국내 영화 산업 매출은 매년 증가하고 있다. 극장은 영화의 1차 판매 경로이며, 극장을 이용하는 관객 수는 부가판권에 영향을 준다. 따라서 극장을 이용하는 관객의 수는 영화 산업 매출에 직결되는 중요한 요소이다. 본 논문에서 특정일의 관객 수를 예측하기 위하여 다중선형회귀모형과 Bass 모형을 결합한 Hybrid 모형을 고려한다. 두 모형을 결합함으로써 회귀분석의 예측값을 Bass 모형의 예측값으로 보정하였다. 분석에는 개봉일이 모두 다른 세 영화를 이용하였다. All subset regression 방법을 이용해 모든 가능한 조합을 생성하고 5중 교차검증(5-fold cross validation)을 통해 5번 모형을 추정한다. 이 때 제곱근평균오차가 가장 작은 모형으로 예측값을 구한 뒤 Bass 모형의 예측값과 결합해 최종 예측값을 구하게 된다. 과거데이터가 존재할수록 Bass 모형의 가중치는 증가하면서 예측값에 보정효과를 준다는 것을 확인할 수 있었다.
이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
본 논문은 CNC 선반에서 Al-6061의 보링 선삭 후 진원도 오차 분석에 관한 것이다. 실험은 실험계획법을 기초로 하여 신호대 잡음비, 분산분석을 사용하여 진원도 오차에 관한 파라미터의 영향을 연구하였다. 그리고 다중선형회귀분석은 진원도 오차의 예측 가능한 수학적 모델을 유도하기 위해 적용되었다. 선삭 파라미터인 고정압, 벽두께, 절삭깊이 그리고 이송속도는 논문의 목적달성을 위해 적용되었고 그 결과를 고찰하였다.
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 연구는 범죄와 환경과의 관계가 밀접한 영향을 미친다는 전제하에 범죄억제를 위한 정책수립 및 설계를 위한 대안마련의 사전단계로 범죄위험지역 분석과 요인, 공간적 특성이 반영된 예측모델을 제시하는 것을 주요 목적으로 수행하였다. 연구의 분석결과, H구 전체 지역에 범죄가 균등하게 분포하였을 경우와 대비하여 약 1/4 수준으로 범죄발생지역은 군집성을 나타내고 있었으며 주로 H 해수욕장 배후 상업지역에서 특정범죄(강간, 절도, 폭력)는 강한 핫스팟을 나타내었다. 결과적으로 독립변수와 종속변수의 공간적 상관관계를 고려하는 지리가중회귀모형을 이용함으로써 보다 효과적으로 적용할 수 있음을 알 수 있었다. 이러한 결과는 다중선형회귀 모형의 결과에서와 같이 연구지역 내 폐공가수가 종속변수와 단순히 부적의 관계를 가지는 것이 아니라, 지역에 따라 종속변수에 서로 다른 영향을 미치는 것을 알 수 있다.
본 논문에서는 편도(One-way)카셰어링 시스템을 중심으로 이벤트를 고려한 수익 개선 효과 검증을 나타내었다. 이동거리와 시간을 고려한 수익을 그래프로 나타내어 기존 해외 논문에서 검증되었던 One-way 차량 재배치 카셰어링 시스템과 현재 우리나라에서 시행되는 이벤트를 고려한 One-way 차량 재배치 카셰어링 시스템을 비교 분석하였다. 특히, 이동거리와 이용시간에 따른 최대수익을 다중선형회귀분석방법을 통해 평가하였으며, 최대손해액을 고려한 최대추정손실을 나타내었다. 이를 통해 기업이 고객들에게 다양한 마케팅 전략으로 이벤트를 활용한 할인쿠폰을 제시하여 이용고객 수요를 늘리는데 초점을 두었다. 뿐만 아니라 비선형 회귀분석을 통해 실제 이동거리와 시간에 따른 최대수익을 결정하는 상관관계 분석을 보여주고 있다.
