본 연구에서는 터널 설계구간의 대부분을 차지하는 미시추 구간의 지반 등급 분류를 정량적으로 수행할 수 있는 새로운 접근방법을 제안한다. 본 제안방법은 시추공에서 얻은 직접조사 결과와 시추구간의 전기 비저항 탐사결과를 이용해 인공 신경망을 학습시카고, 학습된 인공 신경망은 미시추 구간의 암반분류 등급을 추론하는데 적용된다. 지반등급 추론은 미시추 구간 영역에서 움직이는 격자형 창(window)의 중심점에서 이루어 지며 창내 귀속된 전기 비저항들은 추론을 위한 참고자료로 시용된다. 인공 신경망 학습은 최선 RPROP(Resilient backpropagation) 인공 신경망 학습 알고리즘과 early-stopping 기법을 이용하여 수행되었다. 본 연구에서는 실제 시추조사가 이루어진 터널현장에 제안기법을 적용하여 미시추 구간의 지반 등급을 추론하였으며, 전통적인 지구통계학적 크리깅(kriging) 기법에 의한 결과와도 상호 비교하였다. 결과적으로 본 연구를 통해 학습된 인공 신경망은 전통 크리깅 방법에 비해 매우 구체적이고 현실적인 예측결과를 제공하였다 또한, 인공 신경망 추론으로부터 얻어진 터널 종단 방향의 RMR과 Q-값의 분포에서는 전기 비저항 탐사로부터 추정된 취약지반 구간의 위치와 잘 일치하였으며, 두 값 상호간의 관계도 선행 연구 결과와 부합하였다.
본 연구에서는 오차항이 AR(1)을 따르는 회귀모형에서 올바른 추론을 도출하고자 모형식별의 문제를 다루었다. 이를 위해 Box-Cox 변환된 회귀모형을 고려하여 (i) Box-Cox 변환모형과 AR(1) 오차에 대한 동시 검정, (ii) AR(1) 오차가 존재하는 모형에서의 Box-Cox 변환모형에 대한 검정 그리고 (iii) 모형이 Box-Cox 변환되어 있을 때 오차가 AR(1) 과정을 따르는지에 대한 LM 검정통계량을 유도하였다. 특히 LM 검정방법에서 여러개의 모수가 비선형관계를 형성하고있어 정보행렬의 추정은 계산상 매우 어렵다. 따라서 정보행렬의 원소에 대한 기대값을 구함에 있어 Taylor전개를 이용하여 정보행렬을 구하고 이에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_E$)를 제안하고 모의실험결과 $LM_E$가 기존의 헤시안행렬에 기반을 둔 LM 검정통계량($LM_H$)에 비하여 유의수준을 잘 유지하고 있는 것으로 나타났다.
본 연구의 목적은 대학생 개인 변인에 따른 일반핵심능력의 차이 및 특성을 분석하고, 일반핵심능력 강화를 위한 대학교육의 질적 제고 및 책무성 강화방안을 모색하는 것이다. 이를 위해서 AHELO 실행가능성 평가에 응시한 A대학교 학생 187명의 일반핵심능력 평가 결과를 활용하여 일반핵심능력의 기술통계를 살펴보고, 학점과의 상관관계를 분석하였다. 또한 성별, 나이, 계열, 학점에 따른 일반핵심능력의 차이를 분석하고, 군집 분석을 실시하여 일반핵심능력 특성에 따라 유형화 하였다. 성별, 나이, 학점에 따른 일반핵심능력의 차이에서는 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았다. 계열에 따른 일반 핵심능력의 차이에서만 차이가 나타났는데 객관식 총점, 수행과제 총점, 문제해결능력, 분석적 추론 능력, 글쓰기 능력에서 인문사회계열 학생의 평균이 이공계열 학생보다 통계적으로 유의하게 높은 것으로 나타났다. 일반핵심능력의 특성에 따라 네 가지 그룹으로 유형화한 후 성별, 나이, 계열, 학점에 따른 군집의 일반핵심능력 차이를 살펴 본 결과, 성별, 나이, 계열에 따라 군집간에 통계적으로 유의한 차이가 나타나지 않았으나 학점에 따라서는 군집간에 통계적으로 유의한 차이가 나타났다.
