• 한국노년학
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• 제41권3호
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• pp.421-444
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• 2021

본 연구의 목적은 노년기 부부관계 내에서 우울과 부부관계만족도 간 종단적 상호관계가 어떠한지 탐색하는 데 있다. 부부의 상호의존성을 반영하고 부부자료를 하나의 모형에서 분석하기 위해 행위자-상대방 상호의존모형(Actor-Partner Interdependence Model)과 공통운명모형(Common Fate Model)을 기반으로 연구모형을 설정하였으며, 변인 간 종단적 상호관계를 검증하기 위해 자기회귀교차지연 모형을 활용하였다. 한국복지패널조사의 10차 년도(2015년)부터 13차 년도(2018년)까지의 4개년도 자료로 부부자료(dyadic data)를 구성하였으며, 최종적으로 2015년 기준 60세 이상인 부부 1,383쌍(2,766명)에 대하여 구조방정식모형을 이용하여 분석하였다. 주요 분석결과는 첫째, 노년기 부부의 부부관계만족도는 남편 우울, 아내 우울에 종단적으로 부적 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 부부관계만족도가 남편 우울에 미치는 영향보다 아내의 우울 수준에 미치는 영향이 유의하게 더 큰 것으로 나타났다. 둘째, 남편 우울 수준과 아내 우울 수준은 부부 공통의 관계만족도에 종단적으로 부적 영향을 미쳤으나 영향력의 크기 차이는 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 우울과 부부관계만족도가 상호순환관계에 있음을 보여주며, 부부관계만족도의 저하와 우울의 증가라는 악순환 고리가 형성될 가능성을 제기한다. 이를 바탕으로 노년기 우울과 부부관계만족도의 개선을 위해서 부부 단위의 개입과 부부 각자에 대한 개별적 접근을 병행해야 함을 논의하였다.

• 한국인구학
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• 제34권2호
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• pp.135-162
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• 2011

청소년 자살률이 점차 증가하고 있는 가운데, 한국청소년패널데이터(KYPS)를 활용하여 청소년이 인식하는 부모, 친구, 교사, 지역사회와의 관계와 자살충동간 인과관계를 확인하고 이에 대한 성별차이를 분석하였다. 두 가지 중요한 발견은 다음과 같다: 첫째, 전년도(t-1) 부모지지, 친구지지, 교사지지, 지역사회지지, 자살충동의 수준이 높을수록 다음 해(t)의 같은 요인의 수준이 모두 높았다. 둘째, 각 지지 요인과 자살충동간 교차경로에서 유의한 성별차이가 발견된 모형은 부모지지와 친구지지 모형이었다. 두 모형 모두 중학교 3학년의 부모(친구)지지의 수준이 높을수록 고등학교 1학년의 자살충동이 낮아짐을 발견하였다. 본 연구를 통해 자살충동의 내적역동이 시간의 흐름에도 불구하고 일관성을 지니므로 주변인과의 관계, 지지 등과 같은 개인 외적 요인의 긍정적 효과에 주목해야 할 필요성과 함께 약한 인과관계를 보였던 교사, 지역사회 지지를 강화시켜 청소년의 자살충동을 감소시킬 수 있는 방법을 강구해야 할 것을 제언하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.187-193
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• 2015

혈류는 신체 안에서 일정한 속도와 압력으로 흘러야하기 때문에 혈류속도는 개개인의 건강상태를 나타내주는 측정 가능한 주요지시자이다. 최근, 혈류속도는 고가의 초음파기기를 이용하여 측정되고 있다. 본 연구에서는 고가의 장비 없이 혈류속도를 예측하고자 3개의 센서(ECG, PPG, 맥진센서)를 이용한 측정치를 독립변수로 하는 회귀모델을 구축하였다. 실험에 참여한 피검자는 심장질환에 의한 동맥경화 증상으로 병원에 입원한 환자를 대상으로 하였다. 피검자들의 나이는 55-90 세이며, 남성은 7명, 여성은 4명으로 총 11명이다. 실험에서 독립변수와 초음파기기로 측정한 혈류속도 사이의 상관성과 유의확률을 비교하여 혈류속도의 예측 가능성이 높은 회귀모델을 도출하였으며, 1개의 센서를 이용한 단일 독립변수를 적용하는 경우보다 두 개 이상의 독립변수를 적용하는 경우에서 정확한 혈류속도 예측이 가능함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.631-642
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• 2019

