운임시장의 심한 변동성과 시계열 데이터의 불안정성으로 해운시황 예측에 대한 연구가 큰 성과를 내지 못하고 있지만 최근 대표적인 비선형 모델인 기계학습모델을 적용한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 연구가 계량모델의 설계단계에서 입력변수에 해당하는 요인들을 기존 문헌연구와 연구자의 직관에 의존하여 선정했기 때문에 요인선정에 대한 체계적인 연구가 필요하다. 본 연구에서는 케이프선 운임을 대상으로 단계적 회귀모형과 랜덤포레스트모델을 이용하여 중요 영향요인을 분석하였다. 해운시장에서 비교적 단순한 수급구조를 가져 요인파악이 용이한 케이프선 운임을 대상으로 하였으며 총 16개의 수급요인들을 사전 추출하였다. 요인간의 상호관련성을 파악하여 단계적 회귀는 8개 요인, 랜덤포레스트는 10개 요인을 분석대상으로 선정하였으며 선정된 변수를 입력변수로 하여 예측한 결과를 비교하였다. 랜덤포레스트의 예측성능이 아주 우수하였는데 수요요인이 주로 선정된 단계적 회귀분석과는 달리 공급요인이 비중 있게 선정되었기 때문인 것으로 판단된다. 본 연구는 운임예측 연구에 있어 운임결정요인에 대한 과학적인 근거를 마련하였으며 이를 위해 기계학습 기반의 모델을 활용하였다는데 연구적 의의가 있다. 또한 시장정보의 분석에 있어 실무자들이 어떤 변수에 중점을 두어야 하는지에 대해 합리적 근거를 제시한 측면에서 해운기업의 의사결정에 실질적 도움이 될 것으로 기대된다.
소프트웨어분야에서 성공적인 프로젝트를 완수하기 위해서는 프로젝트를 완수하는데 필요한 개발노력이 정확히 추정되어야 한다. 그러나 이러한 개발노력은 소프트웨어의 크기나 여러 가지 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트에 따라서 총 개발 노력의 규모는 차이가 있다. 일반적으로 기존의 연구는 개발노력을 추정하기 위하여 소프트웨어 규모인 기능점수(FP ; Function Point)를 이용하였다. 본 연구를 위해서 1990년대에 개발된 789개의 소프트웨어 개발 프로젝트들에 관련된 데이터를 이용하였다. 실험을 통해서 개발노력에 영향을 미치는 변수를 조사하였다. 또한 변수사이에 선형적인 관계를 조사하기 위하여 다중회귀분석을 실시하였다. 이 경우 전체의 데이터를 이용하는 것이 아니라 프로젝트 인도비율(PDR ; Project Delivery Rate : Hours/FP)을 다단계로 나누어서 각 단계별로 개발노력에 영향을 미치는 변인을 찾아내고 가장 이상적인 회귀식으로 도출하였다.
본 연구는 영화산업의 가치사슬단계에 따라 각 단계에서 고려할 수 있는 변인을 활용하여 제작/투자, 배급, 상영단계별 모형을 구성하였다. 모형의 예측력을 높이기 위해 회귀분석으로 유의미한 변인을 도출하여 모형을 추가로 설정하였다. 주어진 변인을 바탕으로 기계학습 분석방법인 인공신경망과 의사결정나무 분석방법 간의 예측력 차이를 비교하였다. 분석 결과, 제작/투자 모형과 배급 모형에서 모든 변인을 투입했을 때는 인공신경망의 정확도가 의사결정나무보다 높았으나, 회귀분석결과에 따라 선정된 변인을 투입하였을 때는 의사결정나무의 정확도가 더 높았다. 상영 모형에서는 회귀분석결과의 반영여부와 관계없이 인공신경망의 정확도가 의사결정나무의 정확도보다 높게 나타났다. 본 논문은 영화흥행 예측연구에 기계학습기법을 적용하여 예측성과가 향상됨을 확인하였다는데 의의가 있다. 선형회귀분석 결과를 기계학습기법에 반영함으로써 기존의 선형적 분석방법의 한계를 극복하고자 하였다.