본 연구의 목적은 원격학습 환경에서 실천적 추론 과정에 대한 중학생의 요구도를 조사하고, 학습자의 개인적 특성과 교사 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도의 차이를 검증하며, 교사와의 상호작용, 학습자의 자발적 참여도, 실천적 추론 과정에 대한 반영도와의 관계를 알아보는 것이다. 이를 위해 경기, 대전, 충북, 세종 등 7개 학교의 중학생 1,842명을 대상으로 하여 실천적 추론 과정의 질문 내용에 대한 중요도와 현재 원격수업의 반영도를 온라인으로 설문 조사하였다. 이 중 1,095명이 답한 결과로 요구도를 산출하고, 기술통계, 독립표본 t-검정, 일원배치 분산분석, 경로분석을 하였다. 연구 결과 첫째, 원격학습 환경에서 가정교과의 실천적 추론 과정에 대해 중학생들은 중요도 평균이 3.76으로 실천적 추론 과정이 중요하다고 인식하였다. 가정교과 원격수업에서 요구도의 우선순위를 The locus for focus 모델로 확인한 결과, 문제의 가치와 중요성, 문제의 상황과 관련된 고정관념, 해결방안의 파급효과, 정보의 신뢰성, 실천을 어렵게 하는 요소의 극복 방안, 실천내용을 반성하게 하는 질문이 우선적으로 고려되어야 하는 것으로 나타났다. 둘째, 중학생의 개인적 특성, 교사와의 상호작용, 학생 간 상호작용에 따라 요구도에 차이가 있는지 검증한 결과, 성별, 원격수업의 자발적 참여도에 따라서 유의한 차이가 없었다. 반면에 교사와의 상호작용, 학생 간의 상호작용은 실천적 추론 과정의 요구도에 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다. 셋째, 원격학습 환경에서 학생의 자발적 참여도와 교사와의 상호작용은 반영도에 정(+)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었고, 반영도는 요구도에 부(-)적으로 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 원격학습 환경에서 실천적 추론 수업을 실행할 때 비판적 질문을 통해서 학습자로 하여금 행동을 반성하고 깨달음을 얻을 수 있는 질문을 우선적으로 고려할 필요가 있다. 또한, 교사, 학생 간의 상호작용과 학생의 자발적 참여도를 높이기 위한 방안을 탐색하여 실행할 필요가 있다.
통계교육 연구는 통계교육의 현상을 기술, 예측, 설명함으로써 통계교육의 실제를 개선하는데 중요한 기반이 된다. 본 연구에서는 21세기 이후 국내 주요 수학교육 학술지에 게재되었던 통계교육 연구논문을 통해 국내 연구 동향을 분석하였다. 이에 2000년부터 2016년까지 17년 간 한국연구재단 등재후보지 이상의 주요 수학교육 학술지에 게재된 논문 99편을 찾아, 학술지별, 연구 대상별, 연구 방법별, 연구 주제별로 범주화하고 연도별로 그 분포를 확인하였다. 연구 결과, 국내 통계교육 연구는 양적인 측면에서 그 편수가 많지 않아 특정 연구자들에 의한 연도별 변이가 크다는 사실을 확인하였다. 또한, 인간 대상 연구와 인간 비대상 연구가 대체적으로 비슷했으며 대학생 대상의 연구가 거의 없고 교사 대상의 연구는 2010년 이후로 점차 늘어나고 있었다. 연구 방법의 경우, 전체적으로 실험 연구와 비실험 연구가 비슷하게 수행된 것으로 보이나 이는 2010년 이후 질적 연구와 혼합 연구가 증가함으로써 비롯된 현상이다. 마지막으로 국내 통계교육 연구 중에서는 교수 학습에 대한 연구가 가장 많은 비중을 차지하는 가운데 추론 및 이해에 대한 연구가 점차 증가하고 있으며 정의적 영역에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 이를 통해 본 연구에서는 국내 통계교육의 연구 동향을 2010년 전후로 분류하여 그 특징을 확인하고 향후 통계교육 연구의 과제와 발전 방향에 대한 시사점을 도출하였다.
