표본오차와 비표본오차를 포함하는 총오차(total survey error)를 관리하는 것은 표본설계에서 매우 중요하다. 무응답으로 인해 발생한 비표본오차는 총오차에서 차지하는 비중이 매우 크며 이를 해결하는 방법인 무응답 대체에 관한 다수의 연구가 수행되었다. 최근 전통적 통계학 관련 기법에 추가하여 기계학습 관련 기법을 이용한 무응답 대체법이 다수 연구되고 실질적으로 사용되고 있다. 기존에 발표된 다수의 방법은 MCAR(missing completely at random) 또는 MAR(missing at random) 가정을 사용하고 있다. 그러나 관심변수에 영향을 받는 MNAR(missing not at random) 또는 무시할 수 없는 무응답(non-ignorable non-response; NN)은 편향을 발생시켜 대체 결과의 정확성을 크게 떨어뜨리지만 이에 관한 연구는 상대적으로 미미하다. 본 연구에서는 무시할 수 없는 무응답이 발생한 경우에 적용 가능한 무응답 대체법을 제안하였다. 특히 편향을 추정한 후 이를 제거하는 방법을 이용하여 무응답 대체 결과의 정확성을 향상하는 방법을 제안하였다. 또한, 모의실험을 이용하여 제안된 방법의 타당성을 확인하였다.
사회 전반에 의료의 다원화 혹은 다변화를 요구하는 열망이 높아져 가고 있다. 이는 '대체의학'의 도입과 직결된 문제라 할 수 있다. 본 연구에서는, 최근 법률정보에 따르면 헌법재판소의 의료법에 대한 합헌결정으로 불거진 대체의학의 제도화 움직임을 시작으로 향후 대체의학의 제도화 모델을 결론으로 그 내용을 담았다. 이는 대체의학을 '왜' 도입하여야 하는 가의 논의단계를 지나 '어떻게' 대체의학을 도입할 것인가의 문제로 논의의 방향성을 제시함과 동시에 선행연구들을 면밀히 분석하여 재조명하므로 써 지금까지 축적되어온 연구 자료들을 충분히 고찰 하고자 하였다. 헌법재판소 판결 및 대법원 판례를 바탕으로 대체의학으로 야기되는 법적 쟁점 사항을 분석하고 대체의료행위가 제도화 되기 위한 선결요건을 도출하였다. 또한 무분별하게 사용되고 있는 대체의학에 관한 용어 사용을 재정립하고 향후 대체의학을 공인화 한다면 그 방법은 어떻게 되어야 하는지 그 방안을 제시, 방안 별 장단점을 분석하였다.
패널 자료에서 무응답이 발생한 경우에는 횡시점회귀대체법(cross-wave regression imputation) 등과 같은 대체법을 이용하여 무응답 문제를 해결한다. 최근 표본 틀(sampling frame) 자료를 이용하여 무응답 가중치 보정을 하는 BLS 무응답 보정법은 패널 자료에도 적용 가능한 방법으로 알려져있다. 본 논문에서는 패널자료에서 BLS 무응답 보정법을 이용한 대체법을 연구하였으며 자료가 경향이 있는 비정상시계열(nonstationary process with drift)을 따른 다는 조건하에서 BLS 무응답 보정법과 횡시점회귀대체법의 하나인 이월대체법(carry-over imputation)과의 이론적 관계를 살펴보았다. 모의실험을 통하여 이론적인 결과를 확인하였으며, 2007년 매월노동통계 자료를 이용하여 두 방법의 우수성을 비교하였다.
본 연구는 간편한 자가 치료가 가능한 보완대체요법을 보급을 확대하기 위하여 현대를 살아가는 대학생들 중에서 건강과 관련된 공부를 하고 있는 보건관련 학과에 재학하고 있는 대학생들과 인문계 및 공학부 등에 재학하고 있는 대학생들의 보완대체요법에 관한 인식에 대해서 분석하고 보완대체요법의 보급 확대를 위한 방법제시를 한다.
자료 분석에 있어서 결측치 대체는 큰 이슈중 하나이다. 결측치의 발생을 무시하고 분석을 진행하게 되면, bias가 발생하여 그에 따른 추정치에 대해 잘못된 결과를 줄 수 있다. 이 논문에서는 미세먼지자료에서 발생한 결측치를 적절한 대체 방법을 찾아 적용하자 한다. 이를 통해 시계열 자료에서 발생한 결측치를 R을 기반으로 한MICE, MissForest 등의 기존 방법과 시계열 기반 모델을 사용하여 여러 가지 상황에 대한 시뮬레이션을 설정해 비교해 밝히고자 하였다. 이 결과에 대해 각각을 변수 별로 비교하였을때 ImputeTS 패키지를 이용한 auto arima 모델의 kalman filter를 적용한 모형과 MissForest 모형이 미세먼지자료 결측치 대체에서는 좋은 결과를 주는 것으로 판단되었다.
