본 연구는 대학생의 우울이 가족기능을 매개로 건강증진행위에 미치는 영향을 파악하기 위하여 매개효과 검증을 시행하였다. 연구대상자는 G도와 B시 지역에 소재한 대학 중 대학교 3곳, 전문대학 4곳에 재학 중인 대학생 340명이다. 자료 수집은 2018년 12월 1일부터 12월 31일까지였으며, 일반적 특성, 우울, 가족기능, 건강증진행위의 구조화된 측정도구를 이용하여 온라인 설문조사하였다. 자료 분석은 IBM SPSS/WIN 23.0 프로그램을 이용하여 Mann-Whitney U 검정과 Kruskal-Wallis H 검정, 스피어만 상관분석, 다중회귀분석을 활용한 Baron과 Kenny의 3단계 매개효과 검증절차를 이용하여 분석하였다. 매개효과에 대한 통계적 유의성 검증은 Sobel test로 검증하였다. 앞서 평균차이 검정을 통해 건강증진행위에 대하여 유의미한 차이를 나타낸 성별과 전공을 통제변수로 사용하였다. 먼저 독립변수와 매개변수의 관계에 대한 유의성 검정을 시행한 결과, 우울은 가족기능에 음의 영향(β=-.44, p<.001)을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 독립변수와 종속변수의 관계에 대한 유의성 검정을 시행한 결과, 우울은 건강증진에 음의 영향(β=-.45, p<.001)을 미치는 것으로 나타났다. 독립변수와 매개변수가 동시에 투입된 모형에서 종속 변수와의 관계를 살펴보면, 독립변수인 우울이 종속 변수인 건강증진에 음의 영향(β=-.39, p<.001)을 미치고 있으며, 매개변수인 가족기능은 건강증진에 양의 영향(β=.14, p<.010)을 미치고 있는 것으로 나타났고 종속변수 건강증진행위에 대한 독립변수의 전체설명력은 27%였다. 매개효과에 대한 통계적 유의성을 살펴보기 위하여 Sobel 검정을 시행한 결과, 가족기능은 부분 매개역할을 하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 대학생의 건강증진행위를 향상시키기 위해 우울을 중재할 때 가족기능을 포함하는 것이 대학생의 건강증진행위를 촉진시키는데 중요하다는 것을 시사하며, 우울로 인한 건강증진행위를 개선하기 위해 가족기능을 적절하게 적용할 수 있도록 하는 중재가 필요할 것이다.
의사결정나무에서 분리 변수를 선택하는 것은 매우 중요한 일이다. C4.5는 변수 선택에 있어 연속형 변수로의 변수 선택 편의가 심각하고, QUEST는 연속형 변수와 관련해서 정규성 가정이 위반될 경우 변수 선택력이 떨어진다. 본 논문에서는 통계적 로버스트 검정 알고리즘을 제안하고, 모의 실험을 통하여 C4.5, QUEST그러고 제안된 알고리즘의 효율성을 비교하였다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 변수 선택 편의와 변수 선택력 측면에서 로버스트함을 알 수 있었다.
본 연구는 기록관의 정보서비스에 마케팅 전략이 도입될 필요가 있다는 것을 제언하기 위한 것이다. 특히 현대의 기업 마케팅 전략으로 사용되고 있는 표적 마케팅은 고객만족을 위한 시장세분화를 기반으로 이루어지는데, 기록관이 이용자 요구에 부합하는 서비스를 계획하고 개발하여, 이용자 집단에 촉진시키기 위하여 표적마케팅의 시장세분화 전략이 도입될 필요가 있다. 본 연구는 기록관이 이용자를 세분하기 위하여 인구통계적 변수와 지리적 변순 심리적 변수 및 이용변수(이용목적, 조사의도, 질문유형, 지식수준, 관심주제, 이용빈도)를 활용하고, 이들 변수를 활용한 세분화를 위하여 기록이용자에 대한 데이터를 적극적으로 수집할 필요가 있음을 제언하였다.
