본 논문은 소프트웨어 신뢰성장 모형에 대한 베이지안 모수추론과 모형선택 방법이 연구되었다. 소프트웨어 성장 모형은 내재되어 있는 오류와 고장 간격시간으로 모형화하면 소프트웨어 개발 단계에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 사후 분포의 정보를 얻기 위한 다중 적분문제에 있어서 일종의 마코브 체인 몬테칼로 방법인 깁스 샘플링을 사용하여 사후 분포의 계산이 이루어졌다. 확산 사전 분포를 가진 소프트웨어 신뢰성에 의존된 일반적 순서 통계량 모형에 대하여 베이지안 모수 추정이 이루어 졌고 효율적인 모형의 선택방법도 시행되었다. 모형 설정과 선택 판단기준은 편차 자승합을 이용한 적합도 검정과 추세 검정이 사용되었다. 본 논문에서 사용된 소프트웨어 고장 자료는 Minitab(version 14) 통계 페키지에 있는 와이블분포(형상모수가 2이고 척도모수가 5)에서 발생시킨 30개의 난수를 이용한 모의 실험자료를 이용하여 고장자료 분석을 시행하였다.
연최대수문량의 도시적 분석에 주로 이용되어 온 확률도시위치는 표본자료와 적정 확률분포형의 적합도를 표시하여 초과확률을 산정할 수 있도록 하며, 일부 적합도 검정에도 사용되기도 한다. 확률도시위치를 결정하는 도시위치공식은 오래 전부터 꾸준히 연구되어 왔는데, 특히 빈도해석에 널리 사용되는 GEV 분포에 대한 연구는 다른 분포형보다 더욱 활발히 이루어져 왔다. 본 연구에서는 GEV 분포에 적합한 도시위치공식을 추정하고자 GEV 분포의 순서통계량의 평균 개념을 이용하여 이론적 축소변량을 유도하였다. 또한 다양한 표본크기와 형상 매개변수와 연관이 있는 왜곡도 계수를 고려한 다양한 형태의 도시위치공식을 적용하고, 유전자 알고리즘을 적용하여 도시위치공식의 매개변수를 추정하였다. 유도된 도시위치공식의 정확성을 알아보기 위해 이론적 축소변량과 금회 유도된 도시위치공식을 포함한 다양한 도시위치공식에 의해 계산되는 축소변량 사이의 오차를 비교하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 도시위치공식은 GEV 분포의 형상 매개변수가 -0.25~0.10의 범위를 가질 때 이론적 축소변량과 가장 작은 오차를 보이는 것으로 나타났다.
이 연구는 벵갈 종과 그 교잡종 산양의 번식에 있어서 생시부터 90일령 까지의 생존율에 영향을 미치는 유전적 및 비 유전적인 요인을 규명하기 위하여 수행되었다. 분석에 이용된 모델은 지역, 교배조합, 자양의 성, 출생시 산자형태(1두, 2두, 3두 및 4두), 출생계절(여름 3월-6월; 우기 7월-10월; 및 겨울 11-2월), 출생연도와 2요인 상호작용의 효과를 포함하였다. 교잡종에 비하여 순종의 생존율은 31일령 과 90일령 사이에 현저히 낮은 것으로 유의성(p$<$0.05)을 나타냈다. 생존율에 대한 지역의 효과는 16-60일령 기간을 제외하고는 통계적으로 유의적인 차이를 보이지 않았다. 생존율에 대한 성의 효과는 초기 0-7일령의 기간을 제외하고는 모두 통계적 유의성이 인정되었다. 생존율은 여름에 출생한 것이 가장 높았고 겨울과 우기(rainy season)의 순서로 나타났다. 16일령 부터 60일령 사이의 자양의 생존율은 어미의 비유량에 의하여 영향을 받는 것으로 (p$<$0.05) 나타났고, 400-600g/day 의 비유량인 경우에 생존율이 가장 높았던 반면 비유량이 80-200 g/day인 어미의 자양이 가장 낮은 생존율을 보였다. 생시체중은 90일령 까지의 모든 성장단계에서 자양의 생존율에 영향을 미치는 주요 요인이었다. 생존율은 모양의 비유량과 그리고 자양의 생시체중과 정의 상관관계를 보였다. 성과 생산지역간 (p$<$0.01) 또는 성과 출생시 산자형태간(p$<$0.05)의 상호작용은 통계적 유의성이 있었던 반면에 성과 유전적 그룹간의 상호작용은 유의성이 없었다.
