• 한국GIS학회:학술대회논문집
• /
• 한국GIS학회 2004년도 GIS/RS 공동 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.215-220
• /
• 2004

유역수문모형에서 SCS방법 적용시 입력되는 주요 매개변수인 유역평균 CN값은 RS와 GIS를 적용하면 쉽게 계산이 가능하나, 입력자료의 종류 및 공간해상도의 선택에 따라 같은 자료일 지라도 다르게 계산된다. 본 연구에서는 Landsat 7 ETM+,SPOT 5, 1:25,000 토지이용현황도, 정밀토양도, 개략토양도를 이용하여 2.5m, 30m 공간해상토의 자료로부터 유역평균CN을 계산하였으며, 이들을 각각 2.5m～1000m 크기의 격자로 재배열하여 유역평균을 비교함으로서 해상도가 유역 CN값 변화와 어떠한 관계가 있는지 분석하고자 하였다. 분석결과 해상도에 따라 일정구간 이상에 대하여 오차를 나타내고 있었으며, 자료의 선택에 따라 유역평균 CN 값의 변화가 있는 것으로 분석되었다.

• 자원ㆍ환경경제연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.1-25
• /
• 2016

본 연구는 조기사망 위험 감소를 위한 지불의사금액에 대한 양분선택형 조건부가치측정(CV) 자료를 이용하여, 자의적인 모수적 분포(즉, 정규분포, 로지스틱분포, 로그정규분포, 지수분포)를 가정하여 도출하는 지불의사금액 대푯값(즉, 평균 내지 중앙값)의 변동성을 비교 검토하였다. 이를 위해 특정 모수적 분포라는 제약을 갖지 않는 Turnbull 비모수적 추정방법(nonparametric estimation method)에 의한 결과를 함께 비교 검토하면, 정책의사결정에서는 인정되기 어려운 수준의 WTP 대푯값들의 변동성이 확인되었다. 한편 Turnbull 비모수적 추정방법에 의한 WTP의 대푯값은 기본적으로 자의적 모수적 분포 가정에 의한 일종의 오지정 편의를 회피할 수 있다. 또한 Turnbull 비모수적 추정방법으로는 단일양분선택형 CV 자료이든 이중양분선택형 CV 자료이든 거의 유사한 추정치를 도출하고, 모수적 분포를 가정한 추정방법으로는 통계적으로 유의한 추정치를 얻지 못하는 상황에서도 통계적으로 유의한 추정치를 얻을 수 있는 강건성(robustness)을 보여주었다. 그러므로 양분선택형 CV 자료에서 특정 모수적 분포의 적합성을 판단하기 어려운 상황에서 자의적 모수적 분포의 가정에서 도출한 WTP의 대푯값들이 상당한 변동성을 보인다면, Turnbull 비모수적 추정방법에 의한 WTP의 평균 추정치가 정책의사결정에서 논란의 여지를 회피할 수 있는 비자의적이고 강건한 추정치가 될 수 있음을 확인할 수 있다.

• 영재교육연구
• /
• 제25권6호
• /
• pp.951-970
• /
• 2015

이 연구는 우리나라 대학생 과학영재의 전공선택 확신에 영향을 미치는 요인들을 탐색하고 제변인과의 관계를 살펴봄으로써 전공선택 확신 모형을 제시하는데 목적이 있다. 연구대상은 학창시절 영재교육 경험이 있는 대학생 292명 이었으며, 자료수집을 위해 사용한 측정도구는 합리적 진로의사결정 척도, 동기검사, 진로결정 효능감 검사, 전공선택 확신 검사이다. 자료의 통계분석을 위하여 SPSS Program과 AMOS Program을 사용하였다. 연구 결과 대학생 과학영재의 전공선택 확신 연구모형의 적합도는, TLI=.923, CFI=.951, RMSEA=.077로 적합한 모형임을 확인하였다. 합리적 의사결정과 내재적 동기에서 전공선택 확신으로의 경로는 유의하지 않아서 두 경로를 제거한 후 최종 수정모형을 제시하였다. 최종수정 모형의 적합도 TLI=.926, CFI=.951, RMSEA=.075로 적합한 모형이라 할 수 있으며 합리적 의사결정과 전공선택 확신에서 진로결정 효능감이 완전 매개하며, 또한 내재적 동기에서도 전공선택 확신으로 가는데 진로결정 효능감이 완전 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 과학영재들이 대학에서 전공을 선택하고 진로를 결정하는데 진로결정 효능감이 매우 중요한 요인임을 밝힘으로써, 영재들의 진로교육 및 진로상담에 유용한 기초자료로 제공될 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국ITS학회 논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.13-24
• /
• 2008

