• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.97 no.3
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• pp.255-265
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• 2008

This study is aiming at providing the useful information for successful implementation of the forest resource promotion policy through analyzing the impacting factors and their relationships on policy accomplishment and policy effectiveness in executing the forest resource promotion policy. Interview survey was conducted on the stake-holders such as government officers and civilians who have direct or indirect influences on the establishment and execution of the forest resource promotion policy. The forest resource promotion policy was heuristically analyzed by using the LISREL (Linear Structural RELations) Model. The policy accomplishments of forest resource promotion significantly showed the positive relations with the suitability of problem recognition, the suitability of policy decision-making and rationality of policy execution, while the degree of policy support and the policy accomplishments were having significant impacts upon the policy effectiveness. Since the path coefficients between the latent variables and observed variables and among the latent variables mostly showed the positive relations significantly, the forest resource promotion policy was evaluated very successful in terms of policy accomplishments and policy effectiveness.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.13 no.5
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• pp.2251-2258
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• 2012

This study compared the unweighted sample design, frequency weighted sample design and complex sample design to using 2009 Korea National Health and Nutrition Examination Survey in an effort to identify whether or not there is any difference in potential risk factors. Pearson chi-square test and Rao-scott chi-square test were applied to the analytic methods. As a result of analyses, all the variables were overestimated as significant risk factors in case of the unweighted sample design to which only the frequency weights were applied. In addition, there were differences in the confidence levels and results from the simple random sampling analysis and complex sample design to which no weight was applied. It is necessary to carry out the complex sample design rather than the analysis to which the frequency weights are applied, in order to ensure the findings to represent the whole population when our national statistics data is used.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.735-735
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• 2012

국내 및 세계적으로 중앙정부 관점에서 수자원관련 현황을 평가하거나 취약성을 파악하는 등 관련 적응 정책 수립, 부문별 정책 수립의 우선순위 결정과 평가를 위하여 지수(Index)와 지표(Indicator)를 개발하고 사용하고 있다. 수자원관련 지수의 개발은 이수, 치수 및 하천환경 분야의 지수가 개발되어 사용되고 있으며 그 중 치수관련 지수는 국내 외에서 많은 연구 결과가 보고되고 있다. 이러한 지표 및 지수의 구성체계는 크게 두 가지로 분류가 되며 하나는 인과관계 접근방식으로 측정하고자 하는 현상, 결과를 나타나게 하는 요인, 이러한 현상을 완화 또는 강화하기 위한 노력 간의 상관성을 파악하여 지표를 도출하고, 다른 하나는 주제 접근방식으로 파악하고자 하는 현상을 크게 분야별로 구분한 후 분야별 정책목표에 따라 하위 분야로 세분화하고 이에 따른 관련지표를 선정한다. 최근에는 주제 접근방식의 지표가 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 수자원통합관리를 위하여 행정구역 및 유역의 다양한 대리변수를 조사, 분석하여 1990년부터 2007년까지의 시군구 및 국가표준지도인 수자원단위지도의 812개의 표준유역별 DB를 구축하였고, 물이용취약성지수 홍수취약성지수 하천환경취약성지수 및 유역종합관리지수를 개발하여 평가하는 유역종합관리지표를 개발하였다. 각 분야별 취약성 지수는 다양한 대리변수들을 통계분석을 통하여 잠재지표를 선정하였으며, 잠재지표들 간의 상관관계를 이용하여 서로 유사한 변수들끼리 묶어주는 요인분석을 실시하여 주제별 세부지표를 선정하였다. 지표 산정에 있어 표준화방법은 가장 많이 사용되고 있는 Z-score 방법을 사용하였고 가중치부여 방법은 동일가중치를 이용하였으며 최종적인 집계과정은 누적합산방법으로 지수를 산정하였다. 본 연구에서 개발된 유역종합관리지표의 타당성조사를 위하여 2008년 강원도 지역의 이수 및 치수관련 자료를 구축하여 피해이력을 제외한 유역종합관리지수를 산정하여 제한급수 및 홍수 피해이력이 발생한 유역과 비교 분석하여 검증을 실시하였다. 본 연구에서 개발된 지표는 유역관련 현황 파악 및 취약성 분석을 통하여 향후 분야별 관련 정책 및 대책 수립에서 보다 효과적인 의사결정을 지원할 수 있을 것으로 사료된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2012.05a
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• pp.734-734
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• 2012

