• 응용통계연구
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• 제35권5호
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• pp.603-617
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• 2022

2001년 9.11 테러 이후 미국은 테러와의 전쟁을 선포하면서 아프가니스탄과 이라크침공하여 단기간에 정규전 승리를 이끌었다. 하지만 이후 발생한 다수의 테러를 통제하지 못해 전후 국가 재건을 돕는 안정화 작전에 상당시간이 소요되면서, 전후 테러활동의 분석에 대한 관심이 높아지게 되었다. 본 연구에서는 시공간 종속성을 반영하는 베이지안 계층 모형을 이용해 2003년부터 2010년까지 이라크에서 발생한 테러 자료를 기반으로 시·공간 요인, 자치구별 인구·종교와 같은 예측 변수들과 자치구별 테러 빈도수와의 관계를 분석하고, 2011년의 테러 위협을 예측하였다. 이렇게 구한 예측치를 바탕으로 해당지역 담당 군 지휘관이 효율적인 부대 배치를 통해 테러방지에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제23권4호
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• pp.627-641
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• 2012

본 연구는 다차원 분할표 형태로 정리된 범주형 자료가 결측치나 무응답을 가지고 있을 때 주어진 자료를 가장 잘 설명하고 예측의 정확도를 높일 수 있는 모형의 추정과 모형의 선택 문제를 다루었다. 무시할 수 없는 무응답 (non-ignorable non-response)체계하에서 최대우도 추정에서 발생할 수 있는 변방값 문제를 해결하기 위하여 계층적 베이지안 모형을 고려하였다. 또한 모형 적도를 높이기 위한 변수 조합을 찾는 모형 선택의 문제를 함께 다루었다. 베이지안 접근하에서 모형 선택의 문제를 다루기 위하여 베이즈 인자 (Bayes factor)를 모형 선택의 기준으로 이용하였다. 제시된 방법은 2004년 실시된 우리나라 국회의원 선거를 앞두고 수행된 여론조사 데이터를 이용하여 실증분석을 수행하였다. 분석결과 무시할 수 없는 무응답 체계하에서 설명변수로 투표참여여부를 이용하는 것이 가장 적합한 모형으로 판명되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.206-206
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• 2016

최근 기상변동성 증가 및 기후변화로 인해 기존 한반도의 기상패턴과 다른 이상강우 현상이 증가하고 있다. 이러한 변동성 증가는 수자원 계획을 수립하는데 있어 불확실성을 가중시키기고 있다. 이러한 점에서 수문 시계열의 변화양상을 효과적으로 인지할 수 있으며, 유역단위에서 일관된 변화를 평가할 수 있는 변동성 분석 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존 변동성 분석방법에 계층적 베이지안(Hierarchical Bayesian) 기법을 연계하여 유역단위에서 변동점 해석을 위한 모형을 개발하였다. 한강유역의 30년 이상의 강우 자료를 활용하여 연강우량 자료를 구축하였으며, 본 연구를 통해 개발된 모형의 적합성을 평가하였다. 분석결과, 약 2000년대를 기준으로 강우의 변화 양상을 확인할 수 있었으며, 과거에 비해 강우의 증가 특성을 효과적으로 평가할 수 있었다. 이와 같은 수문기상자료에 대한 변동성 분석은 미래에 발생 가능한 홍수나 가뭄과 같은 사상을 모의함에 있어 효율적으로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.499-511
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• 2019

본 연구의 선행 연구에서는 1~3차에 걸쳐 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램을 개발하여 현장에 투입하며 교육 효과를 CT창의성과 CT인지력으로 나눠 검증하고 교육 프로그램을 개선해왔다. 본 연구에서는 이러한 선행 연구 결과를 바탕으로 연령과 CT사고력 하위 요소를 매개 변수로 사용하여 계층적 베이지안 추론 모델링을 실시하였다. 그리고 그 결과를 바탕으로 중 고등학교에서 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 효과를 예측하고 향후 투입할 중 고등학교의 퍼즐 기반 컴퓨터과학 교육 프로그램의 주요 개선 항목과 개선 방향을 제안하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제15권4호
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• pp.138-150
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• 2012

