소트프웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나, 단조 증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정 등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 본 논문에서는 고장시간을 측정하다가 시간절단이 될 경우에 미래의 고장 시간 예측에 관하여 연구되었다. 고장 시간 예측에 사용된 고장시간자료는 소프트웨어 고장 시간 분포에 널리 사용되는 와이블 분포에서 형상모수가 1이고 척도모수가 0.5를 가진 난수를 발생된 모의 자료를 이용 하였다. 이 자료를 이용하여 시계열 분석에 이용되는 ARIMA 모형 중에서 AR(1) 모형과 모의실험을 통한 예측 방법을 제안하였다. 이 방법에서 ARIMA 모형을 이용한 예측방법이 효율적임을 입증 하였다.
각 의료기관에서 수집될 수 있는 환자수가 한정되어 있는 질병의 경우에는 주로 다기관연구로써 임상연구가 진행된다. Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정법으로 분석해야 하는 독립된 여러 군의 자료를 다기관에서 수집한 경우에 이질성을 고려하여 각 연구기관을 하나의 층으로 보아 층화분석법으로 분석하지 않으면 옳지 않은 결론에 도달할 수가 있다. 본 논문에서는 van Elteren (1960)이 제시한 Wilcoxon (1945) 검정통계량의 층화분석법을 이용하여 Jonckheere (1954)와 Terpstra (1952)의 추세 검정통계량에 근거한 층화분석법을 제시한다. 예제 자료에 이 층화분석법을 적용하며 효율성을 모의실험으로 알아본다.
기후변화에 대한 명백한 증거가 전 세계적으로 관찰되고 있음에도 불구하고 현재 사용 중인 홍수 빈도분석 방법은 이러한 기후변화나 장기변동성을 고려할 요소를 갖추지 못하고 있다. 본 연구에서는 관측된 연최대 일강우량과 일유출량 시계열을 대상으로 추세분석을 실시하여 전 지구적으로 나타난 기온상승과 같은 증가추세가 존재하는지 linear regression과 Mann-Kendall 기법을 이용하여 살펴보았으며, 나아가 기후의 변동성으로 인해 발생할 수 있는 홍수량의 증가추세를 반영한 빈도분석 방안을 제시하였다. 5개 대상지점(서울, 인천, 울릉도, 전주, 강릉)의 연최대 일강우량 모두 시간에 따른 증가추세를 일관되게 보이고 있었으나, 통계적인 유의성이 검증되지는 않았다. 홍수량도 3개의 대상지점(안동댐, 소양강댐, 대청댐) 모두에서 시간에 따른 증가추세가 관찰되었으나, 안동댐의 상향추세만이 통계적인 유의성을 내포하였다. 선형추세를 가진 홍수량의 빈도분석 및 위험도를 추정할 수 있는 대수정규 추세모형(log-normal trend model)을 소개하고, 안동댐과 소양강댐의 홍수 빈도분석을 위해 적용하였다. 적용결과 대수정규 추세모형의 2005년 50년 빈도 홍수량은 안동댐과 소양강댐 모두 대수정규 모형보다 각각 41%와 21% 증가하였으며, 목표연도가 증가함에 따라 추정되는 홍수량 역시 함께 증가함을 확인하였다.
최근 20년간(1996년 12월~2016년 2월)의 자료를 사용하여 우리나라와 일본 서해안의 풍속 분포 특성을 분석하였다. 우리나라 서해안의 관측점 3곳 중에서 2곳(군산, 목포)의 풍속은 시간의 흐름과 함께 약해지는 추세를 보인다. 풍속이 약해지는 추세는 목포보다 군산이 더 크다. 일본 서해안의 관측점 3곳 중에서 1곳(Akita)의 풍속은 시계열 분포 상 큰 변화 없이 일정한 상태를 유지하나 2곳(Kanazawa, Tottori)은 풍속이 시간의 흐름과 함께 약해지는 추세를 보인다. 관측점별로 차이는 있으나 전체적으로 풍속이 시간의 흐름과 함께 약해지는 추세가 있음을 확인하였다. 특히, 우리나라 서해안의 경우가 일본 서해안의 경우보다 그 추세의 정도가 더 크다. 일본 서해안의 풍속은 우리나라 서해안의 풍속보다 강한 특성을 보인다. 이는 겨울철 동해의 해상이 서해보다 더 거칠고 그에 따라 선박 운항 상의 위험도가 더 높다는 것을 의미한다.