국내에서는 과거부터 현재까지 하천을 이수, 치수, 하천환경 등 기능별로 구분하여 관리해 오고 있다. 하지만 하천을 보다 합리적으로 관리하기 위해서는 종합적인 관점에서 접근이 필요하며 하천의 현 상황을 제대로 파악하는 것이 무엇보다 중요하다. 하천을 평가하기 위해 제방축조율, 수질 등 다양한 하천지표 및 평가기법들이 개발되어 왔으나 치수 이수 환경 친수 등 하천의 다양한 기능 중 특정 기능들에 대해서만 단편적으로 진단해 오고 있는 실정이다. 또한 4대강 사업, 생태하천조성 등 다양한 하천사업이 시행되고 있어 그 성과와 필요성을 정량적으로 평가 관리할 수 있는 제도 마련이 필요하며, 하천 기능을 종합적으로 진단하고 이를 객관적으로 정량화할 수 있는 체계 구축이 매우 절실하다고 할 수 있다. 따라서 건전한 하천종합관리체계 구축을 위해 하천의 기능인 이수, 치수, 하천환경 및 친수 요소간의 조화와 평가가 가능한 정량적 지표 및 지수의 개발이 필요하다. 보다 건전한 하천관리체계 구축을 위한 국가 수자원 정책 결정 시 정책결정자가 보다 다양한 정보를 획득하고 이를 통한 분석정보를 바탕으로 여러 가지 대안을 도출할 수 있어야 하며 이는 여러 가지 정보를 종합한 지표를 통해 보다 쉽게 얻을 수 있다. 하천의 다양한 기능에 대한 정보를 종합하여 지표화함으로써 정책결정자는 여러 가지 경우를 고려한 다양한 대안을 검토할 수 있게 되어 최적의 대안 도출이 가능해진다(건설교통부, 2006). 본 연구에서는 한정된 수자원을 다양한 목적과 제약조건을 충족시키면서 효율적으로 이용, 보전하기 위해 하천의 다양한 정보의 연계, 공유를 통한 통합관리체계 구축을 하고자 하천 특성을 표현할 수 있는 다수의 대리변수를 조사, 분석하였다. 또한 조사된 대리변수들 중 하천의 각 기능에 미치는 영향을 충분히 고려하여 대리변수를 선정하고 이를 통해 잠재지표를 선정하였다. 선정된 잠재지표를 이용하여 하천의 각 기능을 평가할 수 있는 하천종합관리지표를 개발하여 국내 국가하천에 적용함으로써 하천 특성의 시공간적인 변화를 분석하였다. 개발된 지표를 통해 국내 하천관련 사업에 대한 B&A 분석을 수행하여 사업 성과를 제시하였다. 본 연구에서 개발된 지표는 하천관련 사업의 전, 후 상황을 분석함으로써 사업효과를 분석할 수 있으며 하천관련 사업의 효과에 대한 대국민 홍보효과를 가져올 수 있을 것으로 사료된다.

• Journal of Korea Port Economic Association
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• v.38 no.2
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• pp.31-47
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• 2022

The purpose of this study is to develop a reliable tool that can classify and measure detailed indicators related to the performance of ESG implementation in the country and verify their applicability. Based on World Bank's data as input data, 67 types of ESG-related detailed indicators measured in a total of 239 countries were tested to derive an optimal model that could group detailed indicators into three categories: environment, society, and governance. As a result of the analysis, it was confirmed that a total of 10 detailed indicators had a statistically significant relationship with the country's ESG performance. In addition, the detailed indicators showed a positive correlation with the primary latent variables E, S, and G, and showed a high overall index in the suitability of the model to secure the validity and reliability of variable input. As a result, this study confirmed that several detailed performance indicators constituting ESG can be classified as latent variables, and it can be said that clear criteria for the selection method and input validity of variables were presented.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.31 no.4
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• pp.463-473
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• 2018

Variable selection algorithms for linear regression models of large data are considered. Many algorithms are proposed focusing on the speed and the robustness of algorithms. Among them variance inflation factor (VIF) regression is fast and accurate due to the use of a streamwise regression approach. But a VIF regression is susceptible to outliers because it estimates a model by a least-square method. A robust criterion using a weighted estimator has been proposed for the robustness of algorithm; in addition, a robust VIF regression has also been proposed for the same purpose. In this article a fast and robust variable selection method is suggested via a VIF regression with detecting and removing potential outliers. A simulation study and an analysis of a dataset are conducted to compare the suggested method with other methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2009.05a
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• pp.1703-1706
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• 2009

빗물관리시설은 강우, 증발량 등 기상조건과 집수면의 토지이용 및 토양 특성에 영향을 받으므로 대상지역의 조건에 따라 설치가능 여부, 시설 규모 등에 차이가 있다. 따라서 빗물관리시설의 계획 수립 시에는 대상지역의 기상, 지형특성을 종합적으로 검토할 필요가 있으며, 이는 시설의 효율적인 활용을 위해 필수적이다. 본 연구에서는 GIS 공간분석 기능을 통해 대상 지역의 강우-유출특성, 지형 공간 특성을 고려하여 빗물관리 포텐셜을 분석하였다. 빗물관리 포텐셜은 저류시설을 통해 확보하거나 침투시설로 침투시킬 수 있는 잠재적인 능력을 말한다. 저류 포텐셜은 잠재 지표면 유출량(Runoff potential)으로 산정하였으며, 침투 포텐셜은 일반화된 Green-Ampt 모델에 따라 산정하였다. 산정한 저류 및 침투 포텐셜의 크기, 제약조건인 경사도 등급에 따라 빗물관리 적합도(Suitability map)을 도출하였다. 향후 본 연구의 물리적 변수뿐만 아니라 사회 경제적 인자, 빗물관리가 어려운 제약조건들을 추가로 고려한다면 빗물관리시설의 적지 선정에 활용도가 높을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 1991.07a
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• pp.102-113
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• 1991

