사회조사 자료를 활용한 통계분석에 있어서 불완전 자료의 문제는 거의 모든 연구자들이 경험하는 하나의 보편적인 문제이다. 불완전 자료의 문제는 특히 패널조사와 같은 종단적 자료를 활용한 연구에 있어서 중요한 이슈가 된다. 본 연구의 목적은 최근까지 이루어진 불완전 자료에 대한 보정방범을 소개하는 것이다. 특히, 본 연구는 패널자괴에서 발생한 불완전 자료의 처리에 대한 관심이 부족한 점을 고려하여 최근까지 이루어진 보정방법들을 반복측정 패널자료 분석에 적용하는데 초점을 맞춘다. 첫째, 본 연구는 불완전 자료에 대한 적절하지 못한 사후처리는 분석결과에 있어서 유의미한 차이로 이어 수 있음을 시사한다. 특히, 분석결과는 반복측정 자료를 사용하는 연구의 경우 불완전 자료의 발생은 궤적의 초기값보다는 시간의 경과에 따른 궤적의 변화를 적절히 추정하는데 문제를 가질 수 있음을 시사하고 있다. 둘째, 분석결과는 완전제거법이나 평균대체법이 EM, FIML, MICE 방법들에 비해 불완전 자료의 처리효과가 상대적으로 떨어짐을 보여준다. 특히, 완전제거법이나 평균대체법과 같은 방법에 비해 최대우도법이나 다중대체법이 갖는 상대적 우위는 MCAR 가정에 비해 보다 현실적인 가정이라고 할 수 있는 MAR 조건하에서 크게 나타난다. 본 연구의 분석결과는 또한 비록 결측치의 발생기제가 MNAR 상황이라고 하더라도 연구자가 결측치의 발생과 관련된 변수들을 보정과정에서 적절하게 활용하면 편의의 상당부분을 감소시킬 수 있음을 시사한다.
본 연구의 첫 번째 목적은 불완전고용에 영향을 미치는 선행요인에 대해 살펴보는 것이고, 두 번째 목적은 불완전고용이 조직 적응에 미치는 영향을 살펴보는 것이다. 연구는 종단으로 설계되어 2회의 설문조사를 통해 자료가 수집되었으며, 1차 조사 시점에서 미취업 상태에 있었으나 2차 조사 시점에서는 재취업한 153명으로부터 자료를 얻었다. 불완전고용의 측정치는 임금, 사회적 지위, 기술활용도 및 고용형태변화의 차원에서 여섯 개의 측정치-'임금변화비(현재 임금/실직 전 임금)', '지위변화비(현재 직업지위/실직 전 직업지위)', '학력격차비(요구학력/실제학력)', '정규직에서 비정규직으로 고용형태가 변화했는지의 여부' 및 자기보고방식의 지각된 과잉자격 척도의 '성장가능성부재'와 '자격불일치' 요인-로 측정되었다. 먼저 불완전고용에 영향을 미치는 선행요인의 효과를 살펴보고자, 선행요인으로 인구통계변인(성별, 연령, 학력 및 실업기간), 상황변인(경제적 곤란도와 부양가족 수), 개인특성변인(구직효능감, 우울·불안, 잠재적 기능)을 설정하였다. 주요 결과로는 연령이 높을수록 임금과 지위는 하향 변화하였고, 경제적 곤란도가 높을수록 자신의 학력보다 낮은 학력이 요구되는 직업에 재취업하였으며, 부양가족 수가 많을수록 직업지위가 하향 변화하였다. 개인특성변인 중 실업기간 동안 취업의 잠재적 기능을 유지할수록, 성장가능성부재로 측정된 불완전고용의 가능성을 낮추었고, 구직효능감이 높은 경우에도 마찬가지 결과를 보였다. 실업기간 동안 우울·불안 수준이 높을수록 자신의 학력보다 낮은 학력이 요구되는 직업에 재취업할 가능성이 높아지는 것으로 나타났다. 다음으로 불완전고용이 직무-조직 적합도 지각, 조직몰입, 직무만족 및 이직의도로 측정된 조직 적응에 미치는 영향을 살펴본 결과 학력격차비 측면에서 불완전고용의 정도가 높을수록 개인-조직 적합도, 정서몰입 및 직무만족을 낮게 지각하였다. 또한 정규직에서 비정규직으로 변화할수록 정서몰입과 직무만족을 낮게 지각하였다. 그리고 성장가능성부재와 자격불일치는 조직 적응 전반에 걸쳐 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다.
