• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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• pp.20-20
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• 2017

최근 기후변화 영향에 따라 전 세계적으로 인명피해 및 재산피해를 유발하는 자연재난이 지속적으로 증가하고 있으며, 그로 인한 자연재해의 규모가 점점 더 커지고 있다. 실제로 우리나라에서도 지난 1994 년에서 2013 년까지 지난 20 년간 자연재해에 의한 피해액은 12조 3천억 원으로 집계되었으며, 이 중 강우와 태풍에 의한 피해가 85 % 이고, 대설에 의한 피해는 약 13 % 로 자연재해 중 대부분의 피해는 강우 및 태풍에서 발생하지만, 폭설에 의한 피해도 적지 않은 것으로 나타났다. 이에 따라, 정확한 예측을 위해 신뢰도 높은 자료 구축을 통한 대설피해 예측에 관한 연구가 필요한 시점이다. 본 연구에서는 대설피해액 예측을 위해 우리나라의 63개 기상 관측소에서 관측한 적설심 자료 및 기상관측 자료와 사회 경제 자료 총 11개를 대설피해 예측을 위한 입력변수로 선정하고, 이를 기상관측소가 속한 도시의 면적에 따라 3개의 지역으로 구분하였다. 주성분분석을 활용하여 선정된 입력변수들을 4개의 주성분으로 구분하고, 인공신경망 및 다중선형 회귀 모형을 구성하여 각 지역별 대설피해 예측의 오차를 분석하였다. 적용결과, 인공신경망 모형을 이용한 대설피해 예측의 수정결정계수는 22.8 %~48.2 %를 나타냈고, 다중선형회귀 모형의 수정결정 계수는 9.2 %~39.7% 로 나타났다. 그러므로 인공신경망 모형이 다중회귀 모형보다 선택된 입력자료를 활용하여 대설피해를 예측하는 목적으로 조금 더 우수한 결과를 나타내었다. 향후 자료를 보완 및 모형의 고도화를 통해 보다 정확한 대설피해 예측 함수 개발이 가능할 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제18권2호
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• pp.381-393
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• 2005

회귀모형에서 필요한 설명변수들의 선형결합들을 탐색하기 위한 방법 중의 하나로 분할역회귀모형을 들 수 있다. 이러한 분할역회귀모형에서 모형에 필요한 설명변수들의 선형결합의 수, 즉 차원을 결정하기 위한 여러 가지의 검정법들이 소개 되었으나 설명변수들의 정규성 가정을 필요로 하거나 다른 제약이 있다. 본 논문에서는 주성분분석에 대한 확률모형을 이 용하여 정규성가정을 필요로하지 않으며 분할의 수에 로버스트한 검정법을 소개하고 모의실험과 실제자료에 대한 적용결과를 통하여 기존의 검정법과 비교하였다.

• 응용통계연구
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• 제34권6호
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• pp.957-968
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• 2021

역중도절단확률가중(inverse censoring probability weighting, ICPW)은 생존분석에서 흔히 사용되는 방법이다. 중도절단 회귀모형과 같은 ICPW 방법의 응용에 있어서 중도절단 확률의 정확한 추정은 핵심적인 요소라고 할 수 있다. 본 논문에서는 중도절단 확률의 추정이 ICPW 기반 중도절단 회귀모형의 성능에 어떠한 영향을 주는지 모의실험을 통하여 알아보았다. 모의실험에서는 Kaplan-Meier 추정량, Cox 비례위험(proportional hazard) 모형 추정량, 그리고 국소 Kaplan-Meier 추정량 세 가지를 비교하였다. 국소 KM 추정량에 대해서는 차원의 저주를 피하기 위해 공변량의 차원축소 방법을 추가적으로 적용하였다. 차원축소 방법으로는 흔히 사용되는 주성분분석(principal component analysis, PCA)과 절단역회귀(sliced inverse regression)방법을 고려하였다. 그 결과 Cox 비례위험 추정량이 평균 및 중위수 중도절단 회귀모형 모두에서 중도절단 확률을 추정하는 데 가장 좋은 성능을 보여주었다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.431-445
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• 2006

본 연구는 함수적 데이터 분석의 몇 가지 이론에 대해 소개하고 분석 기법을 실제 자료에 적용하는 내용을 다루었다. 함수적 데이터 분석의 이론적 내용으로 기저를 이용해 자료를 함수적 데이터로 표현하는 방법, 그리고 함수적 데이터의 변동성을 조사하는 주성분분석, 선형모형 등에 대해 살펴보았다. 그리고 우리나라 기온 데이터와 강수량 데이터를 대상으로 각각 함수적 데이터 분석 기법을 적용해 보았다. 또한, 기온과 강수량 데이터에 대해 함수적 회귀모형을 적합시켜 두 변수간의 함수관계를 살펴보았다.

