• 한국산업정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.61-73
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• 2009

1972년에 소프트웨어의 신뢰도 문제가 제기되면서부터 개발 중인 소프트웨어의 신뢰도를 평가하고 목표치까지 신뢰도를 성장시키는 방법이 연구되었으며, 테스트 기간 동안에 소요되는 비용 문제까지를 포함하여 적정 인도시기를 결정하는 여러 방법이 제안되었다. 이러한 모델들 중 많은 연구에서 소프트웨어 테스트 전 단계를 거쳐서 테스트 노력이 상수인 것으로 가정하거나 또는 아예 고려하지도 않았으나, 그 후 몇몇 논문을 통하여 테스트 노력을 고려한 소프트웨어의 신뢰도 평가가 중요한 인자인 것으로 발포되었다. 여러 산업 현장의 경험 데이터에 의하면 그 형태가 지수함수형, 레일레이형, 웨이불형, 로지스틱형 테스트 노력 함수 중 하나인 것으로 보고되었다. 따라서 본 논문에서는 이 네 가지 형태의 테스트 노력을 가진 소프트웨어의 신뢰도 성장에 필요한 각종 파라미터를 구하는 방법에 대하여 제안한다. 개발 현장에서 관찰된 테스트 노력 데이터와 결함검출을 비교하여 어느 형태의 테스트 노력 곡선이 그 경우에 적합한가를 연구하는 한편, 목표 신뢰도에 맞는 발행 시기를 결정하는 문제를 연구한다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.245-263
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• 2006

학술잡지 구입 예산의 구입비용 상승에 따른 압력으로 지난 수십년간 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔지만, 학술잡지의 선택에 대한 만족할만한 이론적 틀이 제시되지 못하였다. 이에 따라 본 연구에서는 의학도서관에서 의학분야의 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들을 확인하여 이러한 이론적 틀을 제시할 수 있는 근거를 마련코자 한다. 본 연구는 상관관계 분석과 로지스틱회귀분석을 통해 학술잡지선택의 분산을 설명하고, 나아가 예측하는 통계적 모델들을 여러 변수조합을 이용해 제시한다. 또한 이러한 모델의 실제적 적용과 향후 연구방향을 논의한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제14권1호
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• pp.85-91
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• 2006

최근, 사면붕괴는 산악지역에 접해있는 국도변에서 자연재해로 발생하고 있다. 산악지역의 급속한 도로개설, 확장 등 경제개발로 인하여 사면붕괴와 관련된 사고로 직결된다. 따라서, 국도 안전관리와 국도 기능을 유지하기 위하여 모든 사면의 정기점검은 필수적인 사항이다. 본 연구에서는 도로사면을 평가, 분석하기 이전에 사면붕괴 위험요소를 지리정보(GIS) 데이터베이스로 구축하는 것을 우선시 하고 있다. 따라서, 국도 접도사면의 지리정보(GIS) 정보가 수록되어진 사면대장(SMIS) 작성의 표준안을 제안하였다. 그 다음 연구단계로 로지스틱 회귀모형 적용함으로써 접도사면의 위험성을 사전 평가 할 수 있는 모델을 제시하였다.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.99-100
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• 2022

As the danger of exposure to the asbestos has been revealed, the importance of demolition asbestos in existing buildings has been raised. Extensive body of study has been conducted to evaluate the risk of demolition asbestos, but there were confined types of variables caused by not reflecting categorical information and limitations in collecting quantitative information. Thus, this study aims to derive a model that predicts the risk in workplace of demolition asbestos by collecting categorical and continuous variables. For this purpose, categorical and continuous variables were collected from asbestos demolition reports, and the risk assessment score was set as the dependent variable. In this study, the influence of each variable was identified using logistic regression, and the risk prediction model methodologies were compared through decision tree regression and artificial neural network. As a result, a conditional risk prediction model was derived to evaluate the risk of demolition asbestos, and this model is expected to be used to ensure the safety of asbestos demolition workers.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.245-250
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• 2017

