본 논문은 중력모형의 예측 정확도 향상을 위해 개선 중력모형을 개발한 것으로 개선 중력모형은 잔차를 이용한 것이다. 기존 잔차를 이용한 연구에서는 잔차를 기준연도 실측 값에서 중력모형의 재현 값을 뺀 값으로 하였고, 이를 장래 중력모형 예측 결과 값에 더하여 장래 통행분포로 하였다. 이번 연구에서는 잔차를 중력모형 계수 추정과정에서 산출 하였는데, 산출결과, 이 잔차가 실측 통행분포량을 중력모형에서의 재현 값으로 나눈 값(재현 일치비율)임을 밝혔다. 재현 일치비율을 중력모형에서 산출된 장래 통행분포량에 적용하였는데, 사례분석 결과, 기본 중력모형, 잔차 부가 개선 중력모형 등에 비하여 상당히 높은 예측 정확도를 가지는 것으로 나타났다.
열펌프의 고장감지 및 진단을 위하여 측정값에 대한 분석은 필수적이다. 열펌프의 고장감지는 열전대 등의 온도센서로 수행되는데, 재연성과 센서자체의 오차에 의해 시스템의 정상상태 측정값들은 통상 백색 노이즈의 형태로 존재한다. 고장감지 및 진단시스템을 구축하기 위하여 이상적인 정상상태를 정의하는 기준모델을 추출하게 되는데, 실제 측정값과 모델에 의한 기대값은 수학적 편차, 즉 잔차가 필연적으로 존재하게 된다. 이러한 잔차는 운전조건에 따라 변화하며, 다양한 불확실도를 포함한 확률분포를 갖게 된다. 본 연구에서는 온도센서를 활용하여 정상상태 진단을 수행하고 이를 기반으로 기준모델을 도출하였다. 이후 실측값과 기준모델과의 잔차를 통계적으로 분석하여 고장여부를 판단하는 경계값을 산출하였다. 본 분석에 의하여 열펌프의 고장감지 및 진단시스템의 개발을 위한 불확실도와 경계값을 통계적으로 계산함으로써 진단결과의 확률적 신뢰성을 보장할 수 있는 방법론을 제공하였다.
본 연구는 한국에서의 직종 내 잔차 성별 임금격차와 노동시간 간의 관계를 분석하였다. 한국의 장시간 노동 문화는 평소 가사 및 돌봄 노동을 많이 하지 않는 한국 남성 기준에 맞추어진 것으로, 따라서 노동시간이 긴 직종일수록 이는 여성에게 불리하게 작용하여 직종 내 차별에 의한 성별 임금격차가 커질 수 있다. 본 연구는 이를 실증분석 하고자 하였으며, 분석 결과, 한국에서는 대부분의 직종에서 긴 노동시간에 대한 임금 프리미엄이 높지 않으며, 노동시간은 남성 집중직종에서는 잔차 성별 임금격차에 유의미한 양의 영향을 미치지만, 여성 집중직종에서는 그렇지 않은 것으로 나타났다.
황해중부해역에 설치된 황해 모니터링 부이에서 관측한 기온과 표층수온의 변동성분을 추출하기 위하여 조화분석을 수행하였다. 분석결과, 기온과 표층 수온 모두 1년, 반년 주기성분이 가장 우세한 것으로 파악되었으며, 보다 짧은 주기성분은 $0.2{\sim}0.5^{\circ}C$ 이하의 작은 변동성분에만 기여하는 것으로 파악되었다. 한편, 기온과 표층수온의 조화분석 성분에서 추출한 잔차성분을 분석한 결과, 기온 잔차성분의 표준편차는 표층 수온 잔차성분의 표준편차보다 2.4배 정도 크고, 잔차성분의 발생빈도분포는 정규분포로 근사화하는 것이 가능한 것으로 파악되었다. 한편, 기온에 따른 표층수온 변화양상을 기온-표층수온 평면에서 분석한 결과 뚜렷한 연속적인 이력고리(hysteresis loop)를 형성하는 것이 발견되었으며, 반시계방향의 기온-표층수온 상승기, 기온-표층수온 하강기 그리고 동계 일정한 표층수온 유지기로 구성되어 있는 것으로 파악되었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권5호
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pp.1055-1067
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2017
지금까지 연구되어진 한국의 장애인 우울에 미치는 요인들을 찾는 연구들은 조사된 장애인별로 반복 측정된 자료임에도 대부분 그들 자료들이 독립이라는 가정 하에 통계적 분석을 하였다. 본 연구에서는 3년마다 반복 측정된 한국복지패널의 장애인 관련 부가조사 자료를 이용하여 장애인 우울에 미치는 요인들이 무엇인지를 반복 측정의 효과를 포함하는 선형혼합모형으로 분석한다. 각 장애인별로 얻어진 반복 측정 자료들의 종속성에 적절한 상관행렬을 고려하고, 회귀계수인 고정효과 뿐만 아니라 각 장애인별 특성을 반영하는 임의효과를 포함시켜 장애인 우울에 유의한 변수들을 찾고 최종모형을 구한다. 고정효과만 고려한 모형으로부터 얻어진 잔차들은 각 장애인별 잔차들의 평균이 0 근처에 있지 않다는 것을 보여주고, 임의효과를 포함하고 있는 최종모형의 잔차들의 잔차도와 분위수대조도를 제시하여 최종모형은 각 장애인별 잔차들의 평균의 문제점을 해결한다는 것을 보여주고자 한다.
