• 응용통계연구
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• 제21권4호
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• pp.705-716
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• 2008

본 연구는 한반도 지역의 지상기온에서 나타나는 기후변화시그널의 탐지와 예측을 목적으로 하고 있으며, 일본기상청 전지구 수치모델(MRI/JMA CGCM) 모의실험자료인 통제실험자료(대기 중 $CO_2$ 농도 변화가 없다는 가정 아래 실험된 자료)와 시나리오실험자료($CO_2$ 농도가 4배까지 연 1%씩 증가하는 가정 아래 실험된 자료)를 사용하였다. 수치모델 자료기간은 142년 자료이며, 관측치로 사용되는 ECMWF 재분석자료는 43년 자료이다. 모든 자료는 42개 격자점으로 이루어진 동일한 공간구조로 구성되었다. 베이지안 지문법과 자기회귀과정인 회귀모형(AUTOREG 모형)을 각각 적용하여 격자점별로 탐지 작업을 수행하였다. 탐지 결과가 유의한 격자점에 대하여 2100년까지 예측 작업을 수행하였다.

• 한국측량학회지
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• 제38권4호
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• pp.295-304
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• 2020

IPCC는 기상이변의 예방 대책의 중요성을 권고하였으며 폭염은 주요 예방대책수립 주제 중 하나이다. 일반적으로 예방대책수립을 위한 기존 연구는 지형적 특성과 사회적 특성을 따로 구분하여 폭염취약지역을 도출하였으나 본 연구에서는 공간, 지형적 특성뿐만 아니라 사회적 특성을 함께 고려하여 폭염취약지역을 분석하고자 하였다. 에너지 사용량, 인구밀도, 정규식생지수, 수변이격거리, 태양복사량, 도로분포를 변수로 하여 점검하고, 여러 회귀모형 중 가장 적합한 모형인 Spatial Lag Model을 선택하여 사용가능한 변수를 추출하였다. 그리고 Fuzzy 이론에 기초하여 각 변수에 대한 폭염 취약정도를 분석하고, 6개의 변수를 중첩분석하여 최종적으로 폭염취약지역을 도출하였다. 연구 대상지는 폭염의 영향이 큰 대구광역시를 선정하였으며, 취약지역의 경우 기존 도심지이며 수변 및 식생에 영향을 적게 받은 대구 서구, 남구, 달서구에 주로 분포되어있음을 확인하였다. 이를 통해 대구광역시의 폭염 저감을 위한 정책적 지원에 있어 공간적, 사회적 특성을 모두 고려해야 함을 확인하였다.

• 벤처창업연구
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• 제16권3호
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• pp.13-29
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• 2021

이 연구는 서울시 세대별(청년층, 중년층) 창업의 공간적 분포와 영향 요인을 분석하는데 목적이 있었다. 이를 위해 창업가의 연령대 자료를 포함하고 있는 서울시 사업체조사(2018) 데이터를 활용하여 서울시 424개 행정동의 세대별 창업 분포를 분석했으며, 산업, 인구구조 및 창업지원 기관 관련 변인이 포함된 연구모형을 설정하여 세대별 창업의 영향 요인을 분석하였다. 분석 방법은 서울시 행정동의 세대별 창업과 주요 변인들의 빈도, 평균 및 표준편차를 확인하기 위해 기술통계를 활용했으며, 전역적, 국지적 공간자기상관 분석을 통해 세대별 창업의 공간적 분포를 분석하였다. 특히 세대별 전체 창업과 주요 산업별 창업을 구분하여 분석함으로써 서울시 창업의 공간 분포를 심층적으로 확인하였다. 이후 라그랑주 검정을 통해 공간회귀분석 모형을 선택하였으며, 이를 바탕으로 세대별 창업에 미치는 지역적 영향 요인을 분석하였다. 연구결과를 통해 도출한 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 청년층과 중년층 창업의 공간적 분포에 유의미한 차이가 있었다. 청년층은 서초·강남-용산-마포-강서구로 이어지는 벨트 지역에서 창업이 활발하게 이루어졌지만, 중년층은 서초·강남·송파·강동으로 대표되는 동남권 지역의 창업이 활발한 편이었다. 둘째, 서울시 세대별 창업은 업종에 따라 다양한 공간적 분포를 보였다. 지식첨단산업(정보통신, 전문서비스)은 세대 공통적으로 서초, 강남, 마포, 구로, 금천구가 중심지역이었으며, 제조업은 기존 집적지를 중심으로 창업이 집중되어 있었다. 반면 생활서비스업의 경우 청년층은 용산, 마포, 관악 등 대학과 문화 중심지역에서 창업이 활발했으며, 중년층은 신시가지 중심으로 창업이 집중되었다. 셋째, 서울시의 세대별 창업 입지에 대한 영향 요인에 차이가 있었다. 청년층은 첨단산업, 대학, 문화자본 및 인구 밀집이 창업에 유의미한 영향 요인이었으며, 중년층은 전문서비스 특화도, 낮은 평균연령, 창업지원 기관 밀집 수준이 창업에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 이러한 입지요인은 산업별로 차별적인 영향이 있었다. 연구를 통해 제시한 제언은 다음과 같다. 첫째, 서울시 지역, 산업 및 세대별 특성을 고려한 체계적인 창업지원이 필요하다. 세대별 창업 지역과 산업에 상당한 차이가 있는 만큼 지역 및 산업적 특성을 고려한 맞춤형 창업지원 체계를 강화할 필요가 있다. 둘째, 연구 방법적 측면에서 데이터 축적을 통해 자치구 단위에서 문화, 재정 등을 종합적으로 고려한 후속 연구가 필요하다.