본 연구는 주거소비규범에서의 이탈과 관계된 변수들을 조사하고자 시도되었으며, 이러한 목적을 달성하기 위한 구체적인 연구과제는 다음과 같다. 1. 미국의 각기 다른 가구유형별(가족생활주기 측면에서 구성된) 주거소비규범이 존재하는가\ulcorner 2. 규범보다 높은수준의 주거소비와 관계된 변수는 무엇인가\ulcorner 규범보다 낮은 수준의 주거소비와 관계된 변수는 무엇인가\ulcorner 자료는 미국엣 실시된 1990년도 소비자지출 조사의 인터뷰대상에서 추출된 4,923개의 소비자단위로 연구과제를 해결하기 위해 ordinary least squares(OLS) 중회귀분석방법이 사용되었으며, 본 연구에서 주거소비규범은 다음과 같은 4가지 주거특성, 즉 방수, 주거유형, 침실당 사람수 및 주거소유유형으로 확인되었다. 분석결과, 가구유형 및 크기가 규범이 존재한다고 믿어지는 4가지 주거특성과 유의하게 관련되어 있었으며, 이는 이러한 특성에 대해 규범이 존재한다는 결론을 지지했다. 한편, 다른 많은 가구들이 그들의 가구유형규범과 크기규범에 일치하지 않는 주거에서 살고 있는 것으로 나타났는데, 이러한 이탈은 소득, 가장의 연령 및 성별과 같이 자원제약을 나타내는 변수와 관계되어 있었다. 본 연구의 결과는 왜 인구통계적 변수가 주거 및 다른 소비와 관계 되는지에 대한 이유를 설명할 수 있도록 하는 근거를 제시하고 있으며, 주거소비만족과 주거조정행동의 근거를 이해하는데 적용될 수 있을 것이다.
확산-유추 지형학적 순간단위도는 통계물리적인 모형으로 이론적 물리적으로 뛰어난 모형임에도 불구하고 유역의 동적 매개변수인 특성유속과 확산계수의 산정이 어려워 실제적인 사용이 제한되어 왔다. 이러한 난제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 금강수계의 보청천 산성유역을 대상으로 전역최적화 기법인 SCE-UA를 이용하여 확산-유추 지형학적 순간단위도 모형의 동적 매개변수 산정하였으며, 모형의 재현성을 3개의 수문사상을 이용하여 검토하였다. 매개변수의 최적화 결과 차수 단계별 특성유속 및 확산계수의 증감은 변동을 보이지만, 전체적인 경향성은 특성유속의 경우 하천차수가 커질수록, 즉 하류방향에 대해 증가 경향을 나타내며, 반대로 확산계수는 감소되는 경향을 나타냈다. 본 연구에서 적용한 최적화 방법에 향후 지체시간, 분산 및 왜곡도 등의 통계적인 제약조건과 동적 매개변수의 공간적 변화 등의 물리적인 의미를 갖는 제약조건 등이 결합된다면 좀 더 발전된 모형으로 개선될 수 있을 것으로 판단된다.
공간통계분석은 공간적으로 연계된 변수들간의 관계를 분석하는 통계분야이다. 일 반적으로 공간적으로 연계된 변수들간의 관계는 각 변수간의 공간적 분포정도에 따라서 영 향을 받는다. 전통적인 통계 분석의 방법은 동질의 자료발생과정에 의하여 확률적으로 축출 된 표본자료를 가정하고 있으나, 공간적인 자료는 이와 같은 동질의 자료발생과정의 가정을 부정한다. 교통류 및 교통사고 등과 같은 교통분야의 자료는 대부분 공간적인 상관관계에 의하여 축출된 이질적인 표본자료이며 따라서 공간상관관계를 동질적으로 가정한 전통적인 통계적 분석 방법은 오류를 범할 수 있다. 본 논문은 공간적인 관계를 고려한 공간자기상관 분석기법을 이용하여 고속도로상의 교통사고에 관하여 분석하였다. 분석의 결과에 의하면 4 개 고속도로 중 경인고속도로를 제외한 3개의 고속도로상의 교통사고건수는 통계적으로 현 저한 양의 공간적 상관관계가 있음을 알 수 있었다. 이에 따라 공간적 상관관계를 고려한 교통사고분석을 위하여 종속변수로 단위구간별 교통사고건수를 그리고 설명변수로서는 단위 구간별 교통량, I.C. 유무 및 화물차량비율을 이용하여 공간 자기회귀분석을 시도하였다. 분 석의 분석에서는 구간별 교통량과 화물차량의 비율이 호남/남해 고속도로의 경우에는 구간 별 교통량과 I.C. 유무가 통계적으로 유의한 것으로 분석되었다.