최근 수위 예측을 위한 개념적 기반, 수문학적, 물리적 기반 모형 등의 단점을 극복하고자 홍수예측을 위해 자료지향형 모형 중의 하나인 다중선형회귀 모형이 널리 도입되고 있다. 본 연구의 목적은 이러한 다중선형회귀 모형의 서로 다른 회귀계수 선정 방법에 따른 홍수예측 성능을 비교 검토하고 이를 통해 적절한 다중회귀 홍수예측 모형을 구축하는 것이다. 이를 위해 입력자료의 자기상관분석을 통해 독립변수의 시간 규모를 결정한 후 최소 자승법, 가중 최소 자승법, 단계별 선택법의 각기 다른 회귀계수 산정 방법을 이용한 홍수예측 모형을 구축하고 중랑천 유역의 다양한 홍수사상에 대해 적용하였다. 구축된 모형들의 성능을 평가하기 위해 평균제곱근오차, Nash-Suttcliffe 효율계수, 평균절대오차, 수정 결정계수와 같이 4개의 통계지표들을 사용하였다. 모의결과 단계별 선택법을 이용한 다중선형회귀 홍수예측 모형이 가장 정확한 예측 결과를 보였고, 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형이 가중 최소자승법을 이용한 홍수예측 모형보다 좀 더 나은 예측 결과를 나타냈다.
2017년 한국을 비롯한 세계 각국에서 살충제 오염 달걀이 발견되어 큰 이슈가 되었다. 본 연구는 살충제 오염 달걀 사태의 맥락에서 건강 관련 연구에서 자주 인용되는 건강신념모형의 두 가지 변인인 지각한 민감성과 심각성, 정부에 대한 지각인 정부에 대한 신뢰성과 정부 출처 정보에 대한 평가, 및 관련 지식에 대한 개인의 확신을 의미하는 주관적 지식이 예방행동의도에 영향을 미치는지를 알아보았다. 단계적 회귀분석 결과 최종적으로 지각한 심각성(${\beta}=.262$, t=3.531, p<0.001), 정부에 대한 신뢰성(${\beta}=.252$, t=3.281, p<0.001), 정부 출처 정보에 대한 평가(${\beta}=.226$, t=2.936, p<0.01)가 예방적 행동의도를 예측하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 향후 유사한 사태가 발생할 때 정부가 신뢰성, 정확성, 일관성의 견지에서 정책을 시행해야 함을 시사한다.
고도 정보화 사회의 진전으로 전기에너지의 소비는 급격히 증가하고 있다. 특히 업무용 빌딩과 같은 전력다소비 건물에서는 전력의 효율적 이용에 의한 에너지절감은 물론 설계 단계에서의 합리적인 전기설비 설계가 요청되고 있다. 현재 우리나라의 기후 특성과 전력소비 특성을 고려한 합리적인 전기설비 설계를 위한 기초 자료가 매우 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 합리적인 수용률 기준을 설정하기 위하여 사무소용 빌딩의 전력 소비 특성을 조사 분석하였고, 아울러 전기설비설계사무소에서 적용하고 있는 수용률을 조사 분석하였다. 조사된 자료 전체의 특징과 중심적인 경향을 알아내기 위해서 평균값, 중앙값, 표준편차, 최대 값, 최소 값, 회귀모형식, 최소제곱 평균오차 등의 확률 통계적 파라미터들을 수용률 기준 설정을 위한 특징 파라미터로 선택하였다. 그리고, 데이터의 신뢰성을 비교 분석하기 위하여 선형적인 방법과 비선형적인 방법으로 그 경향을 추정하여 곡선으로 나타내었다. 이러한 방법에 의하여 얻어진 분석 자료를 이용하여 적정 변압기 용량 설정을 위하여 데이터베이스화하였고, 변전설비용량의 합리적인 설계를 위하여 수용률 기준 적용시에 필요한 자료로 활용할 수 있으리라 사료된다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
미세먼지를 제거하기 위하여 미세먼지 제거 기능성 건설자재가 개발되고 있다. 그러나 미세먼지 제거율 평가 방법 및 기반 시설은 국내에 전무한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 입자상 미세먼지 제거 성능을 평가하기 위해 미세먼지 제거율 시험 챔버를 구축하고 입자상 미세먼지 제거율 평가 방법을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 결과적으로 건설자재는 미세먼지가 발생하는 환경에서 유효성을 가지기 때문에, 시험 입자 주입 단계 구간를 비교 대상으로 제안하였다. 미세먼지 주입 단계에서 측정한 모든 질량농도값에서 선형 회귀 분석으로 얻어진 기울기값을 상대 비교함으로써 미세먼지 제거율 평가를 제안하였다. 본 방법은 모든 측정값을 대상으로 하고 측정값 변동성에 대한 평가를 결정계수(R2)로 평가할 수 있어서 미세먼지 제거율 결과값의 신뢰성을 확보할 수 있다.
