The numbers of SCI paper or patent in science and technology are expected to be related with the number of researcher and knowledge stock (R&D stock, paper stock, patent stock). The results of the regression model showed that severe multicollinearity existed and errors were made in the estimation and testing of regression coefficients. To solve the problem of multicollinearity and estimate the effect of the independent variable properly, principal component regression model were applied for three cases with S&T knowledge production. The estimated principal component regression function was transformed into original independent variables to interpret properly its effect. The analysis indicated that the principal component regression model was useful to estimate the effect of the highly correlate production factors and showed that the number of researcher, R&D stock, paper or patent stock had all positive effect on the production of paper or patent.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.418-423
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2022
한국어 형태소 분석은 자연어 처리의 기초가 되는 태스크이므로 빠르게 결과를 출력해야 한다. 기존연구는 자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하여 좋은 성능을 기록하였다. 하지만 자동회귀 모델은 느리다는 단점이 있고, 이 문제를 극복하기 위해 비자동회귀 모델을 사용할 수 있다. 비자동회귀 모델을 한국어 형태소 분석에 적용하면 조화롭지 않은 시퀀스 문제와 토큰 반복 문제가 발생한다. 본 논문에서는 두 문제를 해결하기 위하여 다중 디코더 기반의 한국어 형태소 분석을 제안한다. 조화롭지 않은 시퀀스는 다중 디코더를 적용함으로써, 토큰 반복 문제는 두 개의 디코더에 서로 어텐션을 적용하여 문제를 완화할 수 있다. 본 논문에서 제안한 모델은 세종 형태소 분석 말뭉치를 대상으로 좋은 성능을 확보하면서 빠르게 결과를 생성할 수 있음을 실험적으로 보였다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2022.05a
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pp.172-172
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2022
분산계수는 하천에서 오염물질의 혼합능을 파악할 수 있는 대표적인 인자이다. 특히 하수처리장 방류수 혼합예측과 같이 횡 방향 혼합에 대한 예측이 중요한 경우, 하천의 지형적, 수리학적 특성을 고려한 2차원 횡 분산계수의 결정이 필요하다. 2차원 횡 분산계수의 결정을 위해 기존 연구에서는 추적자실험결과로부터 경험식을 만들어 횡 분산계수 산정에 사용해왔다. 회귀분석을 통한 경험식 산정을 위해서는 충분한 데이터가 필요하지만, 2차원 추적자 실험 건수가 충분치 않아 신뢰성 높은 경험식 산정이 어려운 상황이다. 따라서 본 연구에서는 SMOTE기법을 이용하여 횡분산계수 실험데이터를 증폭시켜 이로부터 횡 분산계수 경험식을 산정하고자 한다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 도출된 경험식의 한계를 보완하기 위해 다양한 머신러닝 기법을 적용하고, 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 기법을 제안하고자 한다. 기존 추적자실험 데이터로부터 하폭 대 수심비, 유속 대 마찰유속비, 횡 분산계수 데이터 셋을 수집하였으며, SMOTE 알고리즘의 적용을 통해 회귀분석과 머신러닝 기법 적용에 필요한 데이터그룹을 생성했다. 새롭게 생성된 데이터 셋을 포함하여 다중선형회귀분석을 통해 횡 분산계수 경험식을 결정하였으며, 새로 제안한 경험식과 기존 경험식에 대한 정확도를 비교했다. 또한 다중선형회귀분석을 통해 결정된 경험식은 횡 분산계수 예측범위에 한계를 보였기 때문에 머신러닝기법을 적용하여 다중선형회귀분석에 대한 예측성능을 평가했다. 이를 위해 머신러닝 기법으로서 서포트 벡터 머신 회귀(SVR), K근접이웃 회귀(KNN-R), 랜덤 포레스트 회귀(RFR)를 활용했다. 세 가지 머신러닝 기법을 통해 도출된 횡 분산계수와 경험식으로부터 결정된 횡 분산계수를 비교하여 예측 성능을 비교했다. 이를 통해 제한된 실험데이터 셋으로부터 2차원 횡 분산계수 산정을 위한 데이터 전처리 기법 및 횡 분산계수 산정에 적합한 머신러닝 절차와 최적 학습기법을 도출했다.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2016.05a
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pp.205-205
