연구개발 자원이 절대적으로 부족했던 과거 우리나라 국가연구개발사업에는 이른바 선택과 집중이라는 전략이 설득력을 얻어 왔으며, 이 전략은 지금도 여전히 유효한 논리이다. 그러나 정부출연연구소(출연연), 대학 등 다양한 연구수행주체가 등장하고, 이들의 연구역량이 성숙한 현재의 상황에서 연구수행주체의 구분 없이 이 전략을 획일적으로 적용할 수만은 없다. 이에 본 연구에서는 국가연구개발사업을 수행하는 주체들에게 배분된 연구비 집중도를 분석함으로써 선택과 집중이 어떻게 작용해왔는지 확인하고자 한다. 2002년부터 2016년까지 국가연구개발과제를 수행한 연구주체에게 배분된 연구비 규모를 기준으로 집중도를 측정했고, 타일 지수를 이용하여 전체 국가연구개발사업을 개별 연구수행주체가 보유한 집중도로 분해하였다. 그 결과 전체 국가연구개발 시스템을 구성하는 하위 요소인 대학, 출연연 등이 보유한 집중도 및 이들의 기여를 분석할 수 있었다. 집중도 결과에 따르면 출연연의 연구비 집중도가 가장 높았으며, 대학이 그 뒤를 이었다. 그러나 10년 전에 비하면 두 주체 모두 집중도는 다소 완화된 것으로 드러났다. 반면, 중소기업의 경우 집중도가 높은 편은 아니나 일정한 수준을 꾸준히 유지해 오고 있었다. 즉, 대학과 출연연은 기관 간 연구비 배분에 편차가 줄어드는 경향이었는가 하면, 중소기업은 고르게 배분하는 방식이 주요했던 것이다.
본 논문에서는 세계 232 개국에 대한 인구, 경제 및 기타 자원에 관한 자료를 사용하여 국가의 개발정도, 인간개발지수, 경제력 그리고 OECD 가입 여부에 어떤 자원이 어떻게 영향을 미치는가를 통계적으로 고찰해보고자 한다. 여기서 사용하는 국가별 자원 자료는 연속형 자료와 이산형 자료가 혼재되어있는 혼합형이며 많은 결측값이 포함되어 있어 기존의 방법으로는 분석하는 데 한계가 있다. 이 논문에서는 시각적 방법을 동원하여 복합형 자료를 탐색하는 과정을 제시하고 이러한 방법의 한계점을 보이고자한다. 이러한 한계점을 극복하고 객관적인 판단기준을 적용하여 주어진 문제에 대한 과학적인 결론을 유도하기 위해 Shannon (1948)의 엔트로피 이론에 기본을 둔 상호정보(MI)를 활용하고자 한다. 상호정보를 추정하는 방법은 여러 가지가 있으며 각 방법에 따라 결과가 매우 다르게 나타난다. 본 논문에서는 Fayyad와 Irani (1992)의 이산화 방법을 적용하여 MI를 추정하는 방법을 적용한다. 여기서 이루어지는 모든 과정은 다차원 자료의 시각적 탐색 도구인 DAVIS (Huh와 Song, 2002)를 사용하였다.
본 연구는 2010년부터 2012년까지의 장애인고용패널조사 자료를 적용하여 구성집단별 보건의료비 불평등을 분석함으로써 장애인 가구의 보건의료 불평등 개선정책 수립에 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 이행되었다. 분석결과, 지니계수에서는 여성장애인, 경제활동 미참여, 40대, 신체외부장애, 중증장애인일수록 보건의료비 지출에서 더욱더 불평등하였으며, 경북지역은 불평등이 계속 높아지는 것으로 나타났다. 그리고 보건의료 소비가 낮은 그룹에서의 격차에 가중치를 부여한 엔트로피지수에서는 여성장애인, 경제활동 미참여, 정신적장애, 중증장애인일수록 보건의료 소비가 더욱더 불평등하였으며, 울산과 경북지역은 불평등이 심해지는 것으로 나타났다. 그리고 구성집단별 요인분해에서 집단 간보다는 집단 내의 보건의료비 불평등이 높게 나타났다. 이러한 결과를 토대로 연구의 제한점과 함의를 제안하였다.
