Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제24권4호
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pp.815-824
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2013
국가단위의 조사와 같은 대규모 표본조사에서는 표본의 대표성을 확보하기 위해 층화, 집락, 계통, 불균등확률추출 등을 종합적으로 사용하는 복합표본설계가 일반화되어 있다. 이러한 복합표본설계에 기초한 범주형 자료분석에서는 자료의 독립성과 다항분포를 가정하는 전통적인 피어슨검정이 왜곡된 검정결과를 가져올 수 있다. 본 연구는 복합표본설계에 의한 범주형조사자료의 k-모집단 동질성검정에서 설계기반 일치통계량인 Wald 검정통계량을 유도하고, 전통적인 피어슨검정통계량을 사용할 경우 발생할 수 있는 오차요인을 항목별로 분해하여, 분산의 편의에 의한 영향, 추정량의 편의에 의한 영향, 기타 분산의 편의와 추정량의 편의가 교락되어 미치는 영향으로 각각 분해하는 식을 도출하였다. 또한, 도출된 식의 각 항목이 피어슨 카이제곱검정통계량에 미치는 상대적 크기를 경험적으로 확인하기 위해 국민건강영양조사 제4기 2차년도 자료를 이용해 경험분석 하였다. 분석결과, 변수에 따른 차이는 있지만 대체로 분산의 편의가 미치는 영향이 추정량의 편의가 미치는 영향보다 크다는 것을 명확히 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 식물재배기에 유입되는 조도 정보를 자동 센싱하여 대상 식물의 생육에 적합한 목표조도와 비교과정을 거쳐 LED의 밝기를 지능적으로 제어하기 위한 상황인식기반의 식물재배용 LED 제어 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 식물 생육 환경 모니터링을 위해 조도, 온도, 습도, CO2 등의 이기종 센서들을 ZigBee 기반의 통합센서 형태로 설계 및 제작하고, GUI기반의 모니터링 시스템을 구현하여 실시간으로 식물 생육 환경 정보를 수집한다. 데이터베이스에 저장되어 있는 재배대상식물의 표본데이터 중 광보상과 광포화 정보를 기준으로 상황에 따라 변화하는 외부 조도정보와 비교하여 LED 인공광의 밝기를 시스템에 의한 자율 처리에 의해 지능적으로 제어함으로써 불필요한 조명 에너지 소비를 절감하고자 한다.
이 연구는 실무능력이 중시되는 맥락에서 유용한 능력기반 학습환경의 구축방안을 모색해보고, 그 효과성을 실증적으로 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 기존의 교수설계 패러다임의 발전동향을 토대로 능력기반 학습환경 구축원리를 도출하고, 이른 토대로 일반대학의 교직과목의 하나를 선정하여 구체적인 교수학습 환경을 개발하고, 기본적 실험설계의 틀에 그 효과성을 분석해 보았다. 그 결과 원래 해당 과목이 지향한 3개의 능력 중 2개 능력에서 실험집단이 비교집단보다 향상의 가능성을 보였다. 후속 연구에서는 이 학습환경 모형의 정련화와 아울러 효과검증 방법론을 보다 정련화하고, 표본수 증대를 통한 통계학적 검증이 요청된다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제28권1호
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pp.21-28
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2017
본 연구는 우리나라 청소년의 성경험에 영향을 주는 개인 및 가족요인을 파악하고자 우리나라 청소년들에 대한 국가 통계량 생산을 위해 복합표본설계 기반으로 조사되고 있는 제11차 (2015년) 청소년건강행태온라인조사 자료를 활용하였다. 연구 대상자는 2015년 국내 중 고등학교에 재학 중인 68,043명이며, 층화 및 집락, 가중치의 복합표본설계를 고려하여 기본 빈도분석과 성경험 유무에 대한 로지스틱회귀분석을 수행하였다. 본 연구결과에 따르면 개인 (나이, 학교유형, 스트레스 정도, 흡연, 음주) 및 가족 (경제상황, 부모동거) 요인이 청소년들의 성경험에 유의한 관련성을 가지고 있었다. 특히 음주경험과 흡연경험이 있는 대상이 그렇지 않은 대상에 비해 각각 2.03배와 4.01배 높은 성경험 가능성을 나타내고 있으며, 양부모와 동거하지 않는 대상이 양부모와 동거하는 대상에 비해 3.47배 높은 성경험 가능성을 나타내고 있다. 따라서 청소년들의 올바른 성문화를 위해 위험요인들을 고려한 전문적인 교육을 강화할 필요가 있으며, 특히 개인요인 중 큰 위험요인으로 나타난 음주와 흡연에 노출된 청소년들을 보호하기 위해 국가의 더욱 적극적인 규제가 필요할 것이다. 그뿐만 아니라 경제상태가 좋지 않거나 부모들과 함께 거주하지 않는 자녀에 대해서도 부모들의 더 큰 관심이 필요할 것이다.