지능형 교통체계(ITS)는 검지시스템의 지원으로 도로 현장에서 전개되는 교통상황을 실시간 모니터링 한다. 또한 이렇게 수집된 교통자료는 다양한 처리 및 가공 기법을 적용하여 교통운영, 교통계획, 교통안전 등 교통분야에서 다양하게 추가 활용된다. 그러나 실시간으로 검지되는 교통자료에 대한 활용 및 신뢰성이 선진 외국에 비해 낮은 실정으로 신뢰성 있는 교통정보 제공 및 분석을 위하여 교통자료의 품질확보가 우선 되어야 한다. 품질확보를 위한 기존의 연구에서는 기본 자료처리 3단계인 이상치 검지 및 제거, 결측자료 보정, 평활화 각각에 대한 알고리즘 및 관련 파라메터 추정에 초점이 맞추어져 왔다. 그러나 각각의 자료처리 과정은 사용자의 궁극적인 자료 활용목적에 따라 다양한 상호연관성을 나타낸다. 따라서 사용자에게 보다 신뢰성 높은 교통자료를 제공하기 위해서는 자료처리 기법을 통합평가할 수 있는 방법론 및 도구가 필요하다. 본 연구에서는 차량 검지기로부터 수집되는 교통자료의 통합평가 방법론을 연구하였고, 사용자의 자료 활용 목적에 부합하는 교통자료를 손쉽게 추출할 수 있는 도구를 개발하였다. 교통자료 품질확보를 위하여 자료처리 방법선택, 입력파라미터 선택, 자료처리 알고리즘 등록이 가능하도록 하였으며 품질확보를 위하여 반복적 자료처리가 가능하도록 하였다. 또한, 실제 경부선 2개구간에서 수집된 교통자료를 본 연구에서 개발한 방법론 및 도구에 적용한 사례를 제시하였다.

• 도서관문화
• /
• 제20권6호
• /
• pp.22-28
• /
• 1979

• 디지털콘텐츠
• /
• 7호통권38호
• /
• pp.64-67
• /
• 1996

• 도서관문화
• /
• 제18권7호
• /
• pp.15-18
• /
• 1977

• 도서관문화
• /
• 제9권5호
• /
• pp.9-13
• /
• 1968

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제28권3호
• /
• pp.533-545
• /
• 2017

분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분포에 대하여 포괄적이고 유용한 통계적 정보를 제공한다. 그러나 많은 실제 자료는 설명변수와 반응변수가 비선형의 관계를 갖고 있어 전통적인 선형 분위수 회귀모형은 왜곡되고 잘못된 결과를 초래할 수 있다. 또한 자료의 복잡성이 증가하여 반응변수가 여러개인 다변량 자료의 분석에 대한 보다 정확한 예측과 더불어 풍부한 해석에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 이유로 본 연구에서는 다변량 분위수 회귀나무 모형을 제안하였다. 본 연구에서는 기존의 다변량 회귀나무 모형의 분할변수 선택 알고리즘의 문제점을 지적하고 향상된 분할변수 선택 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 합리적인 계산시간으로 적용 가능하며 분할변수 선택에서 편향 발생의 문제를 갖지 않는 동시에 기존 방법보다 더 정확하게 분할변수를 선택할 수 있있다. 본 연구에서는 모의실험과 실증 예제를 통해 제안한 방법의 우수한 성능과 유용성을 확인하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2023년도 학술발표회
• /
• pp.517-517
• /
• 2023

현재 우리나라에서는 4대강 및 주요 호소 29지점을 대상으로 조류경보제가 시행되고 있으며 조류 경보 단계는 실시간 모니터링지점에서 측정되는 유해 조류의 셀농도를 기반으로 발령 단계가 결정된다. 상수원 구간은 관심, 경계, 조류 대발생, 해제 또는 미발생 총 4구간으로 구성되며, 친수 활동 구간의 경우 조류 대발생을 제외한 3구간으로 구성된다. 현재 시행되는 조류 경보제의 목적은 유해 조류 발생 시 사후 대응 방안 마련에 보다 초점이 맞춰져 있으며 특히, 모니터링 주기 확대 여부, 오염원 관리 방안 마련, 조류 제거 여부 등의 의사 결정 수단으로 사용되고 있다. 하지만 조류 경보 단계에 대한 사전 예측이 가능한 경우 유해 조류의 성장을 억제할 수 있으며 이를 통해 안전하고 깨끗한 수자원을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 조류 경보 단계의 사전적 예측을 위해 국가 실시간 측정망에서 제공하는 전국 보 모니터링 종합 정보 자료, 기상측정망 자료, 실시간 보 현황 자료를 활용하여 예측 모델을 구축하였다. 또한, 단계 예측의 정확도를 개선하기 위해 변수 선택 기법을 활용하여 조류 경보 단계에 영향을 미치는 환경변수를 선정하였으며 자료의 불균형으로 인해 모델 학습 과정에서 발생하는 예측 오류를 최소화하기 위해 다양한 샘플링 기법을 적용하여 모델의 성능을 평가하였다. 변수 선택 및 샘플링 기법을 고려하지 않은 원자료를 사용하여 예측 모델을 구축한 결과 관심 단계(Level-1) 및 경보 단계(Level-2)에 대해 각각 50%, 62.5%의 예측 정확도를 보인 반면 비선형 변수 선택 기법 및 Synthetic Minority Over-sampling Technique-Edited Nearrest Neighbor(SMOTE-ENN) 샘플링 기법을 적용하여 구축한 모델에서는 Level-1은 85.7%, Level-2는 75.0%의 예측 정확도를 보였다.