본 연구에서는 강원도 원주 횡성 부근의 지방도 및 군도에 위치한 18개의 지방도 도로교에 대한 노면조도의 PSD를 제시하였다. 18개 대상교량에 대하여 GPS 측정기를 사용하여 교량의 노면조도를 10~30 cm의 간격으로 직접 측정하였다. 노면조도의 PSD는 평균값이 영인 정상확률분포로 가정하고 측정한 노면조도를 사용하여 MEM으로 구하였다. 도로교의 동적응답 연구에 적합한 노면조도의 PSD 값을 계산할 수 있는 식을 RC 슬래브교, 라멘교 및 PSC거더교 등 교량형식별 및 전체 교량에 대하여 제안하였다. 그리고 대상교량의 노면조도를 평가하고 IRI와 노면 조도계수 사이의 관계를 분석하였다.
이 연구는 국내 연구자의 학술지 논문 발표 자료를 활용하여 학문분야간 학술지 공유도를 산출하고, 이로부터 국내 학문분야의 구조를 나타내는 네트워크를 생성하였다. 생성된 패스파인더 네트워크는 '생물학' 분야를 핵심으로 하는 생명과학 분야가 중앙을 차지하고 있었으며, 인문학과 의약학, 공학에 속한 학문끼리는 학문간 연계가 매우 강하게 나타났다. 가중 네트워크로부터 각 학문분야의 중심성과 학제성을 파악하기 위해서 엔트로피 공식과 가중 네트워크 중심성 척도를 적용한 결과 전역 중심 학문, 지역 중심 학문, 전역 연계 학문, 기타 일반 학문의 네 가지 유형을 식별할 수 있었다. 가중 네트워크를 이진 네트워크로 변환한 패스파인더 네트워크에서는 다수의 약한 링크가 모인 데이트 허브가 드러나지 않았으나, 가중 네트워크에서의 중심성 지수인 삼각매개중심성의 측정 범위를 지역에서부터 전역까지 달리하며 측정한 결과로부터 '인지과학'분야와 같은 학제성이 높은 데이트 허브를 식별할 수 있었다.
본 논문에서는 비대칭적 화질을 갖는 스테레오스코픽 영상에서 화질개선을 위해 사용되는 부가정보를 효율적으로 부호화하기위한 방안을 제안한다. 부가정보의 대부분은 좌영상과 우영상의 높은 상관도를 기반으로 하는 양안시차 벡터맵으로 구성되며, 이것을 부호화하기 위해 분포 특성을 분석하였고, 이에 맞는 엔트로피 부호화 방식인 지수 골롬 부호를 적용하였다. 또한, 양안시차 벡터맵의 공간적 데이터의 중복성을 없애기 위해 DPCM을 적용하여 부호화의 효율성을 높였다.
본 연구는 현대도시 문제점 중 하나인 교외개발 사례를 통해 도시의 진화성을 이해해 보려는 시론적 연구이다. 방법론으로 (1) 국내 9개(1980-2010), 미국 49개 도시(1992-2019년)의 도시확장강도지수(UEII) 산출, (2) 2019년 시카고 대도시권 도시지역을 대상으로 형태학적 공간패턴(MSP)과 엔트로피(Entropy) 분석이다. 주요결과는 (1) 도시확산 현상은 보편적인 도시변화 특성으로 이해할 수 있다, (2) 전체지역의 특성은 하위단위 도시들의 특성과 다른 방향으로 나타날 수 있다. 연구함의는 (1) 교외 도시확산현상은 도시에게 부여된 여러 기능에 부합하는 도시변화 현상으로 이해할 수 있으며 하위단위 도시·생활권의 기능이 큰 의미를 갖는다, (2) 진화론적 관점에서의 도시는 기존의 발달성장 논의와 큰 차이가 있다. 이 연구는 도시의 부분적 특성을 사례로 삼고 있다는 한계를 보이며 향후 도시의 진화하는 속성을 이해하기 위한 폭넓은 실증연구가 필요하다.
