• Proceedings of the Computational Structural Engineering Institute Conference
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• 2011.04a
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• pp.396-399
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• 2011

격납건물의 내압취약도 평가를 위하여 격납건물 구조재료 변수 각각의 재료특성 시험 결과를 분석하여 현재상태 중앙값 및 변동계수 값을 추정하였다. 추정된 값은 최근의 가동중 검사 결과와 큰 차이를 보이지는 않는 것으로 나타났다. 또한 추출된 구조재료 변수들의 재조합을 통해 상관성을 배제시키는 방법을 적용함으로서, 변수 간의 상관성이 격납건물 취약도 평가에 미치는 영향을 기존의 방법과 대비하여 분석하였다. 본 예제의 경우에는 의도치 않은 변수간 상관성에 의해 2%가량 내압성능이 작게 평가되는 결과가 발생하는 것으로 나타났다. 일반적인 문제의 경우 구조재료 변수의 특성과 추출된 변수의 임의성에 의해 영향이 증폭될 수 있기 때문에, 보다 합리적인 내압취약도 평가를 위해서는 상관관계 영향을 고려하는 것이 바람직하다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1752-1756
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• 2007

정교한 강우-유출 모의를 위해서는 적절한 매개변수의 추정이 필수적이며, 매개변수 추정 방법은 시행착오(trial and error)에 의한 수동보정법과 최적화방법을 사용한 자동보정법으로 구분할 수 있다. 모형의 매개변수의 수가 많은 경우 수동보정법에 의한 매개변수 추정은 매우 어렵다. 자동 보정법에 사용되는 최적화방법은 Rosenbrock 알고리즘, patten search, 컴플렉스(complex) 방법, Powell 방법 등과 같은 지역최적화 방법과 전역최적화 방법으로 나눌 수 있다. 그러나 기존 방법론들은 매개변수의 최적화를 추적하기 위한 알고리즘이 대부분이며 이들 매개변수에 관련된 불확실성을 평가하는데는 미흡한 단접이 있다. 이러한 점에서 본 연구에서는 강우-유출모형의 매개변수 추정에 있어서 불확실성을 평가할 수 있는 새로운 방법론을 검토하고자 한다. 매개변수와 관련된 불확실성을 평가하기 위한 방법은 여러 가지가 있으나 통계적으로 매우 우수한 능력을 보이는 Hierarchical Bayesian 알고리즘을 Probability-Distributed 강우-유출 모형에 적용하였다. 본 방법론은 최적화와 동시에 각 매개변수에 관련된 사후분포(posterior distribution)의 추정이 가능하므로 모형이 갖는 불확실성을 효과적으로 평가할 수 있다. 따라서, 수자원 관리에 있어서 불확실성을 고려할 수 있으므로 보다 수리수문학적 위험도를 저감할 수 있을 것으로 판단된다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.13 no.1
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• pp.133-143
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• 2000

비선형성이 존재하는 두 개의 설명변수가 모형에 선형으로 포함되는 경우 두 설명변수가 연관성이 약하면 각각의 변수에 대한 2차원 편잔차 그림이 비선형성의 존재와 형태를 잘 나타낸다. 그러나 두 변수가 연관성이 강하면 3차원 편잔차 그림이 필요하며 2차원 편잔차 그림으로는 알아낼 수 없는 비선형성에 대한 탐지가 가능하다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.422-422
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• 2015

수문학적 모델링은 수자원계획에 있어 가장 핵심적인 도구 중에 하나이다. 강우-유출모형의 매개변수 추정시 장기간의 자료를 활용하는데 초점이 맞추어져 있으며, 일반적으로 5년 이상의 자료를 활용하여 매개변수를 추정하는 경년변동(inter-annual variability) 매개변수 추정 방법이 추천되고 있다. 수문학적 변동성 측면에서 볼 때 강우, 온도, 유역의 조건 등의 연내변동성(intra-annual variability)이 경년보다 크게 나타나고 있으나, 이러한 특성을 고려한 수문모형의 매개변수 추정은 이루어지고 있지 않다. 이러한 점에서 연내변동성으로 기인하는 비정상성을 고려한 매개변수 추정 방법의 도입이 필요할 것으로 판단되며, 본 연구에서는 계측유역을 대상으로 다양한 시간규모에서 매개변수 추정을 수행하고 최적의 시간규모를 도출하고자 한다. 이를 위해서 DDS(dynamically dimensioned search) 알고리즘을 도입하여 최적화를 수행하였으며, 다양한 시간 규모에서 모형의 적합특성을 평가하였다. 교차검증을 통하여 매개변수의 통계적 유의성을 확보하였으며, 전통적인 매개변수 추정 절차와 비교 검토를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1568-1572
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• 2007