교차로는 국가 도로체계에 있어서 작은 부분을 차지하고 있지만, 2014년 통계에 따르면 교차로 교통사고는 전체 교통사고의 약 44.3%를 차지하고 있다. 이에 신호교차로에 대한 연구는 지속적으로 수행되고 있는 반면에, 무신호교차로에 대한 연구는 아직도 미진한 상태이다. 따라서 본 연구의 목적은 지방부 무신호교차로 교통사고의 특성분석과 순서형 로지스틱 모형을 이용한 사고 심각도의 영향요인을 파악하는 것이다. 무신호교차로의 교통사고들은 대부분 주간시간에 측면직각 충돌에 발생하였으며 4지 무신호교차로의 교통사고가 3지 무신호교차로에 비해 약 1.53배 많이 발생하였다. 교통사고의 주요 원인들은 운전자의 안전운전불이행 및 교차로 통행방법 위반에 의해 발생한 것으로 나타났다. 사고 심각도 모형의 개발 결과, 지방부 무신호교차로의 2가지 형태(3-지, 4-지)와 3개의 모형식이 개발되었다. 주요 영향요인으로 교차로 시거 장애, 일평균교통량, 주야간시간대, 교차각, 중차량 비율, 교통법규위반 및 부도로 차로수 등이 선정되었다.
소프트웨어 시스템이 복잡해지면 고장의 원인이 하나의 강도함수에 의해서만 일어나지 않고 여러 원인이 중첩되어 발생할 수 있다. 이러한 복잡한 시스템에 의한 우도함수의 계산상의 어려움 때문에 반복표본을 이용하는 깁스 샘플링 기법이 고려되었다. 관찰된 고장시점은 중첩모형으로 표현이 가능한 잠재(latent)변수들을 이용하여 깁스 알고리즘을 적용하였다. 단순모형과 중첩모형의 비교를 위해 사후베이즈 요인과 상대오차의 합을 이용하여 모형선택을 시도하였다. 수치적인 예에서 GOS 속성을 가진 Goel-Okumoto 모형과 Weibull 모형을 선택하고 NHPP의 자료는 Lewis와 Shedler[25]에 의해 제시된 Thining 알고리즘을 이용하여 발생된 자료를 이용하고 사전분포는 상대적으로 확산분포(diffuse priors)를 이용한 모수추정과 사후베이즈요인과 상대오차를 이용한 모형선택을 한 결과 단순모형들 보다 중첩모형이 좋은 형으로 간주할 수 있음을 보여 주었다.
건설 품질 및 안전 확보, 비용분쟁 방지를 위해 최근, '적정 공사기간' 산정의 중요성이 부각되었다. 건축공사기간 산정기준 마련을 위해서는 상당량의 과거자료 분석이 필요하다. 그러나, 근로시간 단축, 품질규정 강화 및 기후조건 변화 등 건설사업 환경이 이미 변경되어 과거자료의 사용에 대해 많은 전문가들이 의문을 제기하고 있는 실정이다. 또한, 건축공사는 공사 여건에 따라 작업순서, 생산성 등이 매우 다양해 과거 통계치를 활용한 획일적인 공사기간 산정 시 오류 가능성이 상승한다. 따라서, 적극적인 '생각의 전환'을 통해 과거자료 분석 방식에서 현재생산자료 검토 방식으로 변경하는 새로운 해법을 본 연구를 통해 제시하였다. 즉, 설계단계에 '공정관리 전문가' 및 '공종별 시공전문가'를 투입하여, '적정 공사기간'을 검토·산정하는 절차를 제도화하였다.
본 연구는 간호대학생의 의사소통능력과 긍정적 사고 및 대인관계와의 관련성을 파악하고 의사소통능력에 영향을 미치는 요인을 확인하기 위한 서술적 조사연구이다. 연구대상자는 G시와 P시에 소재하는 2개 대학 간호학과 학생 171명이었고 구조화된 설문지를 이용하여 조사하였다. 수집된 자료는 빈도와 백분율, t-test, ANOVA, Pearson's 상관관계 분석 및 다중회귀분석을 이용하여 분석하였다. 간호대학생의 의사소통능력에 미치는 영향요인을 확인하기 위해 다중회귀분석 결과, 대인관계(β=.404, p<.001)가 큰 영향을 보이는 변수로 나타났고, 긍정적 사고(β=.274, p=.014)가 그 다음 순서로 나타났다. 회귀모형의 적합도에 대한 F 통계량은 20.940(p<.001)로 유의하였고, 설명력은 47.9%인 것으로 나타났다. 그러므로 간호대학생의 의사소통능력 향상을 위해서는 대인관계와 긍정적 사고를 높일 수 있는 다양한 방안을 모색해야 할 것이다. 본 연구는 간호대학생의 의사소통능력을 향상시키기 위한 프로그램을 개발하는데 기초자료로 유용하게 활용될 것이다.