다시점 자료 연구에서 일반화추정방정식은 가상관행렬을 잘못 가정하더라도 모수의 일치추정량을 도출하므로 많이 이용된다. 하지만, 결측 체계가 완전임의결측이 아닌 경우에는 편의추정량을 제공하고, 시간-종속적 공변량이 포함된 경우에는 가상관행렬에 따라 회귀계수 추정값이 다르게 도출될 수 있는 문제점이 있다. 결측 체계가 임의결측인 경우에 발생하는 문제를 해결하기 위해 가중 방법과 다중대체 방법을 사용하는 것이 제안되었다. 본 논문에서는 시간-종속적 공변량이 포함된 이분형 반복측정자료를 GEE를 이용하여 분석할 때 다양한 결측 체계에서 일반화추정방정식 방법, 가중 방법, 다중대체 방법의 회귀계수 추정에 대한 로버스트성과 정확성을 모의실험을 통하여 비교해 보았다. 세 가지 방법 모두에서 시간-종속적 공변량의 회귀계수가 시간-독립적 공변량의 회귀계수에 비해 가상관행렬에 따라 추정값의 차이가 크게 나타났다. 다른 두 방법에 비해 다중대체 방법이 가상관행렬의 형태에 대해 더 로버스트하고 편의도 작은 추정치를 도출하였다.
본 연구에서는 AFTM이 필요한 이유를 항공기의 불확실성을 들어서 설명 하였다. 불확실성의 원인으로 수요, 수용량의 불확실성과 ATFM의 조정행동과 타이밍조정을 위한 불확실성에 근거하여 알아보았다. 이와 같은 불확실성을 줄이기 위한 방법으로는 정보 질의 향상과 다양한 가능성에 대한 문제를 예측하여 최적화하는 방법으로 해결할 수 있다. 슬롯교환메커니즘에서 가장 기본적인 알고리즘으로는 압축방법에 대하여 살펴보았고 항공사내에서 처리할 수 있는 항공사 슬룻 대체알고리즘을 설명하였다. 그러나 한 항공사에서 대체할 수 없는 경우에는 다른 항공사에서 대체 항공편을 제공하는 메커니즘에 대하여 알아보았다. 이어서 압축방법의 기본이론인 일괄처리방법과 SCS 의 신속대응메커니즘의 차이점과 장단점을 살펴보았다. 이어진 연구과제로 두 모델의 수학적 모델을 연구하여 그 특성을 파악하여 모델을 개발하여 시뮬레이션 하는 것이다. 더 나아가서는 메커니즘의 모범 예제라 할 수 있는 SCS 에서 실제적으로 어떻게 적용되고 있는지 사례에 대하여 연구하려 한다.
감각대체기술은 손상된 감각 정보를 다른 감각으로 전환하여 전달하는 기술로써 기존의 시각장애인을 위한 시각 정보의 촉각 대체 기술은 주로 거리 정보나 물체의 윤곽선 정보를 전달하여 사용자가 주변 환경을 이해하는 데 어려움이 있었다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 딥러닝을 사용하여 사용자 주변의 모션 정보를 분석하고, 이를 촉각 정보로 전달함으로써 사용자가 주변 상황 정보를 인지 할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안 방법과 기존의 윤곽선 정보 전달 방법을 사용자 실험을 통하여 비교하였을 때, 제안 방법이 영상 속 물체의 움직임 정보를 이해하는 데에 더욱 효과적임을 확인하였다.
야구에서 타자의 능력을 측정하는 많은 세이버메트릭스 통계량들 중에서 대체선수대비승수(wins above replacement; WAR)은 가장 많이 쓰이는 통계량이다. WAR은 선수의 공격능력과 주루능력, 수비능력 등을 하나의 수치로 표현하는 방법이란 점에서 큰 장점을 가지고 있다. 본 논문에서는 지난 3년간(2013-2015년) 한국프로야구 기록 자료를 바탕으로 세이버메트릭스 변수들의 값을 구한 뒤, 이를 이용하여 WAR을 대체할 수 있는 타자능력지수를 제안하였다. 타자능력지수는 산술평균방법, 가중평균방법, 주성분회귀분석 등을 통해 산출하고 WAR과 비교하여 가장 관계가 높은 방법을 선택하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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