• 자원ㆍ환경경제연구
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• 제16권1호
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• pp.65-98
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• 2007

본 연구의 목적은 국내에서 수행된 습지가치추정 선행연구를 대상으로 메타회귀분석을 실시하여, 습지가치에 영향을 미치는 인자들을 규명하고 정책적 시사점을 도출하며, 국내 자연환경 가치추정 분야에 메타회귀분석의 적용 가능성을 검토하는 데 있다. 메타회귀분석은 기존에 축적되어 있는 연구로부터의 정보를 희귀분석을 사용하여 종합하는 기법으로써, 선행연구에서 관찰되는 가치추정치를 종속변수로 연구의 특성, 예를 들면, 대상지의 특성, 추정기법, 모집단의 인구 사회학적 특성 등을 설명변수로 설정하여 분석한다. 이야기체 문헌검토와 비교할 때 메타회귀분석의 가장 큰 장점은 연구자의 자의적 판단을 피하고 통계적 신뢰성에 기반을 둔 객관적인 결론을 도출할 수 있다는 점이다. 실증분석 결과 우리나라의 경우 단위면적당 습지가치는 어떤 습지기능을 대상으로 하였는지보다는 어떤 가치추정기법을 사용했는지에 따라 더 큰 영향을 받는 것으로 나타났다. 또한 습지면적과 습지가치는 유의한 음의 상관관계를 보임으로써 생태학적 원칙보다는 경제학적 원칙이 적용되고 있음을 확인할 수 있었으며, 이러한 점은 습지보호 및 관리정책에 시사하는 바가 크다. 본 연구의 사례분석을 통해 메타회귀분석은 선행연구 결과를 종합하고 관련정책 수립시 유용한 정보를 제공할 수 있는 분석의 틀로써 충분한 활용 가능성을 갖고 있는 것으로 판단된다. 그러나 본 연구는 메타분석의 활용 가능성뿐만 아니라 한계 및 불확실성의 존재를 확인하는 계기도 되었다. 메타회귀분석의 유효성과 신뢰성을 높이기 위해서는 지속적인 관련연구의 DB 구축, 개별연구의 질 향상을 위한 노력, 추정모델의 개선을 위한 연구 등이 병행해서 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국항해항만학회지
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• 제32권1호
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• pp.81-88
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• 2008

컨테이너항만의 물동량 예측은 항만의 개발 및 운영계획을 위해 매우 중요한 과정이다. 일반적으로 회귀분석, ARIMA모형 등의 통계적 방법론을 통해 많은 예측이 이뤄져왔다. 최근의 연구에서는 인공 신경망(ANN)기법을 통한 예측이 이뤄지고 있으며 기존의 선형적인 기법을 대신하고 있다. 본 연구에서는 선형모형과 비선형모형에 강점이 있는 ARIMA모형과 신경망모형을 결합해 보다 효과적인 예측 모형을 개발하고자 한다. 실제 항만의 과거 자료를 통해 모델의 적합성을 측정하였고 항만의 특성에 따라 모형의 적합성이 다양하게 나타났다.

• 정보관리학회지
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• 제23권2호
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• pp.245-263
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• 2006

학술잡지 구입 예산의 구입비용 상승에 따른 압력으로 지난 수십년간 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들에 대한 연구가 활발히 진행되어 왔지만, 학술잡지의 선택에 대한 만족할만한 이론적 틀이 제시되지 못하였다. 이에 따라 본 연구에서는 의학도서관에서 의학분야의 학술잡지의 선택에 영향을 미치는 요인들을 확인하여 이러한 이론적 틀을 제시할 수 있는 근거를 마련코자 한다. 본 연구는 상관관계 분석과 로지스틱회귀분석을 통해 학술잡지선택의 분산을 설명하고, 나아가 예측하는 통계적 모델들을 여러 변수조합을 이용해 제시한다. 또한 이러한 모델의 실제적 적용과 향후 연구방향을 논의한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.101-112
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• 1999

NPEG은 ISO 산하의 표준화 위원회에서 동영상 압축 기술의 필요에 의해 표준화된 동영상 압축 기술로 통신상에서 더 높은 비트율의 고화질 동화상 실현의 요구에 의해 1995년에 MPEG 2가 개발되었다. 본 논문에서는 VBR MPEG의 코드화된 완전한 동화상 통신을 위해 비선형 시계열 방식으로 효율적이고도 정확한 TAR모델 설계 알고리즘을 제안하며 실질적인 동영상 비디오 추적에 대한 통계적 특성을 보여주는 시뮬레이션 결과를 제시하고자 한다.

