• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2004.05a
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• pp.705-717
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• 2004

본 연구는 '01.3.19-'03.11.21 까지의 국채 현 선물 장기간 데이터를 이용하여 두 변수간의 관계를 분석해 본 결과 두 변수가 상당히 높은 양(+)의 관계를 갖는 것으로 나타남. 변수간에 장기안정관계 즉 공 적분관계가 존재하는 것으로 나타나 오차수정모형 (ECM)을 통해서 분석을 시도했다. 두 기간 사이에 국채 현 선물 가격간의 관계 변화가 있었는지 알아보기 위해 실증분석 기간을 반분한 후 분석을 실시한 결과국채 선물의 현물에 대한영향력이 최근들어 더 커지고 있는 것으로 나타남. 두 변수간의 원인과 결과관계를 분석하기 위해 실시한 인과관계분석에서는 두 변수간에 통계적으로 유의한 인과관계를 발견할 수 없었다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.27 no.5
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• pp.717-729
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• 2014

Projection pursuit classification tree uses a 1-dimensional projection with the view of the most separating classes in each node. These projection coefficients contain information distinguishing two groups of classes from each other and can be used to calculate the importance measure of classification in each variable. This paper reviews the variable importance measure with increasing interest in line with growing data size. We compared the performances of projection pursuit classification tree with those of classification and regression tree(CART) and random forest. Projection pursuit classification tree are found to produce better performance in most cases, particularly with highly correlated variables. The importance measure of projection pursuit classification tree performs slightly better than the importance measure of random forest.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.21 no.1
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• pp.141-149
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• 2008

Recently we frequently analyze multivariate data with quite large number of variables. In such data sets, virtually duplicated variables may exist simultaneously even though they are conceptually distinguishable. Duplicate variables may cause problems such as the distortion of principal axes in principal component analysis and factor analysis and the distortion of the distances between observations, i.e. the input for cluster analysis. Also in supervised learning or regression analysis, duplicated explanatory variables often cause the instability of fitted models. Since real data analyses are aimed often at multiple purposes, it is necessary to reduce the number of variables to a parsimonious level. The aim of this paper is to propose a practical algorithm for selection of a subset of variables from a given set of p input variables, by the criterion of minimum trace of partial variances of unselected variables unexplained by selected variables. The usefulness of proposed method is demonstrated in visualizing the relationship between selected and unselected variables, in building a predictive model with very large number of independent variables, and in reducing the number of variables and purging/merging categories in categorical data.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1499-1503
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• 2009

본 연구에서는 저류함수모형과 Tank 모형, SSARR 모형을 이용하여 금강유역의 미호천 유역, 일본의 Kusaki 댐 유역, 베트남의 Ta Trach 유역에 대하여 홍수모의예측을 수행하고 그 효율성을 분석하였다. 연구에 적용된 강우-유출 모형에 대하여 Pattern Search, Genetic Algorithm 의 최적화 방법과 WSSR과 SSR의 목적함수를 이용한 매개변수 산정을 수행하였다. 최적화 방법을 적용할 때 매개변수 보정의 효율성 증대를 위하여, 보정과정 내에서 매개변수 간 상관성을 분석하고 이를 바탕으로 매개변수를 소군집으로 분류하여 민감도에 따른 순차 보정 방법을 적용하고 이 결과를 비교 분석하였다. 매개변수 소군집을 이용한 보정 방법과 기존에 사용되는 전체 매개변수를 이용한 보정 방법을 적용한 결과, SSR 에 적용하였을 때 첨두 유량과 보정 시간 면에서 유리한 것으로 나타났고, 저류함수 모형과 TANK 모형에 대해서 좀 더 좋은 결과를 나타내는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2012.05a
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• pp.389-392
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• 2012