한국농어촌공사에서는 과학적이고 체계적인 농업기반시설 및 용수관리로 재해를 예방하고 물관리의 효율성 증대를 위한 유지관리 종합정보시스템인 농업기반시설관리시스템을 구축하여 운영중에 있다. 한국농어촌공사는 2012년부터 저수지별 일공급량을 측정하여 기록 관리하고 있어, 저수지의 수위차와 공급량을 사용하여 저수지의 일유입량을 산정 할 수 있는 체계를 구축하였고 저수지 종합건전성 평가를 위해 이 자료를 사용하였다. 수량부문은 수문학적으로 하천환경 및 수생태계에 민감한 영향을 끼치는 인자들로 지표를 구성하였다. 선정된 지표는 High Flow, Low Flow, Seasonality, Zero Flow, Variability로 구성하였다. 수질부문은 자연적 요인과 사회·경제적 요인 기준에 의한 분류를 통해 저수지의 건전성 상태를 파악할 수 있는 지표를 선정하였다. 자연적 요인은 환경부의 수질환경기준에 제시된 항목 중 저수지 건전성을 대표할 수 있는 수온, DO, COD, SS, TN, TP 및 TOC를 선정하였다. 농업용 저수지 수량·수질을 고려한 수환경 평가체계 적용을 위해 적누, 이담, 송고 저수지를 선정하였다. 3개 저수지를 대상으로 수량, 수질 부문으로 나누어 부문별 건전성 및 종합건전성 평가를 수행하였다. 선정된 지표의 분석단위를 통일시키기 위하여 표준화를 수행하였으며 자료의 왜곡정도가 큰 경우에는 로그변환을 취하여 표준화를 수행하였다. 가중치 적용은 주관적인 견해가 들어갈 수 있는 전문가의 설문에 의한 방법보다는 수학적 방법을 이용한 주성분과 엔트로피 가중치 방법을 적용하였다. 최종적으로 산정된 지수에 따라 하천별 현황을 주제별, 시기별로 검토하였으며 객관적이고 이해가 쉽게 5개 등급으로 등급분류를 해 저수지별 건전성 정도를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다.
최근 전 세계적으로 기후변화 및 이상기후로 인해 홍수, 가뭄과 같은 수자원과 관련된 재해들의 빈도가 증가하고 있는 추세이다. 가뭄은 발생 시작 및 종료 시기가 명확하지 않고, 그 피해가 광범위한 특징으로 인해 농업분야에 직접적인 피해를 주고 있으며, 농산물 생산성 및 안정적인 농업용수 확보에 큰 영향을 미치고 있다. 과거 가뭄을 해석하기 위해서는 일반적으로 강수량, 가뭄지수 등 단일지표를 활용하여 가뭄을 평가하였으나, 최근 선제적인 가뭄대응을 위해 다양한 인자들을 종합하여 판단하는 취약성 평가 (Vulnerability Assessment) 개념을 도입하였다. 농업가뭄 취약성은 IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 기상 및 수문학적 가뭄에 의한 작물 생산 피해 및 가축의 피해를 동반할 수 있는 가능성으로 정의한다. 본 연구에서는 농업용 저수지 중심의 농업용수 기반 취약성 평가 항목을 선정하여 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 민감도, 노출도 및 적응능력 개념에 적합한 대응변수를 활용하여 저수지의 저수율, 용수 부족 및 가뭄 대응능력 뿐만 아니라 사회·환경적, 기상학적 영향을 고려한 평가 항목 선정하였다. 항목별 단위 및 특성을 통합하기 위해 스케일 재조정 (Re-Scaling), Z-Score 등 다양한 방법을 활용하여 표준화를 실시하였으며, AHP (Analytic Hierarchy Process), 엔트로피 분석 등을 통해 항목별 가중치를 산정하였다. 또한 농업가뭄에 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 미치는 항목을 구분하여 대응변수를 적용하였다. 이를 바탕으로 농업가뭄 취약성을 평가하여 항목별 등급을 구분하였으며, 전국 167개 시군을 대상으로 농업가뭄 취약지도를 작성하였다. 본 연구의 결과는 시군별 맞춤형 농업가뭄 대응정책의 기초자료 활용 가능하며, 농업가뭄 취약지역/상습가뭄지역에 대한 정보 제공이 가능할 것으로 판단된다.
매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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