본 연구는 국가산림자원조사(NFI) 고정표본점 자료를 기반으로 우리나라에 분포하는 강원지방소나무와 중부지방소나무의 진계생장 추정식을 개발하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 5년 동안의 진계생장량을 파악할 수 있는 정보를 제공하는 제5차 및 제6차 NFI의 동일 표본점 자료를 활용하였다. 진계생장 추정식 개발을 위한 2단계 접근법에 따라 첫 번째 단계에서는 진계생장 발생확률을 추정하기 위해 로지스틱 회귀모형을 이용하여 분석을 수행하였으며, 두 번째 단계에서는 진계생장이 발생한 표본점만을 대상으로 회귀식을 이용하여 진계생장량을 추정하였다. 또한 최적 모형의 선정은 회귀계수가 추정된 후보모형에 대해 모형의 평균편의(MD), 모형의 정도(SDD), 그리고 모형의 표준오차(SED)의 3가지 평가통계량을 분석한 결과에 근거하여 도출하였다. 그 결과 진계확률 추정식은 진계가 발생하지 않은 표본점 수에 기반한 로지스틱 회귀모형(모형 VI)이 선정되었고, 진계생장량 추정식에는 수종구성(SC) 변수를 포함한 지수함수식(모형 VII)이 최적모형으로 분석되었다. 이상과 같이 개발된 진계생장 추정식은 다양한 임분조건에 대해 추정능력을 평가하였으며, 적합도나 활용적인 측면에서 문제가 없는 것으로 평가되었다.
최근 사물인터넷 서비스의 등장 및 융합으로 통합 사물인터넷 서비스 플랫폼에 관한 다양한 연구가 진행되었다. 현재 사물인터넷 서비스는 서비스 제공자의 목적에 따라 독립적인 시스템으로 구축되어 유사한 서비스를 제공하는 서비스 간의 정보 교환 및 모듈 재사용이 불가능 하였다. 이에 본 연구에서는 통합 사물인터넷 플랫폼 환경을 제공하기 위하여 다양한 서비스들의 세부 동작 기반 서비스 분류 알고리즘을 제안한다. 구현을 통하여 상용화된 100여개의 사물인터넷 서비스를 분류 및 군집화를 진행하였으며 이를 기반으로 K-means알고리즘과 비교하여 제안하는 알고리즘의 성능을 평가하였다. 또한 표본 집단의 부족으로 발생하는 단일 클러스터를 방지하기 위하여 K-means 알고리즘을 활용하여 재 군집화를 진행하였다. 향후 연구로 기존의 서비스 표본 집단을 확대하고 현재 구현한 분류 시스템을 보다 빠르고 대량의 데이터 처리를 위하여 스파크를 활용할 예정이다.
웹상의 이미지 데이타베이스들은 자치성과 이질성이라는 두 가지 다른 특성을 갖고 있다. 즉 독립적으로 만들어지고 유지되며 질의 처리 방법이 서로 다르다. 분산된 이미지 데이타베이스들에 대한 내용기반 검색에서, 메타 서버의 유사성 측정함수에 대하여 서로 다른 지역 유사성 측정 함수를 갖는 데이터베이스들로부터 주어진 질의 객체와 유사한 객체들을 찾는 능력을 갖는 것은 중요하다. 현재까지, 동일한 유사성 측정 함수들을 사용하는 이미지 데이타베이스들을 선택하는 방법에 대하여 많은 연구가 진행되었으나 이미지 데이타베이스들이 다른 유사성 측정함수를 사용하는 경우에 대한 연구는 없었다. 본 논문에서는 웹상의 많은 이질적인 이미지 데이타베이스들 중 질의에 유사한 객체들을 보다 많이 가지고 있는 데이타베이스들을 찾는 문제를 다룬다. 데이타베이스들의 순위는 이미지 데이타베이스들의 압축된 히스토그램 정보와 적은 수의 표본 객체들을 사용하는 복합 추정에 기반을 두고 있다. 구형 영역 질의에 대한 선택률을 추정하기 위하여 히스토그램 정보를 사용하며, 유사성 측정 함수의 차이로 인한 선택률 오차를 보정하기 위하여 표본 객체들을 이용한다. 많은 수의 이미지 데이타에 대한 상세한 실험은 제안된 방법이 이질적인 분산 환경에서 효율적임을 보여준다.
