• 한국화재소방학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.69-75
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• 2014

본 연구에서는 방화발생에 영향을 미치는 요인을 도출하기 위하여 발생건수를 종속변수로 하고 경제 인구 사회적 요인을 독립변수로 하는 다중회귀분석을 실시하였다. 다중회귀분석은 선형함수, 준로그함수, 역준로그함수, 이중로그함수 4가지 함수형태에 대해 적용하였으며, 각 단계별로 변수의 선택과 제외를 고려하는 단계적선택 방식을 적용하였다. 다중공선성 문제와 자기상관 문제를 해결하기 위하여 분산확대지수(VIF)와 Durbin-Watson 계수 이용하였으며, 4가지 함수모형에 대하여 수정된 R 제곱(설명력) 값이 0.935 (93.5%)로 가장 값이 높고 통계적으로 유의한 선형함수모형을 최적의 모형으로 결정하고 모형에 대한 해석을 진행하였다. 선형함수모형 결과 방화발생에 영향을 미치는 요인은 범죄발생건수(0.829), 일반이혼율(0.151), 재정자주도(0.149), 소비자물가상승률(0.099) 순으로 도출되었다.

• 자원환경지질
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• 제39권3호
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• pp.255-268
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• 2006

58개 기상관측소에서 최근 22년간(1981-2002) 측정된 기상 자료를 이용하여 국내의 기온(SAT) 및 지면온도(GST)의 시공간적 변동 경향을 분석하였다. 먼저 관측 자료로부터 각 관측소의 평균기온(MSAT)과 평균지면온도(MGST)를 계산하였으며, 다중선형회귀분석을 통해 MSAT와 MGST를 예측할 수 있는 회귀식을 산정하였다. 회귀모형의 회귀변수는 관측소의 위도 및 고도이다. 회귀모형의 추정치와 실제 관측값의 결정계수($R^2$)는 각각 0,92와 0.94로 나타나 모형의 예측 정확성이 매우 높은 것으로 분석되었다. MGST는 지열펌프 시스템 설계의 주요 입력 변수이므로 최근 지열에너지자원 활용 분야에서 매우 중요하게 다루어지는 변수이다. 따라서 제시된 회귀모형은 신뢰할만한 관측 자료가 없는 지역에서 MGST를 추정하는데 매우 유용하게 이용될 수 있을 것으로 예상된다. SAT 자료에 대한 선헝회귀분석을 통해 지구온난화 및 도시화에 기인한 기온 상승의 장기 추세 변동성을 탐색하였다. 1개 관측소를 제외한 57개 관측소에서 $0.005{\sim}0.088^{\circ}C/yr$ 범위의 기온증가율을 가지는 추세 변동이 확인되었다. 또한 GST에 영향을 미치는 기상요소로서 일사량, 지구복사, 강수량 및 적설량 자료를 분석하였다. GST는 주로 SAT 및 일사량에 의하여 결정되지만 강수 및 증발에 의한 토양의 열용량 변화, 적설에 의한 대기와 지표면 차단, 지구복사에 영향을 줄 수 있는 대기의 조건 변화 등이 복합적인 변동 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.

• 한국환경생태학회지
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• 제34권1호
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• pp.55-62
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• 2020

