• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.364-378
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• 2008

Data Envelopment Analysis(DEA) 모형은 다수출력/다수입력을 갖는 IT중소기업 정부자금지원정책 성과평가에 활용가능하다. DEA효율성지수의 정확성 제고를 위해 기업역량을 반영한 외생고정변수를 DEA모형에서 고려할 수 있다. 또한, 다수 DEA기본모형과 확장모형을 활용한 성과평가를 시도함으로써, 단일 DEA모형에 의존하는 성과평가의 한계를 완화할 수 있다. 본 연구는, IT중소기업 정부자금지원시점에서의 기업자산, 매출액, 종업원수를 외생고정변수로 갖는; 1)DEA자료구조 정립; 2)DEA기본모형과 확장모형 수립; 3)실증자료를 이용한 사례분석을 예시한다. DEA기본모형으로 CCR, BCC, Super-efficiency모형, DEA확장모형으로 비제어변수(noncontrollable variables), 비자유변수(nondiscretionary variables)를 갖는 모형을 수립한다. DEA모형 비교 및 Analytic Hierarchy Process(AHP) 가중치를 이용한 통합 활용절차가 설명된다. 모수 비모수분산분석에 의한 기술분야별 DEA효율성지수로써의 성과유의차를 판정한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.3139-3147
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• 2015

'자살'은 다양한 원인들이 존재하지만 자살생각을 넘어선 자살시도는 곧 청소년 사망과 직결되기 때문에 예방차원의 대안모색이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 우리나라 청소년들의 자살시도에 영향을 미치는 요인을 파악하여 청소년들의 자살시도예측요인을 규명하고 더 나아가 청소년 자살예방프로그램 개발 시 기초자료를 제공하고자 한다. 조사대상은 '2013년 청소년 건강행태 온라인조사'대상자인 중 고등학생 72,435명(남학생 36,655명, 여학생 35,780명)이며, 통계분석은 SPSS 21.0프로그램을 활용하였다. 자료 분석은 가중치를 적용하여 백분율을 산출하였고, 인구학적 특성및 건강행태, 자살시도와의 관련성 등은 복합표본 카이제곱검정, 자살시도에 영향을 미치는 요인은 복합표본 로지스틱 회귀분석을 실시하였다. 본 연구결과 자살시도 경험은 중학생 7.3%, 일반계고등학생 3.5%, 특성화고등학생 5.5%로 중학생들의 자살시도가 유의하게 높았다. 자살시도에 영향을 주는 요인은 남녀 공통적으로 승산비가 가장 컸던 변수로 '슬픔과 절망'이었고, 그 외 약물경험, 음주경험, 체중조절, 폭력피해 등이 자살시도 예측변수로 확인되었다. 한편 남녀 자살시도 예측요인으로 차이가 났던 변수는 남학생의 경우 '거주형태'였고, 여학생의 경우는 학교성적으로 확인되었다. 즉 남학생의 경우 보육시설에 거주하는 학생이 가족과 함께 사는 학생에 비해 자살시도 승산비가 약 4배 높았고, 여학생의 경우 학교성적이 낮은 여학생이 성적이 좋다고 응답한 여학생에 비해 자살시도 승산비가 1.309배 높게 나왔다. 따라서 추후 청소년 자살예방프로그램 개발 시에는 남녀 공통적으로 나타난 자살시도에 영향을 주는 변수와 차이가 났던 변수를 고려하여 성별을 고려한 청소년 자살예방프로그램을 개발할 필요가 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권3C호
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• pp.307-314
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• 2003

