이 연구에서는 Earth Observing System Terra 위성에 탑재된 Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) 협대역 방출율(채널 29, 30, 31) 자료와 다중선형회귀모형을 이용하여 지표면 광대역 방출율을 추정하였다. 다중선형회귀모형 도출 및 검증을 위한 분광 방출율 자료는 MODIS University of California, Santa Barbara와 Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer spectral library의 307종(토양 123종, 식생 32종, 물 19종, 인위적 재료 43종, 바위 90종)을 사용하였다. 도출된 다중선형회귀모형의 결정계수($R^2$)는 0.95 (p<.001)로 높게 나타났고 또한 이 모형 결과와 이론적 광대역 방출율 값의 평균제곱근오차(Root Mean Square Error)는 0.0070이었다. 그리고 이 연구 결과에 따라 계산된 지표면 광대역 방출율을 선행 연구 Wang et al. (2005)의 결과와 비교하였다. 그 결과 아시아, 아프리카, 오세아니아 지역에서 이 연구와 Wang et al. (2005)의 결과에 대한 1월 평균 지표면 광대역방출율의 평균제곱근오차는 0.0054이었고 최소와 최대 편차는 각각 0.0027과 0.0067이었으며 이러한 통계 값은 8월에도 유사하였다. 이 연구에서 다중선형회귀모형에 의하여 계산한 지표면 광대역 방출율은 Wang et al. (2005)의 값과 큰 차이가 없이 비교적 정확하게 산출되었으나 산출 정확성 향상을 위해서는 토지피복특성에 따른 차별화된 회귀모형 적용 필요성이 제기된다.
비확률변수간 선형관계로 정의되는 다중공선성은 설명변수간 선형방정식으로 표현되는 회귀모형의 신뢰도를 저하시키기 때문에 회귀모형의 구축과정에서는 세심한 검토와 대응이 이루어진다. 본 연구에서는 구조화된 수치실험을 통해서 로짓모형에 대한 다중공선성의 영향을 규명하였다. 효용함수를 구성하는 설명변수들간 상관관계의 정도에 따라서 추정된 모형의 적합도 지표와 계수의 신뢰도 지표가 어떻게 변동하는 지를 추적함으로써 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 설명변수의 추가를 통해서 모델의 적합도 개선이 가능한 회귀모형과 달리, 로짓모형에서는 효용함수에 설명변수를 추가하는 경우 로짓모형의 적합도가 개선될 수도, 역으로 저하될 수도 있음이 확인되었다. 둘째, 공통의 계수를 갖도록 모델을 구성하면 제네릭 변수간 상관관계가 높아짐에 따라 모델의 적합도가 저하됨을 확인하였다. 셋째, 설명 변수간 상관관계가 높은 경우 선택행동에 대한 설명변수의 기여도가 과대평가될 가능성을 확인하였다. 넷째, 설명변수간 상관관계가 높으면 추정된 계수의 신뢰도가 저하됨을 확인하였다. 결론적으로 본 연구를 통해서 그동안 로짓모형의 구축과정에서는 주목받지 못했던 다중공선성이 실제로는 세심한 배려와 적절한 대응을 통해서 제어되어야 함이 규명되었다.
조선소의 생산계획 담당자가 기존 실적 정보를 이용하여 관심 대상인 미래의 생산계획 상황을 보다 쉽게 예측하여 생산계획의 적중률을 높일 수 있도록 할 예정이다. 2006년에서 2016년의 S조선사의 2차 데이터를 이용하여 요인 분석을 하고 다중회귀분석 모형을 설계하여 활용하는 프로세스를 설계한다. 사례 연구를 통해 연구 모형이 적절한지를 검증할 계획이다.