• 대한공간정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.73-81
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• 2013

식생의 분포와 지형 태양광도의 상관성을 규명하는 것은 공간적 이질성을 내포하는 공간데이터의 분석이지만 기존의 많은 선형모델들은 이들 데이터가 갖는 공간적 특성을 고려하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 금강산을 대상으로 식생분포를 정량적으로 나타내는 NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)와 일사량, 일조시간, 고도, 경사에 대하여 지리가중회귀분석(GWR : Geographically Weighted Regression)을 실시하였다. GWR 은 전역적 모형인 OLS(Ordinary Least Squares)에 비해 모형의 설명력과 적합성이 확연히 높아졌으며, 잔차의 공간적 자기상관성 또한 해소된 것으로 나타났다. OLS 분석결과는 NDVI에 미치는 지형 태양광도의 영향력을 연구지역에서 단일하게 추정하였으나, GWR은 각 인자가 NDVI에 미치는 영향력을 국지적으로 보다 세밀하게 추정하여 공간단위에 따른 각 인자의 영향력을 보다 확연히 나타내었다. 국지적 차원에서 추정된 NDVI와 지형 태양광도의 상관성은 식생분포를 조사하는 과정에서 보다 객관적이고 세밀한 분석을 위한 중요한 참고자료로 사용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제22권4호
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• pp.735-744
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• 2009

이 논문에서는 장기억 과정에서의 변화점을 빨리 검출하는 베이지안 추론방법에 대해 알아본다. 장기억 과정에서의 베이지안 추정은 장기억 모수값에 따라 전체 자료에 대한 부분차분을 계산해야 하기 때문에 수행시간이 많이 걸린다는 문제가 있다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 장기억 모수공간을 그룹화하여 순서형으로 범주화시킨 후 설명력이 가장 높은 범주의 대표값을 선택하게 하였다. 이 방법은 초기단계에서 범주의 대표값에 대해 한번씩만 부분차분을 계산하면 되기 때문에, 매번 계산해야 하는 추정하는 방법보다, 특히 시계열자료의 수가 많은 경우, 상대적으로 빠른 베인지안 추론이 가능하다. 또한 장기억 모수공간이 (0,0.5) 이기 때문에 모수공간을 적절하게 그룹화한다면 장기억 모수를 선택하는 것이 모수를 추정하는 것에 비해 큰 차이가 없다. 이 논문에서는 나일강 수위자료 실증분석을 통해 제안된 방법의 타당성을 확인해본다.

