이 연구에서는 인용 및 동시인용 문헌 네트워크에서의 중심성 지수를 사용한 추론 통계 적용의 첫 번째 단계로써 이들 간 관계의 선형성을 살펴보고자 하였다. 703개의 문헌 동시인용 네트워크를 활용하여 인용 빈도, 연결정도 중심성, 인접 중심성, 매개 중심성 간의 4가지 주요 관계의 패턴을 살펴본 결과, 모든 인용 및 중심성 간 관계가 선형모델보다는 비선형적 모델로 더 잘 설명될 수 있음을 통계적으로 확인되었다. 따라서 이들 간의 인과관계에 대한 다중회귀분석과 같은 추론 통계 분석의 기반이 되는 선형성을 확보하기 위해서는 논리적인 기준에 근거한 데이터 변환이나 실제값을 구간값으로 변환하는 과정이 필요하다고 할 수 있다.
반응표면분석에서 다반응값의 최적화 문제는 단반응값 최적화문제보다 복잡하다. 이런 다반응값 문제에서 반응변수들이나 설명변수 상호간의 관계나 중요성 등을 평가하는 것은 중요하다. 이러한 평가를 위하여 biplot를 이용할 수 있는데, 1차 회귀모형이 적합치 않은 경 우, 2차 회귀모형을 위한 순차적 실험계획을 이용하여 2차 회귀 모형에 대응되는 biplot를 그려 선형 및 비선형효과를 알 수 없게 된다.
컴퓨터 비전을 활용하여 인간의 시각을 해석하려는 시도가 다양한 분야에서 발전되어 왔다. 본 논문에서는 도로영상으로부터 영상의 의미론적 분할 결과를 통해 보행 환경을 평가하는 방법을 제안한다. 먼저 도로영상을 수집하기 위해 카카오 지도 API를 활용하였으며 전주시지역의 약 5만 점에서 4방향 영상을 수집한다. 수집된 영상의 20%는 크라우드 소싱기반 쌍체 비교를 통해 데이터 셋을 구축하고, 쌍체 비교 데이터를 이용하여 다양한 회귀 모델을 훈련한다. 영상 데이터의 보행성 점수를 도출하기 위해 순위 알고리즘인 Trueskill 알고리즘을 활용하여 랭킹 점수를 계산하고, 구축된 데이터를 활용하여 다양한 회귀모델을 사용한 보행성 평가 및 분석 작업을 수행한다. 본 연구를 통해 사람의 시각이 아닌 픽셀 분포 분류 정보 간의 상관관계를 통해 컴퓨터 시스템만으로 전주시의 보행 환경을 평가하고 점수를 도출해 낼 수 있다는 것을 보여준다.
본 연구에서는 자연하천에서 수집하기 용이한 수리량 자료로부터 종확산계수를 추정하는 공식을 개발하였다. 차원해석을 수행하여 물리적 의미를 가진 변수를 선정한 후, 종확산계수를 추정하는 회귀식을 유도하기 위하여 비선형 다중회귀방법의 하나인 One-Step Huber 방법을 적용하였다. I 단계 연구에서 분석한 바 있는 미국 전역의 26개 하천 59지점의 수리 및 농도자료를 사용하여 새로운 종확산계수 추정식을 개발하였다. 59지점의 자료중 35지점은 종확산계수를 추정하는 회귀식을 유도하는 데 사용하고, 나머지 24지점을 사용하여 유도한 회귀식을 검증하였다. 기존의 공식과 비교한 결과, 본 연구에서 개발한 추정식이 자연하천의 확산 특성을 보다 정확하게 설명할 수 있음이 밝혀졌다.
