• Journal of Animal Science and Technology
• /
• 제45권5호
• /
• pp.667-678
• /
• 2003

본 연구는 축산기술연구소 대관령지소에서 1990년부터 2000년 사이에 조사된 체중 측정 자료 1,736개 기록을 이용하여 한우의 성장단계별 체중과 증체량의 유전적 특성을 파악하고 어미소의 산유능력과 송아지의 체중 및 성장률과의 유전적 관련성을 파악하기 위해 실시하였다. 연구에 필요한 유전(공)분산성분 추정은 제한최대우도법(dfREML)을 이용하여 실시하였는데 본 연구에서 얻어진 결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 생시체중의 상가적 개체유전력 추정치는 개체유전효과만을 고려한 모델I로 분석했을때 전체집단에서 0.54, 암컷집단에서 0.52 그리고 수컷 집단에서 0.36으로 추정되었으며 개체유전효과와 영구환경효과를 고려한 모델II로 분석했을 때 전체집단에서 0.45, 암컷집단에서 0.41 그리고 수컷 집단에서 0.24로 추정되었다. 2) 3개월령 체중의 개체유전력은 전체집단이 0.30(모델I) 및 0.17(모델Ⅱ), 암컷이 0.10(모델I) 및 0.08(모델Ⅱ), 그리고 수컷이 0.13(모델I) 및 0.03(모델Ⅱ)이고, 전체 표현형 분산 중 영구환경효과 분산이 차지하는 비율은 전체집단이 0.13, 암컷이 0.08 그리고 수컷이 0.22로서 개체유전력 추정치는 암컷집단과 수컷집단간에 큰 차이가 없었다. 3) 4개월령(이유시) 체중의 경우 암컷과 수컷을 별도로 분리하여 추정했을 때의 유전력 추정치는 전체자료에서 추정한 유전력 추정치에 비해 작았는데, 모델I로 분석했을 때 전체집단에서는 0.47인 반면 암컷과 수컷 집단에서는 각각 0.33 및 0.28이었으며 모델II로 분석했을 때는 전체집단에서 0.38인 반면 암컷과 수컷 집단에서는 각각 0.21 및 0.21이었다. 4) 6개월령 체중은 비교적 중도의 유전력(0.36~0.20)을 보였으나, 12개월령부터 24개월령까지 체중에서는 낮은 유전력(0.13~0.05)을 보였다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
• /
• 제12권2호
• /
• pp.113-144
• /
• 2011

본 연구의 목적은 청년 취업자의 직무만족도와 이직의사의 다양한 변화형태를 추정하여 잠재계층을 분류하고, 두 변수에 영향을 미치는 직무적합도(전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준적합도)와의 효과를 밝히는 것이다. 이를 위하여 청년패널 2001의 만 15∼29세 청년 취업자를 대상으로 한 2001년부터 2006년까지의 종단자료를 이용하였다. 직무만족도와 이직의사의 잠재계층을 동시에 도출하기 위해 준모수적 집단중심 접근 방법의 확장모형인 이중 변화형태 모형(dual trajectory model)을 적용하였다. 분석 결과, 직무만족도 변화에 따른 잠재계층은 4개로 분류되었고, 변화형태에 따라 증가집단, 감소집단, 중간수준집단, 고수준집단으로 명명하였다. 이직의사 변화에 따른 잠재 계층은 3개로 분류되었고, 변화형태에 따라 저수준집단, 유지집단, 급감소집단으로 명명하였다. 직무만족도와 이직의사에 시간의존적 변수인 전공적합도, 교육수준적합도, 기술수준 적합도의 영향력을 검증한 결과, 직무만족도가 낮거나 이직의사가 높은 집단에는 교육수준 적합도 또는 기술수준적합도의 영향력이 유의하게 나타났다. 본 연구는 오랜 기간 직무만족도가 낮거나 이직의사를 지속적으로 가지고 있는 청년 취업자들을 위한 대책을 마련하는데 도움을 줄 것이다. 또한 잠재계층 모형을 확장시켜 두 가지 변수의 잠재계층을 동시에 도출하고, 그 잠재계층을 결정짓는 데 미치는 시간의존적 독립변수의 효과를 검증하는 종단연구 방법을 적용했다는 점에서 연구방법론적 측면에서 의의가 있다.

• 대한기계학회논문집A
• /
• 제37권3호
• /
• pp.365-372
• /
• 2013

한정된 수량의 시험편만으로 자동차용 머플러의 신뢰도 높은 내구수명데이터를 얻기 위하여 통계적 피로수명 평가법을 이용하였다. 시험품은 실제 차량에 적용되는 것과 동일하게 제작하였고, 하중제어 반복굽힘 피로시험을 수행하였다. 피로시험을 통해 얻은 데이터를 정규분포, 대수정규분포, 와이블분포로 적용하여 각각의 곡선들을 비교하였으며 와이블분포의 경우 최우추정법, 최소제곱법, 가중치를 적용한 최소제곱법을 이용하여 모수를 각각 추정하였다. 각각의 확률분포에 대해 적합도 검정을 수행하였으며 최종적으로 최소제곱법을 이용한 와이블분포가 선정되었다. 선정된 와이블분포로 피로특성을 반영한 확률-모멘트-수명 곡선(P-M-N Curve)을 제시함으로서 자동차용 머플러의 신뢰성 설계를 위한 기초자료로써 활용이 가능하도록 하였다.

