분위수 회귀모형은 설명변수가 반응변수의 조건부 분위수 함수에 어떻게 관계되는지 탐색함으로서 많은 유용한 정보를 제공한다. 그러나 설명변수와 반응변수가 비선형 관계를 갖는다면 선형형태를 가정하는 전통적인 분위수 회귀모형은 적합하지 않다. 또한 고차원 자료 또는 설명변수간 상관관계가 높은 자료에 대해서 변수선택의 방법이 필요하다. 이러한 이유로 본 연구에서는 벌점화 분위수 회귀나무모형을 제안하였다. 한편 제안한 방법의 분할규칙은 과도한 계산시간과 분할변수 선택편향 문제를 극복한 잔차 분석을 기반으로 하였다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.
Purpose: 본 연구는 단하지 보조기를 사용하는 뇌졸중환자의 시-거리 보행변수에 대한 청각신호 효과에 대한 알아보고자 하는 것이다. Methods: 9명의 뇌졸중환자가 본 연구에 참여하였으며 대상자는 보조기 착용이 없는 경우, 기존 보조기 착용의 경우 그리고 청각신호 보조기 착용의 경우에 각각 시-거리 보행 변수에 대해 측정하였다. 8대의 동작분석 카메라 시스템(Motion Analysis Corporation, Santa Rosa, USA)을 사용하여 시-거리 보행 변수를 측정하였으며 Wilcoxon rank sum test을 이용하여 양하지의 대칭성을 분석하였고 Friedman test를 사용하여 다른 보조기 사용에 따른 효과를 알아보았다. Results: 청각 신호 보조기의 경우, 손상측과 비손상측의 보행속도, 활보장 그리고 분속수가 대칭적으로 되었다. 손상측의 경우, 단하지 보조기를 착용하였을 때가 착용하지 않았을 때보다 대체적으로 보행 변수들이 증가하였다. 청각 신호 단하지 보조기를 착용하였을 때 손상측 하지의 보행 속도, 활보장, 보장, 양하지 지지 시간이 증가하였고 단하지 지지 시간은 감소하였다. Conclusion: 청각 신호 단하지 보조기 착용 시 보행 속도, 활보장, 보장은 보조기를 착용하지 않았을 때보다는 증가하였으나 청각 신호 단하지 보조기와 기존 단하지 보조기 착용 사이에는 차이가 없었다. 하지만, 본 연구의 결과는 청각 신호 단하지 보조기가 뇌졸중 환자의 시-거리 보행 변수를 개선할 수 있음을 보여주었고 앞으로 다양한 보행 변수들에 대한 연구가 필요하다고 생각한다.
본 연구는 대학도서관의 효율적인 조직구조의 형성방안을 위하여 조직구조의 상황변수, 기본변수, 구조형태 및 조직유효성 간에 상호영향을 미치는 용인을 규명하고자 한 것으로서 연구모형을 설계하고 실증적인 검증을 시도하였다. 이 검증을 위하여 대학 도서관 조직구조의 상황변수로 환경, 기술, 규모, 전략유형, 권력유형을 채택하고, 기본변수로 복잡화, 공식화, 집권화를 채택하였으며, 구조형태는 단순조직, 기능별조직, 분관조직, 주제별 조직(I), (II)로 구분하였다. 그리고 조직유효성 변수는 능률성, 유연성, 정보자료관리 및 만족성을 채택하였고, 만족성은 조직몰입과 직무만족으로 세분하였다. 연구결과, 조직구조의 상황변수, 기본변수 및 구조형태는 상호간에 영향을 주며, 궁극적으로 조직유효성에 영향을 주지만 그 내용은 극히 미약한 것으로 나타났으며, 모든 측면에서 조직유효성이 높은 조직은 없는 것으로 분석되었다.