댐의 건설은 자연하천에서 퇴적과 침식의 유사 순환과정에 영향을 주고 저수지 퇴사(reservoir sedimentation)를 야기한다. 이러한 현상은 댐의 건설 이후 장기간 축적되면서 이수와 취수에 대한 영향을 가져오기 때문에 댐 관리와 설계를 위해 정확한 추정이 필요하다. 퇴사량을 산정하는 방법에는 실측자료를 방법과 실제 유사량 자료를 이용하는 방법 그리고 경험공식을 이용하는 방법 등이 있으나, 가용한 자료의 부족으로 주로 경험 공식에 의존하고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 대규모 다목적댐에 적합한 비퇴사량 산정 경험 공식을 제안하고자 하였다. 이를 위해 먼저 기존의 공식을 조사 및 검토하여 비퇴사량에 영향을 미칠 만한 여러 인자들을 선정하였다. 총 8개 국내 대규모 다목적댐의 비퇴사량 자료와 제원을 이용하여 다중 회귀분석을 실시하여 최종적인 식을 제안하였다. 그 결과, 대규모 다목적댐의 비퇴사량에 영향을 미치는 인자로 연평균 강우량(P, mm),연평균 유입량(I, cms), 유역 평균경사(S, %),저수지 길이(L, km),저수용량/유역면적(C/A, $m^3/km^2$)을 채택하였으며, 제안된 식을 이용하여 산정한 비퇴사량과 실측 비퇴사량의 상관계수와 결정계수는 각각 0.985, 0.970으로 확인되었다. 아울러, 다중 공선성 분석에서도 모두 일반적인 기준치를 범위 안에 존재함을 확인하면서, 선정된 독립변수들이 통계적으로 유의함을 확인하였다. 허나, 가용 자료의 부족과 불확실성으로 인해 여전히 한계점이 존재한다. 충분한 비퇴사량 실측 자료가 구축된다면, 보다 신뢰도 높고 발전된 형태의 경험 공식의 제안이 가능할 것이다.
이 연구에서 Asia 금융 위기의 원인을 고찰하여 보고, European Monetary Systems의 금융 위기와 비교하여 본다. Asian 신흥 국가들은 1997년도에 금융 위기를 경험하였고, European Monetary Systems의 국가들도 1992년도에 동일한 경험을 하였다. 또한, 중남미의 신흥 경제국가인 Mexico 역시 1994년에 금융위기를 겪었다. 이 연구의 목적은 이들 금융위기의 내면을 고찰하고 그 결과로부터 일반화된 법칙을 추출하는 것이다. 이 연구에서는 금융위기를 경험한 한국과 영국과 멕시코를 각각 세가지 다른 모형으로 연구하고 비교하였다. 이 접근 방법은 체계적인 조사를 통하여 세 국가의 차이점을 보여주고 또한 공통적인 내재 요인을 관찰한다. 이전의 많은 연구 방법들은 대부분 선형 회귀식을 통한 causal model에 초점을 맞추고 있지만, 이러한 선형 회귀 모형의 약점을 보완하여서 현실에 산재하며 존재하는 비 선형의 문제를 해결하기 위하여 또 다른 방법을 제안하여 본다. 이 연구에서 사용한 구조 방정식(Structural Equation Model) 모형은 현실로부터 원인을 추출하고 분석하는 연구에 적합하며, 신경망(Artificial Neural Network) 모형은 선형모형의 단점을 보완하여서 비 선형 요인을 설명해 준다. 구조방정식 모형에 적용하기 위하여서 LISREL(LInear Structural RELationship)을 사용하였다. LISREL은 확인적 요인분석과 계량경제학에서 개발된 연립방정식모델에 토대를 둔 다중회귀분석 및 경로분석 등이 결합된 성격을 갖는 방법론으로 다양한 연구에 적용된다. 또한 인공지능(Artificial Intelligence) 기법 중의 하나인 신경망 모형은 선형회귀 분석과 다른 형태의 결과를 도출한다. 세가지 방법론의 우수성을 비교하기 위하여 Hit ratio를 각 국가/ 각 방법론 별로 구분하여서 비교한 결과 다른 방법론 보다 신경망이 더 좋은 성과를 나타내고 있는 것을 확인할 수 있었다. 세가지 방법론에 각각 일반적인 환율 예측에 사용되는 변수를 사용하였다. 소비자 물가지수(Consumer Price Index), 국내총생산(Gross Domestic Product), 이자율(Interest rate), 주가지수(Stock Index), 경상수지(Current Account), 외환보유고(Foreign Reserves)의 6가지 변수를 이용하여서 환율을 예측하여서 급격한 환율 변화로 초래되는 경제위기를 예측하려고 하였다. 각각의 국가의 데이터는 대한민국은 1991년부터 1999년까지, 영국은 1986년부터 1995년까지, 멕시코는 1988년부터 1998년까지의 기간을 정하여서 시계열자료를 분기별로 사용하였다. 각각의 데이터는 Data Stream과 한국은행(Bank of Korea)의 데이터를 이용하여서 분석하였다. 선형회귀방정식을 이용한 분석과 구조방정식인 LISREL을 이용한 분석은 각각 Hit ratio가 국가별로 순위가 변동되기도 하였으나, 인공지능 방법론인 인공신경망의 경우는 모든 국가에서 가장 좋은 예측 결과를 나타내고 있었다. 이 논문은 환율의 변동에 대한 다양한 예측 모형을 비교하고 평가하여서 연구에서 제시하는 개념을 검토하였다는 점에서 의의를 갖는다.