본 연구는 시공간분석을 이용하여 주요 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증과 총의료이용에 있어 지역별 외래의료이용 차이를 살펴보았다. 분석자료는 보건복지부와 한국보건사회연구원에서 발간하는 1996, 1999, 2002, 2005, 2008년 환자조사 자료를 이용하였으며 분석방법으로는 베이지안 계층적 시공간모형(bayesian hierarchial spatio-temporal model)을 이용하였다. 이때 지역의 공간적 상관성은 convolution CAR 모형을, 시간적 상관성은 Ornstein-Uhlenbeck 방법을 적용하여 분석하였다. 분석결과 질환별로 의료이용에 있어 지역적 차이가 존재하였다. 총의료 이용의 경우 시 군지역보다 대도시인 구지역에서 높은 상대위험비를 보인반면, 만성질환인 고혈압, 당뇨병, 관절증은 총의료이용과는 달리 강원도, 충청남북도, 전라남북도, 제주도 등 농어촌 지역에서 전국평균보다 높은 의료이용(상대위험비)을 보였다. 특히 고혈압은 부산경남 해안가 지역과 강원, 경기, 경북, 충청남도, 전북 등에서 높은 의료이용을 보였고, 관절증은 경기, 강원 일부와 충북, 충남, 전북, 전남, 경북, 경남지역 등에서, 당뇨병은 경기, 서울, 부산, 전라남북, 충청일부 지역에서 상대적으로 높은 의료이용을 보였다. 본 연구는 기존 연구와는 달리 공간적, 시간적 상관성을 고려함으로써 지역단위 분석시 공간적, 시간적 상관성을 고려하지 않음으로써 발생하는 통계적 오류를 최소화하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권5호
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• pp.1119-1131
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• 2016

Neyman-Scott 구형펄스모형 (Neyman-Scott rectangular pulses model; NSRPM)은 강우의 발생, 강우세포의 강우강도 그리고 지속시간으로 표현되는 점과정에 기초한 강우생성 모형으로, 기존의 구형펄스모형 (rectangular pulse model)과 비교해서 강우사상의 군집특성을 잘 반영하기 때문에 여러 연구에서 많이 사용되는 모형이다. 하지만 NSRPM의 매개변수를 추정하는데 있어서 모멘트를 이용한 여러가지 최적화 기법들은 그 계산이 복잡하고 또한 목적함수의 구성에 따라 추정값의 변동도 크게 나타난다. 이를 보완하기 위해서, 최근 누적강수량에 대한 근사적인 우도함수 (approximated likelihood function)와 이를 통해 NSRPM의 매개변수를 추정하는 방법이 소개되었다. 본 논문에선 이 근사적 우도함수를 바탕으로 계층적 베이지안 모형을 이용하여 NSRPM에 공간구조를 표현하고 이를 통해 강우생성 모형의 공간적 특성을 알아보고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제46권1호
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• pp.13-24
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• 2013

본 연구에서는 계층적 Bayesian 기법을 이용한 새로운 지역빈도해석 모형을 개발하는데 목적이 있으며 이를 통해서 신뢰성 있는 매개변수를 추정과 동시에 지역빈도해석 절차의 불확실성 평가를 용이하게 접근할 수 있도록 하였다. 본 연구에서 제안되는 계층적 Bayesian 기반 지역빈도해석 모형(HBRFA)의 적합성을 평가하기 위해서 모의실험을 수행하였다. 즉, 10개의 모의 관측소를 대상으로 Monte-Carlo 모의를 통한 평가를 수행하였으며 전체적으로 HBRFA 모형이 기존 L-모멘트 방법에 비해 편의를 줄여주는 것으로 평가되었다. 특히 재현기간이 증가될수록 편의가 두드러지게 감소되는 것을 확인할 수 있었다. 전라북도의 6개 강우지점을 대상으로 HBRFA 모형과 기존 L-모멘트 기반 지역빈도해석 결과를 비교하였다. 계층적 Bayesian 모형의 특징을 평가하고자 매개변수의 Shrinkage 과정을 정량적으로 도출하여 제시하였으며 추정된 지역확률강수량이 기존 L-모멘트 기법과 유사한 결과를 갖는 것을 확인할 수 있었다. 더불어 빈도별 확률강수량의 불확실성을 정량적으로 제시할 수 장점을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제26권2호
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• pp.267-280
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• 2013