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2016
우리나라의 겨울철 자연재해 중 대설에 의한 피해가 발생하는 빈도가 증가하고 있는 가운데 그 피해를 예측하고 대비하기 위한 연구들이 다수 진행되고 있다. 강설은 일단위로 측정하며, 매일 새롭게 내린 강설의 양인 최심신적설과 기존에 녹지 않고 쌓여 있던 깊이까지를 고려한 최심적설로 구분된다. 우리나라의 경우에는 갑작스럽게 내린 폭설에 의한 피해가 대부분이므로 최심신적설량을 예측하는 것이 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 다중회귀분석을 이용해 우리나라의 최심신적설량을 추정하기 위한 식을 개발하였다. 다중회귀분석을 위한 독립변수로는 해당 일에 예측된 강수량, 일평균기온, 일최고기온, 일최저기온을 사용하였으며, 강수량과 일평균기온의 상호작용을 고려할 수 있도록 모형을 구성하였다. 모형의 개발에는 전국 74개 기상관측소의 최심신적설 자료를 관측소 단위로 전체 자료의 2/3을 무작위로 추출하여 이용하였으며, 추출되지 않고 남은 1/3의 자료를 이용해 모형에 대한 검증을 실시하였다. 그 결과 상호작용항이 포함되지 않은 다중선형회귀모형에 비해 상호작용을 고려한 다중회귀모형의 예측력이 훨씬 우수하게 나타났다. 강수량과 기온이 정확하게 예측된다면 개발된 추정식을 이용해 간편하게 최심신적설량을 예측할 수 있어, 폭설에 대한 대비에 활용할 수 있을 것으로 판단된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.20
no.2
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pp.321-328
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2009
In regression analysis, the ordinary least squares estimates of regression coefficients become poor, when the correlations among predictor variables are high. This phenomenon, which is called multicollinearity, causes serious problems in actual data analysis. To overcome this multicollinearity, many methods have been proposed. Ridge regression, shrinkage estimators and methods based on principal component analysis (PCA) such as principal component regression (PCR) and latent root regression (LRR). In the last decade, many statisticians discussed sensitivity analysis (SA) in ordinary multiple regression and same topic in PCR, LRR and logistic principal component regression (LPCR). In those methods PCA plays important role. Many statisticians discussed SA in PCA and related multivariate methods. We introduce the method of PCR and LRR. We also introduce the methods of SA in PCR and LRR, and discuss the properties of SA in PCR and LRR.
Kim, Jin Uk;Jung, Chung Gil;Lee, Ji Wan;Kim, Seong Joon
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2018.05a
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pp.112-112
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2018
최근 이상기후로 인한 국부적인 혹은 광역적인 가뭄이 빈번하게 발생하고 있는 추세이며 발생횟수 뿐 아니라 가뭄 심도 및 지속기간이 과거보다 크게 증가하여 그에 따른 피해가 커질 것으로 예측되고 있다. 특히, 2014~2015년도의 유례없는 가뭄으로 인해 저수지 용수공급이 제한되면서 많은 농가들이 피해를 입었다. 본 연구의 목적은 전국 농업용 저수지를 대상으로 기상청 3개월 예보자료를 활용 할 수 있는 농업용 저수지 저수율 다중선형 회귀 모형을 개발하여 저수율 전망정보를 생산하는 것이다. 본 연구에서는 전국에 적용 가능한 저수율 다중선형 회귀 모형개발을 위해 5개의 기상요소(강수량, 최고기온, 최저기온, 평균기온, 평균풍속)와 관측 저수지 저수율을 활용했다. 기상자료는 2002년부터 2017년까지의 기상청 63개 지상관측소로부터 기상관측자료를 수집하였다. 본 연구에서는 저수율 전망 단계를 세 단계로 나누었다. 첫 번째 단계로 농어촌공사에서 전국 511개 용수구역을 대상으로 군집분석 및 의사결정나무 분석을 통해 제시한 65개 대표저수지를 대상으로 기상자료 및 관측 저수율 자료를 이용하여 다중선형 회귀분석을 실시하였다. 수집한 기상요소와 저수율을 독립변수로 하여 월별 회귀식을 산정한 결과 결정계수($R^2$)는 0.51~0.95로 나타났다. 두 번째 단계로 대표저수지의 회귀분석 결과를 전국의 저수지로 확대하기 위해 나이브 베이즈 분류법을 적용하여 전국 3098개의 저수지를 65의 군집으로 분류하고 각각의 군집에 해당되는 월별 회귀식을 산정하였다. 마지막으로 전국 저수지로 산정된 회귀식과 농업 가뭄 예측을 위해 기상청의 GS5(Global Seasonal Forecasting System 5) 3개월 예보자료를 수집하여 회귀식에 적용해 2017년 전국 저수지의 3개월 저수율 전망정보를 생산하였다. 본 연구의 전국 저수지 군집결과 기반의 저수율 전망기술은 2017년도 관측 저수율과 비교한 결과 유의한 상관성을 나타냈으며 이 결과는 추후 농업용 저수지의 물 공급 및 농업가뭄 전망 자료로서 이용이 가능할 것으로 판단된다.