화강 풍화대 지반은 지반구조물의 주요 지지층으로 활용되고 있으므로 화강 풍화대의 지반특성을 평가하는 것은 중요하다. 특히, 내진설계의 중요성이 부각되고 있음에 따라 지반분류 및 지반 최대 전단 탄성계수(Gmax) 평가에 활용되는 전단파 속도(VS)의 합리적인 평가의 중요성이 증가하고 있다. 본 연구에서는 국내 화강 풍화대 지층을 대상으로 표준관입시험(SPT: Standard penetration test) N60 및 채취한 시료의 화학적 풍화지수를 바탕으로 비선형 다변량 회귀분석을 수행하여 전단파 속도(VS) 추정식을 제안하였고, 기존 관련 연구결과와 비교하였다. 화학적 풍화지수를 추가적인 독립변수로 고려하여 풍화도를 고려한 경우 N60만을 사용하여 수행한 단순 회귀분석 결과에 비해 결정계수가 증가하여 전단파 속도 추정식의 정확도가 향상됨을 확인하였다.
본 실험은 다양한 생리활성이 보고되어 약용으로 널리 쓰이는 개똥쑥(Artemisia annua L.) 종자의 온도에 따른 발아 특성을 조사하기 위해 진행하였다. 미세온도구배 발아기를 이용하여 낮과 밤의 온도를 각각 5 ~ 35℃ 범위에서 낮과 밤의 시간을 12시간으로 고정하고, 낮 온도가 밤 온도보다 크거나 같은 조건을 설정하여 총 27개의 온도조건으로 개똥쑥 종자의 최종 발아율 및 발아율과의 관계를 분석하였다. 실험결과, 개똥쑥 종자는 실험에 사용한 모든 온도조건에서 발아가 가능한 것으로 나타났으며, 25/10℃(낮/밤) 조건에서 90%로 가장 높게 조사되었다. 또한, 발아율 조사결과를 통해 일평균온도뿐만 아니라 일교차온도도 발아율에 영향을 미치는 것으로 판단되어 일평균온도와 일교차온도로 나누어 발아율과의 관계를 분석하였다. 온도조건과 발아율과의 연속적인 발아특성을 분석하기 위해 다중회귀분석과 비선형 회귀분석을 이용하여 온도 조건과 상대적 발아율의 관계를 수식으로 표현하였다. 일평균온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 5 ~ 35℃의 모든 일평균 온도범위에서 유의성이 나타났으며 5, 7.5, 32.5, 35℃는 상대적인 음의 영향력을, 나머지 조건에서는 상대적인 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일교차온도를 기준으로 발아율과의 관계를 분석한 결과, 0 ~ 25℃의 모든 일교차 온도범위에서 양의 영향력을 가진 것으로 분석되었다. 일평균온도는 19.3℃에 가까울수록, 일교차온도는 14.9℃에 가까울수록 발아에 대한 영향력이 큰 것으로 조사되었다. 각 수식을 통해 도출된 수치화된 온도에 따른 개똥쑥 종자의 일일누적 온도 영향력을 temperature score(TS)로 설정하였다. 본 연구에서 도출된 수식을 통해 누적 TS를 계산한 결과, 14.9 TS가 누적되었을 때 발아율이 85% 이상으로 나타날 것으로 예측되었다.