최근 한국 사회에서 경제적, 정치적, 사회적 이슈가 되고 있는 대학 등록금의 경제적 부담에 영향을 미치는 요인들에 대한 분석을 위하여 통계청에서 실시한 '2010년도 사회조사'에서 수집된 자료를 기반으로 지역을 계층으로 하는 베이지안 계층모형을 이용한 분석을 수행하였다. 등록금의 70% 이상을 부모님이 지원하는가에 대한 이항 반응변수에 대하여 계층적 프로빗 모형을 설정한 후 설명변수들에 대한 요인분석을 실시하여 설명변수를 압축하고 마코브체인 몬테칼로 기법을 적용하여 모수를 추정하였다. 자료의 분석 결과, 많은 지역에서 소득과 정신적 스트레스 요인이 부모님의 등록금에 대한 경제적 지원과 유의한 관련이 있음을 보여주었다. 소득이 높은 부모일수록 자녀의 대학 등록금을 지원하며 부모로부터 경제적 지원을 받는 학생일수록 정신적 스트레스를 덜 받는 것으로 나타나 부모의 소득이 자녀의 정신건강에 유의한 영향을 미침을 보여 주었다. 반면에, 성별, 생활건강, 학교 만족도는 대부분의 지역에서 부모님의 등록금 지원과 유의한 관련이 없었다. 스트레스 또는 소득과 부모님의 지원에 대한 지역별 차이를 보면, 강원도 지역 학생들이 부모님의 지원이 낮을 경우 가장 정신적 스트레스를 많이 받는 것으로 나타났으며 소득이 많을수록 부모님의 지원 가능성이 높아지는 경향은 지방 행정도에 비하여 대도시에서 더 뚜렷하게 나타남을 알 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권2호
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• pp.327-337
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• 2017

조사를 통한 자료생성은 시간과 경제적인 제약이 많고, 조사 방법 및 특성에 따라 자료의 질이 결정되며, 수집된 조사정보를 통계정보로 활용하기까지 오랜 시간이 소요된다. 이와 같은 어려움을 줄이고자 조사 표본설계 단위 보다 작은 지역 또는 다른 영역에 대한 자료를 기존에 조사된 자료 및 행정자료를 이용하여 추정하는 소지역추정 통계방법 활용 연구는 꾸준히 진행되고 있다. 따라서 본 논문에서는 소지역추정기법을 이용하여 인간이 기본적인 삶을 영위하는데 반드시 필요한 필수재이며, 동시에 우리나라에서 투자재로서의 특징을 나타내는 주택과 관련하여, 요즈음 새로운 주거형태를 차지하는 전세와 월세 지수에 모형기반 소지역추정기법을 적용하고자 한다. 적용된 소지역추정 모형은 회귀모형 추정법, 계층적 베이지안 추정법, 시-공간적 추정법이며, 분석결과 전세와 월세에서 시-공간적 추정모형이 가장 효율적인 것으로 나타났다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권1호
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• pp.39-47
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• 2017

현재 국내에는 무인 관측소인 AWS를 포함하여 많은 지상 강우 관측소를 통해 강우 데이터를 생성하고 있으며, 최근 국토해양부에서는 국내 최초로 대구 비슬산에 이중편파 강우레이더를 설치하여 운영 중에 있으며 이를 통해 전국적으로 강우강도와 강우의 분포를 추정하고 있다. 일반적으로 AWS의 경우 실제 지면에 내린 강우량을 직접 측정하므로 실제 강우량과 근사한 값을 갖지만 AWS의 개수가 적어 강우의 공간분포를 확인하기에는 불충분하다. 반면에 레이더의 경우 광범위하게 측정할 수 있으나 강우 강도와 반사율의 관계식을 통해 강우량을 측정하기 때문에 실제 지면에 내린 강우량과 는 다소 차이가 있을 수 있다. 본 논문에서는 시간적 공간적 강우강도 및 분포를 확인하는데 이점이 있는 레이더 강우 자료와 실제 강우량과 근접한 지상 관측소에서 측정한 강우자료를 사용하여 두 자료에 대한 선형모형을 적용하고, 이 선형모형으로 설명되지 않는 오차에 대해서 공간구조를 가정하여 AWS의 강우자료가 없는 지역의 지상강우량을 추정하여 지상 강우 필드를 생성하였다.