지구 온난화 및 기후변화로 인해 비롯된 전 지구적인 기온 상승은 가뭄, 폭염, 한파 등의 이상 기후 현상을 야기하여 인류의 생존을 위협하는 환경 문제로 대두되고 있다. 이와 같은 기후변화 및 이상기후 현상을 이해하고 파악하기 위해서는 정확하고 상세한 기온 정보가 필수적이다. 우리나라는 기상청에서 전국 590개소의 기상관측장비로 기온 정보를 생산하고 있지만 산림이 약 70%를 차지하는 복잡한 지형을 가지고 있어 지상관측밀도의 공간적 제약이 발생해 상세하고 균일한 기온 정보 생산에 제약이 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 본 연구에서는 위성으로 측정한 지표면 온도(Land Surface Temperature, LST) 자료와 다중선형회귀모형(Multiple Linear Regression Model)을 활용해 두 자료간의 상관관계를 파악하고 지상기온을 예측하고자 한다. 위성자료로 Terra 및 Aqua MODIS 위성의 1000m 공간해상도를 가진 일별 LST자료 MOD11A1, MYD11A1의 Daytime 자료를 각각 2000년부터 2018년까지 총 19년의 기간에 대해 구축하였으며, 전국 92개의 기상청 관측소로부터 최고, 최저 기온 자료를 동 기간에 대해 구축하였다. LST를 이용한 이상기온 예측 알고리즘은 python을 이용해 구현하였으며 예측 결과는 실제 기온 자료를 통해 검증하였다. 또한, 예측 기온 자료의 연대별, 순별(상, 중, 하순) 분석을 실시하고, 2018년 극한 폭염 및 한파(2017년 12월~2018년 2월)의 예측 가능성을 검토하여 연구 결과에 대한 다양한 활용방안을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 다중회귀분석모형(MLRM)과 MODIS (MODerate resolution Imaging Spectroradiometer) LST (Land Surface Temperature) 자료를 이용하여 전국 공간토양수분을 산정하였다. 공간토양수분을 산정하기 위한 과정은 크게 두가지로 구분된다. 첫 번째로 기존의 MODIS LST 자료를 조건부 합성 보정기법을 적용하여 실측 LST 자료와 비교하여 위성 LST 자료가 갖고 있는 오차를 보정하였다. 그 결과, 조건부 합성 보정기법을 적용하기전 전국 71개 지상 관측지점에서 관측한 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.70으로 어는정도 유의성 있는 상관관계를 나타냈으나 조건부 합성 보정기법을 적용한 후 실측 LST와 MODIS LST의 R2는 전체 평균 0.92로 상당히 크게 향상됨을 알 수 있었다. 두 번째로 보정된 MODIS LST를 이용하여 다중회귀분석 모형을 개발하고 토양수분을 예측하는 단계로 입력자료로 위성영상 자료와 관측자료를 융합하여 사용하였다. 위성영상 자료로는 보정된 MODIS LST와 MODIS NDV를 구축하였고 일단위 강수량 및 일조시간의 기상자료는 기상청으로부터 전국 68개 지점에 대해 구축하여 IDW 공간보간기법을 이용한 공간자료로 구축하였다. 토양수분 결과를 비교하기 위한 관측 토양수분은 자동농업기상관측(Automated Agriculture Observing System, AAOS)지점에서 2013년 1월부터 2015년 12월까지의 실측 일단위 토양수분 자료를 구축하여 사용하였다. 다중회귀분석 모형은 각각의 입력자료를 독립인자로서 조합하여 12개의 시나리오를 만들었다. 시공간적 경향을 고려하기 위하여 계절별, 토양 토성(soil texture)를 구분하여 회귀분석을 실시하였다. 관측 토양수분과 모의 토양수분을 비교한 결과 $R^2$가 0.80 (철원), 0.90 (춘천), 0.80 (수원), 0.63 (서산), 0.77 (청주), 0.82 (전주), 0.52 (순천), 0.63 (진주), 0.99 (보성)로 높은 상관성을 보였다. 본 연구에서는 토양수분을 예측하기 위한 인자 중 가장 민간함 LST를 보정하지 않는 토양수분 예측 방법은 상당한 오차를 포함하게 되어 실측 토양수분 결과와 크게 차이가 나타남을 보여주었다.