정상 액체크로마토그래피에서의 선형 용매화에너지 비교법 연구를 시도하였다. 용매를 고정시키고 여러 용질의 lnk'과 용질의 극성도 지수간의 상관관계를 조사한 회귀분석의 결과를 보면, 상관계수는 정상 액체크로마토그래피의 용질 머무름 메카니즘상의 복잡성으로 인하여 역상 액체크로마토그래피의 경우보다 낮은 결과를 보였고, 회귀계수의 용매조성 부피비(${\phi}$)에 따른 경향을 조사하여 정지상의 모든 극성도가 이동상의 그것보다 크며 그 극성도 차이는 극성이 더 큰 용매의 ${\phi}$가 증가함에 따라 감소하는 경향을 관찰하였다. 주어진 컬럼과 한 용질에 대해서 여러 다른 조성의 용매를 고려하여 수행한 lnk'과 용매 극성도 지수간의 다중 회귀분석은 용매 극성도 지수간의 직선상관성으로 인하여 의미있는 결과를 얻을 수 없었고, 대신 lnk'대 ${\pi}^*$간의 회귀분석은 용질 머무름 예측의 응용성이 있는 직선상관을 주었으며 이것은 lnk'대 ${\phi}$간의 직선상관성보다 우수하였다.
무비구 고추 및 연초의 생산력 검정으로 밭 토양의 비옥도를 평가하기 위하여 토양의 화학성 이외에 지형 및 토양도 조사자료가 포함된 지리정보시스템의 활용 가능성이 검토되었다. 고추재배 포장 64개소(96년 22개, 97년 20개, 98년 22개)와 연초재배 포장 67개소(96년 23개, 97년 25개, 98년 19개)를 포함한 전체 131개 경작지에서 포장이 1996년부터 1998년까지 3년 동안 충북 청원군, 음성군, 보은군, 괴산군, 진천군, 충주시 등 6개 군에서 다양한 비옥도 특성을 갖도록 선정되어 고추와 연초 각각에 대한 포장시험이 수행되었다. 무비구 고추 건물중과 연초 건엽중 및 양분(질소, 인산, 칼륨) 흡수량은 토양의 비옥도로 고려하여 13개 화학성과 12개 지리정보시스템 자료를 포함한 25개 독립 변수들로 평가하였다. 25개 독립변수들은 15개의 정량적 변수들과 10개의 정성적 변수들로 구분하여 SAS의 REG와 GLM 모델에 의한 다중선형회귀분석으로 비옥도를 평가하였다. 매년 선정된 시험포장의 무비구 고추 건물중과 연초 건엽중은 최대치와 최소치가 약 5배의 차이를 보이며 다양한 비옥도를 나타냈다. 비옥도에 대한 다중선형회귀 평가는 단일 지표에 의한 평가 신뢰도보다 양호하였으며 화학적 지표들 이외에 정량적 및 정성적 GIS 지표들을 포함시킴에 따라 더욱 증진되었다. 그러나 고추와 연초 두 작물간의 다중선형회귀 분석에 의한 평가결과는 차이를 보였으며 고추보다 연초의 평가에서 양호하였다. 실례로 다중선형회귀에 의한 무비구 연초 건엽중의 변이성 예측은 화학성들에 의해 34.2%, 정량적 GIS 변수들의 추가의 35% 그리고 정량적 및 정성적 변수들의 추가로 72.5%까지 설명되어 단일지표 $NO_3-N$에 의한 21.7%에 비하여 크게 증가되었다. 따라서 정량적 및 정성적 변수 둘다를 평가에 포함할 수 있는 다중선형회귀 분석에 의한 비옥도 평가는 보다 신뢰성 있는 접근방법으로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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