본 논문은 불완전한 데이터를 처리하기 위해 2가지의 서로 다른 기법과 이를 학습하는 알고리즘을 소개한다. 첫째방법은 손실변수가 가질 수 있는 균등한 확률로 손실값을 할당하여 불완전한 데이터를 처리하고, SVM 알고리즘으로 이 데이터를 학습하는 것이다. 이 기법은 임의의 변수에 손실 값의 빈도가 높을수록 엔트로피가 높도록 하여 이 변수가 결정트리에서 선택되지 않도록 하는 것이다. 이 방법은 손실 변수에 남아있는 정보를 모두 무시하고 새로운 값을 할당한다는 특징이 있다. 이에 반해 새로운 방법은 손실 값을 제외하고 남아있는 정보로 엔트로피 확률을 구하고 이를 손실 변수의 추정 값으로 사용하는 것이다. 즉, 불완전한 학습데이터로부터 소실되지 않은 많은 정보들을 이용해 소실된 일부 정보를 복구하고 딥러닝을 이용해 학습한다. 이 2가지 방법은 학습데이터에서 차례로 변수 하나를 선택하고, 이 변수에 손실된 데이터의 비율을 달리하면서 서로 다른 측정값들의 결과들과 반복적으로 비교함으로써 성능을 측정한다.
러프집합에서는 식별불능관계와 근사공간 개념을 이용해서 불완전 정보로부터 최적화된 결정규칙을 유도하게 된다. 그러나, 처리 하고자 하는 정보에 정량적이거나 중복 또는 누락된 데이터가 포함된 경우에는 오류가 발생될 수 있으므로, 이러한 데이터들을 제거하거나 최소화시키는 방법이 필요하다. 정보처리 분야에서 불확실성이나 정보의 양을 측정하는데 사용되고 있는 엔트로피는 러프 관계 데이터베이스의 불완전 정보를 제거하는데 사용되었다. 그러나, 정보시스템에 포함될 수 있는 불완전 정보를 모두 다루지는 못하였다. 본 논문에서는 정보시스템의 조건속성과 결정속성에 포함될 수 있는 불완전 정보를 제거하기 위한 정보 이론적 척도로서 러프집합을 이용한 객체관계 엔트로피와 속성관계 엔트로피를 제시한다.
본 연구에서는 Timoshenko보이론과 전달행렬법에 의해서 얻어지는 베어링의 반력들과 주축계의 불완전진동모드간의 선형관계를 이용하여 원리적으로 반복계산없이 반경방향과 굽힘모멘트방향의 선형등방성 베어링계수들을 규명하는 방법을 제안하였다. 제안된 규명방법은 주축계에 사용된 베어링의 수보다 진동모드에 대한 측정점의 수가 2배 이상 많아야 한다는 조건을 가지고 있다. 또한 선형 연립방정식으로 부터 직접 규명된 베어링계수들의 일부가 정보의 부정확성에 의해서 물리적으로 타당성이 없는 음수로 나타나는 경우에는 측정결과와의 차이를 최소화시키면서, 물리적으로 타당성이 있는 양수의 베어링계수들을 규명할 수 있는 방법이 제안조건들을 가진 최적화문제의 형태로 제시되었다. 그리고 제시된 최적화문제의 해는 선형화방법(linearization method)를 통해서 얻었다. 아울러서 주축계의 실험모델에 대한 가진실험결과를 이용 하여 제안된 규명방법의 유용성을 평가하였다.
운전자가 위급한 상황을 인지하였을 경우 일반적으로 가장 먼저 급제동 조치를 취하게 된다. 그렇기 때문에 교통사고 현장에서 가장 흔하게 볼 수 있는 흔적이 급제동흔적, 즉 스키드마크라 할 수 있다. 오늘날까지 스키드마크의 길이를 측정해서 사고 당시 속도를 추정하고 이를 통해 과속 여부를 판단하고 있다. 그러나 스키드마크의 길이를 통해 추정된 속도는 불완전 제동구간의 감속정도를 배제한 활주직전의 속도로써 제동직전 속도와는 다소 차이를 보인다. 최근 연구에서 제동직전 속도를 추정하기 위해 실차 실험을 통해 몇가지 방법이 제시되었으나, 물리적 원칙에 입각하여 제동직전 속도를 산정할 수 있는 근본적인 방법을 제시하지 못하였다. 그 중에서도 가장 핵심적인 사항이 불완전 제동구간과 활주구간의 감속도를 파악하는 것이며, 본 연구에서는 승용차와 대형차의 실차 급제동 실험을 통해서 불완전 제동구간과 활주구간의 감속도 경향을 분석하였다. 본 연구는 자동차의 실질적인 제동직전 주행속도를 산출할 수 있도록 기초정보를 제공하고 나아가서는 현행보다 과속 적용의 범주가 확대됨에 따라 운전자의 경각심을 유발하여 국가 교통사고 감소에 일조할 수 있을 것으로 기대된다.