• 응용통계연구
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• 제36권6호
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• pp.501-514
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• 2023

텍스트데이터는 일반적으로 많은 단어로 이루어져 있다. 텍스트데이터와 같이 많은 변수로 구성된 데이터의 경우 과적합 등의 문제로 분석에 있어서의 정확성이 떨어지고, 계산과정에서의 효율성에도 문제가 발생하는 경우를 흔히 볼 수 있다. 이렇게 변수가 많은 데이터를 분석하기 위해 특징선택, 특징추출 등의 차원 축소 기법이 자주 사용되고 있다. 희소주성분분석은 벌점이 부여된 최소제곱법 중 하나로 엘라스틱넷 형태의 목적함수를 사용하여 유용하지 않은 주성분을 제거하고 각 주성분에서도 중요도가 큰 변수만 식별해내기 위해 활용되고 있다. 이 연구에서는 희소주성분분석을 이용하여 많은 변수를 가진 텍스트데이터를 소수의 변수만으로 요약하는 절차를 제안한다. 이러한 절차를 실제 데이터에 적용한 결과, 희소주성분분석을 이용하여 단어를 선택하는 과정을 통해 목표변수에 대한 정보를 이용하지 않고도 유용성이 낮은 단어를 제거하여 텍스트데이터의 분류 정확성은 유지하면서 데이터의 차원을 축소할 수 있음을 확인하였다. 특히 차원축소를 통해 고차원 데이터 분석에서 분류 정확도가 저하되는 KNN 분류기 등의 분류 성능을 개선할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국항해항만학회지
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• 제30권1호
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• pp.35-43
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• 2006

본 연구는 교통안전공단과 사단법인 녹색교통운동이 공동으로 개발한 교통문화지수와 관련한 2002년과 2003년의 전국 81개 도시 자료를 토대로 통계적 분석을 행하여 이들 대상도시들을 유형화하고, 집단별 영향요인에 근거하여 교통사고 예방대책들을 제시하고자 하였다. 먼저 교통문화지수와 영향요인들에 대한 주성분분석 결과로는 4개의 주성분으로 구분 지울 수 있었으며, 도시 특성별 최적 집단 수는 4개가 적합한 것으로 나타났다. 또한 이들 유형화된 집단별 교통문화지수에의 영향요인을 단계별 다중 회귀분석법을 이용하여 분석한 결과, 4개 집단 모두 높은 설명력을 갖는 회귀모형을 구축할 수 있었다. 이에 따라 각 집단별 교통사고 예방대책들을 구체적으로 제시할 수 있었으며, 아울러 투자된 시설이 얼마나 교통사고 예방에 효과적이었는가를 분석할 필요성이 있음을 향후의 연구 과제로 제시하였다.

• 응용통계연구
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• 제32권4호
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• pp.607-618
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• 2019

현대 과학기술의 발전으로 인해 함수 형태의 자료(functional data)는 기상학, 생물의학과 다양한 분야에서 발생하고 있으며 이러한 자료를 분석하는 것은 새롭고 흥미로운 통계과제라 할 수 있다. 스칼라 반응변수를 가진 함수형 선형회귀 모형(functional linear regression models with scalar response)은 널리 사용되는 함수형 자료 분석기법 중의 하나라 할 수 있고 이 회귀 모형에서 함수형 자료 (설명변수) 가 스칼라 반응변수에 영향력을 미치는지 검정하는 것은 중요한 문제라 할 수 있다. 최근, Kong 등은 함수형 주성분분석(functional principle component analysis)에 의한 차원 축소, 즉, 함수형 주성분분석 결과 얻어지는 고유함수(eigenfunctions)를 활용한 검정방법을 제안했다. 하지만, 그 고유함수들은 검정문제에서 관심사인 함수형 설명변수와 스칼라 반응변수의 연관성이 아니라 함수형 설명변수의 변동만을 고려하기 때문에 회귀문제에 사용하기에 일반적으로 적합한 기저가 아니다. 게다가, 자료로부터 추정하여야 하기 때문에 이 불필요한 추정오차가 검정 절차 성능에 포함될 가능성이 있다. 이러한 단점을 피하기 위해 본 논문에서는 기존의 고유기저함수가 아닌 고정기저(fixed basis)인 B-스플라인(B-splines) 함수를 활용한 검정 방법을 제안한고 모의실험을 통해 검정방법이 잘 작동한다는 것을 보여준다. 또한, 제안한 검정 방법은 B-스플라인의 국소화 성질 때문에 때론 효율적이고 직관적인 결과를 제공하는데 이를 모의실험과 실증자료 분석을 통해 보여줄 것이다.