화물의 흐름은 물류시설 투자 및 물류관련 정책 수립에 필요한 핵심적인 기초자료이다. 국가승인통계인 화물자동차의 기종점 통행량은 분석의 공간적 해상도가 시군구 단위로 집계되고 있다. 이는 물류시설 방문 및 이용에 관한 상세한 정보로 활용하는데 한계가 있다. 본 연구에서는 화물차의 이동 정보를 분석함에 있어 공간적 해상도를 시설단위로 식별 추출할 수 있는 방법론을 트립체인 정보를 활용하여 개발하고자 하였다. 먼저, DTG를 활용하여 개별 화물차량의 방문지 위치정보를 식별하고, 화물차의 통행 순서정보를 이용하여 화물차량의 방문한 공간적 범위를 H3 기반의 폴리곤으로 생성하였다. 생성된 트립체인 폴리곤 간의 연계성을 전국 단위로 분석함으로 폴리곤의 H3 해상도를 결정하였으며, 최적의 해상도를 동적으로 도출하기 위한 파라미터의 결정 알고리즘을 개발하였다. 전국을 대상으로 실증하여 폴리곤을 생성하고 최적 해상도 결정 결과 공간 적합도는 81.26% 수준으로 확보되고 오차율은 14.8% 수준으로 검증되었다. 본 연구에서 개발한 방법론으로 화물차량의 통행체인 특성과 방문 시설의 특성에 따라 군집화함으로 물류 거점을 기준으로 화물의 특성을 파악할 수 있는 기반을 마련하였다.
본 연구에서는 온라인 영재교육 프로그램을 이수한 학생의 동기, 자기조절전략, 학습양식을 비교하여 성취도 상위, 중위, 하위 집단 간에 차이가 있는지 분석하고자 하였다. 이 연구에 참여한 학생은 2015년 3월~6월까지 온라인 영재교육 과정을 이수한 중학교 1학년~고등학교 2학년 788명이며, 이들은 학습관리시스템을 통해 온라인 설문에 자발적으로 참여하였다. 설문 문항은 동기(동기적 선호, 학습목표 지향성) 관련 20개 문항, 자기조절전략(인지조절 전략, 행동조절 전략) 관련 27문항, 학습양식 관련 6문항, 학습자 배경변인 7문항으로 총 60개였으며, 설문 데이터는 SPSS 19.0를 이용해 기술통계 및 다변량분산분석(MANOVA)의 방법으로 분석하였다. 본 연구에서 도출한 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 수학, 과학 과목에 대한 동기적 선호를 비교했을 때, 성취수준 상위, 중위, 하위집단 순서로 수학적, 과학적 내재적 동기가 높았다. 둘째, 상위, 중위, 하위 집단 간 인지조절 전략 하위 요인별 활용의 차이를 분석한 결과 정교화 전략에서 집단 간 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났고, 노력 및 시간조절 전략에서도 상위 집단과 하위 집단, 중위 집단과 하위 집단 간에 유의미한 차이가 나타났다. 즉, 상위 집단의 정교화 전략, 노력 및 시간조절 활용 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 마지막으로, 학습 양식 선호의 차이, 즉 협동학습과 경쟁학습 선호에 대한 집단 차이는 통계적으로 유의미하지 않았다.
국토교통부는 2019년 12월에 세계 최초로 레벨 3 자율주행 차량에 대한 안전기준을 제정하였으며, 제어권전환을 포함한 부분 자율주행시스템의 안전과 관련된 기준들을 명시하였다. 하지만, 제정된 "부분 자율주행시스템의 안전기준"에서는 구체적인 운전 환경 등이 명시되어 있지 않다. 따라서, 자율주행자동차의 안전한 주행을 위해서는 실제로 자율주행자동차가 주행하게 될 다양한 운전 환경이 제어권전환에 미치는 영향을 분석할 필요가 있다. 본 연구에서는 주행 시뮬레이터를 이용하여 교통상황(서비스수준 D, E, F)과 기하구조(직선 및 곡선부) 및 기상 상황(주야 및 강우)이 제어권전환 시간과 안정화시간에 어떠한 영향을 미치는 지 알아보았다. 실험 절차는 사전교육, 연습주행, 시험주행의 순서로 진행되었으며 시험주행은 교통량 및 기하구조 실험과 기상 상황 실험으로 나누어서 진행되었다. 실험 결과, 교통상황과 기상 상황은 제어권전환 시간 및 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치지 않았으며, 곡선반경만이 제어권전환 안정화시간에 통계적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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