본고는 글로벌 금융위기 이후 자산가격 버블의 이해에 대한 관심이 높아지고 있는 여건을 감안하여 우리나라 주가에 펀더멘털과 무관한 I(1)인 비정상 확률적 추세(stochastic trend)가 존재하는지의 여부를 주가 배당금의 2변수 VAR 모형에서 검정하고 이를 추정하여 보았다. 이 추세는 주가의 합리적 버블을 추정하기 어려운 점을 감안하여 도입한 것으로, 공적분 및 오차수정모형을 해석하는 경우 양자 간에 유사성이 있음을 설명한다. 한편, 분석 모형에서 주가와 배당은 모두 I(1)인 시계열이며 서로 Engle-Granger 공적분 관계인 것으로 가정한다. 이런 이론적 틀에서 배당금 충격(펀더멘털)의 추세와 통계적으로 상관관계가 없는 주가 내 추세의 추정이 잘 알려진 베버리지-넬슨 분해(Beveridge-Nelson decomposition)를 통해 가능함을 보인다. 또한 이의 검정은 표준적인 t-검정을 통해 쉽게 수행될 수 있음도 보인다. 이러한 추세가 주가에 존재할 경우 일단 발생한 충격은 영구히 지속되며 경제적 영향 역시 항구적일 수 있다. 실증분석에서 1976~2012년 중 연간 실질 KOSPI 지수와 배당 자료를 분석한 결과, 한국주가에 '펀더멘털과 무관한 추세가 존재하지 않는다'는 귀무가설을 기각할 수 없는 것으로 나타났으나, 올림픽 이후 기간의 경우에는 부분적으로 주가변동을 견인하는 것으로 추정된다.
이 연구의 목적은 과학중점고등학교 학생들의 이공계 진로동기 변화의 양상을 확인하고, 학생들의 이공계 진로동기의 변화양상과 그들의 계열(인문계열, 자연계열, 과학중점계열)간의 관계를 확인하는 것이다. 이를 위해 과학중점고등학교에 다니는 고등학생 256명으로부터 7개의 구인으로 구성된 이공계 진로동기를 5학기 동안 주기적으로 측정하여 종단자료를 얻었으며, 이 자료들을 바탕으로 집단중심추세모형(Group-based trajectory modeling)분석을 수행하였다. 또한 각 구인들의 추세 집단과 계열 사이의 관계를 이해하고자 카이스퀘어 검증을 실시하였다. 분석 결과 우선 이공계 진로 교육 경험과 이공계 진로에 대한 가치 인식 구인은 학생 모두가 유사한 추세 양상을 보이는 것으로 나타났다. 부모의 사회적 지지, 이공계 진로 관련 교과에 대한 자아효능감, 이공계 진로동기 구인의 추세는 '상위집단'과 '하위집단'의 두 추세집단으로 구별됨을 확인하였다. 또한 이공계 진로 자아효능감과 이공계 진로 흥미 구인의 추세는 '다소 감소 집단', '대폭 감소 집단', '증가집단'의 세 추세집단으로 구별되어 나타났다. 각 추세집단의 추세양상을 확인한 결과, 대부분의 이공계 진로동기 구인의 수준이 고등학교 2학년 1학기 말 증가했다가 학년이 올라갈수록 감소하는 양상을 나타내었다. 또한 각 구인들의 추세 집단은 계열과 모두 유의미한 관계가 있음을 확인하였다. 반면 인문계열 학생들의 경우 이공계 진로 동기 변화 양상이 서로 다르게 나타나는 집단으로 구별되는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 이 연구에서는 이공계 진로교육 환경이 학생들의 다양한 진로변화 양상을 고려하여 이루어져야 함을 제언하였다.
