Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제22권1호
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pp.57-64
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2011
이 연구에서는 최근 체육영재선정에 공통적으로 사용되고 있는 스포츠영재성 검사 항목과 코스타스 점수간의 연관성 분석을 통해 상대적으로 중요한 검사 항목과 그렇지 않은 검사 항목을 통계적으로 밝혀내는 데 목적이 있다. 이 연구를 위해 2010년도 서울지역 (강동구, 송파구, 노원구, 광진구 등)과 경기지역 (의정부시, 가평군, 구리시 등) H대학 체육영재양성사업에 지원한 201명의 초등학교 학생들의 자료가 사용되었으며, 육상 네 종목 (투척, 도약, 단거리, 중장거리), 수영 및 체조 종목의 코스타스 점수와 1차 스포츠영재성 검사에서 얻은 기본 체격, 체력 운동능력, 생리적 기능 정보를 이용하였다. 구체적으로 순수한 연관성 분석을 위해 피어슨상관계수와 편상관계수를 사용하였으며, 중요한 검사 항목 선택을 위해 단계적 회귀분석을 이용하였다. 그 결과 골연령, 체중, 흉위와 50m달리기, 하프스쿼트점프가 6개 코스타스 점수에 미치는 영향이 상대적으로 미약한 것으로 나타났다.
이 연구에서는 학문분야별 연구자들이 연구를 수행하는 과정에서 참고하는 주요 정보원을 자료 형태별로, 그리고 7개 학문분야별로 비교. 분석해 보고 이 가운데 회색문헌에 대한 학문 분야별로 선호도에서 어떠한 차이가 있는가를 인용분석을 통하여 확인해 보았다. 분석결과 연구자들의 회색문헌과 백색문헌에 대한 선호도가 분야별로 차이가 나타났으며, 분야와 상관없이 국내에서 발간되는 국, 영문 학술지 사이에서도 그 선호도에 차이가 발견되었다. 또한 동일한 분야 내에서 영문학술지와 국문학술지 사이에 인용된 문헌에 대한 회색문헌과 백색문헌의 두 집단 간에도 선호도 차이가 있음을 보였다. 마지막으로 분야와 언어 변수를 통제한 후 자료 형태별로 편상관계수 값을 통하여 분석한 결과 회의록 자료와 기타자료 사이의 편상관계수 값이 타 형태의 자료에 비해 높은 것으로 나타나 회의록 자료를 많이 인용한 논문은 기타자료도 동시에 인용하는 경향이 있음을 보여 주었다.
단순회귀와 다중회귀에서 회귀계수의 의미는 차이가 있고 회귀계수의 추정값은 같지 않을 뿐 아니라 그 부호가 서로 다른 경우도 발생한다. 회귀모형에서 설명변수의 상대적 기여도의 파악은 회귀분석의 수행의 중요한 부분이다. 표준화 회귀모형에서 표준화 회귀계수는 해당 설명변수를 제외한 나머지 설명변수의 값이 고정되어있는 상황에서 설명변수가 표준편차만큼 증가하였을 때 반응변수가 표준편차를 기준으로 얼마나 변화했는가로 해석할 수 있지만 표준화 회귀계수의 크기가 각 설명변수의 상대적 중요도를 나타내는 척도라고 할 수 없음은 잘 알려져 있다. 본 논문에서는 다중회귀에서 회귀계수의 추정량을 상관계수와 결정계수의 함수로 나타내고 이를 추가적인 설명력과 추가적인 결정계수의 관점에서 생각해 본다. 또한 다양한 산점도에서의 상관계수와 회귀계수 추정값의 관계를 알아보고 설명변수가 두 개인 경우에 구체적으로 적용해 본다.