돌발홍수는 강우유출수가 하천으로 모여드는 유역이 좁은 지역에 집중호우로 인해 유입되는 물의 양이 급증하여 나타난다. 돌발홍수는 유속이 빠르고 홍수를 대비할 수 있는 시간이 부족하므로 인명과 재산상의 피해를 발생시킨다. 본 연구에서는 돌발홍수를 예보를 위한 빅데이터 분석방법을 수행하였다. 연구 자료는 2009년에서 2012년까지 국민안전처 국가재난정보센터에 보고된 38건의 홍수 피해 자료와 지표수문모형(TOPLATS)에 의해 생성된 수문기상정보인 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량이다. 돌발홍수 발생 선행 6시간의 강우량, 토양수분 상태, 지표유출량 데이터를 요인분석을 통해 토양수분 상태, 장기요인에 의한 강우량과 지표유출량, 단기요인에 의한 강우량과 지표유출량으로 축소하였다. 빅데이터 분석 방법으로는 유형분석인 의사결정나무, 랜덤포레스트, 나이브베이즈, 서포트벡터머신, 로지스틱 회귀모형을 사용하였다. 돌발홍수 사고발생 자료가 38건으로 한정되어 있기 때문에 예측성능 정확도 판단이 중요하다. 예측성능 정확도 평가방법으로 kappa계수, TP Rate, FP Rate, F-Measure를 이용하였다. 이 외에 돌발홍수 발생 선행 시점별 재현성 평가와 과거 4년간 돌발홍수 경보 횟수를 통해 최적 유형분석 방법을 제시하였다. 연구결과 로지스틱회귀모형과 랜덤포레스트가 돌발홍수 예보를 위한 예측 성능이 가장 좋았다. 사고발생 자료가 2009년부터 2012년까지 38건으로 한정되어 있어 분석을 위한 훈련자료와 검증자료 구축에 한계가 있었다. 장기간의 자료가 수집된다면 더욱 정확한 빅데이터 분석을 수행할 수 있다.

• 치위생과학회지
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• 제15권5호
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• pp.612-619
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• 2015

본 연구는 구강건강상태가 전신질환에 미치는 영향을 알아보려는 목적 아래 KNHANES 제6기 1차년도(2013년) 자료를 활용하여 19세 이상 성인을 대상으로 구강건강상태와 류마티스 관절염의 관련성을 파악하였고, 다음과 같은 결과를 도출하였다. 류마티스 관절염과 치주상태 관련성을 교차 분석으로 확인한 결과 통계적으로 유의한 관련성이 나타나지 않았으며, 류마티스 관절염과 치아상실은 통계적으로 유의한 관련성을 보였다(p=0.001). 류마티스 관절염에 미치는 영향을 알아보기 위해 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 치주상태는 류마티스 관절염에 미치는 영향이 없는 것으로 나타났고, 치아상실의 개수가 19~28개인 사람은 0~8개인 사람보다 류마티스 관절염의 위험이 약 3배, 9~18개인 사람은 0~8개인 사람보다 류마티스 관절염의 위험이 약 2배 높은 것으로 나타나 치아상실 개수가 많을수록 류마티스 관절염의 위험성이 높은 것으로 나타났다(p<0.05). 치주상태와 치아상실을 동시에 로지스틱 회귀모델에 적용하여 분석한 결과 같은 결과를 나타냈으며, 통제변수를 보정한 로지스틱 회귀분석결과는 통계적 유의성이 나타나지 않았다. 골밀도 검사를 비롯한 임상검사와 약 복용 등의 염증상태에 대한 진행 정도를 파악하고 보다 체계적인 분석이 이루어져야 할 것이며, 구강건강상태와 류마티스 관절염의 관련성에 관한 양방향성 연구가 활발히 진행되어 두 질환 사이의 명확한 매커니즘이 규명되어야 할 것이다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제31권6호
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• pp.59-69
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• 2015