이 리뷰논문은 경제분석체계의 발전과정을 계량경제학을 중심으로 살펴보고 불확실성이 더해지는 최근 경제현상의 통계학적 응용성을 모색한 것이다. 지난 반세기 동안 경제학의 분석체계는 발전을 거듭하며 현실 경제문제를 실효적으로 분석하고 예측해왔다. 그 중심에 이론통계학의 추론을 기반으로 하는 계량경제학의 절대적인 기여가 있었다. 최근 들어서는 IT발전, 인터넷과 SNS의 확산 등으로 계량경제학과 통계학의 새로운 연구 환경이 조성되고 있다. 앞으로 경제현상의 복잡다기화와 변동성 증대에 비례하여 분석체계도 정치화되며 발전할 것으로 보이지만, 급변하는 경제환경 변화를 적실하게 분석해내지 못하는 한계를 지적하는 시각도 있다. 한걸음 더 나아가 주류 경제학의 패러다임을 넘어 복잡계, 경제물리학과 같은 접근방법을 적극적으로 적용해야한다는 주장도 나오고 있는데, 이 또한 통계학에게는 도전이 되고 있다.
양적형질 유전자 좌위 (QTL)의 탐색과 이들의 발현 양상 규명을 위해 Berkshire종과 Yorkshire종 간의 교배를 통해 생산된 F$_2$ 실험집단에서 regression interval mapping이 이루어졌다. 모두 525마리의 F$_2$ 자손들에서 일당 증체량, 평균 등지방 두께, 배장근 단면적이 표현형으로 조사되어 분석에 이용되었으며 모돈의 번식능력에 관련된 QTL 존재 여부 추정을 위해 간접 형질로 인정되고 있는 생시체중과 이유 시 체중을 분석에 포함하였다. 양적형질의 분리 여부를 추론하기 위하여 돼지의 2번 염색체에서 8종의 microsatellite 표지인자가 선택되어 유전자형이 조사되었다. 각각의 유전적 모델에서 산출된 통계량으로부터 QTL 존재 여부와 특정 QTL 발현 양상에 대한 여부를 나타낼 수 있는 인정되는 수준의 type I 오차율을 제어할 수 있는 임계값 (threshold)을 permutation test에 의해 제시하였다. QTL의 존재와 그 QTL의 Imprinting 여부는 부계와 모계를 통해 원가계 1세대의 대립유전자가 전달되는 과정에서 발현되는 특성을 분리시키는 통계적 의형을 설정하여 검정 통계량을 산출하였다. 분석에 이용된 3가지 형질과 연관된 3종류의 QTL 존재 가능성을 돼지의 2번 염색체에서 확인하였으며, 이들 중 평균 등지방 두께와 배장근 단면적에 각각 영향을 미칠 것으로 추론된 2종류의 QTL 발현은 정상적인 Mendelian 유전양식을 따르지 않고 imprinting된다는 증거를 얻어냈다. 또한 이들 imprinting되는 QTL은 이미 imprinting 표현 양식을 가진다고 알려진 IGF II 유전자의 위치와 거의 동일한 염색체강의 지점에서 부계로 전달되는 QTL만이 발현되는 특징을 보이는 것으로 밝혀졌다. 한편 Mendelian 모형과 imprinting 모형 모두에서 유의적인 임계값 이상을 보이는 검정 통계량이 산출된 일당 증체량 연관 QTL은 두 모형간의 적정성 분석을 위한 검정을 퐁해 Mendelian 양식을 따른 것으로 최종 확인되었다.
