• 한국수자원학회논문집
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• 제41권1호
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• pp.35-47
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• 2008

저수분석(low flow analysis)은 수자원공학에서 중요한 분야 중 하나이며, 특히 저수량 빈도분석(low flow frequency analysis)의 결과는 저수(貯水)용량의 설계, 물 수급계획, 오염원의 배치 및 관개와 생태계의 보존을 위한 수량과 수질의 관리에 중요하게 사용된다. 그러므로 본 연구에서는 저수량 빈도분석을 위한 점 빈도분석을 수행하였으며, 특히 빈도분석에 있어서의 불확실성을 탐색하기 위하여 Bayesian 방법을 적용하고 그 결과를 기존에 사용되던 불확실성 탐색방법과 비교하였다. 본 논문의Ⅰ편에서는 Bayesian 방법 중 사전분포(prior distribution)와 우도함수(likelihood function)의 복잡성에 상관없이 계산이 가능한 Bayesian MCMC(Bayesian Markov Chain Monte Carlo) 방법과 Metropolis-Hastings 알고리즘을 사용하기 위한 여러 과정의 이론적 배경과 Bayesian 방법에서 가장 중요한 요소인 사전분포를 구축하고 이를 비교 및 평가하였다. 고려된 사전분포는 자료에 기반하지 않은 사전분포와 자료에 기반한 사전분포로써 두 사전분포를 이용하여 Metropolis-Hastings 알고리즘을 수행하고 그 결과를 비교하여 저수량 빈도분석에 합리적인 사전분포를 선정하였다. 또한 알고리즘의 수행과정에서 필요한 제안분포(proposal distribution)를 적용하여 그에 따른 알고리즘의 효율성을 채택률(acceptance rate)을 산정하여 검증해 보았다. 사전분포의 분석 결과, 자료에 기반한 사전분포가 자료에 기반하지 않은 사전분포보다 정확성 및 불확실성의 표현에 있어서 우수한 결과를 제시하는 것을 확인할 수 있었고, 채택률을 이용한 알고리즘의 효용성 역시 기존 연구자들이 제시하였던 만족스러운 범위를 가지는 것을 알 수 있었다. 최종적으로 선정된 사전분포는 본 연구의 II편에서 Bayesian MCMC방법의 사전분포로 이용되었으며, 그 결과를 기존 불확실성의 추정방법의 하나인 2차 근사식을 이용한 최우추정(maximum likelihood estimation)방법의 결과와 비교하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제12권1호
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• pp.8-16
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• 2009

주파수 영역 항공 전자탐사 자료의 holistic 역산은 사전정보가 충분한 경우에 측정 자료의 보정, 처리 및 역산을 동시에 진행하는 역산법으로 개발되었다. 이 연구에서는 사전정보가 없는 경우에도 적응 가능하도록 holistic 역산을 발전시킨다. 이 역산에서는 수직방향으로 전기적 물성이 부드럽게 변화하는 다층 구조를 가정하고, 시스템 오차로 인한 편향 매개변수를 단순화하며. 고도에 따른 수평 방향의 평활화 조건을 적용하고, 클러스터를 이용하여 병렬 계산을 수행한다. 사전정보를 전혀 이용하지 않고 holistic 역산법으로 800만 개의 자료를 340만 개의 매개댄수에 대해 역산한 결과, 이와는 별개로 계산된 보정 계수, 다운홀 로깅 자료 및 지하수위 자료와 잘 일치하는 결과를 굴을 수 있었다. 이로부터 holistic 역산의 성공 여부가 정교하게 작성된 초기 모형이나 탐사 지역의 특별한 사전정보와는 무관함을 알 수 있었다. 또한. holistic 역산은 높은 고도에서의 원점 측정을 필요로 하지 않으므로 자료 획득에 필요한 비용을 상당히 절감할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 1993년도 추계학술대회발표논문집; 서강대학교, 서울; 25 Sep. 1993
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• pp.49-49
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• 1993

선형계획 프로그램의 개발에 있어서 속도의 제고와 수치적안정을 고려한 방법에 대한 접근들이 이루어지고 있다. 본 연구에서는 단체법 수행 이전에 입력자료의 사전처리를 통해 속도 및 수치적 안정을 도모하고자 하는 방법과 이에 대한 전산실험 결과를 제시하고자 한다. 입력자료의 사전처리는 첫째, 수치적 안정을 향상시키는 입력자료의 Scaling에 대한 내용과 둘째, 문제의 크기를 줄이거나 단체법에서 다루기 쉬운 형태로 변형하여 속도를 제고하고 수치적 안정을 도모하는 입력자료의 재구조화에 대한 내용으로 구성된다. 본 연구에서 다루는 주요 내용은 다음과 같다. 첫째, Scaling 부분에서는 여러 가지 Scaling 방법과 이에 대한 비교를 전산실험결과로 제시한다. 둘째, 입력자료의 재구조화 방법과 이에 대한 실험적 결과를 제시한다. 본 연구결과 기대효과로는 선형계획 프로그램의 개발에 있어서의 Scaling 방법과 재구조화 방법들의 선택기준으로 사용될 수 있을 것이다.