구조물의 손상 진단을 위해 측정 가속도 데이터를 사용한 비선형 시간영역 SI 알고리듬을 개발하였다. 구조물의 비선형 거동을 고려하기 위하여 측정 가속도 증분과 해석에 의한 가속도 증분의 차이로 출력오차를 정의하고, 구속 비선형 최적화 문제를 풀어 최적 구조변수를 구하였다. 개발된 알고리듬은 시간에 따라 변하는 강성도와 감쇠 변수를 추정하도록 하였다. 구조물의 비선형 거동에 의한 복원력은 추정된 시간에 따라 변하는 구조변수와 Newmark-$\beta$법으로 계산한 변위를 사용하여 복원하였으며, 복원 과정에서 비탄성 거동에 대한 어떤 모델도 사전에 설정하지 않았다. 개발한 알고리듬에서는 측정오차와 공간 및 상태에 대한 불완전 측정의 경우를 고려하였다. 개발한 알고리듬을 검증하기 위하여 3층 전단건물에 대한 수치 모의시험과 실내 모형실험을 통한 연구를 수행하였다.
고전적인 한계 평형 해석에서 얕은 기초의 지지력은 토체 내부의 파괴면을 가정하여 시작한다. 하지만 입상체 역학의 관점에서 토체의 파괴는 접촉력 사슬 구조의 국부적인 좌굴에 의해 시작된다. 본 연구에서는 모형 토립자를 이용하여 구성한 입상체 상부에 얕은 기초 하중을 재하하여 파괴 시까지 입상체 내부의 접촉력 사슬 분포가 어떻게 변화하는지 관찰하였다. 초기 결함이 없이 규칙적인 구조를 가지는 조건과 입상체 하부에 초기 국부적인 불완전성이 있는 조건을 가진 두 가지 종류의 입상체를 준비하여 실험하였다. 입상체 내부에서 발생하는 접촉력 사슬 구조의 방향 분포는 초기 불완전성의 여부에 따라 매우 큰 차이를 보였다. 초기 불완전성이 있는 입상체는 결함이 없는 입상체가 견딘 하중의 67%만을 견딜 수 있었다.
PAHs는 불완전연소 과정과 주유소나 타르 생산공장 주변에서 발생하는데 돌연변이와 발암의 잠재력으로 인하여 특별한 관심이 요구되는 것들이고 US-EPA에서도 우선 오염물질로 선정되었다. PAHs를 검출하는 훌륭한 기술들이 존재하나, 이러한 기술들은 연속적인 모니터링이 요구되거나 많은 수의 샘플을 분석해야할 경우에 상당한 양의 비용과 시간이 요구된다. 그러나 분광학 기술을 바탕으로 한 Laser-Induced Fluorescence(LIF) spectroscopy를 이용한 방법은 실시간으로 연속적인 측정을 가능하게 할 뿐 아니라 여러 가지 PAHs, 유류오염물질 등의 물질을 동시에 측정할 수 있다. (중략)
정보검색 시스템에서 사용자의 질의어가 불완전함에 따라 생기는 검색 효율의 저하를 줄이기 위하여 용어의 상호관련성을 반영함과 동시에 벡터의 공간을 축소하는 LSI 모델을 사용하여 문서 집합으로부터 잠재적 의미 공간을 구축하였다. 또한 의미 공간상에 있는 문서의 분포에 따라 \"개념\"을 추출하기 하기 위해 k-means algorithm을 사용하여 군집화 시켰다. 이로부터 불완전한 초기 사용자 질의어를 의미 공간에 구축된 클러스터링 정보로 수정하여 새로운 질의어를 생성함으로 검색의 효율을 높이고자 하였다. 검색 효율을 측정하기 위해 TREC 데이터를 이용하여 분석하였으며 결과는 질의어의 성격에 따라 달라졌으나 대체적으로 우수한 성능을 보였다.한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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