주식시장은 자본주의 경제에 있어서 기업에게는 자본조달의 창구라는 기능을, 일반 투자자에게는 투자기회를 제공하고 국민경제적 입장에서는 자산과 부의 재분배 기능을 수행하는 등 매우 중요한 역할을 수행하고 있다. 따라서 국민경제를 이루는 거시경제학적 변수와 관계가 있을 것으로 보고 일부 연구자들은 거시 경제변수가 주가에 어떤 영향을 주는 지를 분석하고자 했다. 한편 주식시장에 있어서 인구통계학적 변수 역시 의미있는 변수이다. 특히 주식시장에 투자자로 직접 참여하는 투자자수는 더욱 중요하다. 본 연구는 단지 일부 거시경제학적 변수만의 효과를 다루었던 연구와 달리 인구통계학적 변수까지 종합적으로 고려하여 이들 변수가 주가에 미치는 영향을 분석할 수 있는 이론적인 토대를 정리하고 모형 도출을 위한 선행연구이다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2010.09a
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• pp.134-141
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• 2010

임분 단위의 재적 및 생체량은 LiDAR 자료의 높이 분포변수들로부터 추정될 수 있다. LiDAR 자료의 높이 분포변수들은 재적을 측정하는 임분고(stand height)와 임분평균 지하고(mean crown base height), 그리고 수관형태에 따른 평균수관장(mean crown depth) 등의 변수와 직 간접적인 연관성이 있다. 그러므로, 본 연구에서는 잣나무림의 샘플지역에서 반사된 LiDAR 자료의 높이분포변수를 이용하여 임분단위의 수간재적을 추정한 다음, 앞 세부연구에서 수행한 방법을 이용하여 임분의 생체량을 추정하였다. 변수는 임분 내에서 반사되는 LiDAR 자료의 평균높이, 최대 최소높이, 높이값들의 표준편차, 변이계수, 첨도, 왜도, 식생반사비율, 10분위 높이자료와 강도데이터의 기술통계량 등을 사용하였다. 그리고, 최종적인 임분수간재적은 다중회귀분석을 통하여 수행되었다. 다중회귀분석을 통하여 각 변수들은 임분수간재적과 가장 관련있는 2~3개의 변수들로 추려졌으며, 추정된 회귀식의 결정계수는 0.66으로 분석되었다. 또한 유보표본을 이용하여 검증한 결과의 결정계수는 0.59로 분석되어 LiDAR 자료의 높이분포변수들은 임분의 재적을 비교적 잘 설명할 수 있음이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2006.05a
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• pp.1996-2000
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• 2006

현재 국내 주요 하천의 홍수예경보시스템 운영과 다목적댐의 홍수조절관리를 위하여 수문학적 모형의 하나인 저류함수모형(storage function model)을 사용하고 있다. 저류함수모형은 산지가 많은 유역에 적합하도록 개발된 모형으로, 계산절차가 간편하고 홍수유출의 비선형성을 고려할 수 있는 방법이므로 선형모형보다 합리적이라고 알려져 있다. 그러나 실제 홍수사상에 저류함수모형을 적용하기 위해서는 적절한 매개변수의 적용이 필요하다. 현재까지 저류함수모형의 매개변수를 보정하기 위한 연구가 많이 되었지만, 실질적으로 보정된 매개변수를 실제 홍수사상에 적용함에 있어서는 많은 어려움이 존재한다. 따라서 이러한 문제점을 해결하고자 본 연구에서는 저류함수 모형 중 유역유출 매개변수를 첨두유량에 대한 상대민감도분석을 통하여 매개변수의 경계조건을 설정하고, 이 경계조건을 바탕으로 최적화기법(optimization technique)을 사용하여 과거 홍수사상에 대하여 보정을 수행하였다. 그리고 보정된 매개변수를 모의 홍수사상에 적용하기 위한 최적매개변수(optimal parameter) 결정을 위한 방법들을 제시 및 적용하여 비교 분석하였다.

