• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
• /
• pp.300-300
• /
• 2022

가뭄 취약성은 다양한 평가 요소가 반영되는 다기준 구성으로 개념화될 수 있으며 관련하여 수반되는 영향을 집계하여 측정해야 하므로 여러 변수가 제공하는 정보를 통합해야 한다. 따라서 가뭄 취약성 평가의 일반적인 절차에는 (1) 고려할 변수 선택, (2) 가중치 체계 정의 및 (3) 변수 집계가 포함된다. 여기서 가중치 산정은 평가결과에 막대한 영향을 미칠 수 있는 중요한 과정이다. 각 평가 요소는 내재된 의미가 다르기 때문에 모두 동일한 가중치를 가지고 있다고 가정 할 수 없다. 따라서 각 평가 요소별로 영향력을 가늠하는 가중치를 찾는 것이 다기준 평가에서 주요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 밭 가뭄 취약성 평가를 위한 평가 요소의 자료로부터 각 요소를 통계적 기법으로 분석하여 평가 결과에 반영함으로써 주관적인 가중치를 적용하는 평가기법에 따른 편향 가능성을 해소하고자 한다. 객관적 가중치 산정기법인 Entropy, PCA 기법을 적용하였다. 평가 결과는 가중치 산정기법에 따라 차이가 발생하였으며 특히 Entropy 가중치의 경우, 다른 방법에 비하여 차이가 많이 나타났으며 이 같은 차이는 Entropy 가중치 산정기법상 정보의 변화량이 많은 평가인자에 과도한 가중치가 반영된 결과로 판단된다. 본 연구에서 제시한 밭 가뭄과 연관되는 지표를 적용하여 가뭄취약성을 평가하는 방안은 각 지역에 내재된 밭 가뭄취약정도를 파악하여 사전에 대응하기 위한 정책 수립 등에 기여할 수 있다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
• /
• 제7권2호
• /
• pp.53-69
• /
• 2006

표본조사에서 가중치는 설계 단계와 분석 단계에서 만들어지고 부여될 수 있다. 설계 단계의 가중치는 추출확률이나 응답률 등과 같은 표본 데이터 획득 지표에 관련되어 있고 분석 단계의 가중치는 모집단 수치나 다른 보조 변수정보 등과 같은 외적인 정보와 관련되어 있다. 그리고 최종가중치는 설계 단계의 가중치와 분석 단계의 가중치의 곱으로 만들어진다. 이 논문에서는 분석 단계에서 부여되는 가중치에 초점을 맞추어 가중평균으로 모평균을 추정할 때 가중평균에 포함된 가중치가 모평균 추론에 미치는 영향을 고찰하였다. 유한모집단에서 각 조사단위에 조사변수와 가중치가 쌍으로 있고 표본추출확률이 균등한 경우를 가정하였다. 이러한 조건에서 가중평균의 편향과 평균제곱오차를 구하여 가중평균은 모평균의 편향 추정량임을 보였고, 편향의 방향과 크기는 조사변수와 가중치의 상관관계로 설명할 수 있음을 보였다. 즉, 만일 가중치와 조사변수가 양의 상관관계가 있으면 가중평균은 모평균을 과대 추정하게 되고, 만일 음의 상관관계가 있으면 모평균을 과소 추정하게 된다. 그리고 두 변수의 상관계수가 크면 편향은 증가한다. 가중평균에 대한 이론적인 수식 유도와 함께 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 검토하기 위하여 모의실험을 실시하였다. 모의실험에서는 상관계수가 -0.2과 0.6사이에 있는 9개의 가중치를 생성하였고, 표본수는 100부터 400까지 고려하여 편향의 크기와 평균제곱오차의 크기를 수치적으로 구하였다. 하나의 결과로써 상관계수가 0.55이고 표본수가 400인 경우에 가중평균의 편향의 제곱이 평균제곱오차에서 차지하는 비율은 무려 82%에 이르는 것으로 나타났는데, 이는 가중평균의 편향이 어떤 경우에는 매우 심각할 수도 있음을 보여주는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
• /
• pp.868-871
• /
• 2021