Recently in the health service the globalization and opening their market to foreigners are realized in Korea. So, it becomes necessary for the health service institutes to execute their management to focus on service quality to satisfy their customers. We examined the customer orientation of the individual health professional rather than the market orientation concept based on the health institute. For the market orientation of the health institute should require the individual health professional worked there. The hypotheses for the effect of the role conflict, ambiguity, and job satisfaction of the health professionals to their customer orientation were established based on the literature review and previous researches and tested to the 250 health professionals such as health technician, nurse, radiologist, and management clerk in D hospital located in Busan, in summer 2008. First, the hypothesis 'The role conflict between the individual health professionals might effect to the customer orientation' was rejected. Second, the hypothesis 'The role ambiguity of the individual health professional might effect to the customer orientation' was accepted. Third, the hypothesis 'The satisfaction of the individual health professional might effect to the customer orientation' was rejected. and the multiple regression analysis was taken with the dependent variables as each construct of customer orientation-responsiveness, empathy, tangibility, and reliability, and independent variables as role conflict, role ambiguity, and job satisfaction. With these analysis, we found also the role ambiguity effected to the customer orientation.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.205-205
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2019
우리나라에서 강우의 시간분포를 위해 보편적으로 사용되고 있는 방법은 Huff 4분위법으로 강우의 시간적 분포특성을 나타내는 무차원 시간분포곡선을 제시한 것으로, 강우의 지속기간을 4분위로 구분하여 각 분위의 강우량 중 가장 큰 값이 속해 있는 구간을 선택하여 그 구간의 위치에 따라 분위를 정하는 방법이다. 현재 실무에서는 Huff의 분위별 곡선에 대한 회귀식은 지속기간 전반에 걸쳐 정확도가 높은 이유로 6차식을 적용하고 있으나, 통계 모델링에서 간결함의 원리에 따라 회귀식이 간결할 필요가 있으며, 통계적 유의수준에 기초하여 회귀계수를 결정하여야 하므로 유의성 검정 방법을 통한 검정결과를 비교할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 다중회귀분석 방법에 따른 회귀계수 유의성 검정결과 비교를 위하여 구미지역의 무차원 누가우량 백분율을 이용한 시간분포 회귀식을 이용하여 유의성 검정 방법인 분산분석 방법(Analysis of Variance)과 변수선택 방법(Backward Selection)의 검정 결과를 도출 및 비교하였다. 통계프로그램인 프로그래밍 R을 이용하여 변수선택 방법 중 후방제거법 함수를 이용하여 최종 회귀식을 도출하고 또한 7차 회귀식을 분산분석을 이용한 후방제거법으로 회귀계수를 제거하는 방법으로 최종 회귀식을 산정하였다. 분산분석을 이용한 후방제거법의 유의성 검정결과는 프로그래밍 R을 이용한 후방제거법의 결과와 동일한 것으로 분석되었다. 일반적으로 설계강우량의 시간분포를 위한 방법으로 사용되고 있는 Huff의 4분위 방법의 시간분포 회귀식은 회귀계수의 유의성 검정이 이루어지고 있지 않으므로 본 연구결과를 통해 설계강우량 시간분포 회귀식의 유의성 검정방법 제시 및 결과도출과정을 통해 시간분포 회귀식 산정기법으로 활용할 수 있을 것으로 사료된다.