• 응용통계연구
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• 제14권1호
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• pp.39-57
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• 2001

범주형 자료에서 오분류는 자료를 수집하는 과정에서 발생될 수 있다. 오분류되어 있는 자료를 정확한 자료로 간주하여 분석한다면 추정결과에 편의가 발생하고 검정력이 약화되는 결과를 초래하게 되며, 정확하게 분류된 자료를 오분류하고 판단한다면 오분류의 수정을 위해 불필요한 비용과 시간을 낭비해야 할 것이다. 따라서 정확하게 분류된 표본인지 오분류된 표본인지를 판정하는 것은 자료를 분석하기 전에 이루어져야할 매우 중요한 과정이다. 본 논문은 I$\times$J 분할표로 주어지는 범주형 자료에서 두 변수 중 하나의 변수에서만 오분류가 발생되는 경우에 오분류 여부를 검정하기 위해서 오분류 가능성이 없는 변수에 대한 주변합은 고정시키고, 오분류 여부를 가능성이 있는 변수의 주변합을 Sebastiani와 Ramoni(1997)가 제안한 Bound와 외부정보로 표현되는 Collapse의 개념, 그리고 베이지안 방법을 확장하여 자료에 적합한 모형과 사전정보를 고려한 사전모수를 다양하게 설정하면서 재분류하는 연구를 하였다. 오분류에 대한 정보를 얻기 위해서 Tenenbein(1970)에 의해 연구된 이중추출법을 이용하여 오분류 검정을 위한 새로운 통계량을 제안하였으며, 제안된 오분류 검정통계량에 관한 분포를 다양한 모의실험을 통하여 연구하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.676-685
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• 2021

본 연구의 목적은 중년기 성인의 좋은 죽음 인식, 사전의료의향서 지식이 사전의사결정 태도에 미치는 영향을 파악하기 위함이다. 자료 수집은 경기도, 충청도에 거주 중인 중년기 성인 152명을 대상으로, 2019년 10월 4일부터 11월 15일까지 자가 보고식 설문조사로 시행되었다. 수집된 자료는 기술통계, t-test, ANOVA, Pearson correlation coefficient, stepwise regression으로 분석하였다. 연구결과, 중년기 성인의 좋은 죽음 인식은 사전의료의향서 지식, 사전의사결정 태도와 양의 상관관계를 보였으며, 사전의료의향서 지식은 사전의사결정 태도와 양의 상관관계가 나타났다. 대상자의 경제상태, 사전의료의향서 지식, 좋은 죽음 인식이 사전의사결정 태도에 영향을 주는 요인으로 확인되었으며, 중년기 성인의 사전의사결정 태도에 대해 약 28.3%의 설명력을 나타냈다. 본 연구결과는 중년기 성인의 경제상태, 사전의료의향서 지식, 좋은 죽음 인식이 바람직한 사전의사결정 태도 형성을 위해 고려해야 할 주요한 요인임을 제시하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2016년도 학술발표회
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• pp.246-246
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• 2016

본 연구에서는 최근 기후변화로 인한 집중호우의 발생횟수의 경향을 확률적으로 분석함에 있어 1개월 동안 80 mm/day 이상의 강우사상을 집중호우로 정의하여, 대구 및 부산 강우관측소로부터 수집된 384개월 동안의 집중호우를 분석하였다. 집중호우 월별 발생횟수와 같은 형식의 자료의 확률적 분석은 대개 Poisson 분포 (POI)가 사용되나 자료에 포함된 0자료의 과잉은 확률분포를 왜곡시키는 문제를 발생시킨다. 본 연구에서는 이 문제를 개선하기 위하여 개발된 일반화 Poisson 확률분포 (GPD), 0-과잉 Poisson 확률분포 (ZIP), 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (ZIGP), Bayesian 0-과잉 일반화 Poisson 확률분포 (Bayesian ZIGP)를 집중호우 자료에 적용하고, 5개 모형의 특성을 비교분석하였으며, Bayesian ZIGP 모형의 구축에 있어서는 정보적 사전분포를 사용함으로써 모형의 정확도를 개선하였다. 분석결과 분석하고자 하는 자료에 0이 과다하게 포함되어 있는 경우 POI 및 GPD 분포는 관측결과와는 다른 결과를 제시하여 적절한 모형으로 고려되지 못함을 알 수 있었다. 5가지 모형 중 정보적 사전분포를 탑재한 Bayesian ZIGP 모형이 가장 관측 자료와 유사한 결과를 도출하였으나 모형의 구축에 수반되는 실용적인 측면을 고려하면 ZIP 모형도 충분히 사용될 수 있는 모형으로 추천되었다.