최근 들어 집중호우로 인한 산사태 및 토석류 피해가 종종 발생하고 있다. 이에 따라 산사태 재해 예측에 관한 연구 중 산사태 민감도 분석과 토석류 위험도 분석 관련 연구는 활발하게 진행되어 왔지만, 사면 지역에 적용하기 적합한 전이 분석 관련 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 판별분석과 로지스틱 회귀 분석과 같은 통계적 방법을 이용하여 실제 토석류가 발생했던 지역에서 추출한 지형학적 인자, 지질학적 인자 등을 토대로 토석류 전이규준을 제시하였다. 10개의 지형학적 및 지질학적 인자가 독립변수로 사용되었으며 실제 466개소(비전이: 228개소, 전이: 238개소)의 토석류 비전이 및 전이 데이터가 수집되었다. 우선, Fisher의 판별 분석이 수행되었으며, 수행 결과 실제경우와 91.6%의 분류 정확도를 보였다. 하지만 전이와 비전이 두 그룹간의 공분산 동질성이 만족되지 않았으며 또한 독립변수들이 정규분포를 보이지도 않았다. 두 번째로 이항 로지스틱 회귀분석이 수행되었으며, 분석 결과 92.3%의 분류 정확도를 나타냈으며 모든 통계적 조건들도 유의하게 나타났다. 따라서 이항 로지스틱 회귀 분석을 이용한 전이 규준은 토석류 재해 발생 여부를 예측하는데 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제16권1호
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• pp.77-85
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• 2016

본 연구에서는 소산 및 전투시설의 복토를 통한 방호성능 보강 정도에 대한 수치적인 판단근거를 제시하였다. 먼저 지근탄보다 직격탄의 피해가 더 크며 이를 방호기준에 적용해야 함을 폭발실증시험을 통해 확인하였다. 지근탄과 달리 직격탄의 경우 신관의 작동특성을 고려할 때 복토에 의한 방호가 중요하다. 복토를 위한 수치모형 제시를 위해 현장실사를 통해 방호시설 제원을 확보하고 이를 복토 물성치의 불확실성과 함께 고려하여 유한요소해석을 통한 방호성능 충족여부를 판단하였다. 해석결과를 토대로 로지스틱 회귀분석을 수행하여 복토를 통한 방호성능 보강을 위한 수치적 판단근거를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 수치모형은 접적지역 내 소산시설 및 전투시설의 방호성능 보강정도 판단에 활용될 수 있다. 향후 폭발효과가 구조체에 미치는 요소에 대한 추가적 식별하거나 비선형 회귀모형을 이용한다면 보다 신뢰성있는 모델 제시가 가능할 것이다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제16권1호
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• pp.1-21
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• 2007

신용평점을 위한 부도예측의 분류 문제를 다루는데 있어서 통계적 판별분석 및 인공신경망 및 유전자알고리즘 등을 이용한 데이터 마이닝의 방법들이 일반적으로 고려되어왔다. 이 연구에서는 수리계획법을 응용하여 classification gap을 고려한 이단계 수리계획 접근방법을 신용평가에 적용하는 방법론을 제안하여 수리계획법을 통한 신용평가모형 구축의 가능성을 제시한다. 1단계에서는 선형계획법을 이용해서 대출 신청자에게 대출을 허가할 것 인지의 여부를 결정하게 되는 대출 심사 filtering으로의 적용단계이고, 2단계에서는 정수계획법을 이용하여 오분류 비용이 최소가 되도록 하는 판별점수를 찾는 과정으로 모형을 구성한다. 개인 대출 신청자의 데이터(German Credit Data)에 대하여 피셔의 선형 판별함수, 로지스틱 회귀모형 및 기존의 수리계획 기법들과의 비교를 통해서 제안된 모델의 성능을 평가한다. 이단계 수리계획 접근법의 평가 결과를 통하여 신용평가모형에의 적용가능성을 기존 통계적인 접근방법 및 수리계획 접근법과 비교하여 제시하고 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.324-328
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• 2008

금융산업에서 고객의 이탈비율은 기대수익에 영향을 미친다는 점에서 예측이 필요한 부분이며 최근 들어 정확한 예측을 통한 비용관리가 이루어지면서 고객 이탈을 예측하는 것이 중요한 문제로 떠오르고 있다. 그러나 보험 고객 데이터가 대용량이고 불균형한 출력 값을 갖는 특성으로 인해 기존의 방법으로 예측 모델을 만드는 것이 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 데이터를 처리하는 데 효과적으로 알려져 있는 Trust-region Newton method를 적용한 로지스틱 회귀분석을 통해 이탈고객을 예측하는 것을 주된 연구로 하며, 불균형한 데이터에서의 예측정확도를 높이기 위해 Oversampling, Clustering, Boosting 등을 이용하여 고객 데이터에 적합한 이탈 고객 예측 모형을 제시하고자 한다.