• 대한토목학회논문집
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• 제28권1A호
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• pp.89-94
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• 2008

서로 다른 부재로 이루어진 혼합구조물은 불연속면인 접합부에 강도저감, 응력집중이 발생하거나 응력전달이 확실하지 않게 되므로 접합부에 대한 연구는 이미 오래전부터 다양한 방법을 통하여 연구되어 왔다. 특히 최근에 장대교량에 혼합구조를 적용하면, 경제성과 시공성이 확보되고 구조적 성능이 증가하는 것으로 알려지면서 일본, 유럽 등과 같은 선진국에서 혼합구조의 연구 및 시공이 활발히 이루어지고 있는 실정이다. 하지만 이에 대한 국내의 연구는 상대적으로 미미한 수준에 있다. 따라서 본 논문에서는 전술한 혼합구조의 접합부가 구조물 전체에 미치는 영향을 분석하기 위하여 기존에 수행된 많은 연구결과를 검토하고, 현재 가장 널리 사용되고 있는 전후면판 방식의 접합부를 갖는 혼합구조의 비선형 해석을 수행하여 그 장단점을 파악하였다. 또한, 이를 기초로 혼합구조 접합부의 성능을 개선할 수 있는 접합부 방식를 제안하고, 이를 기존의 방식과 비교분석하기 위하여 객관적인 6개의 기준을 설정하여 분석하였다. 개선된 모형으로는 형태를 개선안 모형 2개와 불연속면을 보강한 모형 1개 총 3개의 개선모형를 설정하였으며, 객관적인 비교기준으로 하중-처짐관계, 처짐곡선분포, 개구폭, 스터드축력, 소성변형 크기 및 위치, 접합부 응력분포 등을 설정하였다. 이와 같은 기준에 따라 기존 접합부 방식과 개선된 방식을 서로 비교검토한 결과, 본 논문에서 제안한 접합부 방식이 구조물의 성능개선에 큰 효과가 있는 것으로 나타났으므로 혼합구조의 새로운 접합부 방식으로 제안하였다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.269-279
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• 2015

본 논문에서는 임의효과에 대한 추론 문제가 다루어졌으며 이 추론에서 신뢰분포를 사용하는 것이 제안되었다. 신뢰분포를 이용한 방법은 표본의 크기가 작아도 임의절편들이 있는 로지스틱 회귀분석에서 좋은 결과를 보여주었으며, 자료분석을 통해서도 각 개체가 가지는 임의효과들에 대한 세밀한 분석이 가능함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권2호
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• pp.199-211
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• 2019

주어진 회귀자료에 유한혼합회귀모형을 적합하는 경우 적절한 성분의 수를 선택하고 선택된 각각의 회귀모형에서 의미있는 예측변수들의 집합을 선택하며 동시에 편의와 변동이 작은 회귀계수 추정치들을 얻는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 혼합선형회귀모형에서 성분의 개수와 회귀계수에 벌점함수를 적용하여 적절한 성분의 수와 각 성분의 회귀모형에 필요한 설명변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다. 성분에 대한 벌점은 성분들의 로그값에 SCAD 벌점함수를 적용하였고 회귀계수들에는 SCAD와 더불어 MCP 및 Adplasso 벌점함수들을 사용하여 가상자료와 실제자료들에 대한 결과를 비교하였다. SCAD-SCAD 벌점함수 조합과 SCAD-MCP 조합의 경우 기존의 Luo 등 (2008)의 방법에서 문제가 되었던 과적합 문제를 해결함과 동시에 선택된 성분의 수와 회귀계수들을 효과적으로 선택하였으며 회귀계수들의 추정치에 대한 편의도 크지 않았다. 본 연구는 성분의 수가 알려져 있지 않은 회귀자료에서 적절한 성분의 수와 더불어 각 성분에 대한 회귀모형에서 모형에 필요한 예측변수들을 동시에 선택하는 방법을 제시하였다는데 의미가 있다고 하겠다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권5호
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• pp.1021-1026
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• 2017