임상 및 실험 결과를 대외적으로 공인 받기 위해서는 통계적 검정 절차를 거치는 것이 일반적이다. 하지만 통계적 전문 지식이 부족한 사용자가 통계 소프트웨어를 배우는 데는 시간이 많이 걸리며, 결과 해석에도 어려움이 많은 실정이다. 데이터의 특성과 성질에 맞추어 통계법이 선택되어야 하는데, 통계지식이 부족한 초보자들은 가장 일반적인 분석법을 적용시키곤 한다. 이와 같은 방식의 통계분석은 잘못된 결과로 이어질 수 있기 때문에 올바른 분석법을 가이드 해주는 기능이 필요하다. 또한 통계분석법의 적합성을 평가하는데 있어 오차와 잔차의 등분산성 가정이 유용하게 쓰여질 수 있다. 본 연구에서는 사용자에게 올바른 분석법을 제시하는 비쥬얼 가이드 인터페이스와 잔차를 3D Glyph를 이용하여 보여주는 불확실성 시각화 방법을 사용하였다. 분석법 적용에서 나타나는 불확실한 데이터의 시각화는 의사결정에 도움을 줄 수 있다.
2-체널 링-코어 프럭스-게이트 콤파스(Two-Channel Ring-Core Flux-Gate Compass; TCRC FG-Compass)의 성능평가 시스템 설계와 구현방법 및, 다항회귀 모형 기반의 평가 절차와 방법을 기술했다. 성능평가 시스템은 스템모터 구동 유닛과, 방위정보 전송 유닛, 다항회귀식에 의한 평가 프로그램 등으로 구성하였다. 성능평가 실험결과, TCRC FG-Compass는 잔차가 $2^{\circ}$인 반면, 기존의 FG-Compass는 잔차가 $4^{\circ}$임을 나타냈다. 따라서 성능이 향상된 새로운 FG-Compass 설계가 가능함을 확인하였다. 또한, 자동으로 잔차를 추정하고 보정할 수 있는 설계론에 관해서도 논의하였다.
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
이 논문에서는 해양사고 예보 시스템 (MCFS)의 주요 부분 중 하나인 해양사고 예측 모델 개발에 관해서 기술했다. 셀분할 선형 파라미터 모델(CD-LIP)을 개발하여 Baltic 모델과 희귀 분산분석기법으로 비교하였다. 그 결과, CD-LIP 모델이 Baltic 모델과 비교하여 잔차가 작았으며, 연구대상지역의 해양사고 수량화 D/B에 최적 성능을 나타냈다.
남강은 낙동강 주요 지류인 동시에 낙동강 하류지역의 유지용수, 생활, 공업, 농업용수 공급 등에 중요 역할을 하고 있어 오염원 및 수질관리가 매우 중요하다고 볼 수 있다. 최근 남강댐 하류 및 남강합류 후 낙동강 본류인 창녕함안보 지점에서의 녹조 발생이 빈번해지고 있으며, 녹조현상에 대한 관심과 우려가 높아지고 있는 실정이다. 따라서 기존 호소의 녹조관리는 '조류경보제'에 의해서 관리되고 있지만 4대강 16개의 보 건설 이후 '수질예보제'와 같이 녹조관리를 위한 제도 및 정책이 시행되면서 조류관리의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 기존의 많은 문헌들을 참고하여 조류의 영향인자를 파악하였으며, 남강유역의 물관리 기초자료를 수집하고 구축된 데이터 기반의 각 항목별 주요항목 영향인자 분석을 위한 상관성 분석을 실시하여 영향인자별 상관관계 우선순위를 선정하여 입력변수로 이용하였다. 그에 따른 데이터 마이닝을 통한 조류 발생특성을 고려하여 예측 모형인 다중회귀분석(Multiple Regression Analysis)을 구현하였다. 회귀분석 과정에서 다중공선성이 발생하는 변수에 대해서는 모형에서 제거하였으며, 잔차분석을 통해 이상치와 영향치를 검토하여 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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