• 한국사회복지학
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• 제62권3호
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• pp.83-108
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• 2010

본 연구는 고령사회 준비를 위한 현황이해 차원에서 앤더슨 모형을 이용하여 노년기 외래의료 서비스 이용궤적 및 예측요인을 살펴보고, 초기노년기와 후기노년기 간에 궤적이나 예측요인이 차이가 있는지를 살펴보는 것을 목적으로 한다. 한국복지패널의 1, 2, 3차년도 자료를 사용하여, 궤적 및 예측 요인은 잠재성장모형을 이용해서 분석하였고 연령 차이는 다중집단분석을 이용하여 분석하였다. 60세 이상 노인들은 해가 지남에 따라서 외래이용 횟수를 증가시키는 경향을 보였는데, 75세 미만의 초기 노년기의 노인들이 75세 이상의 후기노년기의 노인들 보다가 이용 횟수를 상대적으로 빨리 증가시켰다. 예측요인에 있어서는 선행요인, 자원요인, 욕구요인들의 상당수가 궤적과 유의미한 관계가 있었는데, 자원요인 보다는 욕구요인들이 의료서비스 이용궤적에 크게 영향을 주는 것으로 나타났다. 하지만 예측요인에 있어서 초기 및 후기 노년기 사이에 큰 차이는 없었다. 결과를 토대로 연구의 의의 및 함의를 논의하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제9권4호
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• pp.92-100
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• 2008

최근 의사결정권자가 유사프로젝트 추진 시 발생하는 의사결정과정 상에서 신뢰성 있는 자료에 근거하여 의사결정을 할 수 있는 생산성 예측시스템 구축에 대한 연구가 진행 중에 있으나, 생산성 예측시스템에서 독립변수로 작용하는 생산성 영향요인에 대한 연구는 대부분이 생산성 분석을 위한 생산성 영향요인으로 생산성 예측에 대한고려 없이 생산성 영향요인을 분류하고 있다. 또한 예측에 대한 고려 없이 도출된 생산성 영향요인을 이용하여 생산성을 예측하면, 유의하지 못한 생산성 영향요인이 예측 모델의 독립변수로 사용되어 생산성 예측 값의 신뢰도와 적합성이 낮아지는 결과를 갖게 된다. 따라서 본 연구에서는 생산성 값에 영향을 미치는 주된 인자인 생산성 영향요인에 대한 상관분석을 이용한 생산성 예측을 위한 생산성 영향요인 선정 프로세스를 제안하였고, 제안된 프로세스는 영향요인 선정 과정을 체계적으로 정리하여 생산성예측을 위한 생산성 영향요인 선정에 효율적인 방법으로 사용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.31-34
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• 2023

주택 매매에 있어서 가격에 대한 예측은 매우 중요하지만, 실거래 발생 전까지는 정확한 가격을 알 수 없다. 그렇기에 주택가격을 예측하는 많은 연구가 진행되어왔다. 주택가격을 결정하는 영향요인은 크게 주택의 내부요인과 주택의 외부 요인으로 구분되는데, 내부적인 요인 (공급면적, 전용면적, 층, 방 개수 등)에 대한 연구가 많이 진행되었다. 하지만 외부적인 요인 (위치 요인, 금융요인 등)에 대한 연구는 미비하였다. 본 연구는 주택 매수자 관점에서 가격 예측 시 외부적인 요인 역시 중요하다고 판단하여 외부요인을 적용하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 외부요인 중 주택의 위치 정보를 활용하여, 해당 정보 기반으로 도출 가능한 데이터를 추가한다. 또한 이용량에 따른 지하철역 데이터를 추가하여 관련된 여러 영향요인들을 분석 및 적용 후 머신러닝 기반 예측 모델을 생성한다. 생성된 모델들에 주택매매 실거래 데이터를 적용하여 예측 정확도를 비교 후 높은 정확성을 보이는 모델 결과에 주요하게 영향을 끼치는 요인에 관하여 기술한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2011년도 제42회 하계학술대회
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• pp.638-639
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• 2011