한정된 수자원을 관리하기 위한 물관리시스템을 구축운영하는데 수문학적 물손실의 관점에서 증발산은 매우 중요한 요소이다. 본 연구에서는 이러한 증발산이 실제 유역에서 변화하는 것을 일별로 추정하기 위해서 유역일증발산 모형을 개발하여 실제증발산을 추정하였다. 실제증발산은 잠재증발산을 먼저 산정하고 이를 이용하여 강우차단에 의한 증발, 토양증발, 지표하 증산으로 나누어 추정하였다. 잠재증발산 추정방법은 토양-식생-대기의 관계를 정교히 모식할 수 있는 Penman-Monteith 방법을 채택하였고, 강우차단에 의한 증발은 Bultot와 Dupriez가 제안한 모형을, 토양증발은 Ritchie가 제시한 모형을 채택하였다. 증산은 토양층을 상부·하부층으로 나누어 상부층증산과 하부층 증산으로 분리 추정하였으며, 증발산과 토양수분의 관계는 Thornthwait-Mather의 관계를 이용하여 추정하였다. 이 모형의 타당성을 임업연구원에서 운영하고 있는 2개의 시험유역을 대상으로 검토하였다. 그결과 실제일증발산을 년단위로 계산한 실제증발산값은 물수지 개념에 의한 실제증발산결과와 비교할 때 약 8~30% 오차를 수반하고 있었다. 이러한 결과는 모형의 실제유역의 적용에 있어서 입력되는 여러 매개변수가 가정에 의해 결정된 것이기 때문일 것이라고 판단된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.1605-1609
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• 2010

CGCM3.1 SRES B1 시나리오의 2D 변수들을 입력값으로 인공신경망 모형을 이용한 스케일 상세화기법으로 강부식(2009)은 소양강댐 유역의 월 누적강수 경향분석을 실시하였다. 원시 GCM 시나리오를 스케일 상세화 시키기 위한 기법의 하나로 인공신경망 모형을 사용할 수 있는데, 이 경우 GCM에서 모의되는 강수플럭스, 해면기압, 지표면 근처에서의 일 평균온도, 지표면 근처에서의 일평균온도, 지표면으로부터 발생하는 잠열플럭스 등과 같은 22개의 변수를 잠재적인 예측인자로 사용하여 신경망을 구성하게 된다. 입력변수세트의 구성은 인공신경망의 계산 효율을 좌우하는 중요한 요소라 할 수 있다. 본 연구에서는 변수의 물리적 특성을 고려하여 순차적인 변수선택을 통한 신경망 입력변수 세트를 구성하고 입력세트 간의 학습성과 비교를 통하여, 최적 입력변수 선정 및 신경망의 학습효과를 높일 수 있는 방법에 대해 연구하였다. 물리적 상관성이 높다고 판단되는 GCM_Prec, huss, ps를 입력변수로 하여 순차적인 케이스를 학습해본 결과 huss와 ps를 입력변수로 하는 케이스에 대해서 적은 오차와 높은 상관성을 보였다, 또한, 신경망의 학습 효과를 높이기 위해 홍수기와 비홍수기로 구분하여 학습한 결과 홍수기와 비홍수기로 구분하여 신경망을 구성하였을 경우가 향상된 모의값을 나타내었다. 기후변화모의자료는 CCCma(Canadian Center for Climate Modeling and Analysis)에서 제공되는 CGCM3.1/T63 20C3M 시나리오를 사용하였으며, 관측값으로는 AWS에서 제공된 일 누적강수를 사용하였다. 인공신경망의 학습기간은 1997년부터 2000년이며, 검증기간은 2001년부터 2004년으로 구성하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.35 no.6
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• pp.739-754
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• 2022

Usually, text data consists of many variables, and some of them are closely correlated. Such multi-collinearity often results in inefficient or inaccurate statistical analysis. For supervised learning, one can select features by examining the relationship between target variables and explanatory variables. On the other hand, for unsupervised learning, since target variables are absent, one cannot use such a feature selection procedure as in supervised learning. In this study, we propose a word selection procedure that employs topic models to find latent topics. We substitute topics for the target variables and select terms which show high relevance for each topic. Applying the procedure to real data, we found that the proposed word selection procedure can give clear topic interpretation by removing high-frequency words prevalent in various topics. In addition, we observed that, by applying the selected variables to the classifiers such as naïve Bayes classifiers and support vector machines, the proposed feature selection procedure gives results comparable to those obtained by using class label information.