• 응용통계연구
• /
• 제28권5호
• /
• pp.965-976
• /
• 2015

통계적 모형에서 적절한 변수를 선택하는 것은 회귀분석에서 매우 중요하다. 최근 벌점 함수(예: LASSO 및 SCAD)와 함께 벌점화 가능도를 사용하는 변수 선택 방법들이 선형모형 및 일반화 선형모형과 같은 단순한 통계 모형에서 널리 연구되고 있다. 이러한 방법들의 주요 장점은 중요한 변수를 선택하고 동시에 회귀계수를 추정하는 것이다. 그러므로 이 방법들은 0으로 회귀계수를 추정함으로써 중요하지 않은 변수를 삭제한다. 이 논문에서는 콕스 비례 위험 모형의 한 확장인 준 모수적 프레일티 모형에서 벌점화된 다단계 가능도(h-likelihood; HL)를 기반으로 적절한 변수를 선택하는 방법을 연구한다. 이를 위해 세 가지 벌점 함수 LASSO, SCAD 및 HL을 사용한다. 본 논문에서는 변수선택을 효율적으로 하기 위해 "frailtyHL" R 패키지 (Ha 등, 2012)를 기반으로 하여 새로운 함수를 개발하였다. 개발된 방법의 예증을 위해 전남대 의과대학 병원에서 수집된 유방암 생존자료를 이용하여 세 가지 변수 선택 방법의 결과를 비교하고, 이 변수선택방법들의 상대적 장 단점에 대해 토론한다.

• 동양고전연구
• /
• 제33호
• /
• pp.253-278
• /
• 2008

"삼국유사(三國遺事)"는 고대(古代)의 의례(儀禮)를 살펴볼 수 있는 귀중한 자료로 민속학적으로 그 가치가 높이 평가된다. 그러므로 필자는 여기에 주목하고, "삼국유사"에 나타난 의례(儀禮), 특히 관(冠) 혼(婚) 상(喪) 제례(祭禮)에 대하여 살펴보았다. "삼국유사"에 나타난 관례는 왕이나 귀족계층들의 자제들이 행했으며, 그 연령도 13세, 15세, 18세로 추정되는데 확실하지 않다. 고대에는 우리 나름대로의 관례를 행했던 것으로 보인다. "삼국유사"에 나타난 혼례, 그 중에서 수로왕과 허황옥의 혼례 절차에 대한 기록은 고려 이전의 왕실의례의 일면을 엿볼 수 있을 뿐 아니라 최초의 왕실 혼례 절차라는 점에서 그 의미가 크다. 그리고 유화와 해모수의 사통 내용을 통해 당시의 혼인이 중매를 통해 이루어졌음을 엿볼 수 있을 뿐 아니라, 고려 초에 근친혼을 했다는 기록은 자료적으로도 가치가 있다. "삼국유사"에 나타난 상례 가운데 혁거세왕의 상례에 대한 기록은 최초의 상례(특히 왕실 상례) 기록으로 볼 수 있다. 그리고 수로왕의 장례 내용을 통해 제후에 준하는 봉분을 사용했다는 점과, 탈해왕의 장사 기록을 통해 세골장 풍속과 소상을 만들었다는 것 등은 주목할 필요가 있다. 특히 고대의 상례를 어느 정도 파악할 수 있는바, 자료적 가치가 높다. "삼국유사"에 나타난 제례, 특히 수로왕의 제사에 대한 구체적인 기록, 예컨대 제사방식과 절차, 제전(祭田), 제수(祭需), 사당(祠堂), 진영(眞影) 등에 대한 기사들, 그리고 고대의 국가 제의의 일면을 파악할 수 있다는 점에서 자료적 가치가 크다고 하겠다. "삼국유사"는 신화, 설화적인 요소와 후대의 문식이 가미되었지만, 그럼에도 불구하고 우리 고대의 관례, 혼례, 상례, 제례를 살펴볼 수 있는 매우 귀중한 자료라는 점에서 민속학적으로나 예학사적으로 그 가치가 매우 크다.

• 한국수자원학회논문집
• /
• 제45권8호
• /
• pp.827-837
• /
• 2012

확률강우량은 수공구조물의 설계에 있어 중요한 역할을 하며 이러한 확률강우량의 산정은 일반적으로 일변량 빈도해석을 수행하고 최적의 확률분포형을 찾아냄으로써 계산된다. 하지만 일변량 빈도해석은 수행 시 지속기간이 제한적이라는 단점이 있으며 이를 보완하기 위해 본 연구에서는 이변량 빈도해석을 수행하였다. 다변량 모형인 copula 모형 중3가지의 분포형을 이용하여 5개 지점의 연최대강우사상에 대해 이 변량 빈도해석을 수행하였으며 확률변수로 강우량과 지속기간을 사용하였다. 주변분포형은 강우량에는 Gumbel (GUM), generalized logistic (GLO) 분포형, 지속기간에는 generalized extreme value (GEV), GUM, GLO 분포형이사용됐으며 copula 모형은Frank, Joe, Gumbel-Hougaard 모형을 이용하였다. 주변분포형의 매개변수는 확률가중모멘트법을 이용하여 추정하였으며, copula 모형의 매개변수는 준모수방법인 의사최우도법을 사용하여 구하였다. 이를 통해 얻어진 확률강우량을 주변분포형과 copula 모형을바꾸어가며 비교하였다. 그 결과, 주변분포형의 종류에 따른 변화에서는 지속기간의 분포형에는 크게 영향을 받지 않는 것으로 나타났다. 강우량의 분포형에 따라서는 조금씩 차이가 났으며 강우량의 분포형이 GUM일 경우, GLO일 때에 비해 재현기간이 증가할수록 확률강우량이 증가하는 경향이 두드러졌다. Copula 모형별로 비교해보았을 때, Joe, Gumbel-Hougaard 모형은 비슷한 경향을 나타내었으며 Frank 모형은 재현기간의 증가에 따른 확률강우량의 증가가 강하게 나타냈다.