이 연구는 흡연 청소년을 연구대상으로 하여 흡연에 대한 부정적 인식에 기여할 것으로 예상되는 담뱃갑 경고 그림과 금연 시도와의 연관성을 분석하였다. 2018 청소년 건강행태 온라인 조사 자료를 활용하였으며, 현재 흡연자인 청소년 3,722명을 연구 대상으로 선정하였다. 변수 측정을 위해 인구사회학적, 건강관련, 흡연 관련 요인들을 보정한 후 다변수 이항 로지스틱 회귀분석을 시행하였다. 현재 흡연자인 청소년의 담뱃갑 경고 그림 인지율은 84.7%였으며, 그 중 금연 시도율은 72.8%이었다. 다변수 이항 로지스틱 회귀분석 결과, 청소년 흡연자의 금연시도와 담뱃갑 경고그림 인지 여부는 유의한 관련이 있었으며, 학년, 주관적 학업성적, 스트레스 인지, 담배 구매 용이성도 유의한 변수로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 향후 흡연 청소년들이 쉽게 인지할 수 있는 담뱃갑 경고그림 제작이 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 1999년 6월과 8월에 남한강 상류수계의 15개 조사지점으로부터 어류의 다변수 모델을 이용하여 생태건강성을 평가하였고, 전통적인 군집분석에 의한 지수와 서로 비교 평가하였다. 본 연구를 위해 우리나라의 생태적 특성에 맞게 보완된 10-메트릭 건강성 평가 모델을 적용하였다. 어류조사에 따르면, 총 6과 24종이 출현하였고, 생태적인 교란정도와 하천차수에 따라 일부 변이를 보였다. 생태길드분석에 따르면, 민감종과 충식종은 각각 91%, 56%로서 생태적으로 수환경이 건강한 상태로 나타났다. 그러나 S1과 S2의 2차 하천에서는 내성종이 66%, 잡식종이 76%가 채집되어 물리적 서식지의 질적 저하가 영향을 나타낸 것으로 판단되었다. 본 수계에서 생태건강도의 평균 모델값은 38로서 양호상태를 보였고, 개별적 IBI 값의 패턴은 다른 산간계류형 하천들과 유사하여 비교적 이화학적 오염에 의한 영향이 적은 것으로 사료되었다. 하천차수에 따른 IBI 값과 종다양성 지수와의 비교에 따르면, 두 변수 값은 분명한 차이가 있음을 보여주었다 Shannon-Weaver의 종다양성 지수는 실제 군집상태를 잘 반영하지 못했으며, 특히 2차 하천에서의 종다양성 지수 변이의 폭은 IBI 값으로 산정한 생태 건강도에 비해 훨씬 크게 나타났다. 본 연구결과는 다변수 메트릭에 의한 연구 접근방식은 수생태계 관리에 유용한 도구로 사용될 수 있으나, 기존의 종 다양도 지수와 같은 군집 분석법은 하천차수를 고려하지 않을 경우 비효율적인 것으로 사료되었다.
최근 기후변화로 인한 기상이변 및 이상기후로 예상하지 못한 극치사상이 빈번하게 발생하고 있다. 극치사상을 예측하기 위해 다양한 모형들이 개발되고 있으나 주로 유출의 변화 특성을 모의하는데 대부분의 연구가 초점을 맞추고 있다. 그러나 기본적으로 사용되는 강수량 자료의 정확한 추정이 기후변화 연구에서 가장 중요하다고 해도 과언이 아니다. 또한, 과거 연구들은 강수지점간의 공간상관성을 고려하지 않고 일강수량을 모의 발생시킨 후 이를 입력 자료로 강우-유출 모형에 사용하여 유역전체의 내리는 강수의 특성을 반영하지 못하였다. 이런 점들을 해결하기 위해 유역에 존재하는 실제 강우패턴을 모의 할 수 있는 다변량 Downscaling Model을 제안하였고, 기존 연구에서 극치사상을 재현해 내지 못하는 문제를 해결하기 위하여 입력 자료를 극치 값으로 변환하여 분석을 수행하였다. 즉, 본 논문에서는 실제 유역에 적용하여 모형의 타당성을 평가하고 기존 연구와 비교하여 극치 수문량의 변동 특성 등을 분석, 평가하였다.