다수의 항목무응답이 발생한 표본조사에서는 추정의 정확성이 떨어진다. 이를 해결하기 위한 많은 방법이 개발되었으나 응답률이 관심변수에 의해 영향을 받는 경우임에도 이를 고려하지 않고 랜덤으로 무응답이 발생한다는 가정 하에서 사용하는 무응답 처리 방법을 사용하게 되면 편향이 발생하는 것으로 알려져 있다. Chung과 Shin (2017)과 Min과 Shin (2018)은 응답률이 관심변수의 함수인 경우에서 발생된 편향을 적절히 처리하여 추정의 정확성을 향상시키는 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 응답률 함수가 선형(linear)이면서 초모집단 모형의 오차가 정규분포를 따르는 경우를 살펴보았으며 층별 모집단 수가 편향 보정에 영향을 주는지도 살펴보았다. 모의실험을 통하여 제안된 추정량의 성능을 살펴보았으며 실제 자료 분석을 통해 이를 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.58-63
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• 2022

코로나19의 일일 확진자 수는 천명 후반대에서 2천명대를 유지하고 있으며, 백신접종률이 증가함에도 불구하고 확진자수가 쉽게 줄어들지 않는 상황이다. 변이바이러스는 계속해서 등장하고, 현재는 뮤 변이 바이러스까지 국내에 유입되었다. 본 논문은 코로나 예방전략을 위해 SARIMA 모델을 통해 코로나19 국내 확진자 수를 예측한다. ADF Test와 KPSS Test를 통해 데이터에 추세와 계절성이 있음을 확인한다. SARIMA(p,d,q)(P,D,Q,S)의 p, d, q, P, D, Q의 값은 모형 차수결정 정리로 파라미터를 추출한다. ACF와 PACF를 통해 p, q 파라미터를 추론한다. 차분, 로그변환, 계절성제거 등을 통해 데이터를 정상성 형태로 변환하고, 도식화 하여 파라미터를 도출하고, 계절성이 있다면 S를 정하고, SARIMA P,D,Q를 정하고, 계절성을 제외한 차수에 대해 ACF와 PACF를 보고 ARIMA p,d,q를 정한다.

• 한국환경과학회지
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• 제15권8호
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• pp.701-718
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• 2006

The average ratio of the daily UV-B to total solar (75) irradiance at Busan (35.23$^{\circ}$N, 129.07$^{\circ}$E) in Korea is found as 0.11%. There is also a high exponential relationship between hourly UV-B and total solar irradiance: UV-B=exp (a$\times$(75-b))(R$^2$=0.93). The daily variation of total ozone is compared with the UV-B irradiance at Pohang (36.03$^{\circ}$N, 129.40$^{\circ}$E) in Korea using the Total Ozone Mapping Spectrometer (TOMS) data during the period of May to July in 2005. The total ozone (TO) has been maintained to a decreasing trend since 1979, which leading to a negative correlation with the ground-level UV-B irradiance doting the given period of cloudless day: UV-B=239.23-0.056 TO (R$^2$=0.52). The statistical predictions of daily total ozone are analyzed by using the data of the Brewer spectrophotometer and TOMS in East Asia including the Korean peninsula. The long-term monthly averages of total ozone using the multiplicative seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model are used to predict the hourly mean UV-B irradiance by interpolating the daily mean total ozone far the predicting period. We also can predict the next day's total ozone by using regression models based on the present day's total ozone by TOMS and the next day's predicted maximum air temperature by the Meteorological Mesoscale Model 5 (MM5). These predicted and observed total ozone amounts are used to input data of the parameterization model (PM) of hourly UV-B irradiance. The PM of UV-B irradiance is based on the main parameters such as cloudiness, solar zenith angle, total ozone, opacity of aerosols, altitude, and surface albedo. The input data for the model requires daily total ozone, hourly amount and type of cloud, visibility and air pressure. To simplify cloud effects in the model, the constant cloud transmittance are used. For example, the correlation coefficient of the PM using these cloud transmissivities is shown high in more than 0.91 for cloudy days in Busan, and the relative mean bias error (RMBE) and the relative root mean square error (RRMSE) are less than 21% and 27%, respectively. In this study, the daily variations of calculated and predicted UV-B irradiance are presented in high correlation coefficients of more than 0.86 at each monitoring site of the Korean peninsula as well as East Asia. The RMBE is within 10% of the mean measured hourly irradiance, and the RRMSE is within 15% for hourly irradiance, respectively. Although errors are present in cloud amounts and total ozone, the results are still acceptable.