지표와 대기사이에서 식물의 광합성 및 증발산 능력과 밀접하게 관련되어 있는 엽면적지수는 식생밀도를 나타낼때 사용되는 식생지수이다. 본 연구에서는 NOAA-AVHRR 자료를 사용한 엽면적지수를 사용하여 남한지역 엽면적지수의 시공간변화도와 주기성분석을 실시하였고 소양강댐유역, 안동댐유역과 주요 도시의 엽면적지수의 월별, 년별, 계절별 추세를 분석하였다. 추세분석결과 월추세 분석에서는 장기간의 뚜렷한 변동성을 나타내지는 않았지만 겨울과 봄 보다는 여름과 가을에 식생의 밀도가 더 높은 계절적인 요인에 많은 영향을 받는 것을 볼 수 있었다. 시간변화 분석결과 계절변화를 제외한 특별한 장기변동을 확인할 수 없었으며 엽면적지수의 공간 변화는 정규식생지수가 보여주는 지형이나 위도의 변화와 밀접한 관계를 가지는 변화양상을 보여주지 않았다. 이는 농지 및 삼림 등의 인위적 조성으로 인한 엽면적지수의 공간변화도 양상과 관계있다 하겠다.
본 연구는 1981년부터 2019년까지 한국의 생산가능인구 1인당 실질 GDP 추세성장률을 추정하기 위해 추세성장률이 임의보행을 따르는 비관측요인모형을 사용한다. 추정 결과, 추세성장률은 외환위기를 극복하던 시기인 2000년 전후를 제외하고 1980년대 후반부터 2010년대 초반까지 지속해서 하락하였다. 추세성장회계를 통해 추세성장률 하락요인을 분석한 결과, 지속적인 추세성장률 하락은 노동생산성 둔화와 관련이 깊은 것으로 나타났다. 구체적으로 살펴보면, 1988년부터 1998년까지의 추세성장률 1차 하락기는 외환위기 이전부터 둔화되기 시작한 노동증강 총요소생산성에 가장 큰 영향을 받았다. 이러한 결과는 외환위기로 추세성장률이 하락했다는 가설과는 배치되는 것이다. 한편 부진한 투자는 2002년부터 2012년까지의 2차 하락기의 중요한 배경인 것으로 나타났다.
소프트웨어 고장 시간은 테스팅 시간과 관계없이 일정하거나. 단조증가 혹은 단조 감소 추세를 가지고 있다. 이러한 소프트웨어 신뢰모형들을 분석하기 위한 자료척도로 자료에 대한 추세 검정이 개발되어 있다. 추세 분석에는 산술평균 검정과 라플라스 추세 검정등이 있다. 추세분석들은 전체적인 자료의 개요의 정보만 제공한다. 이러한 분석도구를 다시 세분화하여 품질 관리측면에서 분석을 시도 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 품질관리 측면에서 사용되는 공정능력지수를 이용한 공정분석을 시도하였다. 소프트웨어 고장 간격 시간은 비음이기 때문에 수명분포가 정규분포를 가정하는 기존의 공정능력분석방법 대신에 정규화 시켜주는 박스-코스 변환을 이용하여 공정 능력 분석을 시도 하였다. 공정능력에 사용된 고장 간격 시간자료는 실제 자료인 SS3을 이용하였고 그 결과를 나열 하였고 이런 결과들의 활용 방안을 제시 하였다.
동 연구에서는 유무인 회전익기의 초기 사이징에 활용할 각종 설계변수에 대한 데이터베이스를 구축하여 추세선 식을 유도하고, 유무인 회전익기 간 주요 설계변수의 특징을 비교 분석하여 회전익기 초기사이징의 용이성을 제고하고자 하였다. 연구접근방법으로 먼저 Jane 연감을 이용하여 유인기 78개 기종, 무인기 33개 기종에 대하여 데이터베이스를 구축하고, 구축된 데이터를 이용하여 회귀 분석을 통하여 총 6종의 추세선 식을 유도하였다. 계산된 상관계수와 결정계수에 따라 대부분의 추세선은 상대적으로 유의성이 있음을 알 수 있었다. 그리고, 유인 회전익기의 추세선 및 데이터베이스 그래프와 무인 회전익기 그래프 비교를 통하여 각 회전익기 간 주요 설계변수별 정성적 특징을 비교 분석하였다. 이를 통해 도출한 무인 회전익기의 몇가지 특징은 유인기에 비해 주로터 직경과 최대이륙중량은 작게, 꼬리로터 직경은 크게 설계하며, 자체무게비는 유인기와 유사한 수준이라는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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