본 논문은 벡터자기상관(VAR) 모형과 벡터자기상관이동평균(VARMA) 모형을 사용하여 명목금리와 물가(도매물가)사이의 동태적 관계를 분석한다. 명목금리와 물가사이의 정(+)의 상관관계는 소위 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$로 불리워지고 있는데, 실증분석 결과에 의하면 한국의 경우 깁슨의 역설은 존재하지 않는 것으로 보여진다. 과거의 많은 연구들이 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$을 지지하는 실증결과들을 발견한 것은 관련변수들의 안정성(stationarity)을 고려치 않은 것으로 판단된다. 본 논문에서처럼 관련변수들의 안정성을 얻기위해 수준변수(예를들면, 도매물가지수) 대신에 차분되거나 증가율을 사용하고, 금리 및 물가이외에 두변수에 영향을 줄 수 있는 변수(예를들면, 통화변수)들을 포함하는 다변수 모형을 이용한다면 우리나라에서는 $\ulcorner$깁슨의 역설$\lrcorner$은 발견되지 않은 것으로 보여진다. 즉, 회사채 수익율과 도매물가상승율을 명목금리와 물가변수로 각각 사용하고, $1972.III{\sim}1991.III$사이의 분기별 자료를 대상으로 분석한 결과, 두변수 사이의 관계는 일방적 인과관계보다는 독립적인 관계로 나타나고 있다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권3호
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pp.533-545
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2017
분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
대규모 발전소나 화학공정과 같은 다변량 공정은 매우 위험한 환경에서 운전되기 때문에 고장이 발생하면 심각한 인적·물적 손실이 발생할 수 있다. 따라서 시스템의 고장을 사전에 탐지할 수 있는 온라인 모니터링 기술이 필수적이다. 본 논문에서는 세 가지의 다른 다변량 공정 데이터에 ICA를 적용하여 고장탐지를 수행하였고, PCA와 성능을 비교하였다. ICA 기반의 고장탐지 절차는 크게 오프라인 과정과 온라인 과정으로 나뉜다. 오프라인 과정에서는 시스템이 정상일 때 계측된 데이터를 이용하여 고장판별을 위한 문턱 값을 설정한다. 그리고 온라인 과정에서는 실시간으로 계측되는 질의벡터에 대한 통계량을 계산한 후, 계산된 통계량과 사전에 정의된 문턱 값과 비교하여 고장을 판별한다. 본 논문에서 이용한 세 가지의 다변량 공정 데이터에 실험한 결과, ICA 기반 고장탐지 방법이 시스템의 고장을 사전에 탐지하였고, PCA 보다 우수한 고장탐지 성능을 보여주었다.
공분산 행렬은 다변량 통계분석에서 중요한 역할을 하고 있으며 전통적인 다변량 분석의 경우 표본 공분산 행렬이 참공분산 행렬의 추정량으로 주로 사용되었다. 하지만 변수의 수가 표본의 크기보다 훨씬 큰 고차원 데이터와 같은 경우에는 표본 공분산 행렬은 비정칙행렬이 되어 기존의 다변량 기법을 사용하는 데 적절하지 않을 수가 있다. 최근 이러한 문제점을 해결하기 위해 축소추정, 경계추정, 수정 콜레스키 분해 추정 등의 새로운 공분산 행렬의 추정량들이 제안되었다. 본 논문에서는 추정량들의 성능에 영향을 미칠 수 있는 여러 현실적인 상황들을 가정하여 모의실험을 통해 참공분산 행렬의 추정량들의 성능을 비교하였다.
많은 연구들에서 단변량 수문 변량들에 대한 불확실성 분석이 이루어지고 있지만, 다변량에 대한 불확실성에 관한 연구는 아직까지 정확하게 이루어지고 있지 않은 실정이다. 이에 본 연구에서는 갈수기(12월~4월)의 강수, 온도와 남방진동(El Ni?o-Southern Oscillation, ENSO)과 같은 수문기상학적 변량들 사이의 시간에 따른 변동 구조를 조사하고, 식별된 패턴을 이용한 강우와 온도의 예측 향상 가능성을 살펴보았다. 수문기상학적 변수간의 시변성 구조를 이해하기 위해서 각각의 단변량 매개변수와 시간에 따라 변화하는 Copula 매개변수를 동시에 추정할 수 있는 Copula 함수 기반의 새로운 다변량 비정상성 모델을 개발하고자 한다. 강우와 온도의 비정상정 단변량 분포를 생성하기 위해 ENSO 지표 또는 시계열 예측인자와 함께 시변성 모델을 적용할 수 있다. 최종적으로, 확인된 시간 변동적인 구조와 연관된 종관 패턴을 나타내고 논의하고자 한다.
수자원 개발계획 및 목공구조물의 합리적 설계를 위해서는 과거의 수문관측자료에 의거한 해석이 필요하며, 일반적인 수문현상은 무작위적인 인자가 포함되기 때문에 이를 고려한 통계적 기법, 즉 추계학적 해석기법이 필요하다고 하겠다. 본 연구에서는 남한강 상류의 동일유역 4개 지점(단양, 정선, 영월, 평창)의 월유량 자료를 일변량 AR(1), AR(2)모형과 다변량 AR(1), AR(2)모형에 적용하여 각 모형의 통계적 특성치를 분석하고, 월유량을 모의발생시켜, 일변량 모형과 다변량 모형을 비교하였다. 각각의 모형에 의한 모의발생 계열의 비교, 분석을 통하여 볼 때, 단일지점만을 고려하는 일변량 모형에 비해 지점간의 공선형성을 고려하는 다변량 모형이 동일유역의 월유량 해석에 있어서 더 적합함을 알 수 있었다.
단기간의 실측자료를 이용하여 다변량 추계학적 모형에 의해 월유량 자료를 모의발생 시키는 목적은 수자원 시스템의 운영 조작 방침을 결정하기 위한 풍부한 입력자료를 제공하는데 있다. 본연구에서는 2종류의 다변량 모형(Thomas-Fiering 과 Matalas)을 서로 근접해 있는 두 지점에 적용하여 각각의 모형에 의한 모의 결과의 우수성과 적용가능성을 검토하여 보았으며, 이를 위해 모멘트법과 Fourier 분석에 의한 실측자료의 통계특성치를 구하였으며 비교의 기준으로는 실측치와 모의발생 자료의 통계특성을 이용하였다. 본 연구에 사용한 자료를 이용한 연구분석결과로는 다변량 Matalas 모형이 좀더 좋은 결과를 얻을 수 있었으며 변수추정도 수월함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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