기존의 Terzaghi 압밀이론은 상대적으로 연약토층이 두껍지 않고, 초기함수비가 낮으며 적은 유효응력의 증가가 예상되는 곳에 그 적용이 제한되어 있었다. 그 이유는 Therzaghi 압미이론 자체가 미소변형률과 선형적인 압축성 및 투수성등을 기본적인 가정사항으로 내포하고 있기 때문이다. 이러한 가정사항을 극복하고자 Gibson et al. 은 일차원 비선형 유한 변형률 압밀이론에 관한 엄밀해를 제시하였다. 이 이론은 기존의 많은 가정사항들을 극복하여 실제 현상에 더욱 부합하는 예측을 할 수 있는 장점이 있는 반면, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계의 도입과 좌표변환 및 현장의 시고이력을 그대로 적용하는데 많은 어려움이 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 이러한 비선형 유한형태를 압밀이론을 이용한 압밀현상 예측을 위하여, 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 함수식을 구성하고 이를 포함하는 컴퓨터 프로그램을 개발하였다. 개발 프로그램은 많은 폼과 모듈로 구성되어 있는데, 이러한 각각의 폼과 모듈은 GUI 기능의 극대화를 통해 복잡한 이론에 익숙하지 않은 실무자들이 쉽게 본 이론을 이용할 수 있도록 설계 되었다. 또한 개발프로그램은 다양한 하중단계 및 비선형적인 응력-변형 관계, 변형-투수계수 관계에 관한 회귀분석, 각 유효응력 단계별 상이한 비선형 계수 g와 λ를 적용할 수 있으며, 계산을 위한 전처리과정은 물론 계산된 결과를 위한 다양한 후처리과정이 모두 사용자 위주의 GUI 기능을 충분히 갖도록 설계되었다. 개발 프로그램의 검증을 위하여 실제 현장의 계측자료 및 기존 연구문헌상의 결과와 본 개발 프로그램의 예측결과를 비교.분석하였으며, 다양한 간극비 상태의 비선형 계수가 해석결과에 미치는 영향을 알아보았다.
성공적인 프로젝트 계획은 활용 가능한 일정과 더불어 프로젝트를 완수하는데 요구되는 노력을 얼마나 정확히 추정하느냐에 달려있다. 새로운 또는 보다 나은 모델 개발에 많은 연구가 이루어졌지만 현존하는 소프트웨어 노력 추정 모델들은 개발 전순기에 대해 투입되는 총 개발노력과 단위시간당 소요되는 인력인 노력 함수만을 제공한다. 또한, Putnam은 세부단계별로 일정한 개발노력 투입 비율을 제시하였다. 그러나 소프트웨어의 규모, 복잡도와 운영환경의 영향으로 인해 프로젝트 별로 투입되는 총 개발노력의 규모에 차이가 발생하며, 그 결과, 개발 세부단계별로 투입되는 노력의 규모도 프로젝트마다 차이가 발생한다. 본 논문은 총 개발노력 변동에 따른 소프트웨어의 명세화, 구축과 시험단계에 투입될 개발노력을 추정하는 선형과 다항식 모델을 제시하였다. 이 모델들은 128개의 다른 소프트웨어 프로젝트들로부터 유도되었다. 제안된 모델은 프로젝트의 일정과 노력 할당 관리에 실질적인 지침을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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