• 응용통계연구
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• 제27권2호
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• pp.317-330
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• 2014

양극성 장애는 조증 삽화(manic episode)와 주요 우울삽화(major depressive episode)를 특징으로 하는 정신질환이다. 주요 우울삽화 시기에는 양극성 장애 환자들의 810%가 자살하는 것으로 알려져 있다. 그러므로 양극성 장애 환자를 치료할 때, 우울증상의 정도를 측정하는 것이 중요하다. 우울증상의 정도를 측정하기 위해 가장 많이 사용하는 검사법은 해밀턴 우울평가 척도(Hamilton depression rating scale)이다. 본 논문에서는 해밀턴 우울평가척도 점수를 이용하여 환자들의 치료 효과를 예측하기 위해 선형혼합효과모형(linear mixed effects model)과 전이모형(transition model)을 제시하였다. 예측을 위해 사용된 자료는 분당서울대학교병원을 방문하여 초진일 당시의 해밀턴 우울평가 척도 점수가 8 점 이상인 환자들의 정보를 사용하였다. 첫 조사시점부터 6개월, 12개월 후 세 차례에 걸쳐 관측된 해밀턴 우울평가 척도 점수를 선형혼합효과모형과 전이모형에 적합시켰다. 그 결과를 토대로 특정시점의 해밀턴 우울평가 척도 점수를 예측하였다. 첫 조사시점부터 6개월, 12개월 후의 해밀턴 우울평가 척도 점수를 사용해 선형혼합효과모형과 전이모형에 적합 시켰다. 이 모델들을 이용해 조사시점부터 24개월 후의 해밀턴 우울평가 척도 점수를 예측한다. 이 예측모델은 조사된 24개월 후의 점수와 예측된 24개월의 후의 점수를 비교하여 평가하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.473-473
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• 2021

새만금 유역의 하류 평야지대는 농업 관개 및 배수가 제수문의 영향을 받고 있으며, 상류 축산밀집시설에 따라 농업 비점오염원 유입이 수계 환경오염에 미치는 영향을 평가하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 새만금 유역의 하류 제수문을 대상으로 유역 모형과 전산유체역학 모형을 이용하여 유입, 유출 그리고 오염원 등의 영향을 분석하고자 한다. SWAT (Soil and water assessment tool)은 유역 모형으로 수문순환 및 비점오염원을 모의하기 위해 개발한 모형이다. CFD(Computational fluid dynamics)는 구조물을 설계하고 유체, 기체 등의 역학을 모의할 수 있다. SWAT 모형을 이용하여 농촌 소유역을 대상으로 하류 제수문 위치를 출구로 지정하여 수문을 모의하고 그 결과자료는 CFD에 입력할 수 있다. CFD는 하류 제수문 구조물을 설계하고 SWAT 모형의 수문자료를 입력하여 제수문의 유입 및 유출 영향을 평가할 수 있다. SWAT 모형 구축을 위해 2015-2018년까지 기상, 수위, 유량 관측자료를 수집하였으며, 보정기간과 검증기간은 각 2년이며, 모형 성능 검증에 사용한 적합성 평가 지수는 R² (Determine coefficient), RMSE (Root mean square error), 그리고 NSE (Nash-sutcliffe efficiency coefficient)를 사용하였다. 모형의 보정은 SWAT-CUP 자동보정프로그램을 사용하였으며, 모형의 보정지수는 NSE를 사용하였고, 1,000회 반복 수행을 통해 매개변수를 최적화하였다. CFD 모형은 제수문의 실제 규격을 바탕으로 동일한 구조를 고려하였으며, 수문조작을 고려하여 유입 및 유출을 모의하였다. 본 연구는 유역차원과 구조물 차원의 모델링을 연계하는 것으로 최근 기후변화에 따라 급격히 변화하는 유역환경에 대처할 수 있는 방안이 될 수 있을 것이며, 제수문 시설을 관리하는 기관에서도 합리적인 운영방안에 대한 기초자료로 기여할 수 있을 것으로 사료된다.

