, 국채선물 및 국채현물시장의 자기상관관계에서는 현물수익률의 경우 전날 현물가격이 다음날 현물가격에 유의한 영향을 미치는 것을 나타났으나, 선물수익률의 경우에는 유의한 상관관계가 나타나지 않았다. 다음으로 전체기간 및 하위기간에서의 교차상관관계의 분석에서는 양시장간에 유의한 가격적 선-후행관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다. 마지막으로 회귀분석을 통한 양시장간 선-후행관계 분석에서도 양 시장간 유의한 선-후행관계가 존재하지 않는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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