무작위 통제시험에서와 달리, 관찰연구에서는 편향되지 않은 인과관계를 추론하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근 잠재범주분석(latent class analysis; LCA)에서 처치의 평균인과효과(average causal effect; ACE)를 추정하기 위한 새로운 방법들이 제안되었으나 이러한 방법들은 실제 데이터를 분석하는 응용 연구에 초점이 맞춰있다. 따라서 ACE의 참값을 알 수 없어 추정 방법의 성능을 평가하는 데 한계가 있다. 본 연구에서는 Park과 Chung(2014)이 제안한 방법을 개선하여, 다항범주형 처치변수가 잠재변수인 상황에서 다항범주형 결과변수에 미치는 인과효과 추정방법을 제안하고 처치변수와 결과변수가 잠재변수 또는 관측변수를 포함하는 여러 상황에서 본 연구가 제안한 인과효과 추정방법의 성능을 모의실험연구를 통하여 평가하고자 한다. 더불어 'National Longitudinal Study of Adolescents Health'자료를 사용하여 미국 여성 청소년 성장과 약물사용에 대한 인과효과를 추론하고자 한다.
본 연구는 한국의 대 중국 제조업 직접투자(1996~2012)의 투자결정 요인을 4개 투자지역으로 구분하고 선행연구와 차별적으로 공간패널효과 모형을 이용하여 규명하였다. 연구결과 중국 전체를 대상으로 한 경우 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수로 나타났고 공간효과 변수도 매우 민감한 것으로 나타났다. A지역(동북지구 화북지구)은 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수, 공간효과 변수는 부(-)의 유의적 변수로 나타나 지역 내 투자는 대체적인 것으로 나타났다. B지역(화동지구 화남지구)에서는 1인당 RGDP가 정(+)의 유의적 변수, 공간오차모형 계수는 정(+)의 유의적 관계로 나타나 지역 내 투자는 보완적인 것으로 추정된다. C지역(중부내륙지구)의 분석결과 1인당 RGDP와 공간효과 변수 등 모든 변수는 비유의적이고 D지역(서북 서남지구)에서는 1인당 RGDP, WAGE(임금), ROAD(교통인프라), 공간효과 변수(${\rho}$, ${\lambda}$) 모두 정(+)의 유의적인 변수로 나타났다. 이는 한국의 대 중국 직접투자가 동부연안 중심에서 서북 서남지구로 전환을 모색하고 있는 것으로 추정되어지며 이 지역으로 진출시 인접 성(省)의 지역 환경적 특성을 충분히 고려할 필요가 있다고 하겠다.
관찰연구를 이용하여 인과관계를 추론할 경우 무작위 통제시험과는 달리 교란변수로 인한 편향을 제어하기 위한 통계적 전략이 필요하다. 최근에는 성향점수(propensity score) 를 이용한 짝짓기나 원인변수의 역확률을 가중치로 사용하는 주변구조모형이 제안되어 사용되고 있다. 이러한 인과관계 추론은 처치(treatment)가 명확히 주어진 경우에 교란변수를 통제하고 그 처치가 결과에 미치는 영향을 평가하는 방법에 초점이 맞추어져 있다. 하지만 기존의 방법의 경우 원인변수인 처치가 직접관측이 가능한 범주형 변수이고 결과변수 또한 직접관측이 가능한 변수인 경우에만 사용할 수 있는 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 원인변수인 처치와 결과변수의 결괏값의 직접적인 관측이 어려운 경우, 측정오차를 고려한 잠재범주모형(latent class analysis)의 변수로 모형화 함으로써 잠재범주 간의 원인적 영향력을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 그리고 미국의 The National Longitudinal Study of Adolescent Health 자료를 이용하여, 약물사용의 잠재범주에 대한 청소년기의 비행(delinquency)이라는 잠재범주의 원인적 영향력을 추정하였다.
약물유전체학 연구의 주요 목표는 고차원의 유전 변수를 기반으로 개인의 약물 반응성을 예측하는 것이다. 변수의 개수가 많기 때문에 변수의 개수를 줄이기 위해서는 변수 선택이 필요하며, 선택된 변수들은 머신러닝 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 구축하는데 사용된다. 본 연구에서는 400명의 뇌전증 환자의 차세대 염기서열 분석 데이터에 로지스틱 회귀, ReliefF, TurF, 랜덤 포레스트, LASSO의 조합과 같은 여러 가지 혼합 변수 선택 방법을 적용하였다. 선택된 변수들에 랜덤포레스트, 그래디언트 부스팅, 서포트벡터머신을 포함한 머신러닝 방법들을 적용했고 스태킹을 통해 앙상블 모형을 구축하였다. 본 연구의 결과는 랜덤포레스트와 ReliefF의 혼합 변수 선택 방법을 이용한 스태킹 모형이 다른 모형보다 더 좋은 성능을 보인다는 것을 보여주었다. 5-폴드 교차 검증을 기반으로 하여 적합한 최적 모형의 평균 검증 정확도는 0.727이고 평균 검증 AUC 값은 0.761로 나타났다. 또한, 동일한 변수를 사용할 때 스태킹 모델이 단일 머신러닝 예측 모델보다 성능이 우수한 것으로 나타났다.