일반적으로 화자와 같이 중요하게 인식되는 객체를 시퀸스 전체에서 높은 우선순위를 부여한다. 그러나 다중 객체 동영상 부호화에서 각 객체의 중요도는 시퀸스 전체에서 일관적이지 않고 프레임마다 변화되므로 시변적으로 중요도를 변화시킬 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 독립적 율제어 알고리즘과 정적 파라미터들인 객체 중요도 또는 우선 순위와 목표 PSNR, 가중치 왜곡에 따라 각 객체에 QP를 할당하는 포괄적 율제어 알고리즘을 설명하고 정적 파라미터 중 우선 순위는 카메라 인터페이스를 통해 인간의 시각적 관심도 또는 중요도에 따라 동적 파라미터로 적용하며 목표 PSNR 및 가중치 왜곡은 객체의 크기, 움직임, 왜곡의 세 변수를 기준으로 비율적으로 나타내어 가중치 왜곡 제어와 우선 순위 기반 제어 알고리즘에 적용하여 비트율 분배의 효율을 높이고 있다. 결과로서 중요도가 적은 객체에 대해서는 매우 적은 비트를 할당받게 하며 시각적 중요도가 높은 객체에 대해서는 많은 비트를 할당받게 한다. 또한 화질이 적정 수준으로 안정되는 안정화 시간도 15 프레임 이내로 줄어드는 효과를 보였다 PSNR의 측면에서도 다른 기법에 비해 평균레벨에서 2㏈ 이상 높아지는 결과를 얻어서 인간과 결합한 내용기반 부호기가 다중객체 통영상 부호기에 효과적으로 사용될 수 있음을 제시하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.915-923
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• 2007

최근 들어서 병원에서도 일반 기업에서와 같이 CRM 시스템의 구축 및 운용 사례가 늘고 있다. 이러한 현상은 병원의 경영환경에도 경쟁구도가 자리 잡기 시작했고, 의료서비스 시장에서의 중심축이 공급자 중심에서 수요자중심으로 옮겨가고 있기 때문이다. 이런 환경에서 병원의 CRM 시스템의 구축 및 운용 현황에 관심을 갖는 것은 당연하다 할 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 구축운영 중인 병원 CRM 시스템의 성과를 측정하기 위한 분석 방법에 대해서 연구하였다. 이를 위해 선행 연구를 통한 CRM의 성공 요인을 도출하고, 실증분석을 통해 요인 분석의 타당성을 분석하였다. 요인의 타당성 분석을 위해 AMOS 구조모형 분석 방법을 실시하여, 요인 분석 결과의 유의성을 높혔다. 요인 분석 결과 도출된 요인의 중요성의 측정을 위해서는 요인 간 중요도를 측정할 수 있는 AHP 기법을 적용하였다. 이는 요인의 분류 외에는 측정변수의 가중치 등의 주요 정보를 제공하지 못한다는 요인 분석 방법론의 단점을 보완하기 위함이다. 결과적으로 본 연구를 통해서 병원의 CRM 시스템의 운용 성과를 측정하기 위한 주요요인 도출과 가중치 분석을 통해 병원의 고객관리시스템의 운용 성과를 합리적으로 측정할 수 있는 지표를 제공하였다.

• 해양환경안전학회지
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• 제25권2호
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• pp.178-188
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• 2019

충돌 피항 동작은 선박 간 끊임없이 영향을 주고받는다. 특히 다수의 선박이 조우하는 경우, 상대 선박의 피항 의도를 파악하고 서로에게 얼마나 영향을 미치는 지를 파악하는 것은 어려운 일이다. 이를 위해 분산 확률 탐색 알고리즘이 제안되었다. 분산 확률 탐색 알고리즘은 이웃 선박과 반복적인 메시지 교환을 통해 비용을 가장 크게 낮출 수 있는 코스를 탐색 후 확률과 제한 조건에 따라 기존의 코스를 유지할지 아니면 새로운 코스를 선택할지를 결정한다. 그러나 분산 확률 탐색 알고리즘에 사용된 파라미터가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 증명되지 않았다. 본 논문에서는 분산 확률 탐색 알고리즘의 파라미터와 가중치가 충돌 피항에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 또한 타선과의 피항 거리를 조절하기 위한 충격 흡수 영역을 소개한다. 실험 방법은 두 선박이 조우할 수 있는 세 가지 상황, 즉 정면에서 조우하는 상황, 횡단하는 상황, 추월하는 상황에 파라미터와 가중치의 변수들을 조합하여 실험을 진행하였다. 각 상황 당 8,000회, 총 24,000회의 실험이 진행되었다. 실험 결과 모든 실험에서 한 건의 충돌도 발생하지 않았다. 선박이 목적지에 큰 가중치를 줄 경우, 즉 이기적인 행동을 할 경우, 비용은 증가함을 보였다. 타선의 움직임을 더 길게 예측할수록 항행 거리, 메시지 교환 횟수는 작아지는 경향을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제30권4D호
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• pp.361-368
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• 2010