기후, 경영, 경제 등 여러 분야의 회귀분석에서 설명변수가 반응변수에 일정 시차를 두고 영향을 미치는 경우들이 많다. 하지만 지금까지 대부분의 회귀분석은 설명변수가 반응변수에 즉각적으로 영향을 미치는 경우만을 가정하고 있으며, 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 탐색하는 연구는 거의 이루어지지 않았다. 그러나 보다 정확한 회귀분석을 위해서는 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 것이 중요하다. 본 논문은 회귀분석 데이터가 주어졌을 때 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악하는 딥러닝 모델을 제안한다. 제안하는 딥러닝 모델은 설명변수의 과거 값들 중 어떤 값이 현재 반응변수에 가장 큰 영향을 미치는지를 노드 간 가중치로 표현하고, 회귀모델의 오차를 최소화하는 가중치를 탐색한다. 훈련이 끝나면 이 가중치들을 사용하여 각 설명변수와 반응변수 간에 존재하는 시차를 파악한다. 실험을 통해 제안 방법은 시차를 고려하지 않는 기존 회귀모델에 비해 시차까지 고려함으로써 오차가 1/100 수준에 불과한 더 정확한 회귀모델을 찾을 수 있음을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권6호
• /
• pp.254-259
• /
• 2013

중력 방향에 대한 가중치를 적용한 3축 가속도 센서 데이터를 낙상 특징 변수로 사용해서 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model; HMM)에 적용한 새로운 낙상 인식 알고리듬을 제안한다. 기존에 낙상인식에 많이 사용되는 변수인 3축 가속도의 벡터 합(Sum Vector Magnitude, SVM)과 새롭게 정의한 변수인 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합(Gravity-weighted Sum Vector Magnitude, GSVM)를 포함한 다섯 가지 낙상특징변수를 은닉 마르코프 모델에 적용하여 낙상 인식률을 평가하였다. 실험을 통해 얻은 가장 좋은 결과는 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수를 적용한 결과이고 100% 민감도(sensitivity)와 97.96% 특이성(specificity)를 얻었다. 이것은 단순 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 민감도는 5.2%와 특이성은 4.5% 정도 향상되었다. 단순히 운동량만을 표현하는 3축 가속도의 벡터 합 변수에 비해 중력방향가중치를 적용한 3축 가속도의 벡터 합 변수가 낙상의 움직임에 대한 특징을 잘 표현하기 때문에 높은 인식률을 나타내었다.

• 응용통계연구
• /
• 제30권6호
• /
• pp.993-1004
• /
• 2017

표본조사에서는 추정의 정확성 및 정밀성 향상을 위해 흔히 층화추출법을 사용하며 층 내에서는 동일한 표본 가중치를 이용하여 표본을 추출한다. 그러나 실제 응답률은 관심변수 값에 영향을 받을 수 있기 때문에 주어진 동일한 가중치는 응답률을 반영하여 보정되어야 한다. 또한 관심변수가 연속형 보조변수와 선형 관계가 있고 보조변수를 기준으로 층이 나누어진 경우에는 층 내에서 동일한 가중치를 사용하는 것 보다 층을 세분화한 후 얻어진 가중치를 사용하는 것이 효과적일 수 있다. 본 연구에서는 응답률이 관심변수 자료 값의 지수함수이고, 관심변수가 보조변수와 선형 관계가 있을 때 정보적 표본설계 기법을 이용하여 추정의 정확성과 정밀성을 높이는 방법을 제안하였다. 또한 모의실험을 통하여 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
• /
• 한국조사연구학회 2003년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.19-28
• /
• 2003

가중치 조정은 표본추출 확률의 역수로 계산된 기본 가중치 외에 보정승수를 곱해 줌으로써 추정단계에서 보조변수를 활용하여 추정치의 효율을 높이는 방법이다 가중치 조정의 대표적인 예로는 사후층화를 들 수가 있는데 이는 회귀추정의 특수한 경우이나 회귀추정보다 계산이 편리하여 실제로 많이 사용되고 있다. 이러한 경우 보조변수를 많이 사용하게 되면 보정승수가 지나치게 크거나 또는 지나치게 작아지게 되는 경우가 있는데 이렇게 되면 추정치의 편향(bias)이 커지게 된다. 본 연구에서는 적절히 추정치의 효율도 높이면서 편향을 줄이는 가중치 조정 방법을 제안한다. 또한 시뮬레이션을 통하여 제안된 추정치의 성질을 확인하였다.