본 연구에서는 태블릿PC 중고제품의 거래 시, 판매자와 구매자 모두에게 판매가격을 제시할 수 있는 예측모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 모형 개발을 위하여 실제 태블릿PC 중고거래 데이터와 제품에 대한 상세 정보를 추가 수집한 데이터를 사용하였다. 데이터 분석을 통하여 여러 가지 예측모형을 개발하였으며, 이 중 태블릿PC 중고가격 예측 성능이 가장 뛰어난 모형을 최종 예측모형으로 선택하였다. 구체적으로 중고 태블릿의 판매가격을 종속변수로 하고, 통합된 데이터에서 판매가격과 연관성이 있는 변수들을 독립변수로 한 다중선형회귀모형, 교호작용을 포함한 다중선형회귀모형, 그리고 각 모형에서 단계적 변수 선택법을 통해 얻은 모형들을 고려하였다. 이들 모형 중 교차타당성을 통해 최종적으로 예측 성능이 가장 뛰어난 모형을 태블릿PC 중고가격을 예측하는 모형으로 선택하였다. 본 연구를 통하여 중고제품 판매가격을 예측하고 판매자와 구매자에게 적절한 중고 거래 가격을 제시해 볼 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 기상자료(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속) 기반의 다중선형 회귀모형을 개발하여 농업용저수지 저수율을 예측하는 것이다. 나이브 베이즈 분류를 활용하여 전국 1,559개의 저수지를 지리형태학적 제원(유효저수량, 수혜면적, 유역면적, 위도, 경도 및 한발빈도)을 기준으로 30개 군집으로 분류하였다. 각 군집별로, 기상청 기상자료와 한국농어촌공사 저수지 저수율의 13년(2002~2014) 자료를 활용하여 월별 회귀모형을 유도하였다. 저수율의 회귀모형은 결정계수($R^2$)가 0.76, Nash-Sutcliffe efficiency (NSE)가 0.73, 평균제곱근오차가 8.33%로 나타났다. 회귀모형은 2년(2015~2016) 기간의 기상청 3개월 기상전망자료인 GloSea5 (GS5)를 사용하여 평가되었다. 현재저수율과 평년저수율에 의해 산정되는 저수지 가뭄지수(Reservoir Drought Index, RDI)에 의한 ROC (Receiver Operating Characteristics) 분석의 적중률은 관측값을 이용한 회귀식에서 0.80과 GS5를 이용한 회귀식에서 0.73으로 나타났다. 본 연구의 결과를 이용해 미래 저수율을 전망하여 안정적인 미래 농업용수 공급에 대한 의사결정 자료로 사용할 수 있을 것이다.
제주지역의 지하수 함양 지체시간을 분석하기 위해 18개 지점의 지하수 관측자료를 기초로 강수-지하수위 자료를 강수사상별로 분류하여 분석하였다. 지하수 함양에 결정적인 영향을 주는 인자로 지하수위의 대수층 두께와 지점의 투수계수를 설정하였다. 대체로 고도가 낮은 지역에서는 지하수 함양 지체가 짧았으나 고도가 높아질 수록 대수층 두께도 증가하여 지하수 함양지체시간은 길게 나타났다. 하지만 대수층 두께만으로 지체시간이 결정되는 것은 아니며 이에 투수계수 자료를 함께 분석해야만 타당한 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단하여 대수층 두께와 지점 투수계수를 변수로 두고 관측된 지하수 함양지체시간과의 관계를 다중선형회귀분석을 통해 구하였다. 다중상관계수는 0.9정도로 높게 나타났으며, 대수층 두께에 대한 통계학적 유의성도 적합하게 나타났다. 이와 같이 결정된 회귀식은 향후 지하수 함양지체시간의 공간분포를 결정함에 있어 활용이 가능하며 분포형 수문모형과 연계시킬 경우 통합모델링에 적절하게 반영될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구는 주간과 야간의 교통사고 특성과 사고모형을 비교 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 본 연구에서는 청주시 4지 신호교차로를 중심으로 주 야간 교통사고의 차이를 검증하고, 주야간별 다중선형, 다중비선형 과 포아송 및 음이항회귀모형을 개발하는데 중점을 두고 있다. 분석된 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사고특성 분석을 통해 주간과 야간 사고의 차이점이 파악되었다. 둘째, 통계적으로 설명력이 높은 주 야간 총 12개의 사고모형이 개발되었다. 마지막으로 공통변수와 특정변수를 활용하여 주야간 사고모형의 차이가 비교 분석되었다.
종속변수와 설명변수 사이의 관계가 선형이 아닌 경우에는 비선형 관계를 반영할 수 있는 다항회귀분석을 이용하여 회귀분석을 수행한다. 한편, 다항회귀분석에는 설명변수의 거듭제곱항들이 설명변수에 추가되므로 설명변수들 사이에 상관관계가 발생하여 다항회귀모형의 성능 저하 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 PGF 수치역변환 문제를 사례로 하여 주성분회귀분석을 통해 다항회귀분석의 성능을 극적으로 향상시킬 수 있음을 보인다. 본 논문에서는 PGF의 정의를 이용하여 PGF를 다항회귀분석으로 모형화한다. 다항회귀분석을 이용하여 PGF 전개식의 회귀계수를 추정하면 회귀계수의 추정 자체가 불가능하거나 계수 추정의 정확성이 저하되는 문제가 발생한다. 이 경우 다항회귀분석에 주성분회귀분석을 적용하면 계수 추정의 정확도가 극적으로 향상되어 다항회귀분석의 계수 추정 시 발생하는 문제를 해결할 수 있음을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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