• 한국토양비료학회지
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• 제43권5호
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• pp.748-754
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• 2010

Soil Taxonomy의 새로운 Andisols목 토양의 분류체계에서 토양유기물 함량과 Ammonium oxalate 추출 Al함량과 Fe의 1/2함량의 합은 중요한 기준이다. 제주도는 토양생성환경이 다양하여 Andisols 토양을 포함하여 다양한 토양이 분포하고 있다. 이 논문은 제주도 토양을 대상으로 기후, 식생, 지형 등 여러 가지 환경변수들을 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$의 함량을 추정할 수 있는 모형을 개발하고, 이를 이용하여 토양특성지도를 제작하기 위하여 수행하였다. 조사대상 지역의 321 지점에서 토양을 채취하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 분석하고, 각 토양시료 채취지점의 온도, 강우, 순일차생산량, 일사량, 증발산량, 해발고도, 토양생성에너지, 지형습윤지수, 주변과의 고도차, 해안과 정상으로부터의 거리 등의 환경변수들을 환경변수 지도를 제작하여 추출하였다. 여러 환경변수 간에는 서로 상관관계가 높게 나타나는 다중공선성을 나타내었으며, 이를 주성분분석에 의한 변수 변환으로 제거하였다. 주성분분석 결과를 바탕으로 변환된 변수들은 산악효과, 식생효과, 복잡 효과 등 3개의 주성분으로 축소할 수 있었고, 이 3개의 변수를 이용하여 토양유기물과 $Al_o+1/2Fe_o$ 함량을 예측할 수 있는 다중회귀모형을 구하였다. 이 모형들은 전체 토양유기물 변이의 52%와 전체 $Al_o+1/2Fe_o$ 변이의 37%를 설명할 수 있었다. 모형을 이용하여 제작된 토양유기물 지도는 토양도를 바탕으로 한 토양유기물 지도와 전체적인 형태에서 매우 유사한 형태를 나타내었다. 따라서 환경요인은 제주도 토양의 분포에 큰 영향을 미치는 것으로 판단되었고, 정량화할 수 있는 환경요인을 이용하여 토양특성지도를 제작할 수 있음을 구명하였다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.25-39
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• 2017

최근 경륜은 2015년도 기준, 5백만 명 이상의 많은 사람들이 참여하고 2조를 넘어선 매출을 발생시키는 대중적인 레저스포츠로서 자리 잡고 있다. 본 연구의 목적은 다양한 통계적 분석기법을 사용하여 경륜경기의 순위를 예측하고, 순위에 유의한 영향을 미치는 변수들을 파악하는 데에 있다. 다양한 Classification 방법과 Regression 방법들을 적용하여 순위예측모형을 만들고 비교분석하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면, 등급이 강급될수록, 종합득점이 높을수록 순위가 높아지며 반대로 등급이 승급될수록, 번호 4번을 부여받을수록 그리고 최근성적의 순위가 낮을수록 순위가 낮아지는 것을 알 수 있었다. 또한, 선수의 실력과 관련된 연속형 변수들을 각 경기별로 평균값을 빼서 보정한 자료와 원자료를 사용하여 모형을 적합시킨 결과 모든 모형에서 보정된 자료를 사용하였을 때 더 낮은 오분류율을 보였다. 마지막으로 분석에 사용하지 않은 최근 한 달 경기결과를 예측해서 베팅했을 때 모든 경우에 예측률은 높았지만 큰 이익을 거두지 못했는데 그 이유는 낮은 배당률을 가진 경기의 결과만을 잘 예측했기 때문이다.

• 응용통계연구
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• 제30권1호
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• pp.41-55
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• 2017

최근 골프는 많은 사람들의 취미 생활로서 자리를 잡아가고 있으며 골프와 관련된 연구도 다양하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 데이터 마이닝 기법을 사용하여 PGA 투어에 참여하는 선수들의 평균스코어를 예측하고 스코어에 유의한 영향을 미치는 변수들을 제시하고자 한다. 그리고 추가적으로 4개의 PGA 투어 플레이오프에 대해 상위 10명, 상위 25명의 선수들을 예측하는 것을 목표로 한다. 우리는 다양한 선형/비선형 회귀분석 방법을 이용하여 평균스코어를 예측하는데, 선형회귀분석 방법으로는 단계적 선택법, 모든 가능한 회귀모형, 라소(LASSO), 능형회귀, 주성분회귀분석을 사용하였으며 비선형회귀분석 방법으로는 트리(CART), 배깅, 그래디언트 부스팅, 신경망 모형, 랜덤 포레스트, 최근접이웃방법(KNN)을 사용하였다. 대부분의 모형에서 공통적으로 선택된 변수들을 살펴보면 페어웨이의 단단함와 그린의 풀의 높이, 평균최대풍속이 높을수록 선수들의 평균스코어는 높아지며 반대로 한 번에 퍼팅을 성공시키는 횟수와 그린적중률 실패 후 버디나 이글로 점수를 만드는 scrambling 변수들, 그리고 공을 멀리 보낼 수 있는 능력을 나타내는 longest drive는 그 값이 높아짐에 따라 선수들의 평균스코어가 낮아지는 경향이 있음을 알 수 있었다. 11가지 모형 모두 테스트 데이터인 2015년 경기 결과를 예측하는데 낮은 오류율을 보였으나 배깅과 랜덤 포레스트의 예측률이 가장 좋았으며 두 모형 모두 상위 10명과 상위 25명의 랭킹을 예측할 때 상당히 높은 적중률을 보였다.