The uncertainty of a project generates risks hindering the goal achievement of the project, and the risks affect the success or failure of the project significantly. Risk management, a part of the project management, includes various processes, and there are also various tools or techniques applicable to that. In an organization, the application of project management develops gradually from low to high maturity, and the organization should choose and implement a method of application proper for the level of its maturity. This article suggests a method to reduce inefficiency of the management and how to apply risk management by levels of maturity for easier application. For this, the stages of project management maturity levels were divided into the introduction, development, and maturity step, and methods of risk management suitable for each stage were applied. And methods of risk management that need to be applied by the levels of project maturity are divided into three factors : risk management processes, risk management tools and techniques, and risk management standards and templates. It is expected to be favorable approaches for the application of risk management in an organization to divide those factors into more concrete processes, tools, techniques, and standards and apply them by the levels of management maturity.
Among biogenic volatile organic compounds (BVOCs) in the natural ecosystem, monoterpenes, along with isoprene, play important roles in atmospheric chemistry and make significant impacts on air pollution and climate change, especially due to their contribution to secondary organic aerosol production and photochemical ozone formation. It is essential to measure monoterpene concentrations accurately for understanding their oxidation processes, emission processes and estimation, and interactions between biosphere and atmosphere. Thus, traceable calibration standards are crucial for the accurate measurement of monoterpenes at ambient levels. However, there are limited information about developing calibrations standards for monoterpenes in pressured cylinders. This study describes about developing primary standard gas mixtures (PSMs) for monoterpenes at about 2 nmol/mol, near ambient levels. The micro-gravimetric method was applied to prepare monoterpene (${\alpha}$-pinene, 3-carene, R-(+)-limonene, 1,8-cineole) PSMs at $10{\mu}mol/mol$ and then the PSMs were further diluted to 2 nmol/mol level. To select an optimal cylinder for the development of monoterpene PSMs, three different kinds of cylinders were used for the preparation and were evaluated for uncertainty sources including long-term stability. Results showed that aluminum cylinders with a special internal surface treatment (Experis) had little adsorption loss on the cylinder internal surface and good long-term stability compared to two other cylinder types with no treatment and a special treatment (Aculife). Results from uncertainty estimation suggested that monoterpene PSMs can be prepared in pressured cylinders with a special treatment (Experis) at 2 nmol/mol level with an uncertainty of less than 4%.
We develop a model to predict typhoons in Korea. We collect data for typhoons and classify those depending on the severity level. Following a Bayesian approach, we develop a model that explains the relationship between different levels of typhoons. Through the analysis of the model, we can predict the rate of typhoons, the probability of approaching Korean peninsular, and the probability of striking Korean peninsular. We show that the uncertainty for the occurrence of various types of typhoons reduces dramatically by adaptively updating model parameters as we acquire data.
In accelerated life testing, a relationship is usually assumed between the stress and a parameter of the lifetime distribution. However, the true relationship is not usually known, and therefore, the experimenter may wish to provide protections against the likely departures from the assumed relationship. This paper considers an accelerated life test in which two stress levels are involved, and the lifetime of each test item at a stress level is assumed to have an independent, identical, exponential distribution. For the case where a first order relationship is assumed while the true one is quadratic, a procedure is developed for allocating test items to stress levels such that the bias and/or the variance of the estimated(log-transformed) mean lifetime at the use condition is minimized.
국가환경시료은행에서는 과거 환경 재현을 목적으로 다양한 생태계를 대표하는 시료를 채취 저장하고 있다. 지난 5년간 8종의 생태계 시료종이 엄격한 표준운영절차(SOP)에 따라 채취되어 왔으나 수행절차에 대한 비용효율성이나 시료의 대표성에 대한 논리적 통계적 검증은 이루어 진 바 없었다. 따라서 본 연구에서는 시료채취 및 분석과정으로 구성된 표준운영절차의 각 단계에서 비롯되는 불확도(uncertainty) 수준에 대한 평가를 실시하였다. 이를 위해 표준운영절차에서 규정된 채취방법에 의해 채취된 두 지역의 침엽수 시료를 대상으로 중복시료(duplicate sample)를 채취하였고, 이에 대한 중복분석결과를 대칭설계(balanced design)하여 분산분석을 실시하였다. 시료채취 및 분석의 각 단계에서 산출된 불확도 수준은 각 해당지역 대표시료에 대한 측정불확도로 통합되었다. 그 결과 시료채취단계와 분석단계 중 측정불확도의 대부분은 시료채취단계에서 비롯되고 있음이 확인되었다. 또한 측정불확도 수준을 저감하기 위해서는 표준운영절차에서 규정하고 있는 시료채취방법이 개선되어야 하는데, 본 연구에서 확인된 채취지역의 상대적으로 큰 국지적 이질성(small-scale heterogeneity)으로 말미암아 지역내에서의 채취대상 개체수를 확대하는 것보다 각 개체에서 채취되는 시료량을 늘리는 것이 비용효율적인 개선에 대한 기준이 되었다. 또한 채취방법이 채취지역에서 분포하는 개체들의 이질성을 충분히 극복하며 대표성을 확보할 수 있는가에 대한 검증으로서 분산분석을 적용한 결과, 지역전체의 변화량보다 국지적 변화량이 더 커야 하는 조건을 제시할 수 있었다.