본 연구는 현행 음식물류폐기물 통계 체계 문제점 및 개선점 분석을 목적으로 수행되었으며, 4개 지역(고밀도, 중밀도, 중저밀도, 저밀도)을 대상으로 4계절에 걸친 표본조사를 실시하여 배출원별 원단위에 근거한 산출방식으로 해당 지역의 전체 발생량을 추론하였다. 이렇게 산출된 발생량과 현행 통계상에서 제시하고 있는 발생량 간의 차이를 분석하였으며, 이와 함께 112개 지자체를 대상으로 음식물류폐기물 산정 범위 및 방식 분석 등을 통해 국내 음식물류폐기물 통계 체계의 문제점 및 해결방안을 검토 하였다. 112개 지자체를 대상으로 한 설문 조사결과를 보면, 음식물 통계 산출 기준은 크게 5가지로 분류 된다. 대도시 및 중소도시의 경우, 자원화시설 반입량에 근거하는 지자체가 가장 많았으며, 도농지역 및 농어촌도시 일수록 원단위 발생량을 통한 추정에 의해 통계 산출이 이루어지는 것으로 나타났다. 4개 지역의 음식물류폐기물 발생량 표본조사 분석결과는 통계상에서 제시하는 결과와 10%~40% 높은 것으로 조사되었으며, 이는 기존 통계에서는 고려하지 않았던 미분리배출량의 포함이 가장 큰 이유로 판단된다. 또한, 분리배출량에 근거하여 발생량을 산출하는 지역이 원단위발생량을 이용하여 발생량을 단순 추정하는 지역에 비해 표본조사와 통계 자료 간 편차가 더 적은 것으로 조사되었다.
본 연구는 시뮬레이션 기반 교육이 간호학생들의 임상추론역량과 임상수행능력 및 시뮬레이션 교육만족도에 미치는 효과를 알아보고자 수행되었다. 본 연구 설계는 단일군 전후 설계이다. 대상자는 G시 C대학교의 89명 3학년 간호학생으로, 8월부터 10월까지 8주간의 시뮬레이션 교육을 참여하였다. 학습한 시나리오 주제는 전 고관절대치술 후 수혈 부작용 환자 간호, 당뇨 환자의 저혈당증 환자 간호, 간경화증 환자의 고칼륨혈증 환자 간호이다. 자료는 SPSS 23.0 프로그램을 이용하였고, 평균과 표준편차, 대응표본 t검정으로 분석하였다. 간호학생들은 시뮬레이션 교육을 적용한 후 임상추론역량(t=-17.082, p<.001)과 임상수행능력(t=-18.40, p<.001)이 통계적으로 유의하게 향상되었고, 시뮬레이션 교육만족도는 5점 만점에 4.65점으로 높은 점수를 나타내었다. 이러한 결과로 볼 때, 본 시뮬레이션 기반 교육은 간호학생에게 임상상황과 유사한 환경에서 질적이고 안전한 간호를 경험할 수 있도록 하였다. 따라서 간호학생들의 임상추론역량과 임상수행능력을 향상시키기 위해서는 임상현장에서 접할 수 있는 다양한 사례의 시나리오 개발 및 간호교육과정에서 시뮬레이션 기반 교과목들의 적용이 더 필요하다.
Tobin (1958)에 의해 처음 소개된 절단 회귀모형에서 베이지안 추정은 최대가능도 추정보다 실제값에 가까운 것으로 알려져 있으나 베이지안 방법론이 구간추정 문제에 있어서도 성공적으로 작동할 수 있을 지에 대해서는 알려진 바가 없다. 일반적으로 베이지안 방법론에서 사전분포는 분석자의 사전정보를 반영하기 때문에 주관적인 분석이 될 수 밖에 없는데, 이렇게 주관적인 분석에서는 빈도학파들이 요구하는 기준을 따르기 어렵다. 그러나 무정보사전분포는 때때로 빈도학파적 특성을 갖는 베이지안 추론을 가능하게 한다. 본 연구에서는 절단 회귀모형에서 무정보사전분포에 의한 베이지안 신뢰구간의 빈도학파적 특성을 살펴보고 최대가능도 추정 신뢰구간과 포함확률을 비교한다. 이를 통해 최대가능도 추정의 표준오차가 과소 추정되고 있음 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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