• 응용통계연구
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• 제15권2호
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• pp.405-414
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• 2002

반복이 같은 이원배치 혼합효과 분산분석모형에서 무정보 사전분포를 이용하여 오차분산을 추정하는 문제를 생각하고자 한다. 먼저 무정보 사전분포로 제프리스사전분포, 준거 사전분포 그리고 확률일치 사전분포를 유도하고 이들 각각의 사전분포들에 대하여 주변사후분포를 제시하였다. 끝으로 실제 자료를 근거로 오차분산의 주변사후밀도함수에 대한 그래프와 오차분산에 대한 신용구간들을 구하고 이 구간들을 비교한다.

• Spatial Information Research
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• 제10권3호
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• pp.455-468
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• 2002

국토의 효율적인 관리를 위해 국립지리원은 1980년대 중반부터 지도 자동제작을 추진하였으며, 1995년부터 국가지리정보체계(NGIS) 구축사업의 일환으로 다양한 수치지도 제작사업을 본격적으로 착수하였다 현재 국립지리원은 1:1,000 1:5,000 1:25,000 축척의 수치지형도를 제작 수정하고 있으며, 짧은 기간에 수치지도 제작사업을 추진하는 과정에서 관련기술 및 경험 부족 등으로 인하여 수정 및 보완해야 할 사항이 발생하게 되었다. 따라서 수치지도를 제작하면서 발생한 문제점을 개선하고 제작자와 사용자에게 수치지도가 지니고 있는 정보의 특성을 명확하게 제공하고 수치지도가 적절하게 활용될 수 있도록 하며, 또한 다양한 종류의 수치지도들을 연계시킬 수 있는 정보를 제공하기 위해서는 수치지도 자료사전(Data Dictionary)이 필요하다. 본 논문에서는 기존에 수행되었던 연구를 분석하고, 기존 수치지도가 갖고 있는 문제점을 파악하여 대축척 수치지도에 대한 새로운 지형지물 분류체계를 제안하고 축척에 따라 지형지물에 대한 자료사전을 제안하였다. 본 연구의 결과물인 축척별 수치지도 자료사전을 이용하여 제작된 수치지도는 다양한 종류의 수치지도와 연계가 가능할 것으로 판단된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제22권3호
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• pp.585-594
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• 2009

마이크로어레이 실험의 실험자들은 원 측정치인 영상을 조사하여 통계적 분석이 가능한 자료의 형태로 변환하는데 이러한 과정을 흔히 사전 처리라고 부른다. 마이크로어레이의 사전 처리는 불량 영상의 제거(filtering), 결측치의 대치와 표준화로 세분되어질 수 있다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 각각에 대하여서는 많은 연구가 보고되었으나, 사전 처리를 구성하는 원소들간의 적정한 순서에 대하여서는 연구가 미흡하다. 표준화 방법과 결측치 대치 방법 중 어느 것이 먼저 실시되어야 하는지에 대하여서 아직 알려진 바가 없다. 본 연구는 사전 처리 순서에 대한 탐색적 시도로서 대장암과 위암을 대상으로 실시한 두 조의 cDNA 마이크로어레이 실험 자료를 이용하여 사전 처리를 구성하는 원소들간의 다양한 순서에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 어떻게 변화하는지를 분석하고 있다. 즉, 결측치대치와 표준화의 여러가지 방법들의 조합에 따라 검색된 특이 발현 유전자 군이 얼마나 일치적인가를 확인하고자 한다. 결측치 대치 방법으로는 K 최근접 이웃 방법과 베이지안 주성분 분석을 고려하였고, 표준화 방법으로는 전체 표준화, 블럭별 국소(within-print tip group) 평활 표준화 그리고 분산 안정화를 유도하는 표준화 방법을 적용하였다. 따라서 사전 처리를 구성하는 두개 원소가 각각 2개 수준과 3개 수준을 가지고 있고, 두개 원소의 순열에 따른 모든 가능한 사전 처리 개수 수는 12개가 된다. 본 연구에서는 12개 사전 처리 방법 각각에 따라 정상 조직과 암 조직간 특이적으로 발현하는 유전자 군을 검색하였고, 사전 처리 순서를 바꾸었을때 유전자 군이 얼마나 일치적으로 유지되는지를 파악하고 있다. 표준화 방법으로 분산 안정화 표준화를 사용할 경우는 사전 처리 순서에 따라 특이 발현 유전자 군이 다소 민감하게 변하는 것을 보이고 있다.