화학, 제약, 식품 등 여러 분야에서 활용되는 혼합물 실험은 반응변수가 설명변수들의 절대량이 아닌 상대적인 혼합비율에 의해 영향을 받고 구조상 공선성이 존재하게 되는 성질이 있으며 양적인 반응변수들에 대한 실험이 많아 대부분 정규분포를 가정하고 선형모형을 적용하여 분석하고 있다. 이 논문에서는 반응변수가 계수형인 혼합물 실험의 사례로 Chen 등(1996)에 소개된 종양 억제 효과에 대한 실험에 나타난 지방, 탄수화물, 섬유질과 같은 식이요법 관련 혼합물 성분들과 종양 발현 여부인 계수형 방응변수를 갖는 자료를 대상으로 셰페의 2차 다항모형과 성분들간의 비선형적 관계를 보완하기 위해 대안으로 제시된 베커의 수정 모형들, 그리고 공선성을 완화하기 위해 제시된 Akay와 Tez(2011)의 성분비 변환 모형을 설명변수들의 선형결합으로 활용하여 설정한 로지스틱회귀모형들을 분류 정확도 기준을 적용하여 비교하고 결과를 설명하였다.

• 한국도로학회논문집
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• 제14권3호
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• pp.25-32
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• 2012

현재 도로포장 설계법에 따르면, 동상방지층의 두께는 지역별 온도조건에 따라 결정되는 동결깊이에 의해 결정되며 동상방지층의 지지력은 설계에서 고려되지 않고 있다. 동상방지층을 도로포장체에서 구조층으로 고려할 경우에는 기존 도로포장층의 두께를 감소시킬 수 있으며 보다 경제적인 도로 포장단면을 구성할 수 있다. 본 연구에서는 동상방지층의 지지력을 평가하기 위한 통계적 모형을 개발하였다. 동상방지층의 구조적 역할을 규명하고 동상방지층 구조적 평가 모형 개발을 위하여 2m 이하 저성토부, 절토부 및 절성경계부 등을 구분하여 포장 하부층에서 Falling Weight Deflectormeter(FWD) 시험을 계절별로 수행하였다. 본 시험은 동방방지층의 유무에 따른 지지력 차이를 규명하기 위하여 동방방지층이 있는 구간과 없는 구간으로 구분하여 수행하였다. 본 시험결과, 동상방지층이 설치된 구간에서의 FWD 처짐량이 동상방지층 미설치 구간에 비해 0.4~82.6% 작게 측정되어 동상방지층이 포장체에서 지지력을 검증하였다. 다양한 FWD 처짐지수와 동상방지층 두께와의 상관관계를 조사한 결과, 보조기층 파손지수의 차이값(${\Delta}BDI$)과 동상방지층 두께와의 상관도가 가장 높았다. 본 논문에서는 ${\Delta}BDI$값을 선형혼합효과 모형에 적용하여 동상방지층을 구조적으로 평가할 수 있는 모형을 개발하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권4호
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• pp.935-946
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• 2016

본 연구에서는 한국고용정보원에서 실시한 "2013 고졸자 취업진로조사" 자료를 활용하여 특성화고 졸업자의 임금결정요인을 분석하였다. 그런데 임금은 개인수준의 인적특성 (1-수준)과 취업지역 수준의 산업특성 (2-수준)에 의해 영향을 받는 다층구조를 가지게 된다. 이와 같이 다층구조 자료특성을 가지는 복수의 분석단위 구조가 되면, 전통적인 회귀분석과 같이 개인수준의 임금이 독립이라는 가정을 할 수 없게 된다. 따라서 개인수준의 임금에 영향을 미치는 다층구조의 특성을 가진 변수들의 영향력을 분석하기 위한 타당한 방법으로 위계적 선형모형을 이용하였다. 그리고 전통적인 회귀분석과 위계적 선형모형의 비교를 통하여 다음과 같은 주요 결과를 얻었다. 첫째, 다층구조를 갖는 위계적 선형모형이 전통적인 회귀모형보다 통계적으로 유의함을 알 수 있었다. 둘째, 2-수준의 총근로시간과 상용직의 평균임금이 개인수준의 임금에 통계적으로 유의하게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 마이스터고 졸업생이 그렇지 않은 졸업생에 비해서, 부모의 소득이 높을수록 통계적으로 유의하게 개인수준의 임금이 높아짐을 알 수 있다. 넷째, 부모의 교육수준이 높을수록, 학점이 높을수록, 학교 만족도가 높고 자격증 수가 많을수록 임금이 높아짐을 알 수 있다. 마지막으로 2-수준의 산업특성을 고려한 랜덤효과가 통계적으로 유의하게 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제35권1호
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• pp.131-146
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• 2022