이 연구는 강원대학교 학술림 내의 산지계류를 대상으로 2년간(2017~2018)의 현지 모니터링에 기초하여 수온과 강우, 유량 및 기온 등 환경인자간의 관계를 분석하고, 계절별 산지계류의 수온변화 예측기법에 대하여 검토하였다. 동절기를 제외한 봄, 여름 및 가을철로 구분하여 단계적 다중선형회귀분석을 실시하였으며, 계절별 산지계류의 수온변화에 미치는 환경인자의 영향을 분석하였다. 그 결과, 산지계류의 일평균 수온은 봄철 6.9~17.7℃로 기온과 유의적 관계를 나타내었고, 여름철 12.2~26.3℃로 기온, 유량과 유의적 관계를 나타냈으며, 가을철 3.6~19.3℃로 기온 및 유량과 유의적 관계를 나타내는 등 계절별로 산지계류의 수온에 미치는 영향인자는 다르게 나타났다. 다중선형회귀식은 봄철 (0.553×기온)+(0.086×유량)+4.145(R²=0.505; p<0.01), 여름철 (0.756×기온)+(-0.072×유량)+2.670(R²=0.510; p<0.01), 가을철 (0.738×기온)+(0.028×강우)+2.660(R²=0.844; p<0.01)이었다. 도출된 모든 회귀식의 결정계수(R²)는 기온만으로 예측한 경우보다 높게 나타났고, 봄철에서 가을철로 갈수록 증가하였다. 향후 정밀도 높은 산지계류의 수온변화 예측을 위해서는 지속적인 현지 모니터링과 함께 시·공간적 데이터의 확보가 중요하다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-16
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• 2018

생활패턴의 변화는 통행의 목적을 변화시키기 때문에 궁극적으로 통행패턴의 변화를 야기한다. 이에 따라 본 연구에서는 1999년부터 2014년까지 통계청에서 조사한 생활시간조사자료를 활용하여 연도별 통행시간에 영향을 미치는 요인을 분석하고자 한다. 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수들을 고려한 통행시간에 관한 다중선형회귀모형을 구축하였으며, 요일별 차이를 보기위해 주중과 주말을 분리하여 추정하였다. 모형 추정 결과, 가구관련, 개인관련, 시간관련 변수가 통행시간에 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 가구관련변수의 경우 개인관련변수에 비해 비교적 적은 변수들이 유의한 것으로 나타났는데, 이는 통행이 개인특성에 더 큰 영향을 받기 때문인 것으로 판단된다. 각 활동시간들은 통행시간에 양의 영향을 미치는 것으로 분석되어 통행이 파생수요임을 나타내고 있다. 또한 여가활동시간이 가장 큰 영향력이 있는 것으로 도출되어, 여가를 위한 통행시간이 타활동에 비해 증가하는 것으로 분석되었다.

• 대한조선학회논문집
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• 제51권6호
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• pp.530-538
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• 2014

The weight estimation of floating offshore structures such as FPSO, TLP, semi-Submersibles, Floating Offshore Wind Turbines etc. in the preliminary design, is one of important measures of both construction cost and basic performance. Through both literature investigation and internet search, the weight data of floating offshore structures such as FPSO and TLP was collected. In this study, the weight estimation model was suggested for FPSO. The weight estimation model using non-linear regression analysis was established by fixing independent variables based on this data and the multiple regression analysis was introduced into the weight estimation model. Its reliability was within 4% of error rate.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제5권6호
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• pp.138-145
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• 2004

공사에 소요되는 기간은 시설물의 품질과 비용에 직접적인 영향을 미치지만, 고등학교 시설공사의 경우 경험과 직관에 의거하여 공기를 산정하고 있어 공사수행과정에서 계약당사자 간에 분쟁이 많이 발생하고 있다. 본 논문은 고등학교 시설공사에 소요되는 기간의 산정에 영향을 미치는 다양한 요인을 분석하여 공기 산정기준을 제안하는 것으로, 인천지 역에서 최근에 개교한 고등학교의 실적자료를 수집하여 다중선형 회귀분석 하였다. 회귀분석 결과로 얻은 순 공사기간에 인천지 역의 기후특성을 고려하여 산정한 작업불가능기간을 더하여 총 공사기간을 산출 하였다. 본 논문에서 제안한 공기 산정식은 공사발주 및 계약 시 계약공기를 정확하게 산정 하는데 도움을 줄 수 있을 것이다

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.109-118
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• 2011

본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 대한교통학회지
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• 제31권1호
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• pp.65-76
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• 2013