• 정보관리학회지
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• 제22권4호통권58호
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• pp.39-59
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• 2005

본 연구는 정보활용능력의 기준과 범위를 설정하여 평가영역 및 평가문항을 설계함과 동시에 대학생들의 현재 정보활용능력의 수준을 진단하고 분석하여 정보활용능력 개발을 위한 평가모형을 제시하는데 목적이 있다. 실증적인 연구를 위해 정보활용능력 웹 평가사이트를 설계하여 학부학생을 대상으로 정보활용능력을 측정하였다. 정보활용능력 구성영역을 통계적 요인분석을 통해 정보자원 영역, 정보요구 영역, 정보검색 영역. 정보분석 영역, 정보기술 및 표현 영역, 정보윤리 영역임을 밝혀내었고, 기초환경 요인, 자가진단 요인, 영역별 요인, 정보활용능력 총점 요인 및 문항분석을 통해 평가설계 요소와 평가절차, 영역별, 수준별 교육 및 평가지침을 제시하였으며, 이를 근거로 정보활용능력의 통합적 평가모형을 개발하였다.

• 환경정책연구
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• 제11권1호
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• pp.3-25
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• 2012

생태생태관광자원의 지속가능성을 평가하기 위해 생태관광과 관련한 전문가 집단 135명을 대상으로 설문조사하여 지속가능성에 크게 영향을 미치는 중요요인에 대한 가중치의 산정, 평가지표의 개발 및 수리적 평가모형을 정의하여 우포늪을 대상으로 평가를 실행하였다. 그 결과 현재 상태의 우포늪에 대한 지속가능성 등급수준을 확인하였으며, 등급수준의 상향을 위해 세부항목별 향상방안을 제시하였다. 본 논문은 우포늪을 대상으로 하였으나, 생태관광자원의 지속가능성 평가에 대한 구체적인 연구모형과 방법을 제시함으로써 보다 과학적이며 체계적으로 지속가능성을 평가할 수 있는 근거를 마련하였다는 점에서 의미가 크다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.135-144
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• 2003

본 논문은 인터넷 기업의 비즈니스몰에 정당한 평가를 위한 객관적인 기준을 분석 연구하는데 그 목적이 있다. 일반적으로 인터넷비즈니스몰의 평가모형은 재무적 요소나 트래픽 요소, 비계량적 요소 각각을 갖고 하는 평가가 수행되어왔다. 그러나 이중 어느 것 한 요인만을 중심으로 인터넷비즈니스몰의 가치를 판단하는 것은 옳지 않는 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 인터넷비즈니스몰 평가모형과 새롭게 연구되고 있는 계량적 요소와 비계량적 요소 모두를 고려해 평가하는 인터넷비즈니스몰의 평가모형을 살펴보았다. 계량적 평가모형은 기업간 상대적 우위뿐만 아니라, 평가요소간 가중치도 고려함으로써 비즈니스 모델에서 고객들이 중요하게 평가하고 있는 요인을 알 수 있다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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• pp.83-83
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• 2012

본 연구에서는 SWAT(Soil and Water Assessment Tool) 모형을 이용하여 토양수분과 유출량을 이용한 미래 기후변화에 따른 유역수문에 미치는 영향평가를 실시하였다. 미래 기후변화 영향평가는 용담댐 유역 ($930km^2$)을 대상으로 수행하였다. 모형의 검보정은 유출 3개 지점(용담, 동향, 천천)에서 2004~2008년으로, 토양수분 5개 지점(장수, 안천, 천천, 계북, 부귀)에서 2004~2008년으로 실시하였다. 모형의 적합성과 상관성을 판단하기 위하여 Nash-Sutcliffe 모형효율을 사용하였다. 미래 기후변화 시나리오는 IPCC (Intergovermental Panel on Climate Change)에서 제공하는 SRES (Special Report on Emission Scenarios) A1B, B1 기후변화 시나리오의 MIROC3.2 hires 모델의 결과 값을 이용하였다. 유역 규모의 기후자료 생성을 위해 추계학적 일 기상자료 생성 모형인 LARS-WG (Long Ashton Research Station - Weather Generator)를 사용하여 2040s (2020~2059년)와 2080s (2060~2099년) 기간에 대하여 강수와, 최고온도, 최저온도에 대하여 상세화하였다. 추후 토양수분의 변화를 통한 수문 영향 평가와 미래 기후변화 시나리오에 따른 수문 거동을 알아 볼 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2012년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.440-443
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• 2012