연속 변수란 불연속 변수와 다르게 빛의 진폭 및 위상과 같이 연속적인 값을 가지는 양자 정보를 말하며 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호는 이러한 연속 변수에서 발생하는 오류를 수정할 수 있는 선형 부호이다. 본 논문에서는 불연속 변수에서 연구된 stabilizer 부호를 기반으로 연속 변수 선형 양자 오류 정정 부호를 구성하는 방법을 살펴본다.
본 연구의 목적은 모바일 광고에 대한 사용자의 광고가치 인식과 실제 응답의도에 영향을 미치는 변수들을 탐색하고, 인과관계를 분석하는 것이다. 종속변수인 사용자 응답의도와 독립변수 간의 관계적 유의성을 검증하기 위해, Ducoffe(1996)의 광고효과 모형을 기저모형으로 채택하여 연구모형 및 가설을 설정하였다. 주요 독립변수는 유희성, 조작편리성, 정보유용성, 경제성이며, 매개변수로 사용자 광고가치를 개념화 하였다. 특히, 구조모형 경로분석과 조절집단 차이검증 분석을 통해 최적의 연구모형을 도출하였고, 연령별 집단 특성을 규명하기 위해 연령을 조절변수로 선정하여 평가하였다. 본 연구는 모바일 광고의 고유한 특성에 대해, 지금까지 비중 있게 다루지 않았던 광고가치라는 매개변수의 역할과 연령별 차이검증을 실시하였다는 점에서 학술적 그리고 실용적 가치가 있다. 345개 표본을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 실증 분석을 수행하여 연구가설을 검증한 결과, 조작편리성을 제외한 모든 변수의 유의성이 판명되었고, 연령별 집단 간 상이한 결과가 도출되었다.
한강유역에 위치한 247개의 강우계에서 관측된 강우 자료를 분석하여 Modified Bartlett-Lewis Retangular Pulse Model (MBLRPM)의 매개변수들을 산정하고, 이들의 지도를 작성한 후, 이들의 정확도 및 매개변수들의 시/공간적 변화 유형을 분석하였다. 이를 위한 첫번째 과정으로, 각 강우 게이지에 대해 MBLRPM의 매개변수에 사용되는 통계치 (각 달에 대한 1, 3, 12, 24시간 누적 수준에서의 평균, 분산, 자기 상관계수, 무강우 확률)들을 계산한다. 이 후, 격자화된 한강유역의 각 셀에 대하여 앞서 계산된 강우 통계치를 Ordinary Kriging 공간 보간법을 통하여 할당한다. 이 후, 각 셀에 할당된 강우 통계치를 사용하여 MBLRPM의 매개변수들을 산정하여 각 매개변수들의 지도를 각 달에 대하여 얻는다. 매개변수 지도를 사용하여 MBLRPM에 의해 생성된 강우 데이터들은 관측치의 통계치를 정확성있게 재현하였으며, 시/공간적 경향성을 분석한 결과, 강우세포의 지속기간과 관련된 매개 변수를 제외한 나머지 5개의 매개변수들은 확연한 공간적 경향성을 보인 한 편, 시간적 경향성은 잘 나타나지 않았다. 본 연구 결과는 매개변수 산정이 힘든 MBLRPM의 특성을 극복하게 해주어 가상 강우 생성을 용이하게 함으로써 강우에 영향을 받는 여러 종류의 연구 주제에 대해 불확실성 분석을 할 수 있게 한다는 점에서 의미를 가질 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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