충북 진천, 음성, 괴산, 중원군과 충남 천원군, 그리고 경북 청도, 성주, 안동군에 분포하는 101개 연초 경작지에 대하여 토양의 화학성 및 토양도 자료들을 이용한 토양 비옥도를 평가하기 위하여 1985년부터 2년 동안포장시험이 수행되었으며 또한 동일 토양에 대한 포트시험도 병행하여 서로 비교하였다. 무비구의 연초 수량을 토양 비옥도 요인으로 고려하여 9개 화학성과 10개 토양도 자료들을 포함하는 19개 독려변수들로 평가하였다. 19개 독립변수들은 11개의 정량적 지표들과 9개의 정성적 지표들로 구분하여 BAS의 REO와 CLM model로 다중선형 회귀분석을 수행하였다. 무비구 연초 수량은 최저치와 최고치 간에 포트시험의 경우 5.0-5.5배, 포장시험의 경우 8.2-14.9배의 차이를 보여 공시토양의 다양한 비옥도 특성을 나타냈다. 무비구 수량과 밀접한 상관을 보인 화학적 지표는 포장시험과 포트시험간뿐 아니라 년차 간에도 상이하였으며, 또한 포장시험의 무비구 수량에 기여하는 정량적 지표들의 표준화 편회귀계수는 모두 1.0 미만을 보여 비옥도 평가를 위한 탄일 유효도지표의 선발이 어렵다는 것을 시사하였다. 비옥도에 대한 독립변수들의 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가보다 매우 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 토양도의 정량적 및 정성적 지표들을 평가에 포함시킴에 따라 결정계수($R^2$)는 점진적으로 증가되었다. 즉 예를 들면 1985년도 무비구 수량에 대한 다중선형회귀의 결정계수는 단일지표 $NO_3-N$ 함량에 의한 평가 0.244에 비하여 화학적 지표들에 의한 평가는 0.422, 토양도의 정량적 지표들의 추가되면 0.503, 그리고 정성적 지표들을 추가하면 0.633으로 증가되었다. 따라서 토양 화학성 이외에 토양도 자료들을 포함하는 정량적 및 정성적 지표들에 의한 다중선형회귀 분석방법은 연초 경작지의 비옥도 평가를 위한 유의성 있는 모델로 추정되었다.
본 연구에서는 원격탐사를 이용하여 수질 파라미터들을 평가하는데 기존의 다중 회귀나 밴드비 회귀 분석을 이용한 통계적인 방법과 신경망을 이용한 방법을 비교하였다. 사용된 영상은 1996년 3월 18일 대청호 유역의 Landsat TM 영상이며, 30개의 현장 실측치가 위성이 통과하는 시간대에 샘플링되었다. 적용된 신경망은 3개의 층으로 구성된 전향 신경망이며 훈련방법으로는 역전파를 사용하였다. 본 연구에서는 가용한 훈련 데이터 셀이 작으므로 cross-validation 방법이 적용되었다. 비록 기존의 회귀분석에 의한 결과도 어느 정도 유의하게 나왔지만, 신경망에 의한 결과가 훨씬 성공적인 수행을 보여주었다. 신경망을 이용한 수질평가는 신경망이 자료의 비선형적 속성을 잘 반영해주기 때문에 기존의 통계적 기법보다 훨씬 나은 결과를 제공한다고 판단된다.
계획하폭의 수리설계는 수문분석에 의하여 결정되는 설계홍수량을 주변지역 주택이나 농지 침수를 방지하지 않도록 하도내에서 수위를 과다하게 상승시키지 않은 상태에서 안전하게 하류로 소통시킬 수 있는 가장 경제적인 하도의 폭을 결정하는 것이라 할 수 있다. 현재 소하천 하폭의 수리설계는 지형 또는 현장 여건에 따라 계획홍수량을 결정하고, 경험식에 의한 방법 또는 도식에 의한 방법(방정식과 수리학 공식에 의한 방법)등을 이용하여 하류수위를 산정함으로써 이루어진다. 그러나 하도내 흐름이 자유수면을 가지는 개수로 흐름인 경우 도표 또는 간략화된 경험식을 이용해서는 정확한 하폭을 산정할 수 없다. 기존에 개발된 계획하폭 경험식은 홍수량에 기반한 단일 회귀식과 다양한 하천특성과 흐름특성을 이용한 다중 회귀식으로 구분된다. 그러나 현재 계획하폭 결정에 가장 많이 사용되는 경험식은 홍수량을 이용한 단일 회귀식인데, 이들은 자료수집의 어려움 때문에 지역과 하천특성을 고려하지 않고 모든 하천에 적용 가능하도록 개발되어 적용 시 세심한 주의가 요구된다. 본 연구에서는 기존의 경험식을 보완함으로써 적용성을 제고하기 위하여 전국 소하천을 지역에 따라 세분화하고 흐름특성과 하천특성 자료를 수집하였다. 이렇게 수집된 자료를 위치에 따라 세분화하고 기존에 개발된 경험식과 동일한 형태로 계획하폭 경험식을 개발하였다. 개발된 경험식을 검증하는 방법은 자료를 두 개의 그룹으로 분리하고 개발에 사용되지 않은 자료 그룹을 사용함으로써 검증의 신뢰성을 확보하였다. 더불어 기존의 경험식과 비교하는 방법으로 개발된 회귀식의 적용성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 계획하폭 경험식은 지역특성과 흐름특성을 고려한 계획하폭 산정에 활용이 가능함으로써 홍수에 안전한 소하천 수리설계에 활용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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