• 지질공학
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• 제15권1호
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• pp.67-76
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• 2005

암석의 물리적 특성과 슈미트반발경도 결과로부터 일축압축강도를 예측하기 위한 인공신경망 이론의 적용과 최적 모델 구성에 대하여 연구하였다. 대구지 역의 퇴적암(사암, 셰일) 시료 55개가 사용되었으며, 이들 중 인공신경망 학습을 위하여 45개가 사용되었고 학습결과의 검증을 위하여 10개의 시료가 이용되었다. 인공신경망에 의한 추산 결과와 비교하기 위하여 통계적 방법을 통한 회귀분석을 통하여 역학특성의 상관식을 도출하였으며, 인공신경망의 유효성 검증을 위하여 모델 구축 시 에 사용하지 않은 새로운 자료에 대해 예측을 실시하고 통계적 방법에 의한 결과 및 실내 시험 결과와 비교하였다. 본 연구에 사용한 인공신경망모델에는 백프로퍼게이션 학습 알고리즘(back-propagation teaming algorithm)이 적용되었으며, 인공신경망의 학습효율 및 예측능력에 영향을 미치는 입ㆍ출력층 및 은닉층의 구조, 학습율, 시스템오차율 등을 달리 하며 학습을 시행하였다. 그 결과 통계적 분석보다는 인공신경망의 학습에 의한 예측결과가 더 나은 예측능력을 나타냈다.

• 한국지구과학회지
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• 제38권4호
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• pp.283-292
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• 2017

본 연구에서는 서울지역의 지상 미세먼지($PM_{2.5}$) 농도를 산출하기 위하여 경험적인 모델들을 개발하였다. 연구에 이용한 자료는 2012년 1월 1일부터 2013년 12월 31일까지이며 Terra와 Aqua위성의 MODIS센서에서 산출되는 에어로졸 광학두께, 옹스트롬 지수, 기상변수들과 행성경계층두께와 관련된 6개의 다중 선형 회귀모델들의 차이를 분석하였다. 그 결과 에어로졸 광학두께와 옹스트롬 지수, 상대습도, 풍속, 풍향, 행성경계층두께, 기온 자료를 입력 자료로 사용한 $M_6$모델이 가장 좋은 결과를 보였다. 통계적인 분석에 따르면 $M_6$ 모델을 사용하여 계산된 $PM_{2.5}$와 관측된 $PM_{2.5}$농도 사이의 결과는 상관계수(R=0.62)와 평균제곱근오차($RMSE=10.70{\mu}gm^{-3}$)이다. 또한 산출된 계절별 지표면 $PM_{2.5}$농도는 여름철(R=0.38)과 겨울철(R=0.56)보다 봄(R=0.66)과 가을철(R=0.75)에 상대적으로 더 좋은 상관 관계를 보였다. 이러한 결과는 에어로졸 광학두께의 계절별 관측 특성으로 인한 것으로써 다른 계절에 비하여 여름과 겨울철 에어로졸 광학두께 관측이 구름과 눈/얼음 표면에 의한 관측 제한과 오차를 가져온 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서 사용한 경험적 다중선형회귀 모델은 위성에서 산출된 에어로졸 광학두께 자료가 지배적인 변수로 작용하며 $PM_{2.5}$산출 결과들을 향상시키기 위해서는 추가적인 기상 변수를 이용해야 할 것이다. 또한 경험적 다중선형회귀 모델을 이용하여 $PM_{2.5}$를 산출한 결과는 인공위성 자료로부터 대기환경 감시를 가능하게 하는 방법이 될 수 있어 유용할 것이다.

• 한국구조물진단유지관리공학회 논문집
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• 제24권6호
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• pp.206-216
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• 2020

국내의 노후 철도교량이 증가함에 따라 노후화로 인한 유지관리비가 점점 증가하고 있으며, 지속적인 관리가 더욱 더 중요해지고 있다. 하지만 관리해야하는 노후 시설물은 증가하지만, 노후 시설물을 점검 및 진단을 할 수 있는 전문 인력은 부족해지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구는 정적 변형률 응답 데이터를 적용하여 AI 기술의 머신러닝 기법으로 구조물의 국부적인 손상을 탐지하는 개선된 학습모델을 제시하고자 한다. 손상탐지 머신러닝 학습 모델을 구성하기 위해 우선 무도상 철도 판형교의 설계도면을 참고하여 교량의 해석모델을 설정하였으며, 설정된 해석모델로 손상시나리오에 따른 정적변형률 데이터를 추출하여 통계적 기법을 이용해 교량의 신뢰도 기반의 Local 손상 지수를 제시하였다. 손상 탐지는 손상 유무 탐지, 크기 탐지, 위치 탐지 3단계의 과정을 수행하여 손상 크기 탐지에서 선형 회귀 모델을 추가로 고려해 임의의 손상을 탐지하였으며, 최종적으로 손상 탐지 머신러닝 분류 학습 모델과 회귀 모델을 이용한 임의의 손상 위치를 추정 및 검증하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권3호
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• pp.73-78
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• 2001