전력수요는 여러 가지 사회, 경제, 기상 등의 복합적인 요인에 의해 결정되므로 예측하기 쉽지 않다. 수요 예측 시스템을 통해 예측된 결과는 예측일의 상황에 맞는 여러 가지 예측과 관련된 변동 요인의 적용범위가 수치적으로 달라 질 수 있어 예측 데이터와 실제 수요와의 오차율이 높아질 수 있다. 따라서 전력수요 실적과 예측간 오차에 영향을 주는 변동 요인의 영향력을 분석하고, 예측일의 상황에 맞게 적절한 수치의 변수를 예측 시스템에 제공하여 예측의 정확성을 향상시키는 방안에 대하여 알아보았다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권8호
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• pp.19-27
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• 2014

전통적으로 Anderson 모형은 의료 및 사회서비스 이용에 대한 예측요인을 분석하는데 적합하다는 평가를 받는다. 따라서 본 연구는 선행연구를 토대로 Anderson 모형의 선행요인(성별, 연령, 교육수준, 거주 지역, 결혼상태), 가능요인(경제상태, 건강정보 이해능력, 복지관 이용 여부), 욕구요인(만성질환 보유 여부, 도구적 일상생활수행능력, 우울) 등을 구성하여 노인들의 사회서비스 이용 예측요인을 탐색하였다. 본 연구를 위해 SPSS 18.0을 이용하였으며, 충북 지역에 거주하는 329명의 노인들을 대상으로 하였다. 본 연구의 주요 결과는 다음과 같다. 노인들의 사회서비스 이용에 가장 큰 영향을 미치는 요인은 가능요인의 건강정보 이해능력과 복지관 이용 여부로 나타났다. 그 다음으로는 욕구요인 중에서 우울 수준이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 선행요인 중에서는 성별이 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과에 기초하여 노인들의 사회서비스 이용을 활성화하기 위한 몇 가지 방안을 제시하였다.

• 사회복지연구
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• 제39호
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• pp.5-28
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• 2008

본 연구의 목적은 한국청소년패널조사(KYPS) 자료를 활용하여 청소년기 흡연의 상이한 발달궤적 변화에 영향 미치는 예측요인들을 분석하는 것이다. 준모수적 집단중심모형(Semi-parametric group-based modeling)을 통해 청소년기 흡연에는 점증형 흡연집단(escalator), 실험형 흡연집단(experimenter), 후발형 흡연집단(late onsetter), 비흡연집단(non initiator) 등 4가지 발달궤적이 존재하는 것으로 밝혀졌다. 비행, 음주 등 다른 영역의 발달궤적과 달리 흡연에는 중단형 집단이 없는 것으로 나타났다. 또한 다항 로지스틱 회귀분석을 통해 사회발달모형(social development model) 내의 위험요인과 보호요인을 중심으로 흡연집단들을 구분하는 요인을 살펴본 결과, 모든 발달영역의 위험요인과 보호요인 대부분이 13세 시기에 흡연하지 않았던 청소년 중 계속해서 비흡연하는 집단과 이후 흡연을 늦게 시작한 집단을 구분하는 것으로 나타났다. 반면 13세에 이미 흡연하고 있었던 청소년 중 계속해서 흡연을 증가시키는 집단과 점차 흡연을 감소시키는 집단을 구분하는 요인은 자아존중감, 학업성취 등 소수로 나타났다. 흡연집단을 구분하는 위험요인과 보호요인들은 발달적으로 적절하고 효과적인 예방프로그램의 구성요소를 발견할 수 있도록 도와준다. 본 연구의 결과를 통해 13세에 흡연하고 있지 않은 집단은 물론 이미 흡연을 시작한 집단까지도 원조할 수 있는 중학교 시기 금연프로그램을 개발할 수 있는 단초를 마련하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.519-529
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• 2020

본 연구는 대학생의 학업성취 예측모형을 구축하여, 각 요인간의 상호관계와 상대적 영향력을 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 J 대학 재학생 1,310명의 학습자 개인요인과 학습전략 요인을 설문하였으며, 그 결과를 데이터마이닝 기법인 의사결정나무 분석을 통하여 학업성취 예측요인의 변별과 패턴을 분석하고, 각 요인의 상대적 영향력을 살펴보기 위한 이항 로지스틱 분석을 실시하였다. 분석결과, 학업성취를 예측하는 가장 중요한 요인은 효능감으로 나타났으며, 이외 학습동기, 시간관리, 우울이 학업성취를 예측하는 요인으로 나타났다. 학업성취를 예측하는 요인의 패턴은 효능감과 시간관리 수준이 높은 경우와 효능감이 중간 수준이더라도 학습동기가 높은 경우로 나타났다. 효능감과 학습동기가 낮거나 우울이 높은 경우 학업성취를 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 대학생의 학업성취 향상을 위한 효능감과 학습동기 향상, 시간관리 교육 강화, 부정적 정서 관리 등을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.539-541
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• 2019