국가기간망 확충에 주력함에 따라 상당부분의 국가기간망 정체 구간이 해소되었다. 그러나 물류가 발생하는 교통물류거점 주변은 여전히 혼잡하여 물류의 기종점 간 통행시간은 크게 개선되지 않았으며, 이에 교통물류거점과 국가기간교통망 간 또는 교통물류거점 간 체계적인 연계교통망 구축을 위해 핵심 교통물류거점의 연계교통체계 구축계획이 수립되었다. 교통물류거점의 연계교통시설 사업의 우선순위 방법론은 기존의 방법론으로는 적용하기에 무리가 있으므로 본 연구에서는 연계교통시설 사업의 특수성인 거점의 특성을 계층구조 및 평가항목에 포함하고, 특정 거점 유형에 연계교통시설 사업이 집중되지 않도록 거점 유형 예산배분 비율을 설문함으로써 연계교통망 사업 우선순위를 분석하기 이전에 각 거점 유형별로 예산제약을 두었다. 또한, 2단계 평가방법에 따라 특정 거점에 연계교통시설 사업이 없는 경우에도 적용가능하도록 우선순위 방법론을 개발하였다. 설문을 통한 가중치 산출 결과, 사업 시행과 관련된 변수(D/C, 접근성 변동지수)에 높은 가중치가 부여되었으며, 그 다음으로 지역 낙후도가 높은 가중치를 나타냈다. 본 연구에서는 평가항목값을 이용한 우선순위를 도출하지는 못하였지만, 연계교통시설 사업의 투자정책방향을 설정하는데 유용할 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1125-1132
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• 2017

가뭄의 심도와 빈도가 강해지는 상황에서 가뭄예측을 위한 연구가 지속적으로 이루어지고 있으나 가뭄현상의 시간적 변동이 비선형적이며 복잡하여 단일 모형만으로 예측하기에는 한계가 있다. 이 연구에서는 기상가뭄지수인 표준강수지수 (SPI)와 세계기후지수, 날씨 관련 변수 등과 같은 다양한 설명변수들 사이의 관계를 설명할 선행 모형과 가법 모형을 먼저 구축한 후 앙상블 기법 중 확률 기울기 하강 (stochastic gradient descent; SGD) 방법을 이용하여 가중치를 설정하는 결합모형을 구축하였다. 우리나라 14개 지역에 대한 1954년 ~ 2013년 자료를 이용하여 모형을 구축하고 2014년 ~ 2015년 자료를 이용하여 모형의 성능을 비교하였다. 그 결과 14개 지역 중 8개 지역에 대하여 개별 모형에 비해 결합모형의 성능이 좋았으며 가뭄 예측이 개선되었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2006년도 학술발표회 논문집
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• pp.318-322
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• 2006

댐군 운영 문제는 여러 상충되는 목적 및 구성 요소들 간의 타협, 조정을 위한 다목적 특성을 갖고 있다. 본 연구의 목적은 댐군 연계 운영 문제에 대해 다기준 의사결정 기법을 적용하여 최선의 운영 계획을 수립하는 것이다. 이를 위해 순위선호(outranking) 관계와 유사기준(pseudo-criteria)을 기반으로 해서 여러 선호 대안을 선정하는 데 유용한 ELECTRE (ELimination Et Choice Translating REality)를 적용하고자 한다. ELECTRE IS는 주어진 후보 대안들 중에서 원하는 수의 대안을 선정하는 데 유용하다. 그러나 기존의 ELECTRE IS는 대안선정 과정에서 의사결정자에게 기준들의 가중치(weight), 유사기준판정 경계치(pseudo-criteria thresholds), 그리고 일치판정 기준비율(concordance level)의 매개변수에 대한 설정을 요구하고 이들의 설정 상태에 따라 도출되는 대안의 수가 달라질 수 있는 성질을 갖고 있다. 특히 일치판정 기준비율은 ELECTRE IS의 최종적인 순위선호 관계의 형성여부에 결정적 영향을 주어 매개변수의 아주 작은 변화에도 선정되는 대안의 수가 달라질 수 있다. 따라서 실제 ELECTRE IS를 적용하여 원하는 수의 대안을 선정하기 위해서는 일치판정 기준비율에 대한 반복적용이 불가피하다. 이에 본 연구에서는 CoMOM (Coordinated Multireservoir Operating Model)을 활용한 댐군 연계운영 시 제시되는 파레토 최적해 집합(Pareto set)중에서 최선의 파레토 최적해를 선정할 때 ELECTRE IS의 수학적 구현 모형을 활용할 것을 제안하고 그 방법론을 제시한다. 제안된 모형은 혼합정수계획모형으로서 ELECTRE IS를 적용하는 과정에서 일치판정 기준비율을 자동으로 도출하고, 궁극적으로 많은 반복 없이 원하는 수나 그에 근사한 수의 선호대안(핵심대안)을 도출할 수 있는 특징을 갖고 있다. 이 모형을 낙동강 수계의 댐군 연계운영 문제에 적용해 보고, 핵심대안을 효율적으로 도출할 수 있음을 보인다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.179-183
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• 2009