본 연구는 교통사고의 발생원인에 대한 인식유형과 감소대책에 대한 인지 유형별 영향요인의 정도를 분석하기 위하여 수량화이론 II류와 CHAID 분석법을 이용하여 분류모델과 판별모델을 구축하였다. 수량화이론 II류에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 78.4%로 매우 높게 나타났다. 편상관계수는 설명변수의 항목 중 학력, 성별, 운전경력 년 수, 소유 차종의 순으로 영향을 미치고 외적 변수인 교통사고 발생원인에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 부재 > 교통체계 미비 > 승용차 과다 사용 >잘못된 의식 때문의 순으로 나타났다. 교통사고 감소 대책에 대한 인지유형별 영향요인 판별모델은 전체 적중률이 59.9%로 높게 나타났으며, 편상관 계수는 학력, 성별, 운전경력 연수, 연령의 순으로 영향을 미치고 있고, 외적 변수인 교통사고 감소 대책에 대한 유형에서는 기여 정도가 교통단속 강화 > 대중교통수단 이용 유도 > 교통체계 개선 > 의식 개혁의 순으로 나타났다. 또한 CHAID 분석법에 의한 교통사고 발생원인에 대한 인식 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 예측변수로 학력, 연령, 성별, 통행수단의 네 가지 변수가, 교통사고의 감소 대책에 대한인지 유형별 영향요인 분류모델에 있어서는 학력, 운전경력 연수, 성별 그리고 통행수단의 네 가지 변수가 카이제곱 통계량 이 5%의 유의수준에서 유의한 것으로 판단되었다. 교통사고 발생원인 인식과 감소 대책의 인지 유형에 대한 빈도분석과 교차분석은 의식과 관련한 유형이 가장 높게 나타났으나 판별.분류모델에서는 교통단속과 관련한 유형이 기여 정도가 높고 의식 관련 유형이 상대적으로 낮게 나타나는 등 반대양상을 보이고 있어 심리적으로 내재되어 있고 표면에 잘 드러나지 않았던 의식 수준의 낮음이 분류모델을 통해서 명확하게 드러났다.
Traffic accidents increase with the increase of the vehicles in operation on the street. Especially big traffic accidents composed of over 3 killed or 20 injured accidents with the property damage become one of the serious problems to be solved in most of the cities. The purpose of this study is to build the discrimination model on big traffic accidents using the Quantification II theory for establishing the countermeasures to reduce the big traffic accidents. The results are summarized as follows. 1)The existing traffic accident related model could not explain the phenomena of the current traffic accident appropriately. 2) Based on the big traffic accident types vehicle-vehicle, vehicle-alone, vehicle-pedestrian and vehicle-train accident rates 73%, 20.5% 5.6% and two cases respectively. Based on the law violation types safety driving non-fulfillment center line invasion excess speed and signal disobedience were 48.8%, 38.1% 2.8% and 2.8% respectively. 3) Based on the law violation types major factors in big traffic accidents were road and environment, human, and vehicle in order. Those factors were vehicle, road and environment, and human in order based on types of injured driver’s death. 4) Based on the law violation types total hitting and correlation rates of the model were 53.57% and 0.97853. Based on the types of injured driver’s death total hitting and correlation rates of the model were also 71.4% and 0.59583.
국내에서 터널 설계 시 널리 사용되는 RMR 분류법과 Q-system은 모든 암종에 대해 동일한 배점 체계를 적용하기 때문에, 지역적인 지질학적 특성을 반영할 수 없으며 암반의 공학적 이방성을 충분히 표현하지 못한다. 본 연구에서는 암종별 지질학적 특성차에 의한 각 RMR 항목의 중요도를 살펴보기 위하여, 퇴적암, 화강암, 천매암을 기반암으로 하는 터널을 대상으로 막장관찰자료에 대해 정준상관분석을 실시하였다. 분석결과에 의하면 암종의 변화에 따라 전체 RMR배점에서 각 인자가 차지하는 영향은 서로 큰 차이를 보였다
본 연구는 집중호우로 인하여 임도사면 붕괴가 발생한 강원도 춘천시 지역의 5개 임도(백양임도, 변가터임도, 사오랑임도, 부귀임도, 당림임도)를 대상으로 수량화이론(II)에 의한 절토사면의 붕괴위험 예측에 관하여 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 임도 절토사면 붕괴는 주로 절토부 구조적인 요인과 식생, 지형적인 요인이 복합적으로 작용하여 발생하는 것으로 나타났다. 또한 편상관계수(partial correlation coefficient) 및 범위(range) 값에 의한 절토사면의 붕괴예측 결과는 절토길이 8m이상, 토심이 2.5m이상, 산지경사 $30^{\circ}{\sim}50^{\circ}$사이, 절토피복율이 무식생인 경우, 절토경사 $60^{\circ}$ 이상에서 붕괴위험도가 높게 나타났으며, 판별적중율은 90.1%이었다.