로지스틱 회귀 모형은 다양한 분야에서 범주형 종속 변수를 예측하거나 분류하기 위한 모형으로 많이 사용되고 있다. 로지스틱 회귀 모형에 대한 전통적인 베이지안 추론 기법으로 메트로폴리스-헤이스팅스 알고리즘이 많이 사용되었지만, 수렴의 속도가 느리고 제안 분포에 대한 적절성을 보장하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 모형에 대한 베이지안 추론 방법으로 Frühwirth-Schnatter와 Frühwirth (2007)에서 제안된 보조 혼합 샘플링(auxiliary mixture sampling) 기법을 사용하였다. 이 방법은 모형의 선형성과 정규성을 만족시키기 위해 두 단계에 거쳐 잠재변수를 도입하며, 결과적으로 깁스 샘플링을 통한 추론을 가능하게 한다. 제안한 모형의 효과를 검증하기 위해 2020년 지역사회 건강조사 당뇨병 자료에 적용하여 메트로폴리스-헤이스팅스를 사용한 모형과 추론 결과를 비교 분석하였다. 또한, 다양한 분류 모형들과 본 논문에서 제안한 모형의 분류 성능을 비교한 결과 제안된 모형이 분류 분석에서도 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• 응용통계연구
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• 제28권2호
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• pp.175-188
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• 2015

본 논문에서는 집단 약동/약력학 모형 추정을 위한 다양한 추정방법들을 이론적으로 비교, 분석하였다. 특히 확률적 표본을 이용한 방법들인 IMP, IMPMAP, SAEM 방법과 베이지안 방법의 이론적 배경과 이들의 성능을 자세히 살펴보고, 기존의 선형근사를 이용한 FO, FOCE 등의 방법과 비교 분석하였다. 확률적 표본을 이용한 추정방법들이 추정에 많은 시간이 소요된다는 문제점을 개선하기 위하여 좀 더 좋은 초기치를 찾는 방안으로 상대적으로 짧은 시간에 정확한 추정치를 계산해주는 ITS 방법을 이용하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.41-49
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• 2019

본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권5호
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• pp.697-710
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• 2021

상대오차를 이용한 예측법은 상대오차(혹은 퍼센트오차)가 중요시되는 분야, 특히 계량경제학이나 소프트웨어 엔지니어링, 또는 정부기관 공식통계 부분에서 기존 예측방법 외에 선호되는 예측방법이다. 그 동안 상대오차를 이용한 예측법은 선형 혹은 비선형 회귀분석 뿐 아니라, 커널회귀를 이용한 비모수 회귀모형, 그리고 정상시계열분석에 이르기까지 그 범위가 확장되어 왔다. 그러나, 지금까지의 분석은 고정효과(fixed effect)만을 고려한 것이어서 임의효과(random effect)에 관한 상대오차 예측법에 대한 확장이 필요하였다. 본 논문의 목적은 상대오차예측법을 일반화선형혼합모형(GLMM)에 속한 감마회귀(gamma regression), 로그정규회귀(lognormal regression), 그리고 역가우스회귀(inverse gaussian regression)의 패널자료(panel data)에 적용시키는데 있다. 이를 위해 실제 자동차 보험회사의 손해액 자료를 사용하였고, 최량예측량과 최량상대오차예측량을 각각 적용-비교해 보았다.