• Proceedings of The Korean Society of Health Promotion Conference
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• 2009.05a
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• pp.84-84
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• 2009

목적 : 청소년의 행태와 가족관계가 정신건강에 미치는 영향을 분석하여 중학생의 학교내외 생활지도 및 정신건강을 위한 프로그램 개발에 필요한 기본 정보를 제공하고자 함. 조사방법 : 원주의 한 남녀공학 중학교 3학년을 대상으로 2008년 11월 25일부터 12월 11일까지 설문조사를 실시함. 총 454명의 중학교 3학년 학생 중 377명이 조사에 참여하였음. 척도는 신체증상, 식사장해, 우울감, 대인관계, 무력감, 충동성 등 정신건강에 관한 6척도와 31개 항목으로 구성됨. 통계분석은 독립변수인 행태변수와 가족관계 변수를 교차분석을 시행하였고, 변수간의 평균간 차이검증은 t-test와 ANOVA를 시행하였고, 정신건강 관련요인 규명을 위하여 회귀분석을 실시함. 결과 : 성별에 따라 아침에 상쾌하게 눈이 떠지는지, 취침시각, 공부시간, 핸드폰 유무, 다이어트 경험, 운동 횟수, 취미여부가 통계적으로 유의하였음. 가족구성인원 변수에 따라 가족에게 고민상담, 집안 일 돕기가 통계적으로 유의하였음. 종속변수인 정신건강과 통계적으로 유의한 변수는 가족과 고민상담, 가족과 식사, 아침에 상쾌하게 눈이 떠지는지, 아침식사여부, 공부시간, 운동 횟수였음. 가족과 식사를 하는 학생들이 그렇지 않은 학생들보다, 그리고 12시 이전에 취침하는 학생들이 12시 이후에 취침하는 학생들보다 정신건강이 좋은 것으로 나타남. 토의 및 결론 : 중학생들의 정신건강 지도를 위해서는 행태변수와 가족관계 변수를 고려하는 것이 필요한 것으로 나타났음.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.219-219
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• 2017

상대적으로 유역의 관측 자료가 충분하지 못하거나 검증되지 않았을 경우 미계측 유역으로 정의되며 수문모형의 매개변수 검정을 할 수 없으므로 다른 방법을 고안해야 한다. 이를 위해 기존 연구에서는 지역적 특성을 고려한 지역회기분석을 통해 미계측 유역의 유량을 산정하였는데, 대부분 유역의 특성과 연 평균 유출량 자료의 관계를 이용한 회귀식으로 실시간 유량의 변화를 고려하기 어려웠다. 본 연구에서는 개념적 강우-유출모형으로 많이 사용되고 있는 개념적 수문모형인 GR4J의 매개변수에 대해 미계측 유역의 특성을 고려한 변수들을 이용하여 회귀식을 구하고 그 적용성을 평가하였다. 이를 통해 미계측 유역의 유량 시계열 자료를 생성할 수 있었다. 또한 IPCC에서 발간한 AR5의 RCP 4.5 시나리오를 적용하여 미래 유출량을 산정하였다. 우선 지역회귀분석을 적용하기 위해 수문모형을 이용한 계측 유역의 유출량을 구하였으며 22개의 전국 댐 상류 지점을 기준으로 SCE 알고리즘을 이용하여 GR4J의 최적 매개변수를 구하고 각 유역별로 물리적, 지형적, 기상학적 특성을 고려하여 11개의 변수를 선택하였다. 각 변수간 다중공선성(Multicollinearity)를 고려하기 위해 VIF(Variation Inflation Factor) test를 적용하여 최종 7개의 변수를 선정하고 단계별 회귀방법(Stepwise regression)을 이용하여 GR4J의 매개변수별 회귀식을 생성하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.119-120
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• 2011

본 연구는 중소기업의 글로벌 혁신역량에 관련 선행연구를 조사분석한 연구이다. 국내외 중소기업의 글로벌혁신역량에 관한 선행연구를 광범위하게 조사한 후 중소기업의 글로벌 혁신역량에 영향을 미치는 대표적인 잠재변수를 선정한다. 각 잠재변수별로 유의적으로 판명된 지표를 분석하여 기업내부역량 중 글로벌혁신역량에 중요한 요인인 CEO역량, 기술역량, 마케팅역량, 생산역량, 인적자원역량, 재무역량, 네트워크역량으로 재분류한다. 향후 잠재변수사이의 상관관계를 분석하여 상호교호작용효과를 배제한 잠재변수별 순효과(net effect)를 분석하고자 한다.