사고발생의 주요지점인 신호교차로 교통사고 발생건수는 해마다 증가하고 있어 교통사고를 감소시키기 위한 원인 규명이 매우 필요하다. 국내에서 연구되어진 기존의 교통사고예측 모형들은 대부분 Poisson 모형 등의 비선형 회귀분석을 이용한 사고원인분석이 주를 이루고 있다. 비선형 Econometrics 분석기법들이 사고의 성격을 분석하는데 가장 중요한 통계적 기법이기는 하지만, 도로에서 발생하는 교통사고의 원인분석적 차원에서 접근하면 이런 사고예측 모형들만 가지고 사고발생의 설명변수들을 규명하는데 구조적인 한계가 발생한다. 이는 이러한 통계적 방법들이 사고의 예측력을 높이는데 중점을 두고, 이를 위해 소수의 유효한 설명변수들만을 모형식에 포함시키기 때문이다. 따라서 사고에 대해 보다 구체적인 원인규명을 위해서는 비선형회귀분석모형의 개발과 동시에 비선형 Econometrics 분석기법의 단점을 보완하는 또 다른 통계적 노력이 필요하다. 이에 본 연구에서는 Poisson기법을 이용하여 지방부 4지 신호교차로의 사고예측모형을 개발하였고, 동시에 복합적인 인과관계를 증명하는데 다중변수관계를 포괄적으로 측정하여 탐색하는 구조방정식을 이용하여 사고모형을 개발하여 Poisson 모형의 결과값과 비교 분석하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
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• pp.59-59
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• 2023

기후변화로 인한 집중호우와 홍수는 하천의 범람, 내수침수 등을 일으킨다. 최근 발생한 2022년9월 태풍 '힌남노'는 포항시 10명의 인명 피해와 1조 7000억원의 재산 피해로 막대한 피해를 야기시켰다. 본 연구는 2011년부터 2018년까지 시군구 단위의 행정구역별 홍수 기간 강우량, 피해액, 홍수 지역의 인구 자료를 NAVER DATA LAB(2016년부터 자료 제공) '홍수' 검색량 데이터와 비교 분석하였다. 본 연구에서는 다량의 강우량 또는 높은 피해액이 발생한 시기에 홍수 검색량이 낮았던 지역을 홍수에 대한 대중 인지도가 취약한 지역으로 정의하였다. '홍수' 검색량과 강우량, 피해액, 홍수 지역 인구와의 상관관계를 분석한 결과, 강우량과 인구는 각각 0.86, 0.81의 높은 상관계수를 보인 반면, 피해액은 0.52로 상대적으로 낮은 상관관계를 보였다. 2016-2018년 특/광역시단위 분석 결과, 총 17번의 홍수 발생 중 '인천광역시'와 '세종특별시'에서 피해액 규모가 각각 2, 3순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 각각 6, 11순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 34번의 홍수 발생 중 '강원도'와 '경상북도'에서 피해액 규모 3순위, 강우량 10순위 일 때, 홍수 인지도는 27순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 다중 선형회귀 기법을 통해 2016년부터의 데이터를 기반으로 모델을 훈련하여 2016년 이전의 '홍수' 검색량 예측 자료를 재생산하였다. 2011-2015년 특/광역시 중심의 평가에서, 총 25번의 홍수 발생 중 부산광역시에서 피해액 규모가 1순위, 강우량이 2순위로 높았던 반면 홍수 인지도는 6순위로 홍수인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 도 단위 평가 시, 총 50번의 홍수 발생 중 '충청남도'와 '경기도'에서 피해액 규모가 3순위일 때 홍수 인지도가 7순위로 홍수 인지도가 취약한 지역으로 평가되었다. 본 연구는 물리·사회시스템의 빅데이터를 분석하여, 사회수문학적 접근 방식으로 홍수에 대한 사회적 취약성을 새롭게 제시하며 사회과학과 수자원 분야의 융합연구 필요성을 강조하였다.