터널 시공 중 일상적으로 수행되는 계측에 의해 정량화되는 터널의 거동은 안정성 평가를 위한 주요한 항목이며, 이는 지역적인 지질학적 특성에 크게 의존한다. 본 연구에서는 지질학적 특성 차에 의한 RMR 항목별 터널 거동에 미치는 영향도를 분석하기 위하여, 터널의 face mapping 자료와 계측자료를 각각 설명변수와 종속변수로 한 수량화 분석을 실시하였다. 분석 결과, RMR 인자가 터널의 변위에 미치는 중요도의 평균은 R1, R2, R3, R4, R5 각각 17.0%, 20.4%, 20.4, 11.6%, 30.6%로서, 이는 분석지역의 지하수특성이 변위에 크게 영향을 미친 것으로 판단된다.
본 연구는 통계적 분석기법을 통하여 부산시내에서 운영 중인 11개 터널에서 발생한 교통사고 456건을 대상으로 교통사고의 발생특성, 유형화 및 예측모델을 구축하였는바 다음과 같은 결론을 얻게 되었다. 교통사고 발생특성으로는 시간대별 터널 내 교통사고 08~18시 사이가 전체의 64.9%를 차지하고 있어 기존 도로의 45.8~46.1%에 비해 높게 나타났고, 사고유형별로는 차대차 사고가 대부분을 차지하고 있으며, 차량단독사고는 기존도로에 비해 다소 높게 나타났으며, 연령층별로는 21~40세의 구성비가 높았고, 제1당사자 차종별로는 화물차의 비중이 높았고, 운량별로는 맑은 날을 제외하고 비가 오는 날이 흐린 날 보다 더욱 높은 수치를 보였다. 교통사고 영향요인에 대하여 주성분분석을 실시한 결과, 제1주성분은 도로, 터널구조 및 교통류 관련요인이, 제2주성분은 조명시설 및 도로구조 관련요인이, 제3주성분은 대기상태 및 조명시설 관련요인이, 제4주성분은 인적 및 시계열 관련요인이, 제5주성분은 인적요인이, 제6주성분은 차량적 요인과 교통류 관련 요인이, 제7주성분은 기상요인으로 대별되었다. 교통사고 발생지점에 대하여 유형화를 실시한 결과, 최적 집단수는 5개로 구분지어 졌으며, 집단별로 수량화이론 1류를 적용하여 분석한 결과, 제1집단은 예측모델의 설명력이 낮은 반면 제4집단은 예측모델의 설명력이 중간정도, 제2, 제3, 제5집단은 높은 설명력을 가진 예측모델이 구축되었다. 예측모델의 편상관계수 절대 값이 0.2(약한 상관) 이상인 항목(주성분) 중에서 도로환경적 요인이 포함된 변수를 체크하여 분석한 결과, 주요 검토항목은 적절한 교통류 처리, 횡단구성(차로폭), 터널구조(터널길이), 도로선형, 환기시설, 조명시설로 요약되었다.
상엽의 수확량을 규정하기 위하여 수량에, 관계하는 형질을 알고자 우리나라 상엽의 중요품종인 개량서반, 일지뢰, 노상, 수원상 4 호의 4품종을 재료로 각형질 상호간의 상관관계를 본바 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 상관계수를 계출하기 위하여 각형질의 분산 및 공분산을 계산한바 그 결과는 제1표와 같고 형질에 따라서 그 값은 매우 다르나 품종에 따라서는 큰 변동을 보이지 아니한다. 2. 각형질상호간의 상관관계를 본바 그 결과는 제2표와 같고 각형질상호간에 고도의 상관관계가 보이나 특히 엽중즉수량과 기조장, 기조직경, 엽수. 엽면적, 절수, 지총중, 지중 사이에 높은 상관관계가 보였다. 3. 형질상호간의 상관의 정도를 보다 정확하게 알기 위하여 형질상호간의 편상관계수를 계출한바 그 결과는 제3표와 같고 이들 편상관계수의 값은 형질의 조합. 품종에 따라서 동일하지 아니하나 엽면적과 수량간에는 어느 품종에 있어서도 높은 상관관계를 보였다. 이상의 결과로 보아 상엽의 수량을 측정하기 위한 형질은 수량과도 높은 상관관계가 있고 수거전 상전에서 쉽게 측정할수 있는 형질 즉 기조장, 기조직경, 엽수, 엽면적의 4개형질이라고 하겠다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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