• 한국항만경제학회지
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• 제34권1호
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• pp.81-98
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• 2018

우리나라의 경제발전은 무역을 주축으로 하고 있어 항만을 통한 물류가 필수적이다. 항만의 운영과 개발을 위해 막대한 자본과 시간이 투자되고 있으며 항만은 국가 경제 전반에 영향을 미치고 있다. 따라서 사회 경제적 손실을 방지하기 위해선 적정수준의 개발계획이 중요하다. 항만시설 계획은 항만 물동량 예측을 기반으로 수립되므로, 정확한 물동량 예측이 선행되어야 한다. 더불어 항만에서는 품목별로 취급 방식이 다르므로 품목별 예측이 이루어져야 구체적인 시설계획이 가능하다. 따라서 컨테이너 화물이나 항만 전체 물동량에 대해 주로 예측했던 선행 연구들과는 달리 본 논문에서는 전체 물동량에서 큰 비중을 차지하고 있는 유류화물을 분석 대상으로 설정하였다. 단기, 중장기의 주기적 특성과 추세를 갖고 있는 유류화물 물동량을 효율적으로 예측하고자 새로운 예측모형인 TSMR을 개발하였다. TSMR모형의 검증을 위해 기존의 시계열 모형들과 비교분석을 진행하였으며 ARIMA모형의 경우 물동량 데이터가 안정화되지 않아 유효한 결과를 산출할 수 없었다. 윈터스 가법, 단순계절모형과 비교하였을 때 단기적인 예측에는 다소 취약하였으나, TSMR모형의 전반적인 적합도와 예측력은 우수한 것으로 나타났다. 또한 철강, 유연탄, 기계류의 물동량 분석결과 TSMR모형의 일반화 가능성도 충분한 것으로 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.512-522
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• 2002

본 논문에서는 GMM(Gaussian Mixture Model)에 기반한 실시간문맥독립화자식별시스템[1][2]의 성능향상을 위하여 프레임선택(Frame Selection)방법과 프레임가중치(Weighting Model Rank)방법을 혼합한 hybrid방법을 제안한다. 본 시스템에서는 GMM의 파라미터를 최적화하기 위하여 MLE(Maximum likelihood estimation)방법과 인식 알고리즘으로 ML(Maximum Likelihood)을 기본적으로 사용하였다. 제안한 hybrid 방법은 두 단계로 이루어진다. 첫째, 화자모델과 테스트 데이터를 이용하여 프레임단위로 유사도를 계산하고, 가장 큰 유사도 값과 두 번째로 큰 유사도 값의 차를 계산한 후, 차가 문턱치보다 큰 프레임만을 선택한다 두 번째로, 선택되어진 프레임에서 계산되어진 유사도 값 대신에 가중치 값을 사용하여 전체 스코어를 계산한다. 특징 파라미터로서는 켑스트럼과 회귀계수를 사용하였으며, 학습과 테스트를 위한 데이터베이스는 채집기간이 다른 여러 데이터베이스들로 구성되어 있으며, 실험을 위한 데이터는 임의의 단어를 선택하여 사용하였다. 화자인식실험은 기본 시스템에 프레임선택방법, 프레임가중치방법, 제안한 Hybrid방법을 각각 적용하여 실험하였다. 실험결과, 프레임선택방법에 비해 평균 4%, 프레임가중치방법에 비해 평균 1%의 인식률 향상을 보여, 본 논문에서 적용한 hybrid방법의 유효성을 확인하였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권1호
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• pp.31-63
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• 2011