지역빈도해석은 우리나라와 같이 자료 기간이 짧은 경우 지점빈도해석보다 더 정확한 확률강우량을 산정할 수 있는 기법이다. 지역빈도해석을 통한 확률강우량 산정 결과는 수문학적으로 동질한 지역의 구분 결과에 따라 달라진다. 지역을 구분할 때에는 강우에 영향을 미치는 다양한 변수들이 사용될 수 있다. 변수의 유형과 개수가 지역 구분의 효율성을 좌우하기 때문에 활용 가능한 모든 변수들의 정보를 요약할 수 있는 변수들을 선택하는 것이 지역 구분의 효율성 면에서 유리하다고 할 수 있다. 이런 면에서 지역 구분의 효율성을 증대시킬 목적으로 다변량 분석 기법이 활용될 수 있다. 본 연구에서는 주성분 분석, 요인 분석, Procrustes analysis와 같은 다변량 분석 기법을 활용하여 42개의 강우 관련 변수들을 33개의 변수로 줄일 수 있었다. 분석 결과 변수 개수 감소로 인한 정보 손실은 크지 않은 것으로 나타났다. 따라서 이러한 기법에 의한 변수 차원의 축소는 지역 구분의 효율성 향상에 기여할 수 있는 것으로 판단된다. 선정된 변수들을 바탕으로 군집해석을 수행하여 지역을 구분하였고, L-모멘트에 근거한 이질성척도(H)를 활용하여 구분된 지역의 동질성을 검토하였다. 또한 L-모멘트에 근거한 적합성 척도(Z)를 적용하여 구분된 지역에 적합한 확률분포형을 선정하였고, 선정된 적정 확률분포형을 바탕으로 각 지역에 대한 성장 곡선(growth curve)을 유도하였다.

• Health Policy and Management
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• v.5 no.1
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• pp.161-191
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• 1995

본 논문은 서구의 이론을 바탕으로 개발된 직무만족도에 관한 인과모형을 한국의 병원근무자들을 대상으로 실증적으로 검증하고 직무만족도를 결정하는 인과적 요인들을 파악하는데 목적이 있다. 본 모형의 종속변수는 직무만족도이고 독립변수로는 3개집단의 변수들로 크게 분류하여 선정되었는데 첫째, 사회적 변수들로써 직무의 자율성, 직무의 모호성, 직무 갈등, 직무의 양, 상사 및 동료와의 관계, 발전가능성, 직무의 단순성, 분배정의, 승진기회, 물리적 근무환경, 임금 등이며, 둘째, 심리적 변수들로써 기대 충족도, 근무의욕, 적극적 심성, 부정적 심성 등이고, 셋째, 환경적 변수들로써 외부 취업기회와 가족에 대한 책임 등이 사용되었다. 또한 독립변수들이 종속변수에 영향을 미치는데 있어 개인의 가치관이 어떻게 작용하는지도 검증하였다. 자료수집을 위해 대구에 위치한 750병상 규모의 한 대학병원에 근무하는 전직원을 대상으로 자기가 입식 설문조사를 실시하였으며 879매가 회수되어 74.7%의 응답율을 기록하였다. 수집된 자료중 사용 가능한 836명의 응답을 바탕으로 선형구조관계분석(LISREL)과 다중회구분석기법을 이용하여 인과 모형을 검증하였다. 분석결과 직무만족도에 유의한 영향력을 가지는 변수들은 직무의 모호성, 직무의 모호성, 동료관계, 직무의 단순성, 분배정의(이상 시회적 변수), 기대의 총족도, 근무의욕, 적극적 심성, 부정적 심성(이상 심리적 변수), 외부 취업기회(환경적 변수) 등인 것으로 나타났으며 개인의 가치관과 인구학적인 변수들은 직무만족도에 큰 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 사용된 인과모형은 직무만족도의 변이를 75.4% 설명함으로서 기존의 다른 모형들 보다 높은 설명력을 나타내었다. 결론적으로 본 연구에서 사용된 직무만족도의 인과모형은 한국의 조직에서도 적용이 가능한 것으로 보이며, 또한 직무만족도의 일반적 모형은 구조적 변수, 심리적 변수, 그리고 환경적 변수들을 모두 포함하는 포괄적인 모형이 타당하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.110-110
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• 2016