지하수의 질산오염 문제는 한국을 포함한 세계의 여러나라에서 보고되어 왔다. 질산염은 청색증 유발물질로서 뿐만 아니라 발암물질일 가능성도 동물실험을 통해 제기되고 있다. 대부분의 경우에 지하수 질산염의 주요 오염원은 농작물 생산량의 향상을 위해 사용하는 비료이다. 그밖에 가축의 분뇨, 산업폐기물 및 생활하수도 지역에 띠라 질산염 오염원이 될 시기는 언제인가를 결정하기 위하여 의사결정권자는 여러가지의 작물경작방법에 따라 지하수 질산오염이 어떻게 변하는지를 시계열로 예측할 필요성이 있다. 그러나 직물경작방법에 따른 지하수 질산오염을 예측하는데 필요한 토질특성, 비료의 사용량, 작물의 종류 같은 자료의 대부분은 불확실성을 내포하고 있다. 이러한 불확실성은 경제성 때문에 자료의 불충분한 조사와 인간지식의 부족으로 인해 발생한다. 본 논문에서는 불확실성을 고려하면서 작물경작방법에 따른 지하수 질산오염의 변화를 예측하는 방법을 실제적인 사례를 통해 보여준다. 그리고 자료의 불확실성을 표현하기 위해 퍼지집합이론(fuzzy set theory)은 본 논문에서 응용되었다.
본 연구는 온라인 소비자 리뷰가 제품정보 제공자로서 소비자 구매결정에 미치는 영향에 대해 살펴보았다. 정보이론에서 제시된 엔트로피의 개념을 이용하여, 온라인 소비자 리뷰 안에 존재하는 여러 가지 종류의 제품 정보에 대해 소비자들이 각각 다르게 반응하는 이유를 설명하고자 하였다. 정보 엔트로피는 한 개의 단위 정보가 감소시킬 수 있는 불확실성의 정도를 의미한다. 온라인 소비자 리뷰에는 각각 다른 정도의 엔트로피를 감소시킬 수 있는 여러 가지 정보가 있고 따라서 소비자는 감소되는 엔트로피의 정도에 따라 각각의 정보에 대해 다르게 반응한다. 본 연구에서는 여러 가지 종류의 정보에 따라 감소하는 엔트로피의 양이, 제품 정보 제공의 전후에 따라 제품 속성에 대한 인식된 중요도의 차이로 나타남을 검증하고자 하였다. 이러한 연구 가설들은 총 268명의 온라인 쇼핑몰 이용자에게 실험을 하여 정보제공의 전후에 따른 제품 속성 별 중요도에 분명한 차이가 있음을 보여줌으로써 확인되었다.
본 연구는 자궁양성종양 환자의 수술 사전 교육이 불안, 불확실성, 통증에 미치는 효과를 분석하기 위해 수행된 체계적 문헌고찰 및 메타분석 연구이다. 문헌검색을 위해 PubMed, OVID MEDLINE, CINAHL, Google Scholar 및 학술연구정보서비스(RISS), 한국학술정보(KISS)등의 데이터베이스를 활용하였으며, 2020년 1월까지 검색하였다. 총 401개의 연구가 확인되었으며 선택배제 과정을 거쳐 최종적으로 13편이 분석에 포함되었다. 문헌의 비뚤림 위험은 RoB(Risk of Bias)와 Robans를 이용해 평가하였으며, 전반적으로 비뚤림 위험은 낮은 것으로 평가하였다. 연구결과 수술사전 교육은 불안 (Hedges's g= -0.89, 95 % CI -1.39, -0.47)과 통증 (Hedges's g= -0.49, 95 % CI -0.95, -0.02)에는 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났으나, 불확실성( Hedges's g = -1.38, 95 % CI -3.98, 1.23)은 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 하위그룹 분석결과 중재방법에 따라 인지행동프로그램, 시범교육, 이완요법이 효과가 있는 것으로 나타났으며, 출판 편향의 위험은 낮았다. 이를 토대로 향후 자궁양성종양 환자의 수술 사전 교육에 적용할 수 있을 것이라 사료된다.
Background: Parametric statistical procedures are typically conducted under the condition in which a sample distribution is statistically identical with its population. In reality, investigators use inferential statistics to estimate parameters based on the sample drawn because population distributions are unknown. The uncertainty of limited data from the sample such as lack of sample size may be a challenge in most rehabilitation studies. Objects: The purpose of this study is to review the bootstrapping method to overcome shortcomings of limited sample size in rehabilitation studies. Methods: Articles were reviewed. Results: Bootstrapping method is a statistical procedure that permits the iterative re-sampling with replacement from a sample when the population distribution is unknown. This statistical procedure is to enhance the representativeness of the population being studied and to determine estimates of the parameters when sample size are too limited to generalize the study outcome to target population. The bootstrapping method would overcome limitations such as type II error resulting from small sample sizes. An application on a typical data of a study represented how to deal with challenges of estimating a parameter from small sample size and enhance the uncertainty with optimal confidence intervals and levels. Conclusion: Bootstrapping method may be an effective statistical procedure reducing the standard error of population parameters under the condition requiring both acceptable confidence intervals and confidence level (i.e., p=.05).
Decision environments involve a high degree of uncertainty as well as multiple, conflicting goals. Although traditional goal programming offers a means of considering multiple, conflicting goals and arrives at a satisficing solution in a deterministic manner, its major drawback is that decision makers often specify aspiration level of each goal as a single number. To overcome the problem of setting aspiration levels, chance constrained programming can be incorporated into goal programming formulation so that sampling information can be utilized to describe uncertainty distribution. Another drawback of goal programming is that it does not provide a systematic approach to set priorities and trade-offs among conflicting goals. To overcome this weekness, the analytic hierarchy process(AHP) is used in the model. Also, most goal programming models in the literature are of a linear form, although some nonlinear models have been presented. Consideration of risk in technological coefficients and right hand sides, however, leads to nonlinear goal programming models, which require a linear approximation to be solved. In this paper, chance constrained reformulation with linear approximation is presented for a 0-1 goal programming problem whose technological coefficients and right hand sides are stochastic. The model is presented with a numerical example for the purpose of demonstration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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