Kim, Chul-gyum;Lee, Jeongwoo;Lee, Jeong Eun;Kim, Nam-won;Kim, Hyeonjun
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2019.05a
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pp.310-310
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2019
본 연구에서는 기상청 ASOS(종관기상관측장비) 자료와 통계적 기반의 다중회귀분석모형을 이용하여 경안천 유역에 대한 봄철 강수량(3~5월 누적강수량)의 예측성을 평가하였다. 예측대상기간은 2006~2018년이며 예측인자로서 전국 96개 지점의 ASOS 자료 중 35개 기상요소에 대한 월 자료를 활용하였다. 전망기간(1~12개월)에 따라 강수량 기준 최소 1개월에서 최대 24개월까지의 지체시간을 고려하여 1~24개월 선행 ASOS 기상자료와 강수량 사이의 상관성을 분석하였다. 예측대상년도를 기준으로 과거 40년간의 자료를 이용하여 상관성 분석을 수행하였으며, 상관성이 높은 상위 30개 기상인자를 조합하여 다중회귀분석모형의 예측인자(독립변수)로 활용하였다. 예측대상년도와 전망기간에 따라 최적의 예측인자를 조합하고, 교차검증을 통하여 각각 4,000개의 다중회귀모형을 도출하여 예측범위를 산출하였다. 다중회귀모형에 의한 예측범위를 분석한 결과, 2013년 자료까지는 예측범위가 관측값을 잘 포함하고 예측값의 평균이나 중간값이 관측값과 유사하게 나타난 반면, 2014년부터는 전망기간에 따라 관측값과 예측범위의 차이가 크게 나타나는 경우도 있었다. 예측치의 중간값을 기준으로 3분위(평년 이상, 평년 수준, 평년 이하) 적중률을 분석하면, 2006~2013년에 대해서는 58.3%인 반면, 2014~2018년에 대해서는 11.2% 수준으로 나타났다.
A Multiple Regression Method (MRM) is used for the first time with Ozone Monitoring Instrument (OMI) and Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) data to estimate formaldehyde (HCHO) Vertical Column Density (VCD). For a 3.5-year period from January 2005 through July 2008, HCHO VCD estimation is investigated in cities over Asia in two categorized areas: (1) Major cities in Northeast Asia (Beijing, Seoul, and Tokyo), (2) Major cities in Southeast Asia (New Delhi, Dhaka, and Bangkok). In the Major cities in Northeast Asia, there are good agreements between HCHO estimated by the multiple linear regression method ($HCHO_{MRM}$) and HCHO measured by OMI ($HCHO_{OMI}$) (0.78 < $R^2$ < 0.82). However, in Major cities in Southeast Asia, there were poor agreements between $HCHO_{OMI}$ and $HCHO_{MRM}$ (0.24 < $R^2$ < 0.39). In addition, an unbiased assessment of the MRM performance using modeling and validation groups shows that the performance of the MRM based on separate modeling and validation groups is comparable to that using all the data for deriving Multiple Regression Equations (MREs). This study demonstrates that MRM can be an alternative tool for HCHO estimation in certain areas over Asia.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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