오프라인 소비자의 의사결정은 크게 라이프스타일, 동기, 개성, 학습 등 개인적인 영향요인과 문화, 기후, 가족 등 기타 상황적 요인을 포함하는 환경적 영향요인에 의해 결정된다. 이러한 요인들을 입력 값으로 하는 다양한 딥러닝 모델을 이용한 소비예측 연구들이 진행되고 있다. 딥러닝을 이용한 예측모델을 사용하기 위해서는 먼저 요인들이 의사를 결정하는데 있어 얼마나 상관관계가 있는지 파악하는 작업이 중요하다. 본 논문에서는 이를 위해 다양한 상관관계 분석모델을 이용해 소비 의사결정 요소 중 기후, 문화와 같은 상황적 요인과 소비와의 상관관계를 도출하고, 기후, 문화를 대변하는 미세먼지 데이터와, SNS 버즈량 데이터와 소비데이터를 학습하는 소비예측 LSTM모델을 제안하고자 한다.

• 국제지역연구
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• 제21권4호
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• pp.159-172
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• 2017

비관측요인(unobserved-component)모형을 이용한 GDP의 추세-순환요인 분해에서, 통상적으로 추세는 확률보행 과정을 갖는 것으로 가정된다. 본 연구는 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 경우, GDP 변동에서 갖는 추세요인의 의미가 어떻게 달라지는가를 살펴보고, GDP에 대한 예측력이 개선될 수 있는가의 여부를 미국의 데이터를 이용하여 실증적으로 분석하였다. 모형은 GDP만의 단일변수모형과 물가를 포함하는 2변수모형의 두 가지를 고려하여 설정하였으며, 모형 추정은 비관측요인모형을 상태-공간모형으로 전환한 후 칼만 필터(Kalman filter)를 이용한 최대우도추정법을 사용하였다. GDP에 대한 예측은 축차적 추정(recursive estimation)을 이용한 동적 표본외예측(dynamic out-of-sample) 방식을 사용하였으며, 예측력 비교결과에 대한 검정은 Diebold-Mariano 검정을 이용하였다. 분석 결과는 첫째, 모형의 추정결과에서 ARIMA 추세의 계수가 통계적으로 유의적인 값을 가지며, 둘째, ARIMA 추세 모형이 확률보행 추세 모형보다 GDP 변동의 분산 및 자기 상관성(autocorrelation)을 보다 잘 설명하며, 셋째, 예측력에서 단일변수보다는 2변수모형의 예측력이 그리고 확률보행 추세보다는 ARIMA 추세를 갖는 모형의 예측력이 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과들은 GDP 추세-순환 요인 분해에서 추세를 ARIMA 과정으로 표현하는 것이 보다 타당하다는 것을 시사하고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.7-13
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• 2018

콘크리트 강도는 시멘트, 물, 자갈, 모래 그리고 혼화재 등 내부영향요인뿐만 아니라 실제 현장에서 발생하는 현장기온과 타설지연시간 등 외부영향요인의 영향을 받게 된다. 본 연구의 목적은 콘크리트 배합설계 시 내부영향요인과 외부영향요인을 고려하여 현장 콘크리트 타설시 최적의 콘크리트 강도를 확보하는 것이다. 본 연구에서는 내부영향요인과 외부영향요인에 대한 수준을 정의하고, 모두 24개의 조합에 대한 콘크리트 강도 테스트를 한 후 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델을 개발했다. 본 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델은 현장 콘크리트 타설 시 현장기온과 타설지연시간을 고려하여 콘크리트 강도를 예측하는 기능을 제공한다. 본 콘크리트 강도예측 뉴럴 네트워크 모델은 내부영향요인과 외부영향요인을 분석하고 실제 현장에서 콘크리트를 타설할 때 양생온도와 타설지연시간을 뉴럴 네트워크 입력변수로 처리하여 콘크리트 강도를 예측하는 기능을 제공한다. 시공사는 콘크리트 강도예측 결과를 활용하여 콘크리트 배합을 조정함으로써 현장타설 콘크리트 강도를 관리할 수 있을 것이다.