무선 센서 네트워크에서, 각 노드들의 정확한 위치 정보를 파악하는 것은 효율적인 네트워크 환경 구축과 수집된 정보를 효율적으로 활용하기 위해 필수적이다. 노드의 위치를 추정하는 다양한 기법들 중, 일반적으로 많이 사용되는 수신신호세기(RSS) 기법은 추가적인 하드웨어 자원 없이 쉽게 구현될 수 있으나 채널의 상태 혹은 장애물 등 외부의 간섭으로 인한 신호의 왜곡 또는 감쇄가 발생하므로 이를 이용한 위치 추정 시 오차에 의한 영향을 충분히 고려하여야 한다. 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해, 일반적으로 충분한 수의 수신 신호 세기 표본의 획득하지만, 표본수가 늘어날수록 전송 시 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서는, 에너지 효율의 문제와 위치 추정의 정확도를 향상시키기 위해 전력 손실 지수 추정을 통한 베이지안 압축 센싱(Bayesian Compressive Sensing)을 사용하는 수신신호세기 기반 위치 추정 기법을 제안한다. RSS 기반 위치 추정 시 중요한 요소인 전력 손실 지수의 추정을 통해, 실제 채널 환경에서의 적응적인 위치 추정을 가능하게 하며 또한 위치 추정의 정확도를 향상시킬 수 있다. 그리고 적은 수의 표본으로 신호를 복원하는 기술인 압축 센싱(Compressive Sensing) 기법을 무선 센서 네트워크에 적용함으로써 에너지 효율적인 위치 추정 기법을 가능하게 한다. 시뮬레이션 결과에서, 제안하는 기법은 적은 수의 측정으로 다수의 불특정 노드에 대한 정확한 위치 추정이 가능하게 하며 채널 환경에 상관없이 강인한 성능을 가짐을 확인하였다. 그리고 제안하는 방법은 압축된 수신 신호 세기를 취급하므로 네트워크 트래픽과 에너지 소모를 줄이는데 효율적임을 검증하였다.
본 연구는 혈액투석 간호사를 대상으로 환자와 이루어지는 의사소통의 행위를 확인하고 그 유형을 Q방법론을 기반으로 분석하기 위해 수행되었다. 서울과 경기안양에 위치하고 있는 2개 병원 혈액투석실에서 근무하는 간호사 10명으로 혈액투석 간호사의 Q모집단을 구성하여 심층면담을 시행하였으며, 문헌 자료와 심층면담 결과를 기반으로 의사소통 유형연구를 대표할 수 있는 진술문을 추출하였고 그 결과를 간호학을 전공한 교수 1인의 의견을 수렴하여 Q표본 50개를 선정하였다. 선정된 Q표본을 기반으로 1차, 2차 및 3차 병원으로 구성된 서울시내 소재 5개 병원 혈액투석실에서 근무하는 간호사 30명을 P표본으로 선정하여 Q분류를 시행하였다. 이렇게 해서 도출된 Q분류결과를 pc-QUANL 프로그램을 이용해 분석을 진행했으며 그 결과를 바탕으로 혈액투석간호사의 대표적인 의사소통 행위유형을 도출하였다. 본 연구의 결과로 혈액투석실 근무간호사의 의사소통 행위유형은 유형 I '적극적 경청형', 유형 II '수용적 경청형', 유형 III '설명적 충고형', 유형 IV '방어적 초이성형'의 4가지로 분류되었다. 본 연구의 결과는 혈액투석간호사의 치료적인 의사소통 교육을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
다변량 왜정규분포는 다변량 정규분포를 포함하는 분포로 최근 많은 응용분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 다변량 왜정규분포를 기반으로 하는 선형결합통계량의 분포함수에 대한 안장점근사를 다루었다. 이는 단변량 왜정규분포 기반 표본평균에 대한 Na와 Yu (2013)의 결과를 선형결합 및 다변량의 경우로 확장한 것이다. 모의실험과 실제자료분석을 통해 제안된 근사법의 유용성과 정확도를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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