도시지역의 도로, 교량 및 주차장과 같은 포장지역은 작은 면적이지만 강우 시 다른 토지이용에 비해 강우 유출량이 높고, 상수원인 하천의 종 및 횡방향으로 존재하기 때문에 직접적인 오염 원인으로 작용하고 있다. 이에 대한 대책으로 최적관리기법(Best Management Practices, BMP) 또는 저영향개발(Low Impact Development, LID)과 같은 관리 방안을 적용하여 강우에 의해 발생되는 강우유출수와 비점오염물질을 동시에 저감하는 방안이 연구되고 있으나, 모델링을 통한 비점오염물질 배출량의 정량화와 저감시설의 성능평가에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 주차장 지역에서 발생하는 비점오염물질의 배출량 모의 가능성을 평가하기 위해 국내 외에서 강우유출수의 모의와 저감시설의 성능평가에 많이 사용되고 있는 MUSIC(Model for Urban Stormwater Improvement Conceptualization) 모형과 SWMM(Storm Water Management Model) 모형을 이용하여 강우유출수 수문 수질 모의를 실시하여 각 모형의 적용성을 평가한 결과, 두 모형 모두 총 유출체적 오차가 ${\pm}6%$ 이내로 수문모의에 대한 적용성이 우수하게 나타났지만, 수질의 경우 SWMM 모형이 MUSIC 모형에 비하여 오염물질의 배출량을 실측치와 가깝게 모의함으로서, 결과적으로 대상지역에 대해 SWMM 모형이 MUSIC 모형에 비해 주차장의 초기우수현상을 더 잘 재현하는 것으로 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제56권9호
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• pp.563-574
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• 2023

최근 기후변화로 인해 유역의 기상자료에 대한 반응이 달라지고 있어 강우-유출 모의에 대한 연구는 중요해지고 있다. 아울러 최근 기계학습 기법에 대한 높은 관심으로 이를 통한 강우-유출 모의 역시 활발하게 증가하고 있으나 기계학습 모형이 전통적으로 사용되어온 개념적 모형에 비해 활용성이 높은지는 아직 확실치 않다. 본 연구에서는 개념적 모형인 GR6J와 기계학습 모형인 Random Forest 성능을 한국 전역의 38개 계측 유역에 대해 계측 유역 예측기법과 미계측 유역 예측기법을 이용해 평가하였다. 먼저 계측 유역 적용기법 평가를 위해 각 모형을 관측 일 유량자료에 학습시키고 분리된 평가기간에 대한 모의성능을 비교하였다. 이후 미계측 유역 모의성능 평가를 위해 인접성 기반 지역화 방법을 Leave-One-Out Cross-Validation (LOOCV)을 이용해 평가하였다. 그 결과 계측 유역 평가에서는 Random Forest 기법이 GR6J 모형보다 일관되게 높은 성능을 보였다. 학습된 데이터를 출력 값으로 재생산하도록 구조화되어 있는 기계학습 기법이 개념적 이론을 통한 모형보다 높은 재현성을 갖기 때문으로 판단된다. 하지만 Random Forest 모형의 성능은 미계측 유역의 예측기법으로는 재현되지 않았고 GR6J 모형보다 성능이 더 낮은 것이 확인되었다. 본 연구는 기계학습 모형은 계측 유역의 유출예측에는 적용성이 높을 수 있으나 미계측 유역에 대한 적용가능성은 전통적인 개념적 모형보다 낮을 수 있음을 제시한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권6호
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• pp.1207-1216
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• 2015

본 연구는 기업신용평가모형 중 재무모형을 개발하는데 있어 여러 조건들의 기준값을 변화시킴에 따라 모형 성능이 어떻게 달라지는지 확인하고 자료의 특성에 맞는 조건을 제안하는데 목적이 있다. 기준값의 변화에 따른 모형의 성능은 정확도비를 기준으로 측정하고, 반복적인 절차를 간편하게 하기 위해 SAS/MACRO를 활용하였다. 재무비율을 구간에 따라 점수화한 신용평점모형과 유의한 재무비율로 로지스틱 회귀모형을 사용한 부실예측모형으로 구성되는 재무모형에서 기준값의 변화에 따른 성능 비교 결과, 부실예측모형이 신용평점모형보다 좋은 것으로 나타났다. 기업규모에 따른 특성비교에서는 재무제표의 신뢰도가 높고 비재무적인 요소에 영향을 적게 받는 대규모 기업에서 모형의 성능이 좋을 뿐만 아니라 재정학적인 의미가 뛰어난 통계모형이 만들어지는 것을 확인할 수 있었다. 규모가 작아질수록 부실예측모형과 신용평점모형의 성능 차이가 커지는 것과 이상값이 많아져서 모형의 안정성이 떨어지는 것을 알 수 있었다.