• 국토계획
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• 제53권7호
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• pp.49-66
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• 2018

The purpose of this study is to analyze neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidental severity in Seoul, Korea. The use of bicycles has increased rapidly as daily transportation means in recent years. As a result, bicycle accidents are also steadily increasing. Using Traffic Accident Analysis System (TAAS) data from 2015 to 2017, this study uses negative binomial regression analysis to identify neighborhood environmental factors affecting bicycle accidents and accidential severity. The main results are as follows. First, bicycle accidents are more likely to occur in commercial and mixed land use areas where pedestrians, bicycle and vehicles are moving together. Second, bicycle accidents are positively associated with road structures such as four-way intersection. In contrast, three-way intersection is negatively associated with serious bicycle accidents. The density of speed hump or street tree is negatively associated with bicycle accidents and accidential severity. This finding indicates the effect of speed limit or street trees on bicycle safety. Fourth, bicycle infrastructures are also important factors affecting bicycle accidents and accidential severity. Bicycle-exclusive roads or bicycle-pedestrian mixed roads are positively associated with bicycle accidents and accidential severity. Finally, this study suggests policy implications to improve bicycle safety.

• 지적과 국토정보
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• 제52권2호
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• pp.211-231
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• 2022

본 연구는 거시경제변수인 전산업생산지수, 소비자물가지수, CD금리, KOSPI지수가 전국, 서울, 광역, 지역으로 구분된 아파트 전세가격에 미치는 영향을 파악하고 LSTM(Long Short Term Memory)을 활용하여 지역별 아파트 전세가격의 방법론적 예측모형을 제시하고자 하였다. VAR분석결과에 따르면 Lag1, 2에서 전국 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수는 전국 아파트 전세가격에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났고, 마찬가지로 Lag1,2에서 서울 아파트 전세가격지수와 소비자물가지수, CD금리는 서울 아파트 전세가격에 영향을 주는 것으로 나타났다. 또한, 광역 아파트 전세가격은 Lag1에서 광역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 보였으며 지역 아파트 전세가격은 Lag1에서 지역 아파트 전세가격지수, 소비자물가지수가 유의미한 영향을 나타냄을 확인하였다. LSTM예측모델 구축 결과, 지역 아파트 전세가격 예측모델의 RMSE 0.008, MAE 0.006, R-Suared값은 0.999로 예측력이 가장 높았다. 향후, 주요 정책변수들을 포함하여 딥러닝 기반의 발전된 모형을 적용한다면 더욱 의미 있는 결과를 얻을 수 있을 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제20권2호
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• pp.323-332
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• 2007

이 논문에서는 이산코사인변환에 의해 유도된 주파수 공간상에서의 포트맨토검정법을 소개한다. 정상시계열의 경우 이산코사인변환 계수는 점근적으로 독립이고 분산은 자기공분산의 선형결합으로 표시된다. 백색잡음에 대한 이산코사인변환 계수의 공분산 행렬은 모든 대각원소가 시계열의 분산인 대각행렬이다. 시계열의 독립성을 검정하기 위해 계수들을 주파수 영역에 따라 2 또는 3개의 그룹으로 분할하고 그룹간의 분산을 비교하여 자료가 백색잡음인지 아닌지를 검정한다. 또한 계수의 제곱값이 반응변수이고 주파수 대역이 설명변수인 회귀모형에서 기울기를 검정하여 백색잡음 여부를 알아본다. 모의실험 결과를 보면 제안한 검정방법이 대부분의 경우 Ljung-Box 검정보다 높은 검정력을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.729-738
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• 2021

본 연구에서는 실속 받음각 근처에 발생하는 익형 위의 유동박리를 억제하기 위하여 인공신경망 기반의 피드백 유동제어를 NACA0015 익형에 수치적으로 적용하였다. 익형 위 박리영역 크기의 축소화라는 제어 목표를 달성하기 위해 익형의 박리 지점 근처에 인위적 외란(Blowing & Suction) 제어 신호를 적용하였다. 유동의 운동을 나타내는 시스템 모델링 단계에서 압력데이터에 적합직교분해(Proper Orthogonal Decomposition)를 적용하여 유동제어에 필요한 운동 모드를 추출하고 유동의 특성을 분석하였다. 분해된 모드를 기반으로 NARX(Nonlinear AutoRegressive Exogenous) 구조의 인공 신경망을 학습하여 유동의 운동을 나타내도록 하였으며, 최종적으로 피드백 제어루프에 작동시켰다. 예측된 제어신호를 CFD 해석에 적용하였으며 제어 유/무에 따른 공력특성을 분석하고 익형 주변의 고유 공간모드의 변화를 비교하여 제어 효과를 분석하였다. 본 연구에서 진행된 피드백 제어는 약 29%의 압력항력 감소효과를 보여주었으며, 이는 익형 뒷전의 큰 압력회복으로 인해 나타나는 것을 확인하였다.