이 논문은 많은 비용의 부담없이 어느 후보가 당선될 것인지를 정확히 예측할 수 있는 방법을 찾기 위한 하나의 시도이다. 이 논문에서는 선거기간 동안에 각 후보들이 어느 정도의 득표율을 획득하고 있는지를 예측하기 위해 후보의 가시성, 현직자 효과, 지역 지배 정당효과, 부정 비리 효과, 사표 방지 효과, 중간 평가로서 견제 효과, 정책 효과 등을 독립변수로 삼아 회귀 모형을 만들어 유용한 득표율 예측 모형을 제시하고 있다. 제시된 모형은 득표율 = -4.65 + 1.02 가시성 + 16.90 현직 효과 + 16.78 지역 효과 - 9.12 견제 효과이다. 이 모형의 설명력은 91.2%이며, 다른 조건이 일정할 때 후보의 가시성이 득표율과 거의 같음을 보여준다. 또한 현직자가 16.9%의 후광 효과를, 지역 지배 정당 후보들이 16.8%의 지역 효과를 얻고 있으며, 중간평가로서의 견제 효과 때문에 여당 후보들은 9.1%의 득표율 손실을 보고 있다는 것을 보여준다. 이 모형은 큰 비용의 부담없이 선거 기간 동안 후보자들의 득표율 예측에 활용될 수 있다. 이 이외에도 이 논문은 예측의 정확도를 높이기 위한 각 변수들의 측정 방법들 및 이 모형의 한계점 등을 논의하고 있다.

• 한국진공학회:학술대회논문집
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• 한국진공학회 2012년도 제42회 동계 정기 학술대회 초록집
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• pp.241-241
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• 2012

Semiconductor industry has been taking the advantage of improvements in process technology in order to maintain reduced device geometries and stringent performance specifications. This results in semiconductor manufacturing processes became hundreds in sequence, it is continuously expected to be increased. This may in turn reduce the yield. With a large amount of investment at stake, this motivates tighter process control and fault diagnosis. The continuous improvement in semiconductor industry demands advancements in process control and monitoring to the same degree. Any fault in the process must be detected and classified with a high degree of precision, and it is desired to be diagnosed if possible. The detected abnormality in the system is then classified to locate the source of the variation. The performance of a fault detection system is directly reflected in the yield. Therefore a highly capable fault detection system is always desirable. In this research, time series modeling of the data from an etch equipment has been investigated for the ultimate purpose of fault diagnosis. The tool data consisted of number of different parameters each being recorded at fixed time points. As the data had been collected for a number of runs, it was not synchronized due to variable delays and offsets in data acquisition system and networks. The data was then synchronized using a variant of Dynamic Time Warping (DTW) algorithm. The AutoRegressive Integrated Moving Average (ARIMA) model was then applied on the synchronized data. The ARIMA model combines both the Autoregressive model and the Moving Average model to relate the present value of the time series to its past values. As the new values of parameters are received from the equipment, the model uses them and the previous ones to provide predictions of one step ahead for each parameter. The statistical comparison of these predictions with the actual values, gives us the each parameter's probability of fault, at each time point and (once a run gets finished) for each run. This work will be extended by applying a suitable probability generating function and combining the probabilities of different parameters using Dempster-Shafer Theory (DST). DST provides a way to combine evidence that is available from different sources and gives a joint degree of belief in a hypothesis. This will give us a combined belief of fault in the process with a high precision.