도시 유역의 강우-유출 모의에는 지표 투수율 및 하수관거 영향 등 인위적 배수계통의 영향을 고려할 수 있는 도시유출모형이 널리 이용되고 있으며, 모형 검증을 통해 모의 성능을 평가한다. 도시유출모형의 검증은 일반적인 강우-유출 모형과 같이 강우사상별 유량의 관측시계열과 모의시계열의 목적함수가 최소가 되는 최적 매개변수를 탐색하는 과정이다. 도시유출모형의 검증에서 발생하는 문제점은 크게 다음과 같다. 첫째, 대규모 도시 유역의 복잡하고 다양한 하수관거에 대한 최적매개변수를 관거별로 구하는 것은 물리적으로 불가능하다. 따라서 동일 배수분구내 하수관거의 매개변수 값은 동일하다고 가정하거나, 모형 단순화 과정을 통해 매개변수의 물리적 범위 내에서 최적해를 탐색해야 하는 단순화에서 기인한 불확실성이 있다. 둘째, 다양한 매개변수들의 물리적 범위를 고려하기 위해서는 전역최적화기법이 유효하다. 그러나 전역최적화 종류, 목적함수, 모의횟수, 목표성능별 최적 매개변수 결과가 각각 다르므로 추정된 최적 매개변수의 범위에 대한 불확실성이 있다. 이에 본 연구에서는 Bayesian 모형과 EPA SWMM(Storm Water Management Model)을 연계하여 도시유출모형의 매개변수 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있는 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 서울 우이천 유역을 대상으로 SWMM 모형을 구축하고, 절단 정규분포(truncated Gaussian distribution)를 사전분포(prior)로 가정하여 매개변수의 물리적 범위를 고려하였다. 최종적으로 결합확률분포로 계산된 각 매개변수간 사후분포를 통해 모의된 유출량의 불확실성을 정량적으로 분석하였다. 본 연구에서 제안된 모형은 대규모 도시 유역의 도시유출모형 구축 시 다양한 매개변수의 물리적 범위를 고려한 최적화와 동시에 내재된 불확실성을 정량적으로 분석할 수 있으므로, 침수예측 및 홍수예경보 등의 문제에서 상당한 신뢰성을 확보할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• v.23 no.1
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• pp.121-129
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• 2012

Association rule mining searches for interesting relationships among items in a given database. Currently, study of the constraint-based association rules are underway by many researchers. When we create relation rule, we can often find a lot of rules. Of this rules, we can find rule that direct relativity by marginally conditional variables (intervening variable, external variable) does not exist. In such a case, this association rule can be considered insignificant. In this study, we want to study for association rules creation using marginally conditional variable. The result of this study can find meaningless association rules. Also, we can understand more exactly the relationships between variables.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.133-136
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• 1998

본 연구는 대학도서관의 효율적인 조직구조의 형성방안을 위하여 대학 도서관 조직구조의 상황변수, 기본변수, 구조형태 및 조직유효성 간에 상호영향을 미치는 요인을 규명하고자 한 것으로서 이론적인 배경을 토대로 연구모형을 설계한 후에 실증적인 검증을 시도하였다. 이 검증을 위하여 상황변수는 환경, 기술, 규모, 전략유형, 권력유형을 채택하고, 기본변수는 복잡화, 공식화, 집권화를 채택하였으며, 구조형태는 단순조직, 기능별조직, 분관조직, 주제별조직(I)(II)로 구분하였고, 조직유효성 변수는 능률성, 유연성, 정보자료관리 및 만족성을 채택하였으며, 만족성은 조직몰입과 직무만족으로 세분하였다. 연구결과 조직구조의 상황변수, 기본변수 및 구조형태는 상호간에 영향을 주며, 궁극적으로 조직유효성에 영향을 주지만 그 내용은 극히 미약한 것으로 나타났다. 그리고 모든 측면에서 조직유효성이 높은 조직은 없고, 조직유효성에 영향을 미치는 구조형태는 극히 미약한 것으로 분석되었다.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.5
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• pp.179-185
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• 2010

In a sensitivity analysis, an uncertainty importance measure is often used to assess how much uncertainty of an output is attributable to the uncertainty of an input, and thus, to identify those inputs whose uncertainties need to be reduced to effectively reduce the uncertainty of output. A function is called monotonic if the output is either increasing or decreasing with respect to any of the inputs. In this paper, for a monotonic function, we propose a method for evaluating the measure which assesses the expected percentage reduction in the variance of output due to ascertaining the value of input. The proposed method can be applied to the case that the output is expressed as linear and nonlinear monotonic functions of inputs, and that the input follows symmetric and asymmetric distributions. In addition, the proposed method provides a stable uncertainty importance of each input by discretizing the distribution of input to the discrete distribution. However, the proposed method is computationally demanding since it is based on Monte Carlo simulation.