• 한국공간정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국공간정보시스템학회 2007년도 GIS 공동춘계학술대회 논문집
• /
• pp.289-292
• /
• 2007

객체기반 영상분류를 위한 영상분할에 있어서 중요한 요소로는 분할축척(Scale), 분광 정보(Color), 공간 정보(Shape) 등이 있으며 공간 정보에 해당하는 공간 변수는 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)가 있다. 이들 가중치의 선택이 최종적으로 객체기반 영상분류의 결과를 좌우하게 된다. 본 연구는 객체기반 영상분류의 준비 과정이라 할 수 있는 영상분할에 있어서 다양한 가중치를 적용을 통하여 영상을 분할하였다. 영상분할을 위해 적용한 가중치는 10, 20, 30의 분할축척(Scale)과 분광 정보(Color)와 공간 정보(Shape)간의 가중치 조합, 공간 변수인 평활도(Smoothness)와 조밀도(Compactness)간의 가중치 조합을 사용하였다. 각 가중치 조합을 통하여 분할된 영상의 분석은 Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)을 이용하여 분석하였다. 각 객체간의 상관관계 분석을 위하여 Moran's I를 계산하였으며 분류된 지역의 동질성을 분석하기 위하여 객체 면적을 고려한 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)값을 계산하였다. Moran's I 가 낮은 값을 가질수록 객체 간의 공간상관관계가 낮아지므로 이웃 객체간의 이질성은 높아지며 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)이 낮은 값을 가질수록 지역간의 동질성은 높아지게 된다. Moran's I 와 객체 내부 분산(Intrasegment Variance)의 조합을 통하여 객체기반 영상분류 시 가장 높은 분류 정확도가 예상되는 밴드별 영상분할 가중치를 얻을 수 있다.

• 한국통계학회:학술대회논문집
• /
• 한국통계학회 2002년도 춘계 학술발표회 논문집
• /
• pp.13-18
• /
• 2002

이중추출(two-phase)접근방법 이용의 주목적은 관심변수와 보조변수사이의 관계를 이용해서 더 좋은 추정을 하고자 하는 것이다. 특히 이 방법은 층화, 무응답 문제에 적용하는 경우 상당히 효과적이다. 본 논문에서는 무시할 수 있는 무응답이 발생했을 때 이중추출기법을 이용해서 g-가중치와 응답확률을 각 단계별로 조정해줌으로써 무응답 보정추정량과 분산추정량을 구했다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제15권6호
• /
• pp.843-858
• /
• 2008

사업체 조사에서 사용되는 BLS 보정방법은 표본으로 선택된 사업체의 설계 가중치를 사후에 보정해 줌으로써 모집단의 대표성을 유지해 줄 뿐만 아니라 더욱 정확한 총계 추정을 가능하게 해준다. 일반적으로 BLS 보정은 설계가중치와 표본 틀(Sample frame)의 보조변수를 이용하여 정해지기 때문에 사용된 보조변수에 따라 보정인자의 결과 값이 다르게 된다. 본 논문에서는 보조변수가 있는 경우, 보조 변수가 없는 경우 그리고 다른 보조변수를 사용할 경우에 최종가중치가 어떻게 변하는지를 파악하기 위해 보조변수의 민감도를 살펴보았다. 본 논문에서 사용된 자료는 노동부의 2007년 매월노동통계 자료이다.

• 한국전산구조공학회:학술대회논문집
• /
• 한국전산구조공학회 2010년도 정기 학술대회
• /
• pp.226-229
• /
• 2010

본 연구에서는 데이터 저장의 질적 향상을 도모하는 XML 스키마 매칭의 효율적 활용방안을 제시하였다. 이를 위하여 매칭의 가중치의 변화에 따라 달라지는 정확도 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 데이터 마이닝 기법 중 하나인 의사결정나무 모델을 수립하였다. 수립모델을 응용하여 구현한 가중치 자동선정 모듈은 설명변수인 교량의 형식, 문서가 포함하고 있는 요소의 수, 문서를 작성한 회사 등의 값에 따라 의사결정나무 모델의 목표변수인 정확도뿐만 아니라, 가장 높은 정확도를 보일 수 있는 가중치까지 간접적으로 제안가능하다. 본 연구로 구현한 모듈을 통해 제안된 XML 스키마 매칭 가중치를 활용하면 그렇지 않은 경우에 비하여 약 10% 정확도 상승효과가 있음을 알 수 있었다.