최근 경제침체로 인해 지속되는 연체율 상승의 원인을 지역별 및 시차별로 분석하였다. 독립변수를 가계대출변수, 부동산지수변수, 경제지표변수로 나누었고 통계적 모델링을 통해 총 19 가지 변수로 연체율을 예측하였다. 각 지역마다 상이한 결과가 도출되었는데 이를 바탕으로 지역별 연체율 감소 정책을 제안한다.
통행시간가치에 대한 연구는 독립변수를 이용한 통행시간과 비용에 의한 선택모형 을 대개 사용하여 왔다. 통행시간과 비용에 대한 매개함수를 추정한 후에 통행시간가치를 교통시간과 비용의 $\ulcorner$파라메타$\lrcorner$비로써 얻고 있다. 그러나 통행시간가치에 관한 신뢰구간과 통계적 유의성을 설정하기 위한 적절한 과정은 아직 연구되지 않고 있으나 $\ulcorner$로-짓$\lrcorner$ 모형 자체에 대하여는 되어있다. 본 논문은 통행시간가치를 측정하기 위한 기존의 방향을 비평적 으로 검토하여 본 것으로 통행시간가치를 통계적 유의성 검증을 위한 표준화 과정은 아직 이론적으로 정립 가능하다고 생각되지 않지만 통행시간가치평가의 간편식을 제시하여 보았 다. 간편식에 의하여 제시된 결과에 의하면 선택모형에 입각한 통행시간가치의 통계적신뢰 구간이 매우 큰 것으로 나타났는바 이에 대한 선택모형에 입각한 통행시간가치 측정을 위한 과정의 타당성에 대한 많은 의문이 아직도 남는다 하겠다.
본 논문에서는 수량화 방법과 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 사용하여 산사태 발생에 대한 통계적 예측모형을 구축하는데 목적이 있다. 수량화(Quantification) 방법은 질적변수에 수량을 부여하는 통계적 방법으로, 기 조사된 자료에 기반하여 분석을 수행하는 방법이다. 본 논문에서는 서구의 다변량분석 기법인 정준상관분석의 결과를 토대로 수량화 과정을 구체적으로 제안한다. 데이터에 기반한 수량화 방법과는 달리 AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법은 일종의 다기준 의사결정을 위해 사용되는 기법으로, 설문자료에 기반한 분석법이다. 실제자료에 대한 분석으로 산사태 발생여부를 측정한 자료(한국지질자원연구원 제공)와 전문가 설문을 통해 수집된 자료를 이용하였다. 이들 자료에 대해 수량화 분석과 AHP분석을 통해 산사태 발생여부를 예측할 수 있는 두 종류의 평가표와 함께 로지스틱 회귀를 통한 통계적 예측모형을 개발하였으며, 두 모형간의 성능비교와 안정성 평가를 수행하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권4호
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pp.679-690
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2011
통계적 공정관리 (statistical process control; SPC)와 자동공정관리 (automatic process control; APC)는 공정의 품질을 향상시키기 위하여 가장 널리 사용하는 방법이다. 이 두 종류의 관리절차는 서로 독립적으로 적용되고 연구되어져 왔지만, 현대의 생산 공정은 공정 자체가 복잡하고 혼합된 양상을 나타내기 때문에 두 관리절차를 병행하여 사용함으로써 관리효과를 증대시킬 수 있게 된다. 이와 같이 수정과 탐지를 동시에 사용하여 공정을 좀 더 효율적으로 관리하고자 하는 절차를 통합 공정관리 (integrated process control; IPC)라고 한다. IPC의 기본절차는 잡음이 내재하는 공정에 대하여 수정조치를 취하고, 이러한 수정활동 중 공정에 이상원인이 발생했는지 관리도를 통하여 이를 탐지하는 것이다. APC로 조정된 공정을 관리할 경우 일반적으로 출력변수를 관리통계량으로 사용하고 있으나, 입력변수를 관리통계량으로 사용하는 연구 결과들도 있다. 이 논문에서는 누적이동평균(integrated moving average; IMA) (1,1) 잡음모형과 최소평균제곱오차 (minimum mean square error; MMSE) 수정을 가정할 경우, 출력변수, 입력변수, 그리고 출력변수와 입력변수의 정보를 모두 이용하는, 즉 출력과 입력변수의 차이변수를 사용하는 절차의 효율을 비교하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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