특수일 부하를 예측하기 위하여 BP 신경회로망 모형과 다중 회귀모형을 구성한다. 신경회로망 모형은 패턴 변환비를 이용하고, 다중회귀 모형은 평일 환산비를 이용하여 특수일 부하를 예측한다. 주간 피크 부하예측 모형에 패턴 변환비를 이용하여 짧고 긴 특수일 부하를 예측 한 결과 주간 평균 오차율이 1∼2[%]로 나와 본 기법의 적합성을 확인할 수 있다. 하지만, 패턴 변환비 방법으로는 하계의 특수일 부하 예측은 어려웠다. 따라서 기온-습도, 불쾌지수 등을 설명변수로 하는 다중 회귀 모형을 구성하고 평일 환산비를 이용하여 하계의 특수일 부하를 예측한다. 평일만의 예측 모형과 예측 결과를 비교해 보면 월 평균 오차율이 비슷하게 나와 이용한 방법의 적합성을 확인하였다. 그리고, 통계적 검정을 통해 구성한 예측 모형의 유효성을 입증할 수 있었다. 이로서 본 연구에서 제시한 특수일 부하를 예측하는 기법의 적합성을 확인함으로서 피크 부하 예측시 큰 난점 중의 하나가 해결되었다.

• 한국지리정보학회지
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• 제3권3호
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• pp.1-11
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• 2000

첨단의 DGPS 수신자료를 이용하여 도로를 통행하는 차량의 기본적인 운행특성을 분석하기 위한 것이 연구의 주 목적이다. 이를 위해 대구시 도심을 시험차량이 DGPS 수신기를 탑재하여 통행하면서 자료를 수집하였다. 차량의 통행시간은 총 21분 6초가 소요되었으며, 이때 시간경과에 따른 차량의 위치를 2초 단위로 수신하였다. 한편, DGPS 수신자료와 수치지도의 오차보정을 위해 반월당네거리 부근에 기준점을 설정하고, 삼각원점을 이용하여 좌표값을 결정하였다. 이를 기준으로 1/5,000의 수치지도와 DGPS 수신자료에 대한 보정을 행하였으며, 보정결과 오차폭을 0.3m 이내의 범위로 줄일 수 있었다. 4개의 구간별로 차량의 통행속도와 주행속도를 비교하였고, 가 감속도에 대한 분석과 이것들이 차량의 속도와 주행거리에 비례(혹은 반비례)하는 관계를 회귀모델을 통해 규명하였다. 또한 차량이 통행중 정지한 순간을 제외하고 실제 주행한 속도자료는 278개이며, 이에 대한 통계적 분석을 행하였다. 그리고 통행중 정지한 차량에 대한 정지회수와 정지시간, 정지요인을 분석하였다.

• Journal of the Korean Data Analysis Society
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• 제20권6호
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• pp.2907-2915
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• 2018

1998년에 창립한 한국자료분석 학회지는 자료분석에 기반한 다양한 전공분야를 위해 현재까지 응용학회지로서 역할을 해오고 있다. 본 연구에서는 이러한 한국자료분석 학회지의 본연의 목적을 잘 수행해오고 있는지 최근 10년간 학회지 요약문을 통해 분석하였다. 분석은 한국연구재단에서 제공한 온라인 저널 홈페이지를 통해 2006년부터 2016년까지의 영문 요약문 2680개를 웹크롤링하여 토픽모델을 적용하였다. 분석결과로 18개의 토픽이 선정되었으며 이에 대한 토픽을 해석한 결과 자료분석학회지는 간호학, 경영학(마케팅), 경제학 등 여러 분야를 다루고 있으며 분석방법으로 회귀분석, 가설검정, 데이터마이닝(연관성분석), 요인분석 등이 많이 이용되고 있음을 볼 수 있었다. 그리고 단어들의 연관성(association rule)분석을 통하여 통계적으로 유의한 연관성 규칙 10개를 제시하였다. 여기서 연관성규칙의 통계적 유의성검정은 피셔의 정확검정(Fisher's exact test)을 사용하였다. 또한 연구주제(토픽)의 변화를 살펴본 결과 전반기에는 조사연구가, 후반기에는 대조 연구가 많아졌음을 볼 수 있고 또한 회귀분석과 요인분석은 전, 후반기 구분 없이 자료분석에서 공통적으로 많이 사용하는 통계적 방법임을 알 수 있었다.