본 연구에서는 GCM 기후변화 전망 시나리오를 이용하여 유역단위의 기후변화를 추정하였다. 원시 GCM 시나리오를 지역화 시키기 위해서 인공신경망 모형을 사용하였다. GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수는 인공신경망의 잠재적 예측인자로 사용되었으며, AWS에서 관측된 강수량과 온도는 예측변수로 사용되었다. 원시 GCM 데이터는 CCCma(Canadian Centre for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 인공신경망 학습과정에서 사용된 기준시나리오(reference scenario)자료의 기간은 1997년부터 2000년까지의 데이터를 사용하였다. 인공신경망을 학습을 통하여 결정된 각 층사이의 가중치를 이용하여 이산화탄소 배출농도를 가정하여 생성된 CGCM3.1/T63 SRES B1 기후변화시나리오(project scenario)를 인공신경망의 입력값으로 하여 미래의 기온과 강수변화를 전망하였다. 신경망의 학습효과를 높이기 위하여 기온과 강수에 대한 평균 및 누적기간을 각각 일단위와 월단위로 설정하였다. 본 연구에서 사용된 인공신경망은 3층 퍼셉트론(다층 퍼셉트론)을 사용하였으며, 학습방법으로는 역전파알고리즘(back-propagation algorithm)을 이용하였다. 민감도분석을 통하여 선택된 예측인자는 소양강댐유역(1011, 1012소유역)에서의 인공신경망 예측인자로 활용되었으며, 2001년부터 2100년까지의 일 평균온도와 일 강수량의 변화경향을 추정하였다. 1011유역, 1012유역에서는 여름철의 온도변화경향이 겨울철에 비하여 높게 나타났다. 일 평균온도의 통계분석 결과 평균예측오차가 가장 적게 나타나는 지역은 1001유역으로 -0.08로 평균예측오차가 가장 적게 나타났으며, 인공신경망기법을 이용하여 스케일 상세화된 일 평균온도와 관측된 일 평균온도가 얼마나 잘 일치하는지를 확인할 수 있는 1012유역에서 CORR이 0.74로 가장 높게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제21권2호
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• pp.211-219
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• 2008

고객 로열티는 한 회사가 지속적으로 수익을 계속 창출하기 위해 매우 중요한 요소이다. 특히 카드사는 멤버쉽(Membership)에 가입한 회원 및 가맹점과의 고객 관계 관리(Customer Relationship Management: CRM)가 무척 강조되는 업종이기에 카드사에서 고객 로열티는 더욱 더 중요하게 다루어지고 있다. 본 연구에서는 A카드사의 로열티스코어 개발 사례를 다루고자 한다. A카드사에서는 이해하기 쉽고 활용하기 쉬운 모델 개발을 목적으로 카드업종의 특성을 반영 한 로열티 스코어를 개발하고자 하였다. 본 연구에서 제안하는 로열티 스코어 모델은 반응변수에 개별 변수 별 로짓모형을 적용하고 이들 모형에서 얻어진 카이제곱 적합도 통계량을 가중치로 고려하는 방법이다. 본 연구에서 제안한 모델은 모델에 대한 안정성 평가 결과 시간의 흐름에 따라 매우 안정된 결과를 보인다.